所谓ABA问题，就是比较并交换的循环，存在一个时间差，而这个时间差可能带来意想不到的问题。比如线程1和线程2同时也从内存取出A，线程T1将值从A改为B，然后又从B改为A。线程T2看到的最终值还是A，经过与预估值的比较，二者相等，可以更新，此时尽管线程T2的CAS操作成功，但不代表就没有问题。
随着业务数据的增长，以及新业务的推出，很多企业都面临着系统性能的问题，并且日益凸显。我们曾遇到很多这样的用户，似乎用尽了所有招数，但性能就是不见改善，问题到底出在哪里？ 我们先来看看这些用户到底做了些什么样的尝试： 1 土豪式方案 有用户表示，之前系统一直显示内存不足，磁盘空间也经常不够用，每次业务高峰就故障，后来申请增加了内存空间，并换了高性能大容量的存储，一开始很管用，慢慢地老问题又出现了，这是怎么了？ 2 妥协式方案 新上线了业务系统性能不佳，怎么办呢？我们来玩打游击。把一些不重要的业务放在晚上运
该项目是一个即时的按需原子 CSS 引擎，受到 Windi CSS、Tailwind CSS 和 Twind 的启发，解决了定制化、速度和体积的问题。
在上一篇C#Make自动化构建-简介中，简单的介绍了下Cake的脚本如何编写以及通过Powershell在本地运行Cake脚本。本篇在此基础上，介绍下如何在CI环境中使用Cake。 1. Cake简介续 1.1 为Task添加注释信息 Cake的每一个Task都可以添加一项描述，用来解释它的用途。比如下面的示例： 1 Task("restore") 2 .Description("还原项目依赖") 3 .Does(() => 4 { 5 DotNetCoreRestore(soluc
ABA问题是在多线程并发的情况下，发生的一种现象。上一次记录了有关CAS操作的一些知识，CAS通过比较内存中的一个数据是否是预期值，如果是就将它修改成新值，如果不是则进行自旋，重复比较的操作，直到某一刻内存值等于预期值再进行修改。而ABA问题则是在CAS操作中存在的一个经典问题，这个问题某些时候不会带来任何影响，某些时候却是影响很大的。
z3指令有一套自己的结构，一般称为三地址码，其遵循的标准在引言中有链接。 基本的构成为 操作符 操作数1 操作数2
关于BinAbsInspector BinAbsInspector是一款针对二进制文件的静态分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够以自动化的形式对二进制文件进行逆向工程分析，并尝试扫描和识别其中潜在的安全漏洞。该项目是Keenlab长期维护的一个研究项目，并基于Ghidra实现其功能。 当前版本的BinAbsInspector支持x86、x64、armv7和aarch64架构上的二进制文件。 已实现的检测器 当前版本的BinAbsInspector已经实现了下列检测器： CWE78（操作系统命
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
为了与 React 生态系统的合作伙伴分享即将到来的变化，我们正在建立正式的预览通道，我们希望这个过程能帮助我们对 React 的变化更有自信，并让开发者有机会尝试实验性的功能。
zookeeper 相信大家都不陌生，很多分布式中间件都利用 zk 来提供分布式一致性协调的特性。
各位小伙伴大家好，今天我将给大家演示一个非常高级的工具，SMT求解器。应用领域非常广，解各类方程，解各类编程问题（例如解数独），解逻辑题等都不在话下。
关于ADRC的优点本人不会赘述，毕竟作为一个ADRC算法都推导不出来的应用工程师，最希望看到的就是有手就行的操作方法。ARC的缺点就显而易见，就是参数多，一环ADRC大概就有11个参数，但一个粗略的效果很快就出来。本文所有的言论仅以我最近的一次速度闭环控制经验之谈，并没有经过大量的实验验证其绝对正确性，慎用（注：文中公式来自于csdn用户：遥远的乌托邦，有稍作修改）。 ADRC说白了就是PID的升级版，保留了PID的优点，改良了PID的缺点，其结构和PID一样，ADRC可以被看作三个作用效果的结合，分别是TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）、NLSEF（非线性控制律）。TD是为了防止目标值突变而安排的过渡过程；ADRC的灵魂就在于ESO，其作用下文给客官细细道来；NLSEF是为了改良PID直接线性加权（输出=比例+积分+微分）的缺点而引进的非线性控制律，其更符合非线性系统。
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进，以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中，连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助
设置完毕后，ssh localhost 不提示输入密码就表示已经设置好了公钥验证登陆
Z3是Microsoft Research开发的高性能定理证明器。Z3拥有者非常广泛的应用场景：软件/硬件验证和测试，约束求解，混合系统分析，安全性研究，生物学研究（计算机分析）以及几何问题。Z3Py是使用Python脚本来解决一些实际问题。
题目地址：https://www.mozhe.cn/bug/detail/NDU3RnFGTitFdUlaOXNlNFp6QzUydz09bW96aGUmozhe
go写的服务端后台，android是客户端之一，需要用到密钥交换（ecdh）算法生成aes密钥加密数据。公私钥生成算法，ECC-P256，也即secp256r1.
在本文中，您将学习如何创建 Helm chart 并将其发布到公共存储库中。我们将为基于 Spring Boot REST 的应用程序准备一个 Helm Chart 作为练习。目标是拥有一个完全自动化的过程来构建、测试和发布它。为此，我们将在 CircleCI 中定义一个管道。此 CI/CD 管道将在公共Artifact Hub[1]中发布 Helm Chart。
我们在日常开发中，常常会对JSON进行序列化和反序列化。Golang提供了encoding/json包对JSON进行Marshal/Unmarshal操作。但是在大规模数据场景下，该包的性能和开销确实会有点不够看。在生产环境下，JSON 序列化和反序列化会被频繁的使用到。在测试中，CPU使用率接近 10%，其中极端情况下超过 40%。因此，JSON 库的性能是提高机器利用率的关键问题。
zookeeper有两种运行模式：独立模式和仲裁模式。独立模式就是只运行一个Zookeeper Server，这自然没法解决服务崩溃导致系统不可用的问题。仲裁模式就是以集群的方式运行Zookeeper Server，这样在Leader不可用时，集群内部会发起选举，而推选一个新的Leader。既然我们要使用zookeeper，肯定是有分布式协作需求，所以本文只讲述仲裁模式的部署。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
OceanBase是原生分布式关系数据库软件，开源已经有些日子了，一直拖着没有做一些测试。这两天刻意抽时间做了下测试，还是挺惊喜的。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
Chrome 插件对于 Chrome 浏览器用户来说是必不可少的利器之一。之前我有开发过一款七牛云图床的 Chrome 插件 image-host。后来由于我自己没有自己的域名，所以不太好使用这个插件了。后面，有其他的同学来提交 PR 来维护这一个插件。这样就有一个问题，一旦新的代码发布，就需要自己再重新发布一下插件。虽然发布插件不算特别麻烦，打包成压缩包，上传就可以了，但是对于程序员来说，可以自动做的绝对不要手动做。以下就是通过 CircleCI 来持续发布 Chrome 插件，参考了官方的文章，自己也才了一些坑。
最近，使用工作表记录了员工日常的表现，表现是用分数来评估的。然而，记录并不连续，并且每位员工记录的次数又会有不同，如下图1所示。
近日，佳能推出了挂载全画幅CMOS全天候防灾工业级无人机PD6E2000-AW-CJ1，无人机采用6轴设计，搭载佳能曾在2015年推出的ME20F-SH多功能相机，该无人机将主要应用于监视和灾难搜救任
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。
该漏洞位于Android操作系统的内核代码中，可用于帮助攻击者获得对该设备的root访问权限。具有讽刺意味的是，该漏洞已于2017年12月在Android内核版本3.18、4.14、4.4和4.9中进行了修补，但发现较新版本存在漏洞。
总结：如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分，其结果将自动求和，而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。
来源 | dzone.com/articles/13-jenkins-alternatives-for-continuous-integration
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在今天的这篇文章中，我们来介绍如何在 Linux 及 MacOS 上安装 Elastic 栈中的 Logstash。
安装 VirtualBox 略 $ VBoxManage --version 5.1.22r115126 安装Bosh $ wget -c https://s3.amazonaws.com/bosh-cli-artifacts/bosh-cli-2.0.48-linux-amd64 $ chmod +x bosh-cli-* $ sudo mv bosh-cli-* /usr/local/bin/bosh 安装完成后运行下面命令确认安装成功 $ bosh -v version 2.0.48-e94aeeb-
选择CI解决方案并没有灵丹妙药。您的选择将取决于您的团队规模，编程语言以及诸如个人喜好之类的简单内容。这就是为什么根据上述标准比较每个工具的特性很重要的原因。但是，某些工具已在市场上赢得了领导者的地位。这些领导者包括CircleCI，Travis CI和Jenkins。
CircleCI 是一个持续集成/持续部署的服务，开源项目可以免费使用，他的价格取决于你需要并发构建实例的数量，单个实例是免费的。
CI\CD，全称：持续集成 (Continuous Integration) ，持续部署 (Continuous Deployment) ，是开发流程的自动化利器，如今可以在公有项目上免费使用了。
ADRC，全称叫做Active Disturbance Rejection Control，中文名是自抗扰控制技术。这项控制算法是由中科院的韩京清教授提出的。韩教授继承了经典PID控制器的精华，对被控对象的数学模型几乎没有任何要求，又在其基础上引入了基于现代控制理论的状态观测器技术，将抗干扰技术融入到了传统PID控制当中去，最终设计出了适合在工程实践中广泛应用的全新控制器。
把MySQL放进Docker，总共需要几步？本次就通过社区版容器安装2个mysql实例，看一下部署有多简单。
Kubernetes是市场上最实用的最受欢迎的容器编排引擎。最初作为一个Google项目开始，成千上万的团队使用它来部署生产中的容器。谷歌声称它每周使用Kubernetes运行数十亿个容器。
2015年9月11日，ACOUG中国行活动上海站活动顺利举行，这是此次行程中难得的一个晴朗的日子。告别西安的两天连续阴雨，上海的晴空让人豁然开朗。 ACOUG活动再次来到上海，已经不记得是第几次了，上
CI/CD是一种 DevOps 方法，它结合了持续集成和持续交付的概念，允许企业通过在软件开发生命周期中集成自动化来始终如一地向客户交付应用程序。
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近期，在使用SciPy库的过程中，你可能会遇到一个名为"AttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array' has no attribute '__reduce_cython'"的错误。这篇博客将向你展示如何解决这个问题，并帮助你顺利继续使用SciPy库。
本文介绍了 PostgreSQL 9.6 在 OLTP 场景下的性能提升，包括大表 join、大索引扫描、排序、聚合、多版本并发控制、无锁架构、wal写入优化等。通过测试和对比，表明 PostgreSQL 9.6 在 TPC-C 和 TPC-H 场景下性能都有了显著提升，甚至可以满足大部分 OLTP 业务需求。
numpy 用来解方程的话有点复杂，需要用到矩阵的思维！我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组，所以...我也不会这玩意儿！
Welcome to this week’s programming assignment. Until now, you’ve always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning frameworks like TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras, and many others can speed up your machine learning development significantly. All of these frameworks also have a lot of documentation, which you should feel free to read. In this assignment, you will learn to do the following in TensorFlow:
David Salazar 发布了一系列博客介绍因果关系。在之前的文章中，他将因果关系定义为干预分布（interventional distribution），并介绍了两种识别因果关系的策略：后门准则和前门准则。然而，这些准则并不适用于所有因果关系。
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