最近，一款基于Rust的linter工具Oxlint在国外前端圈引起热烈讨论，很多大佬给出了高度评价。
1. 代码质量问题：使用 / 编写的方式有可能有问题 (problematic patterns)
最近发布了的一些变更给了流水线编辑者新的工具以改善在 Blue Ocean 中的流水线可视化，有一个备受瞩目关注的工单JENKINS-39203，这会导致当流水线的构建结果为不稳定时所有的阶段都被设置为不稳定的。这个缺陷导致无法快速地识别为什么构建是不稳定的，使得用户必须查看完整的日志和 Jenkinsfile 才能弄明白究竟发生了什么。
现代的 Android 项目都是 Gradle 工程，所以大家都习惯于用 Gradle Module 来划分和组织代码，Module 的大量使用也带来一个问题，一个大项目往往几十上百的 Module，但是当数量众多的 Module 之间的依赖关系不合理时，仍然会严重拖慢工程的编译速度，如何更科学地组织 Gradle Module 是 Android 开发领域的普遍需求。
因为公司的东西不方面截图嘛，就简单描述一下，有一个direct query直连starrock的看板，突然报错了。有一个图表无法加载，powerbi给出的报错信息是没有数据访问权限，请联系数据集所有者。
这篇论文探讨了在放大Transformer模型时遇到的一系列训练不稳定性问题，并提出了研究和预测这些不稳定性的方法。作者指出，尽管将Transformer模型扩展到更大的规模已经在从聊天模型到图像生成等多个领域取得了显著进展，但并非每一次训练尝试都会成功。在训练大型Transformer模型时，研究人员报告了一些不稳定性，这些不稳定性会减缓或破坏学习过程。
简介：作为一个系统管理程序（hypervisor），Linux® 有几个创新，2.6.32 内核中一个有趣的变化是 KSM(Kernel Samepage Merging) 允许这个系统管理程序通过合并内存页面来增加并发虚拟机的数量。本文探索 KSM 背后的理念（比如存储去耦合）、KSM 的实现、以及如何管理 KSM。
众所周知，当今中国，不考虑某些不和谐的东西，最赚钱的只有两个行业，那就是 IT，以及金融。
我们已经确定了导致松散性的三个原因。我们可以在此基础上建立我们的反击策略!当然，当你遇到不稳定的测试时，牢记这三个原因，你已经收获颇丰。你已经知道应该寻找什么以及如何改进测试。然而，除此之外，还有一些策略可以帮助我们设计、编写和调试测试，我们将在下面的章节中一起看一下。
到这里，数据结构的八大排序就算是全部写完了。这一期总结篇我们来测试一下八大排序的效率，印证一下八大排序的时间复杂度，以及深度剖析一下八大排序的稳定性问题。
经典的各种排序大家都听过，但是相信各位铁汁都对各种排序的性能都很好奇，大家都有心中自己的看法今天来彻底对比一下谁究竟才是排序性能 TOP1
来源：SteveWang www.cnblogs.com/eniac12/p/5329396.html#s32 我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。 排序算法大体可分为两种： 一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。 这里我们来探讨一下常用的比较排序算法，非比较排序算法将在下一篇文章中介绍。下
神经记录的不稳定性可导致临床脑机接口(BCI)失控。在这里，研究人员展示了低维神经流形(描述神经元之间特定关联模式的低维空间)的对齐可以用来稳定神经活动，从而在记录不稳定的情况下保持脑机接口的性能。研究人员在存在严重和突然的记录不稳定的情况下，通过皮层内BCIs在线控制光标时，以非人类灵长类对稳定剂进行了评估。稳定的BCIs在不同的不稳定条件下，经过多日恢复了有效的控制。稳定器不需要了解用户意图，并且可以超越监督的重新校准。即使在神经活动中几乎没有关于光标移动方向的信息，它也可以稳定BCI。该稳定器可应用于其他神经接口。
一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。
关于如何编写GitLab流水线，.gitlab-ci.yaml文件的关键词，已经写过两期了，gitlab-ci.yaml的关键词一共有28个，分别是 分别是, script, after_script, allow_failure, artifacts, before_script, cache, coverage, dependencies, environment, except, extends, image, include, interruptible, only, pages, parallel, release, resource_group, retry, rules, services, stage, tags, timeout, trigger, variables, when ，第一期 .gitlab-ci.yml关键词完整解析（一） 讲了最常用的9个关键词的用法， script, image,artifacts,tags,cache,stage,when,only/except, 第二期.gitlab-ci.yml关键词完整解析（二）讲了11个扩展性很强的关键词的用法 before_script, after_script, dependencies, environment, extends, include, interruptible ,parallel, rules ,trigger, services
最近在一个项目中, 需要对一个数组的顺序进行调整, 允许手动将某一个元素提到数组的开头位置. 在这里, 使用了PHP中的usort函数进行了数组的排序, 代码大致如下:
而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！
前言 文章内容取自http://www.cs.cmu.edu/~arielpro/15896s16/slides/896s16-16.pdf并有所修改, 如有侵权等问题, 请提示删除(手动感谢). 这次主要是开个系列分享分享有趣的算法. ---- 稳定匹配(The Stable Matching Problem) 不稳定对(Unstable pair) 如果: 男生x相比现有配对更喜欢女生y 女生y相比现有配对更喜欢男生x 这就是一个不稳定对, 很好理解吧. 那么稳定匹配就是不存在不稳定对
上篇文章讲了下关于终端自动化的一个探索《终端自动化测试探索之路》，今天来聊聊关于自动化质量评估的维度，包括UI和接口。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf 源代码：https://github.com/microsoft/unilm 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 提出了一种简单而有效的方法来稳定（训练和解码）极深的Transformer。具体来说，引入了一个新的归一化函数（DEEPNORM），修改Transformer中的残差连接
使用 Appium 时，会遇到又慢又不稳定的情况。Appium 使用的底层工具可能会限速，在功能测试中，许多环境问题也会导致自动化测试不稳定。其实有一些方法可以避开这些问题。本篇文章是系列中的一篇，后面也会有相应文章讨论稳定性和速度。
自从「Deno1.0」发布以来，有关Deno的文章很多，大多数都是在讨论怎么安装Deno、Deno有哪些特点、Deno和Node有哪些异同、Deno是不是Node的替代品等。咱们今天不讨论这些，毕竟Talk is cheap. Show me the code！亲自体验一把Deno开发带来的快感，用Deno搞一个“企业级”应用：deno-supermarket[1]，难道不香吗？
如果说SOLID原则是用于指导我们如何将砖块砌成墙与房间的，那么组件构建原则就是用来指导我们如何将这些房间组合成房子的。
脑机接口(BCI) 寻求在神经科学和工程系统之间建立桥梁，使神经工程师能够记录大脑中的电活动，对其进行分析以推断个人正在尝试做什么，并使用它来控制假肢等设备。除了进一步加深我们对大脑如何工作的理解，提取有关预期的物理运动的信息可以用于恢复残疾人的运动。尽管如此，要开发一种能够长时间记录我们大脑中数十亿神经元的微小电信号而不崩溃的系统仍是一项挑战。大量的微小电极(电子传感器)可以由硅制成——计算机芯片中使用的材料也是硅。然而，这些设备往往会随着时间的推移而改变，在某些情况下甚至一天之内就会改变，从而改变了哪个神经元被哪个电极记录，从而导致记录数据的“不稳定性”。
ABI，是 Application Binary Interface 的缩写，应用程序二进制接口。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保护服务的稳定性。
有一个寓言故事，这些天我经常想起。这则寓言是在我小时候告诉我的。它被称为伊索的 "狼来了的男孩"。它讲述了一个在村子里放羊的男孩。他觉得无聊，就假装有狼在袭击羊群，向村民们求救--但他们失望地发现这是一场虚惊，便不再理睬这个男孩。然后，当狼真的出现，男孩呼救时，村民们认为这又是一场虚惊，没有前来救援，羊群最终被狼吃掉了。
我们之前介绍了多种排序算法，它们到底谁效率较高我们是前文介绍了用事前统计法统计了一下，他们的时间复杂度和空间复杂度情况如下表表示。
上周接到一位从事电子产品生产的大学同学的QQ说他的一个ERP系统有问题，帮他看看，周末他过来详细的了解了一下情况：周一到周五使用的用户数是10-20个人，系统慢起来就是大家一起慢，人数少的时候不慢，另外一个揪心的问题就是大家同时使用的使用经常无故的退出，而且他还强调了他买的是一个强大的服务器了，系统运行了2年时间，数据量也不大。 先描述下系统情况: 操作系统：WindowsServer 2003 .NET版本：.NET 2.0/ASP.NET 2.0 数据库： SQL Server 从前面描述的问题，初
当有多个 Jenkins job 时，job 的执行需要按照先后顺序去执行，这个过程就是 Jenkins 的多任务关联。通常用于项目的编译、打包、执行冒烟、执行项目 case 多任务协助的场景中。
笔者之前在开发模块分析工具，使用npm list命令时遇到 UNMET PEER DEPENDENCY 这个问题，在探究解决方法的时候对npm的包管理机制有了很多新的认识，分享一下过程中的思考。 UNMET PEER DEPENDENCY 是什么 ？ 你在使用npm list命令的时候，可能遇到过下面这种npm ERR： UNMET PEER DEPENDENCY ERR 当你去检查依赖的树状结果，你会发现每一行npm ERR都有对应一行这样的结果： UNMET PEER DEPENDENCY，翻译过来
选择排序（Selection Sort）的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录，并将该记录作为已排序部分的最后一个记录（考虑升序排列的情况）。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组：
现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级，暂时切断不稳定调用，避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段，通常在客户端（调用端）进行配置。
对于什么时候应该使用机器学习／AI，很多人都会迟疑和顾虑，而作者正是因为经历了种种顾虑后，将经验总结成这篇文章，文摘菌编译了这篇文章，希望大家能够减少顾虑，更好地与机器学习或AI一起畅享学习之旅。
软件开发的生产力一直很难衡量。与其他行业不同，编程行为不容易并行化。开发过程的独特之处在于它需要多种技术和沟通技能的组合，这需要一组专门的 DevOps 指标来跟踪团队的体征。
大数据文摘出品 年初的时候，由初创公司Stability AI开发的根据文本生成图像的AI程序开源了，最近这样的小程序在国内也很火。 不过，这个功能很显然会走歪——很快有人开始用这个AI生成色情图片。 比如，Reddit 和 4chan 上的社区用户开始利用该AI生成真实和动画风格的裸体人物图像，其中大部分是女性，以及名人的换脸裸体图像。 很快，这些社区发现了这一问题，Reddit 迅速关闭了许多致力于人工智能色情的子版块，甚至允许一些色情内容的 NewGrounds 也完全禁止人工智能生成的艺术作品。 在
探空站一般是为探测高空气象要素而建立的，通过探空气球来收集每天8点和20点的高空气象数据，遇到特殊天气(台风等)会进行加密观测。可以获近地层、850、700、500、200百帕的温度、温度露点差、位势高度、风速风向等气象要素。探空数据在天气预报有着重要的指示作用，可以分析出高空引导气流的位置、强度，及到达本地的时间和对当地天气的影响情况。
针对"GUI自动化测试稳定性问题"这个问题，最典型的情景就是：同样的测试用例，在同样的测试执行环境下，测试的结果有时是Success，有时是Fail，这严重降低了GUI测试的可信度，同时也是GUI层面的自动化测试位于金字塔最顶端的原因之一。
这个问题是我学到的比较有趣的算法问题前几名了，也是当年我们ACM校队面向新生宣讲的时候选择的例题。我们觉得用找对象这种新生会比较感兴趣的问题来忽悠他们，他们上钩的可能性比较大XD。
IP不稳定是指IP地址在使用过程中出现频繁断开、连接异常或访问速度不稳定等现象。这种情况可能由多种原因引起，下面我们将对其中一些常见的原因进行分析。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.07195v1.pdf
UI 自动化是质量保障的一种重要手段，我们从分层测试金字塔模型可以看出，质量保障更多的应该依靠底层的单元测试和接口集成测试，UI 自动化测试占比是非常小的一部分，众所周知，UI 层的自动化测试稳定性差，成本高。然而我们团队经过一年多的 UI 自动化测试的实践与优化，发现我们 UI 层自动化测试相对性价比是最高的，脚本的稳定性也非常好，误报率降到了 1% 左右，每次上线前能帮助我们回归系统的一些核心业务流程，下面将跟大家分享一些关于我们 UI 自动化测试的实践经验。
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一：选择排序算法二：二元选择排序法（选择排序改进）
由于数组小，且范围在1到10之间，这其实对于计数排序这种非比较类算法是比较友好的，因为没有多大的空间压力，因此计数排序速度第一很容易理解，而之所以选择、插入比希尔归并要快，主要还是因为问题规模本身太小，而我的分治法的实现是基于递归，因此看不出分治法的优势，事实上如果对超大的数组进行排序的话，这个区别会体现出来；
身为程序员我们每天都与代码打交道，而编程思想则是程序员在编写程序时所遵循的一种思维方式和方法论。它涵盖了程序员在面对问题时的思考方式、解决问题的方法以及编写代码的技巧和规范，下面简单说一下
流行病学研究表明，胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展，而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入，与葡萄糖相比，酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里，我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物，使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性，我们另外扫描了42名成年人，使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响，一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中，大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现，60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的，葡萄糖都使网络不稳定，而酮则使网络稳定。总之，我们的结果表明，脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量，因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。
ESP8266与ROS2连接与ESP32几乎一致，但是由于资源有限，无线并不稳定，串口正常，具体参考：
冒泡排序是一种极其简单的排序算法，也是我所学的第一个排序算法。它重复地走访过要排序的元素，依次比较相邻两个元素，如果他们的顺序错误就把他们调换过来，直到没有元素再需要交换，排序完成。这个算法的名字由来是因为越小(或越大)的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
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