于是我决定问问 GPT，看看它能不能给我一点惊喜使用 GPT 编写代码我：我要写一段 js 代码，传入指定的文本，在整个页面高亮GPT：你可以使用 JavaScript 中的 DOM 操作来实现这个功能...在这种情况下，你可以使用 createTreeWalker 方法来遍历文档树中的所有文本节点，并计算出每个文本节点的起始和结束位置。...对于每个文本节点，我们使用 exec 方法来查找匹配指定文本的子串，并将每个匹配的子串用黄色高亮显示。...---点评：有点东西，我其实是不知道为什么算不准 start 和 end 的位置，但 GPT 自己也能发现问题，并且给出了另一个解决方案，并且非常贴心解析了这段代码根据 GPT 的提示，是空字符的文本节点导致的问题...因此应该在 TreeWalker 遍历节点之后再进行高亮节点替换，于是我让 GPT 继续改我：在 TreeWalker 遍历过程中修改节点，会遍历到新节点，需要延迟修改节点GPT：是的，你说的很对。
于是我决定问问 GPT，看看它能不能给我一点惊喜 使用 GPT 编写代码 我：我要写一段 js 代码，传入指定的文本，在整个页面高亮 GPT： 你可以使用 JavaScript 中的 DOM 操作来实现这个功能...在这种情况下，你可以使用 createTreeWalker 方法来遍历文档树中的所有文本节点，并计算出每个文本节点的起始和结束位置。...对于每个文本节点，我们使用 exec 方法来查找匹配指定文本的子串，并将每个匹配的子串用黄色高亮显示。...---- 点评：有点东西，我其实是不知道为什么算不准 start 和 end 的位置，但 GPT 自己也能发现问题，并且给出了另一个解决方案，并且非常贴心解析了这段代码 根据 GPT 的提示，是空字符的文本节点导致的问题...因此应该在 TreeWalker 遍历节点之后再进行高亮节点替换，于是我让 GPT 继续改 我：在 TreeWalker 遍历过程中修改节点，会遍历到新节点，需要延迟修改节点 GPT： 是的，你说的很对
: true // 将旧的数据传递给回调 }); 如果我们在浏览器中运行上面这段代码，并聚焦到给定的 上，然后更改 edit 中的文本，console.log...那么，我们应该在什么时候执行该高亮显示方法呢？我们可以在 DOMContentLoaded 事件中执行，或者将脚本放在页面的底部。...我们是否需要在每个地方都附加一个高亮显示调用，以在内容加载完成后，高亮内容中的代码。那很不方便。 并且，如果内容是由第三方模块加载的，该怎么办？...mutation of mutations) { // 检查新节点，有什么需要高亮显示的吗？...请先运行前面那段代码（上面那段，观察元素），然后运行下面这段代码。你将看到 MutationObserver 是如何检测并高亮显示代码段的。
如果是1个连通分支，说明整幅图上的点都连起来了，不用再修路了；如果是2个连通分支，则只要再修1条路，从两个分支中各选一个点，把它们连起来，那么所有的点都是连起来的了；如果是3个连通分支，则只要再修两条路...并查集由一个整数型的数组和两个函数构成。数组pre[]记录了每个点的前导点是什么，函数find是查找，join是合并。...这样一来，两派原先的所有人员的终极boss都是师太，那还打个球啊！反正我们关心的只是连通性，门派内部的结构不要紧的。”玄慈一听肯定火大了：“我靠，凭什么是我变成她手下呀，怎么不反过来？我抗议！”...，有n个城镇，一条路都没有 //那么要修n-1条路才能把它们连起来 total=n-1; //每个点互相独立，自成一个集合，从1编号到n //所以每个点的上级都是自己 ...{ //下面这段代码，其实就是join函数，只是稍作改动以适应题目要求 //每读入一条路，看它的端点p1，p2是否已经在一个连通分支里了 scanf("%d
该版本在线上运行了一个月时间。 现在出现有大量反馈，优先考虑引起的原因是配置下发变更或者前后端代码发布，影响了线上代码分支逻辑。...拉通各个团队的同学一起排查对应时间点的相关发布，发现在前一天的10点钟，有一个配置发布，在外网开启了针对数组越界的防护代码。 出于控制变量的角度，将相关配置进行回滚。...那么为什么开启这段防护代码后，会出现内存问题呢？ 3.2问题复现 首先在本地直接开启相关配置后进行调试，利用Xcode和Instrument查看实时内存水位查看能否复现问题。...而对比最新的CF代码版本，这段逻辑改成了数组的逻辑 也就是确实这个问题应该只会在高一点的版本中才会出现。...通过工程修改，也验证了这个问题已经不会再出现。 七、复盘与总结 这一次线上问题的排查，实际上过程中也是拉通了相当多业务团队同学们来一起追溯原因。 事后团队内复盘也发现了不少基建能力上的不足。 1.
✨博主介绍 全链路监控 什么是全链路监控，为什么我们需要全链路监控？...什么是全链路监控，为什么我们需要全链路监控？...1、全链路监控：对请求源头到底层服务的调用链路中间的所有环节进行监控。 2、为什么需要：对于单体应用，我们可以很容易地监控和分析它的性能。...当创建新跨度时，这个活跃跨度默认会被当做父节点（Parent Span），每个线程有且只有1个活跃跨度。...性能剖析实现原理 当线上代码运行缓慢时，我们希望找出缓慢的原因。一种常见的方式就是增加日志打印→重新编译→重新提测→上线观察→找到问题后修改代码→重新编译……一套流程走下来一周就过去了。
每次上线特别是大促阶段，还是提心吊胆的怕出问题。 全链路压测落地过程中的挑战 虽然全链路压测解决了传统压测过程中的种种痛点，可以为线上性能评估提供更多详实的参考建议。...：在全链路压测实施过程中，实时的可视化监控监控是很重要的一点。...在整个压测链路中，能实时的观察到每个调用链路的具体信息，对问题的快速发现和定位有重大的帮助。 服务保护机制：全链路压测是在生产环境进行，压测过程中，除了要防止数据污染，还要考虑到不把生产服务压垮。...因此需要一套完整的机制来保证，压测在正常实施的同时，不对生产服务应用造成影响。 我在上家公司推动落地生产全链路压测的过程中，就遇到了上述的几点挑战，且这个过程也踩了不少坑。...业务代码0侵入：在接入、采集和实现逻辑控制时，不需要修改任何业务代码； 链路自动梳理：仅需部署客户端，无需对应用进行任何改造，就可以看到所有的服务调用关系，快速理解系统架构，并且通过链路架构图可以详细了解链路经过的应用
在开始真正的介绍落地实践过程以及相关案例之前，我想和大家聊聊，我对全链路压测的一些认知，即：全链路压测在技术团队中的定位，以及它的价值是什么。 业务和技术是什么关系？...在聊这个topic之前，先回想下我在第一篇文章中阐述的一个观点：全链路压测创造了什么价值？...那么精准的测量线上系统的容量，对处理能力薄弱的节点进行扩容升配，优化性能就是很有必要的。...全链路压测对稳定性保障的价值 聊了这么多，回到文章顶部，我所要表达的内容，全链路压测的价值是什么？...，通过前面的几篇文章，从认识全链路压测到项目立项以及技术调研和测试验证，我试图从另一个视角来为大家揭秘全链路压测的另一面。
单是职业赛道就有1000多人，进复赛的希望渺茫，不过这段时间也学习到很多新的技术点，挺不错。 在这段休息的时间里我总结了 4 篇技术文章： 《如何优雅的调用云函数？》...最终确认要做的东西不多，花了 4 天就做完了。 接下来复赛还需要准备PPT进行 10 分钟线上直播路演 + 5 分钟答疑，这对我来说是一个挑战，让我写代码还凑合但是做PPT这个确实不在行。...视频内容 当视频出来都时候，进决赛的信心增加了不少。 复赛比赛的时间转眼间就到了。在路演过程中由于演讲稿子提前已经反复练习了很多次了内容都熟记于心。...从10月20日到决赛在这个过程中我每天都在思考如何将这个产品的核心功能做的更深入，而不仅仅只是将线下「爱情兑换券」线上化了。在这段时间我看了大量情侣之间如何更好相处的书籍、问答、专栏。...第一天，官方人员带领所有参赛选手参观了深圳腾讯大厦 第二天，决赛开始来，因为前期准备比较充分，所以整个路演，评委提问的过程都非常的稳。 视频内容 ? ? 最终获得来职业组第一名。
什么是链路追踪？...链路追踪是分布式系统下的一个概念，它的目的就是要解决上面所提出的问题，也就是将一次分布式请求还原成调用链路，将一次分布式请求的调用情况集中展示，比如，各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等...这样的采样频率其实足够我们分析组件的性能了，按 3 秒采样 3 次，这样的频率来采样数据会有啥问题呢。理想情况下，每个服务调用都在同一个时间点，这样的话每次都在同一时间点采样确实没问题。...ZipKin 是需要在应用程序中埋点的，对代码的侵入强，而 SkyWalking 采用 javaagent + 插件化这种修改字节码的方式可以做到对代码无任何侵入。...以上虽然主要以SkyWalking为例来介绍链路追踪系统，但是并不是说其他链路追踪系统一点不适用。具体选择什么样的，大家可按实际场景灵活选择。
，我自信满满地删掉了目前正在运行的container，重新使用修改之后的代码build了一个新的image，作为我的最终版服务起起来。...在之前的container中，为了模拟线上的运行环境，我在另一台机器上使用flark搭了一个简易后台，只负责一个接口的一种数据返回，其他啥也不能做，但这对我来说就足够了。...之后，我修改了正在搭建的服务器代码，让原本应该去远端调用的请求，发给了我的简易服务器，解决了这一步数据拿不到导致的问题。...直到后来，当我终于搞明白我以为有用的代码修改其实半毛钱用都没有，我才想起来，之所以之前成功运行，是因为我在之前的container里面直接修改了host文件，硬把对着远端域名发出去的请求，转给了我的简易服务器...在这个服务的container里研究来研究去，服务本身好像都没什么问题，接收方的container也被查了个遍，貌似也没问题。
，性能将逐步降低，因为，每次IO请求，均要去目录树查找到所要访问的文件，查找所需时间跟目录深度和目录广度呈线性关系，再叠加目录树的修改、多节点并发修改，将会更加糟糕。...COS扁平式架构，完美解决目录树耗时查询和并发修改等问题，实现容量无上限。 COS容量无上限，解决存储最普遍的痛点，扩容。正因为扩容的苦楚，每次使用存储之前，精确做容量规划，来避免后续扩容烦恼。...但这次突如其来的疫情，提前是很难估计容量需求，COS容量无上限正好解决此痛点。...max(每个节点listcount条记录集)} ，大幅降低记录数量，加速归并性能。...过期删除以会话索引为单位管理，采用FIFO队列管理最早待清理的区间，以便快速定位过期记录。 三、结语 《2018中国在线教育行业白皮书》显示，预计2020年中国在线教育用户规模将达2.96亿人。
零、什么神经网络 概念 所谓神经网络简单说就是包含多个简单且高度相连的元素的系统，每个元素都会根据输入来处理相关信息。...这里所说的最终处理有可能是输出结果，也有可能是作为输入数据传入到另外的神经网络或者节点进行下一轮的处理。 在上面的内容中我们多次提到节点，那么什么是节点呢？...训练简述 前面我讲解了神经网络和节点的概念，下面我们就看一下神经网络是怎么训练的。简单说就是修改输入层的输入权重，通过隐藏层处理数据，再通过激活函数对它们进行最终处理。...简单地说线性函数是在直线上或几乎在直线上的函数，非线性函数是不在直线上的函数（哈哈解释的够简单吧） 感知器 感知器是一种特殊的节点，当输入为正或0该函数返回1，否则返回0，具有这种激活函数的节点称为感知器...为了能达到最小化该误差，还必须算出每个权重的误差导数来向后传播，然后从权重中减去误差导数。通过前向传播，可以显示神经网络的行为并找到误差。找出误差率后可以后向传播并使用梯度下降的形式更新权重值。
2.解决方案 微服务环境中两个关键点：Merge到主分支前，提测前自动检测。...关键节点1： 代码提交和Merge到主分支，拉分支会自动创建CI Job，Push代码触发扫描，PR Merge到主分支触发扫描，PR更新触发再次扫描，通过允许Merge到主分支。...这样可以做到不把问题带到线上分支，并且前置的方式约束RD在上线前就解决问题。 ? 关键节点2： 提测前还要再次自动检测。...当需求提测的时候，根据提供的发布信息自动创建对应的Pipeline，点击提测之后会自动出发Pipeline的执行，自动部署，并做冒烟测试。Pipeline会明确的显示冒烟测试结果是什么，问题在哪里。...在Pom无侵入修改引入Jar包；一键接入单测覆盖率服务。 静态代码扫描CI服务，Sonar服务器进行线上监测。 自动部署，做冒烟测试。 内存扫描分析CI服务。
大家好，我是 ConardLi。作为一名 Web 应用程序开发者，排查和修复 JavaScript 代码的内存泄漏一直是最困扰我的问题之一。...虽然主流的 JavaScript 运行时都有垃圾回收机制，那么为什么还会有内存泄漏呢？ JavaScript 代码中可能会有很多隐藏对象的引用，而隐藏的引用会以许多意想不到的方式导致内存泄漏。...例如： var obj = {}; console.log(obj); obj = null; 在 Chrome 中，即使我们将引用设置为 null ，这段代码也会泄漏 obj 。...例如，我们的内置检漏器会跟踪 React Fiber 节点的返回链路，检查 Fiber 节点是否与 React Fiber 树分离。...在视图中，堆中的每个 JavaScript 对象或原生对象都是一个图节点，堆中的每个 JavaScript 引用都是一个图的边。
这次更新中，下图高亮的 rootFiber 节点就会被复用： 这段复用的逻辑在 beginWork 调用链路中的 createWorkInProgress 方法里。...如果它和目标的 workInProgress 节点之间存在差异，直接在该节点上修改属性、使其与目标节点一致即可，而不必再创建新的 Fiber 节点。...update 的创建 接下来我继续以开篇的 Demo 为例，为你拆解更新链路中的要素。...dispatchAction 的更新调度动作，在函数的末尾，如下图所示： 这里有一个点需要提示一下：dispatchAction 中，调度的是当前触发更新的节点，这一点和挂载过程需要区分开来。...如果你对之前学过的同步渲染链路分析还有印象，相信你对下面这段逻辑不会陌生： 这是 scheduleUpdateOnFiber 中的一段逻辑。
一路走来，感触非常深。然而绝大多数的错误其实都是很低级的错误。 一如 5 年前的我，刚进入 DBA 行业，缺乏经验，经常犯错误，不是我不够努力，更多的是初来咋到的我根本不知道应该在哪方面下功夫。...不由得想起 5 年前的我，刚进入 DBA 行业，缺乏经验，经常犯错误，不是我不够努力，更多的是初来咋到的我根本不知道应该在哪方面下功夫。...问完这两个问题，更次一点的是找研发详细了解里面的运行逻辑，以及部署详情，日志存放，出现问题如何排查等。更好的办法，是找研发要代码，然后自己去看对应按钮后面代码的逻辑。...有的同学会说，我编码能力差，看不懂。这个不用担心，相信我，要基本看懂研发写的代码其实并没有那么难。践行一下你就会知道。等你看完研发的代码，估计很快就可以自己写一个类似的功能出来。...有句话说的是："我们之所以经常犯错，就是因为我们做的功课不够"。如果你有很多功课拉下了，请安排事件逐步补上，要坚信一切都是闲淡中求来，热闹中使用。
反过来看，如果我们拆解得太粗，调用链路倒是短了，但是这个微服务的复用性就差了，更别提因为高耦合带来的复杂且冗余的数据库表结构，让我们后续难以维护。我画了个图，你感受下。 ?...其次那些跟业务逻辑无关的节点，逐渐被边缘化，甚至消失。我们看这些聚集成团的节点，如果团里的点聚合太近了，其实是不适合拆分的，它们整体应该作成一个微服务。...我们可以将用户的请求想象成我们的呼吸系统，我们的肺就是 SFF，而微服务和 FaaS 节点就是需要氧气的各个器官。我们吸一口气，氧气进入肺部，血液循环将氧气按顺序流经我们每个器官，这就是请求链路。...流水线的每个节点产生的结果，都会作为下一个节点必要的启始参数。 ? 我们先看看上图，我来解释下这个流程。 我们的代码合并到指定分支后，通常我会用 Develop 分支。...模拟验证通过，发布代码实例到灰度环境。 线上根据灰度策略，将小部分流量导入灰度环境验证灰度版本。
与简单网络管理协议(SNMP)陷阱相比，我更喜欢使用syslog事件，因为它们不需要将特定的管理信息库加载到管理系统中来查看详细信息。...所有事件都应该在每日或每周摘要中报告，以确保最终可以看到遗漏的事件 - 比如说，知道一半的冗余设计不起作用是件好事。 活动链路测试。SD-WAN使用多链路提供可靠的端到端服务。...数据包是否在SD-WAN设备之间采用了合适的路径？ SD-WAN设备测量它们之间的延迟、数据包丢失和抖动，并使用策略来确定每个应用程序应使用哪个链路。...MPLS链路可能有SLA，而廉价的宽带链路则没有。 这里可能需要采用分治法。有选择地一次只启用一个物理链路，并验证链路是否正常工作。然后，尝试链路组合，最终得到所有链路运行的点。...检查接口统计信息以确定是否存在双工不匹配，即使您无法检查以太网链路上每个接口的配置。全双工接口将显示收到的runt数据包，半双工接口将显示延迟冲突。
反过来看，如果我们拆解得太粗，调用链路倒是短了，但是这个微服务的复用性就差了，更别提因为高耦合带来的复杂且冗余的数据库表结构，让我们后续难以维护。我画了个图，你感受下。...其次那些跟业务逻辑无关的节点，逐渐被边缘化，甚至消失。我们看这些聚集成团的节点，如果团里的点聚合太近了，其实是不适合拆分的，它们整体应该作成一个微服务。...我们可以将用户的请求想象成我们的呼吸系统，我们的肺就是 SFF，而微服务和 FaaS 节点就是需要氧气的各个器官。我们吸一口气，氧气进入肺部，血液循环将氧气按顺序流经我们每个器官，这就是请求链路。...流水线的每个节点产生的结果，都会作为下一个节点必要的启始参数。 我们先看看上图，我来解释下这个流程。 我们的代码合并到指定分支后，通常我会用 Develop 分支。...每次代码进入发布管道，都必须先在测试环境跑通，跑通后安全卡口放行，才能进入线上环境的流水线。
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