/ 摘要：在本文中，BOSS 直聘大数据开发工程师主要分享一些他们内部的技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。...针对这个场景，前期我们主要使用 Dgraph，踩过很多坑并和 Dgraph 团队连线会议，在使用 Dgraph 半年后最终还是选择了更贴合我们需求的 Nebula Graph。...具体的对比 Benchmark 已经有很多团队在论坛分享了，这里就不再赘述，主要分享一些技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。...，官方之前计划优化）；另外，采用自己编写的 badger 和 ristretto，目前最大的问题是从官方释放的使用案例来看，未经大规模数据场景验证，在我们实际使用中，大数据量和高 QPS 写入场景下容易出现崩溃和...对比来说，Nebula Graph 很优秀，特别是工程化方面，体现在很多细节，可以看出开发团队在实际使用和实现上做较了较好的平衡： 1.支持手动控制数据平衡时机，自动固然很好，但是容易导致很多问题 2.
在我加入 Tubi TV 以前，我们没有 CTO，没有 VPE，engineering 有很多问题，代码一塌糊涂，API 的 response time 常常在数百 ms 到 10s 巨幅震荡，比 A...写代码时，你的每个 if/else/switch，在机器指令级别，都是各种 cmp（compare）之后的 jmp（jump），CPU 会尝试预测分支的走向，一旦预测失败，代码的执行会付出额外 5ns...10 ms 是 disk 级别的时间概念。然而，如果使用 SSD，顺序读取 1mb，1ms 而已，仅仅是内存的 4 倍。...这便是我们静态内容使用 CDN，动态内容（如 API）将服务器部署到离大部分用户近的 data center 的原因。...inject code；如果你在 OSX 尝试过对 nodejs 做 profiling，你会羡慕死 erlang 两三句话就可以完成 profiling，进而生成 flame graph。
torch.autograd.functional （计算图的反向传播） torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查） torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...# create_graph: 为反向传播的过程同样建立计算图，可用于计算二阶导 在 pytorch 实现中，autograd 会随着用户的操作，记录生成当前 variable 的所有操作，并建立一个有向无环图...，它的计算图在每次前向传播时都是从头开始构建，所以它能够使用python 控制语句（如 for、if 等）根据需求创建计算图。...torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input,), eps=1e-6) # pass torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...） 可用于在自动求导时检测错误产生路径，借助with autograd.detect_anomaly(): 或是 torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来启用：
torch.autograd.functional （计算图的反向传播） torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查） torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...# create_graph: 为反向传播的过程同样建立计算图，可用于计算二阶导 在 pytorch 实现中，autograd 会随着用户的操作，记录生成当前 variable 的所有操作，并建立一个有向无环图...，它的计算图在每次前向传播时都是从头开始构建，所以它能够使用python 控制语句（如 for、if 等）根据需求创建计算图。...torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input,), eps=1e-6) # pass torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...） 可用于在自动求导时检测错误产生路径，借助with autograd.detect_anomaly(): 或是torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来启用：
基于仅在v4 + 88为“MS_T120”时才发生更改的事实，我们可以假设要触发错误，此条件必须为真。所以，我的第一个问题是：什么是“v4 + 88”？...在这种情况下，函数失败并导致创建MS_T120通道。要触发错误，我需要第二次调用IcaBindVirtualChannels，MS_T120作为频道名称。...在调用堆栈中是IcaStackConnectionAccept，因此通道可能在连接时创建。只需要找到一种在连接后打开任意通道的方法......也许嗅探合法的RDP连接会提供一些见解。 ? ?...通道按照它们出现在数据包中的顺序打开，所以我认为这正是我需要的。 看到MS_T120和CTXTW没有在任何地方指定，但在其余通道之前打开，我想它们必须自动打开。...当连接断开时，通道清理代码的内部运行 在内部，系统创建MS_T120通道并使用ID 31绑定它。
1、No route info of this topic ---- 无法找到路由信息，其完整的错误堆栈信息如下： ? 而且很多读者朋友会说Broker端开启了自动创建主题也会出现上述问题。...在RocketMQ中通常遇到网络超时，通常与网络的抖动有关系，但由于我对网络不是特别擅长，故暂时无法找到直接证据，但能找到一些间接证据，例如在一个应用中同时连接了kafka、RocketMQ集群，发现在出现超时的同一时间发现连接到...); //设置超时时间，为500ms，内部有重试机制 } catch (Throwable e2) { e = e2; } } throw new RuntimeException...]broker busy 判断pagecache是否忙的依据就是在写入消息时，在向内存追加消息时加锁的时间，默认的判断标准是加锁时间超过1s，就认为是pagecache压力大，向客户端抛出相关的错误日志...发送线程池挤压的拒绝策略 在RocketMQ中处理消息发送的是一个只有一个线程的线程池，内部会维护一个有界队列，默认长度为1W，如果当前队列中挤压的数量超过1w，执行线程池的拒绝策略，从而抛出[too
在这种情况下，函数失败并导致创建MS_T120通道。要触发错误，我需要第二次调用IcaBindVirtualChannels，MS_T120作为频道名称。...在调用堆栈中是IcaStackConnectionAccept，因此通道可能在连接时创建。只需要找到一种在连接后打开任意通道的方法......也许嗅探合法的RDP连接会提供一些见解。...通道按照它们出现在数据包中的顺序打开，所以我认为这正是我需要的。 看到MS_T120和CTXTW没有在任何地方指定，但在其余通道之前打开，我想它们必须自动打开。...当连接断开时，通道清理代码的内部运行 在内部，系统创建MS_T120通道并使用ID 31绑定它。...但是，当使用易受攻击的IcaBindVirtualChannels代码绑定它时，它将与另一个id绑定。 补丁前后的代码差异 本质上，MS_T120通道被绑定两次（一次在内部，然后由我们一次）。
当这些故障以服务崩溃的形式出现时，Kubernetes通过创建新的pod来替换已经崩溃的pod，在治愈这些故障方面做得非常好。然而，失败也可能更加微妙，导致服务返回更高的错误率。...使用流量分割SMI API注入故障 通过使用服务网格接口（Service Mesh Interface）的流量分割API（Traffic Split API），我们可以很容易地注入应用程序故障。...在这里，我将使用NGINX配置为只响应HTTP状态码500。...如果刷新页面几次，有时会看到内部服务器错误页面。 ? 我们学习了一些有价值的东西，关于我们的应用程序如何面对服务错误。...让我们恢复我们的应用程序，只需删除流量分割资源： > kubectl delete trafficsplit/error-split 总结 在本文中，通过使用SMI API（由Linkerd提供）将一部分流量动态重定向到一个简单的
选自Stream 作者：Thierry Schellenbach 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。...但是 Stream 是一个 API 提供商，服务于世界 500 强以及超过 2 亿的终端用户。...注意：当然如何容易还是要取决于你的使用案例。如果你要创建一个基本的 CRUD API，我还是建议你使用 Django + DRF，或者 Rails。...在很多案例情况中确实如此，但如果只是希望构建一个简单的 CRUD API，那么使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或 Phoenix 将简单地多。...在 JSON config 上创建部分函数。
转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年Stream团队的主要编程语言从Python转向了Go。本文解释了其背后的九大原因以及如何做好这一转换。...但是Stream是一个API提供商，服务于世界500强以及超过2亿的终端用户。数年来我们已经优化了Cassandra、PostgreSQL、Redis等等，然而最终抵达了所使用语言的极限。...Python非常棒，但是其在序列化／去序列化、排序和聚合中表现欠佳。我们经常会遇到这样的问题：Cassandra用时1ms检索了数据，Python却需要10ms将其转化成对象。...注意：当然如何容易还是要取决于你的使用案例。如果你要创建一个基本的 CRUD API，我还是建议你使用Django + DRF，或者Rails。...在很多案例情况中确实如此，但如果只是希望构建一个简单的CRUD API，那么使用Django/DJRF、Rails Laravel或Phoenix将简单地多。
DO-MS是针对于单细胞蛋白质定量过程中优化参数的工具方法，并能够诊断定量过程中出现的问题并提出相应的解决方案。...在图a中由于肽积聚的时间过短，要比到达肽的峰值处相对较早。肽积聚时间在1000ms时相比于250ms和500ms，更接近肽峰值的时间点。...在图b和图c中，由于500ms和1000ms中肽积聚的时间更充分，因此可识别肽段的比例显著高于250ms。...DO-MS能够帮助区分样本中的污染成分和蛋白质，同时也能帮助使用者区分亲水性污染物和疏水性污染物。DO-MS能够清楚地反映污染分子的密度和可识别肽之间的潜在关系。...低强度的RI可能是由于错误的细胞分离、消化、标记所导致的，RI的强度过高与污染和交叉标记有关。而SCoPE-MS的定量准确度可以通过比较载体通道和单细胞通道定量结果的相关性进行评估。
init(argc, argv); auto node = rclcpp::Node::make_shared("logger_node"); rclcpp::Rate loop_rate(500ms...loop_rate.sleep(); } rclcpp::shutdown(); return 0; } 这是一段代码“实现在固定时间执行任务“ 周期：rclcpp::Rate loop_rate(500ms...LoggerNode() : Node("logger_node") { counter_ = 0; timer_ = create_wall_timer( 500ms...当发生此事件时，它调用处理它的回调。优点是节点在内部调整执行频率，而不将此决定委托给外部代码。安排节点以了解它们的运行频率。...timer_ = create_wall_timer( 500ms, std::bind(&LoggerNode::timer_callback, this)); ---- rclcpp: ROS Client
// 当用户滚动并到达此距离时，将显示隐藏的框。 // 可以自行配置 live: true, // 在页面上检查新的 wow.js元素。...//- font 的配置下 //- global config 的配置上的空白部分写入以下代码(请直接复制粘贴,避免出现缩进错误 ❌) //- animate_css if theme.wowjs.enable...在 if theme.pjax.enable 配置大项的 baidu-push 小项下写入一下代码(请直接复制粘贴,避免出现缩进错误 ❌) V3.4.0 以下(不包括 3.4.0): 将其中的 $('...，还可以在每个页面的 markdown 文件中通过 front-matter 控制单页配置。...这个模块就会教大家在 Butterfly 使用 gitcalendar 准备好了吗?Go Go!
[请注意，在输入框中,可以输入任何数字Matlab表达式. 例如,可以尝试0:100:500而不是0 100 200 300 400 500....假设我们感兴趣的是潜伏期0 100 200 300 400 500ms 的电压分布。我们需要在上面的对话框第一行键入0:100:500。...此时有两种选择：如果已经为此通道位置结构生成了样条文件，则可以在第一个编辑框中将其输入此处(首先单击"使用现有样条文件或结构以激活编辑框"，然后浏览 如果没有创建这样的文件，则需要生成一个。...但是，首先，您的通道位置必须与要绘制的3-D头模板共同注册。请注意，如果您使用的是模板通道位置文件之一,例如(v4.6+)教程数据集，则Talairach转换矩阵字段（包含通道对齐信息）将自动填充。...输入输出文件名(在第二个编辑框中),绘制要绘制的等待时间(下面的0:100:500，指示等待时间0、100、200、300、400和500 ms),然后按"OK"。
在接入层进行数据采样上报时，会将相同Traceid的Span集合路由到同一个数据通道中，而计算层会对不同通道的数据做隔离，不同通道采用不同的计算任务对数据进行处理。...当出现密集型索引创建时，这个问题被无限放大，索引创建同时也会伴随大量的元数据移动，更加剧了节点负载，从而导致大量数据写入被拒绝现象。...业务层加入数据清洗算子，过滤脏数据以及埋点错误导致Tag过多的Span，保护存储。 4. 一期优化展示 cpu使用率：CPU使用率45% => 23%，内部写入量从60万/s => 40万/s。...磁盘使用率：53% => 40%。 ? 写入拒绝率：索引写入拒绝率降为0。 ? 集群宕机问题被修复: ? 查询耗时：大索引跨天级别查询在500ms左右。 ?...（2）ES集群分通道部署 目前天机阁只有一个公共集群，所有业务都在同一个集群中创建索引，这种方式虽然具备了一定的可扩展性。
例如,可以尝试0:100:500而不是0 100 200 300 400 500. 甚至其他更复杂的表达式,例如-6000+3*(0:20:120),也被正确地解释.]...假设我们感兴趣的是潜伏期0 100 200 300 400 500ms 的电压分布。我们需要在上面的对话框第一行键入0:100:500。 ? 输入后点击"OK"，出现如下界面： ?...此时有两种选择：如果已经为此通道位置结构生成了样条文件，则可以在第一个编辑框中将其输入此处(首先单击"使用现有样条文件或结构以激活编辑框"，然后浏览 如果没有创建这样的文件，则需要生成一个。...但是，首先，您的通道位置必须与要绘制的3-D头模板共同注册。请注意，如果您使用的是模板通道位置文件之一,例如(v4.6+)教程数据集，则Talairach转换矩阵字段（包含通道对齐信息）将自动填充。...输入输出文件名(在第二个编辑框中),绘制要绘制的等待时间(下面的0:100:500，指示等待时间0、100、200、300、400和500 ms),然后按"OK"。
连接失败后，尝试连接Kafka的时间间隔，默认50ms 11.reconnect.backoff.max.ms 尝试连接到Kafka，生产者客户端等待的最大时间，默认1000ms 12.max.block.ms...从Kafka拉取消息时，在不满足fetch.min.bytes条件时，等待的最大时间，默认500ms 14.metadata.max.age.ms 强制刷新元数据时间，毫秒，默认300000，5分钟...默认30000ms 31.default.api.timeout.ms 设置消费者api超时时间，默认60000ms 32.interceptor.classes 自定义拦截器 33.exclude.internal.topics...该参数用来指定 Kafka 中的内部主题是否可以向消费者公开，默认值为 true。...如果设置为 true，那么只能使用 subscribe(Collection)的方式而不能使用 subscribe(Pattern)的方式来订阅内部主题，设置为 false 则没有这个限制。
正文 WebRTC搭配Mediasoup支持SVC能力时，首先需要WebRTC终端通过SDP信息协商交换彼此的SVC能力，协商决定使用SVC分层编码视频后，就开始通知编码器生成具备分层信息的视频编码码流...流媒体服务器，ms会分别创建音频Producer和视频Producer，同时，也会为相应的拉流端创建音频Consumer和视频Consumer，音视频数据再通过ms内部的pipeline通道从Producer...三、订阅流 相比发布流，订阅流的过程可能会稍微复杂一些，拉流端发起订阅请求后，ms收到消息之后，会先判断本地是否存在对应的媒体流，如果没有，就直接报错并返回500的错误码。...同样，如果不存在Pipeline内部媒体数据通道，也会直接报错并返回500的错误码。 接下来会进行兼容性判断，查看拉流端是否已经订阅过这路媒体流了。...结尾 通过本文的介绍，相信大家对WebRTC在支持SVC能力时的SDP消息协商过程就非常清晰了。
例如,可以尝试0:100:500而不是0 100 200 300 400 500. 甚至其他更复杂的表达式,例如-6000+3*(0:20:120),也被正确地解释....假设我们感兴趣的是潜伏期0 100 200 300 400 500ms 的电压分布。我们需要在上面的对话框第一行键入0:100:500。...此时有两种选择：如果已经为此通道位置结构生成了样条文件，则可以在第一个编辑框中将其输入此处(首先单击"使用现有样条文件或结构以激活编辑框"，然后浏览 如果没有创建这样的文件，则需要生成一个。...但是，首先，您的通道位置必须与要绘制的3-D头模板共同注册。请注意，如果您使用的是模板通道位置文件之一,例如(v4.6+)教程数据集，则Talairach转换矩阵字段（包含通道对齐信息）将自动填充。...输入输出文件名(在第二个编辑框中),绘制要绘制的等待时间(下面的0:100:500，指示等待时间0、100、200、300、400和500 ms),然后按"OK"。
在接入层进行数据采样上报时，会将相同Traceid的Span集合路由到同一个数据通道中，而计算层会对不同通道的数据做隔离，不同通道采用不同的计算任务对数据进行处理。...当出现密集型索引创建时，这个问题被无限放大，索引创建同时也会伴随大量的元数据移动，更加剧了节点负载，从而导致大量数据写入被拒绝现象。...业务层加入数据清洗算子，过滤脏数据以及埋点错误导致Tag过多的Span，保护存储。 4. 一期优化展示 cpu使用率：CPU使用率45% => 23%，内部写入量从60万/s => 40万/s。...磁盘使用率：53% => 40%。 写入拒绝率：索引写入拒绝率降为0。 集群宕机问题被修复: 查询耗时：大索引跨天级别查询在500ms左右。...（2）ES集群分通道部署 目前天机阁只有一个公共集群，所有业务都在同一个集群中创建索引，这种方式虽然具备了一定的可扩展性。
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