Kerry Osborne 在 P99 CONF 2023 上的演讲，“如何提高解决复杂性能问题的能力”，即使在几个月后仍然受到广泛关注。...例如，如果 IO 系统很慢，我可以尝试通过安装固态硬盘来提高 IO 系统的速度，或者尝试将大型多块读取与单块读取分离，这样我的单块读取就不会因为在大型多块读取的队列中等待而延迟。...我必须不断提醒自己：“嘿，在你开始尝试解决这个问题之前，可能还有其他你需要关注的事实。” 那么，当我们开始尝试解决性能问题时，我们的大脑中到底发生了什么？...通常，这是我们聚集在一个房间里，与多个人一起头脑风暴，在白板上画图等等的地方。这是一个重要的步骤！...之前我提到过，很难不去跳到解决问题的第三步，即推测问题的原因。请记住，当我们被拉进某个情况时，我们总会对它有一些了解。 没有人会说“来修好我的系统”，而不告诉你问题是什么，对吧？
但是在我们收到刚完成部分的交付成果之前，由于我们是个初创公司，提前支付了 5 位数的费用，而且在完成下一笔付款之前没有获得任何可交付的内容，所以我们在整个项目期间都被锁定了。...在合同谈判时，他们提出一些 SaaS 方面的建议来简化实时聊天功能的构建——其中之一是 Twilio Chat。 遗憾的是，在开始构建时，就遇到了难题。...他们不知道如何在 React Native 中使用 Twilio Chat，尽管是他们最先推荐使用 Twilio Chat 和 React Native。...更糟糕的是，他们并没有坦白，而只是简单地告诉我们“Twilio Chat 不适用于 React Native”。...即使在我向他们做了演示之后，他们仍然需要我给他们提供文档链接，并向他们解释如何使用 Twilio API。 这个决定可能会让项目推迟好几个月，并多花一大笔钱。
天才聚集的MIT 媒体实验室内部 为什么是他？ 其实呢，伊藤在科技界可是个不折不扣的大腕，是一位极具传奇色彩的人物。...在短暂工作了一段时间后，他又到了芝加哥大学学习物理学。不幸的是，他再次发现芝加哥大学的物理教育只教会人们如何成为工程师，不能帮助学生进行创造性思考，于是他再次辍学了.........赞扬伊藤科技贡献的海报 日本互联网第一人 作为日本第一批网络用户， 在128K带宽的时代，伊藤就开始尝试架设UNIX服务器，写下了日本的第一批网页。 ?...很长一段时间里，伊藤一直在思考：科技怎样才能通过自己的方式更好的融入和影响世界？很快他找到了答案，他要把MIT媒体实验室打造成一个开放的平台和网络，而不是一个封闭的容器。...2014年WE大会演讲嘉宾之一——MIT媒体实验室博士、创新交互研究者Daniel Leithinger 讲了这么多，我只想告诉你一个天大的好消息：这位在美国互联网界数一数二的大腕，今年将作为演讲嘉宾出现在
---- 正文 Hystrix从1.5版本（2016.12）开始，它全面拥抱RxJava把这块代码重写设计为了基于数据流Stream的形式，通过消费数据流的形式利用滑动窗口，并对数据流进行变换后进行后续的操作...所有的操作都是在 RxJava 的后台线程上进行的，这也大大降低了对业务线程的延迟性的影响。...---- 共享的事件流HystrixEventStream BucketedCounterStream 核心代码在构造函数里，里面最核心的逻辑就是如何将一个一个的事件按一段时间（RxJava的window...(emptyEventCountsToStart); // 为了保证窗口的完整性，开始的时候先产生一串空的桶 }); 这里最为核心是 window 操作符：它可以按单元窗口长度来将某个时间段内的调用事件聚集起来...以检索最后一个计算的桶，而不需要等待任何发射 // 该方法会在很多地方被调用 public Output getLatest() { startCachingStreamValuesIfUnstarted
在研究了他们提出的各种不同建议后，我们觉得 Twilio 似乎是最好的选择，于是，我俩就同意将其应用于我们的聊天功能。 遗憾的是，在开始构建时，他们遇到难题。...更糟糕的是，他们并没有坦白地告诉我们，他们陷入了困境，而只是简单地告诉我们“Twilio Chat 不适用于 React Native”。...即使在我向他们做了演示之后，他们仍然需要我给他们提供文档链接，并向他们解释如何使用 Twilio API。 如果我没有和他们在一起，或者没有替他们想出办法完成这项工作，那么我们可能就会采纳他们的建议。...我们可能会完全抛弃 Twilio，转向一个完全不同的、低标准的服务。这个决定可能会让项目推迟好几个月，并多花一大笔钱。 在安全上马马虎虎 我希望关于 Twilio 的问题就此结束，但这还没完。...在执行任何任务之前，他们都会对自己的能力表现出百分之百的信心，并承诺结果不会有任何差错。而当他们没能兑现自己的承诺时，总是把责任推给其他人。 你们搞不清楚如何使用 twilio SDK？
2022年WebRTC的五大趋势与我们之前所见稍有不同：有聚焦在规模上的，有探讨新要求的，还有关注新市场的。 规模和性能 希伯来语中有句谚语：“尽快开始，缓慢发展”。...新技术 大量新技术现在开始成熟，这些技术可以使供应商充分利用WebRTC的价值。比如，在Kranky Geek上，我们就花了很多时间来介绍这些技术，并了解各个供应商对这些技术的初步使用。...不过，等待快要结束了。AV1即将进入WebRTC，我们将在2022看到它的应用，虽然仍有限制，但它最终会变得有趣并增加与WebRTC的相关性。...面对处于头部的CPaaS供应商（如Twilio），其他供应商的选择包括： 可以在WebRTC和视频领域努力开拓市场。 或者也可以尝试与Twilio在WebRTC之外的领域竞争。...这些供应商的背后聚集了成千上万家公司、用例和需求，如果它们的声音越来越多地被外界听到，那就再好不过了。这也是我认为UCaaS会在创新方面超越CPaaS的部分原因。
首先，我们从最简单的模型开始。 老板告诉你，开发一个静态web服务器，把磁盘文件（网页、图片）通过网络发出去，怎么做？...过了一段时间之后，网站访问的人越来越多了，就连select也开始有点应接不暇，老板继续让你优化性能。 这个时候，你需要升级多路复用模型为 epoll 。 select有三弊，epoll有三优。...为什么我一直在说这个动态解析功能呢？在之前的一段项目经历中，轩辕就遇到了三种技术的选型，摆在我们面前的就是这三种方案。需要一个C++开发的服务和一个Java开发的服务能够进行RPC。...但是，这不是绝对的，在不同的数据库中，或者在同一个数据库下的不同存储引擎中还是有不同。 聚集索引的叶子节点直接存储了数据，也是数据节点，而非聚集索引的叶子节点没有存储实际的数据，需要二次查询。...注意，这里有一个关键的问题，如何判断我们要的数据是不是在缓存系统中呢？ 进一步，我们把这个问题抽象出来： 如何快速判断一个数据量很大的集合中是否包含我们指定的数据？
我的解决方法是： 用摄像头对着窗外拍摄，并利用深度学习算法让我的电脑在发现新的停车位时给我发短信。 这可能听起来相当复杂，但是用深度学习来构建这个应用，实际上非常快速和简单。...以下就是我如何将检测公共停车位的问题分解并形成流程： 机器学习模型流程的输入是来自对着窗外的普通网络摄像头的视频： 我的摄像头拍下的视频类似上图 我们将每一帧视频送入模型里，一次一帧。...因此，在将停车位标记为空闲之前，我们应该确保它在一段时间内都是空闲的，可能是5或10帧连续视频。这将防止仅仅在一帧视频上出现暂时性的物体检测问题而误导系统将停车位判定为空闲。...我和Twilio没有利害关系。只是第一个就想到了它。 Twilio： https://www.twilio.com 要使用Twilio，需要注册试用帐户，创建Twilio电话号码并获取您的帐户凭据。...因此，我们需要有一个标志来标记我们是否已经发送了一条短信，并确保在经过一定时间或检测到其他停车位空闲之前，我们不会再发送另一条短信息。
《eclipse集成Java性能分析神器JProfiler》讲解了eclipse集成Jprofiler，这篇讲解一下IDEA如何集成JProfiler。 1、在JProfiler中配置IDEA ?...其实就是在配置JProfiler之前，首先需要启动一下IDEA，这时IDEA会在系统的用户目录生成一个临时目录： ? 配置成功如下 ?...所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象。 ? 所有对象 All Objects 显示类或在状况统计和尺码信息堆上所有对象的包。你可以标记当前值并显示差异值。...所有的视图都可以聚集到方法、类、包或J2EE组件等不同层上。 访问树 Call Tree 显示一个积累的自顶向下的树，树中包含所有在JVM中已记录的访问队列。...访问图 Call Graph 显示一个从已选方法、类、包或J2EE组件开始的访问队列的图。 方法统计 Method Statistis 显示一段时间内记录的方法的调用时间细节。 4.4.
过了一段时间之后，网站访问的人越来越多了，就连select也开始有点应接不暇，老板继续让你优化性能。这个时候，你需要升级多路复用模型为epoll。 select有三弊，epoll有三优。...select不会告诉你到底哪个套接字来了消息，你需要一个个去询问。epoll直接告诉你谁来了消息，不用轮询。...为什么我一直在说这个动态解析功能呢？在之前的一段项目经历中，轩辕就遇到了三种技术的选型，摆在我们面前的就是这三种方案。需要一个C++开发的服务和一个Java开发的服务能够进行RPC。...但是，这不是绝对的，在不同的数据库中，或者在同一个数据库下的不同存储引擎中还是有不同。 聚集索引的叶子节点直接存储了数据，也是数据节点，而非聚集索引的叶子节点没有存储实际的数据，需要二次查询。...注意，这里有一个关键的问题，如何判断我们要的数据是不是在缓存系统中呢？ 进一步，我们把这个问题抽象出来：如何快速判断一个数据量很大的集合中是否包含我们指定的数据？
我告诉人们，人工智能是一波浪潮，现在它来了。要么顺势而为，要么被它埋葬。不是在从现在开始的10年内发生——就是现在。 教育科技：人们知道这些改变多快就能出现吗？...我相信千禧一代及之后的人会适应这一潮流。我不确定的是千禧一代之前的人。 教育科技：没有分析数据的方法来弄清楚大数据告诉我们做什么，那大数据就会让人应接不暇。这是不是人工智能如此有价值的原因？...举个例子，如果大量人群聚集，人群发生暴力事件的可能性有多大？这个想法来自伊拉克战争，帮助避开部队潜在的敌对行动。一方面涉及从其他感应器及社交媒体收集元信息——例如，人群聚集在一起可能是庆祝体育活动。...在事态升级之前人工智能可以预测和定位敌对的漩涡吗?...我很喜欢在家里接到这样的电话。我开始问些奇怪的问题——这就是我们如何打破这类系统——计算机不能分辨要做什么，所以它就直接挂断，而人类操作员会告诉你。
首先，我们从最简单的模型开始。 老板告诉你，开发一个静态web服务器，把磁盘文件（网页、图片）通过网络发出去，怎么做？...过了一段时间之后，网站访问的人越来越多了，就连select也开始有点应接不暇，老板继续让你优化性能。 这个时候，你需要升级多路复用模型为epoll。 select有三弊，epoll有三优。...为什么我一直在说这个动态解析功能呢？在之前的一段项目经历中，轩辕就遇到了三种技术的选型，摆在我们面前的就是这三种方案。需要一个C++开发的服务和一个Java开发的服务能够进行RPC。...但是，这不是绝对的，在不同的数据库中，或者在同一个数据库下的不同存储引擎中还是有不同。 聚集索引的叶子节点直接存储了数据，也是数据节点，而非聚集索引的叶子节点没有存储实际的数据，需要二次查询。...注意，这里有一个关键的问题，如何判断我们要的数据是不是在缓存系统中呢？ 进一步，我们把这个问题抽象出来：如何快速判断一个数据量很大的集合中是否包含我们指定的数据？ ?
图片 过了一段时间之后，网站访问的人越来越多了，就连select也开始有点应接不暇，老板继续让你优化性能。 这个时候，你需要升级多路复用模型为 epoll 。 select有三弊，epoll有三优。...select不会告诉你到底哪个套接字来了消息，你需要一个个去询问。epoll直接告诉你谁来了消息，不用轮询。...图片 为什么我一直在说这个动态解析功能呢？在之前的一段项目经历中，轩辕就遇到了三种技术的选型，摆在我们面前的就是这三种方案。需要一个C++开发的服务和一个Java开发的服务能够进行RPC。...但是，这不是绝对的，在不同的数据库中，或者在同一个数据库下的不同存储引擎中还是有不同。 聚集索引的叶子节点直接存储了数据，也是数据节点，而非聚集索引的叶子节点没有存储实际的数据，需要二次查询。...注意，这里有一个关键的问题，如何判断我们要的数据是不是在缓存系统中呢？ 进一步，我们把这个问题抽象出来： 如何快速判断一个数据量很大的集合中是否包含我们指定的数据？
Bagues 曾多次参加程序员与抑郁症的演讲，并出版《程序员与抑郁症》一书。 本文发表于国外，译文发之 在我念大学的第五个年头，就开始变得有点儿抑郁。...因此，在接下来的两年里，我固执地拒绝接受诊断，又开始进入嗜睡模式，绝望感越来越强。 我曾在一段时间里，为了给公司编写程序，连续几个晚上都加班熬夜，甚至一个晚上要完成多个程序的编写。...开始病患可能很难集中注意力，但一旦进入精神高度集中状态就无法自拔，甚至感觉不到事物的存在。 思绪翻腾。脑海中将出现很多自相矛盾的想法，并受其所困。 语无伦次。...在确诊前，我曾一度认为我的行为表现是由于性格缺陷，将所有都归因于懒惰，只怪自己浪费了机会和天赋。当我试图解释我的症状的时候，一些善意的人告诉我「你需要更加努力」，「要往好的方面想」。...如果没有可倾诉的朋友也没有关系，你可以给我发邮件或者在 Twitter 上找我聊天。 通过一次次的演讲和反馈，我逐渐意识到我大大低估了来自我们这个行业内部的接受度和同情度。
查看`InnoDB_row_lock%`相关变量 查看 `INFORMATION_SCHEMA`系统库 总结 最后 ---- 前言 在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上...所以在说如何避免之前，我们提前说一下哪些场景会造成行锁升表锁，建议还未看过前面两文的小伙伴先了解一下加锁规则： 【MySQL】说透锁机制（一）行锁 加锁规则 之 等值查询 【MySQL】说透锁机制（...这里是针对于默认的事务隔离级别：可重复读(RR)事务隔离级别来说的, 因为在RR隔离级别下，需要解决不可重复读 和幻读问题, 所以在遍历扫描聚集索引记录时, 为了防止扫描过的索引被其它事务修改(不可重复读问题...这里的原因：因为根据传入的参数不同 导致 结果集不同, 在正式扫描之前，MySQL会进行成本计算，计算走哪个索引更快！...当然，索引失效的情况还有很多, 这里只是举几个例子让大家学会用explain分析, 如果不够过瘾，我后面紧接着会更新索引相关文章！记得关注我哦！ ---- 如何避免?
借助Twilio Studio可以构建出全方位的客服体验。 现如今，人们通过消息应用程序在社交网络上进行互动。这也促使企业开始重新思考他们与客户之间的沟通方式，尽量为客户提供最为便捷的互动方式。...如果用户在应用上登录并留下浏览历史，那么应用就可以利用这些数据。这些应用有时候会直接与客服中心发起通信，类似网站上的聊天部件。...在获得Twilio Studio账号并启动Studio之后，就可以开始创建Flow了。在Twilio Studio里，Flow就是指如何处理交互。在这里，我把我的Flow叫作BlogGeek.me。...在进入下一步之前，需要对当前的App进行测试，也就是说，我要在我的Facebook主页发送一条消息。 接下来，我们要把从Zapier收到的消息放进Google Sheet里。...主动发消息 在收集了一些用户信息之后，你可能想要主动向这些用户发送消息。这个可以在Twilio Studio中通过调用REST来实现。
因为人类胚胎在第三周会发生巨大的飞跃，在22天左右就会产生「心跳」，但之前研究者们都未曾深入研究过这一过程。 原因之一在于，很多国家/地区禁止胚胎受孕后14天以上的研究规定，禁止胚胎生长。...随后，研究人员将细胞分离，分别将其放入培养皿中，随后就等待其发育。...在某些条件下，小鼠胚胎干细胞能够组装成3D聚集体，这种3D聚集体在体外培养时持续伸长，形成前后轴。 这些被称为“类原肠胚”的实体显示出胚胎发育早期阶段的不同特征。 现在，他们进一步的模拟了这一过程。...连着两篇Nature都是同类的研究，这告诉我们，不管是搞科研，还是其他事，都要有始有终。...在英国伦敦癌症研究中心研究了一段时间后，前往「剑桥大学」遗传学系攻读博士。 现在，人工合成胚胎的研究已经开始了，是应该禁止，还是任其发展？ 造出来的胚胎应该立刻销毁，还是任其发育？
这是一个很大的数据量，在刚开始的几个月中，我们还能够正常根据所产生的所有订单...创建完分区文件后，你就可以在D盘相应的目录下找到你刚刚创建的数据文件。 数据库分区表（三）如何创建分区表2？...分区函数的作用是告诉SQL Server，如何将数据进行分区，而分区方案的作用则是告诉SQL Server将已分区的数据放在哪个文件组中。...这里是不能创建除分区表中除分区字段以外的其它字段为聚集索引，因为聚集索引是在物理上顺序存储的，而分区表是将数据分别存储在不同的表中，这两个概念是冲突的。...只需在该表上创建一个聚集索引，并在该聚集索引中使用分区方案即可。
在我开始我的演讲之前，我想首先感谢本次峰会的赞助商: 思科，华为，H3C，ZTE，和中国开源实践委员会（腾讯，百度，阿里巴巴，中国电信，大地云网）以及所有中国区的用户，是你们让这一切变得可能！...那一年我父亲所在的大学开始接触计算机，即使当时只是手动，甚至还是打孔输入数据，它依然从根本上改变了数据分析的模式，并开启了一个崭新的天地。 ?...我的回答是：其实这一切已经开始了。这里有一些数据，在我身后的是从前年年中到去年对开源SDN以及开源网络有贡献的活跃用户数以及多达24000多次代码提交。我所提到的模式正在发生。...今天早上，我的中国朋友告诉我，ODL的中国QQ群人数已经有1600人在活跃的谈论ODL，关注和探讨ODL的变化。在此之前，我以为全世界大概只有2000多人在经常性地讨论ODL。...，大家也许听说过CERN（欧洲核子研究组织，在瑞士运营着世界上最大的强子对撞机），他们与加州理工合作，通过ODL解决了海量数据的共享问题（在ODL之前，这样的海量数据会轻易击垮任何的园区网络）。
David Durant，2011/10/05 关于系列 本文是属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图...不要把操作当作一个步骤，因为这意味着一个操作必须在下一个操作开始之前完成。这不一定是真的。例如，当WHERE子句被评估时，也就是说，当一个Filter操作被执行时，行被一次评估一个;不是一次全部。...因此，与之前计划中的排序操作相同的排序操作现在占查询总成本的75％以上，而不是仅仅是原来成本的5％。 因此，最初的计划需要75/5 = 15倍的工作量来收集与当前计划相同的信息。...排序，推送和散列 许多查询操作要求在执行操作之前将数据分组。这些包括DISTINCT，UNION（意味着不同），GROUP BY（及其各种聚合函数）和JOIN。...在执行DISTINCT，UNION和JOIN操作时，散列与排序相比有一个优势，即单个行可以传递到下一个操作，而不必等待所有传入行被散列。
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