事情是这样的，公司里面有一个买来的软件，（软件公司名，功能就不提了，以免让人家不快，虽然能把软件写成这样，也值得曝光）。
有一个功能，按照算法得出的权重值，分页展示一批列表数据，权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
DNS反向解析在MySQL数据库中的应用主要是为了安全和权限控制。当客户端连接MySQL服务器时，服务器可能会尝试进行DNS反向解析来确认客户端的域名。然而，这个过程有时可能会因为各种原因导致超时，从而影响到数据库的访问速度和稳定性。本文旨在分析MySQL中DNS反向解析超时的可能原因，并提供相应的解决思路。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇，总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
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。
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！
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。
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”。
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。
data——>file（database）——>file system——>hard driver
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。
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。
1、自动化测试怎么做？ 自动化测试，是在手工测试之后进行的，是将手工测试用例转化为自动化测试脚本，用于回归测试。 首先，我们会对手工测试用例进行评估，一般选取正常场景的，复杂度不高，复用性高手工测试用例来转化为脚本，因为，用例越复杂，脚本越难维护。我们是用selenium工具来实现自动化，采用python脚本语言，基于unittest框架实现。首先，我们会构建测试套，测试套包含public部分(包括测试用例中公共的部分)，testCases（存放测试用例），reports（存放测试报告），runAllCases（用于运行项目自动化用例），脚本调试完后，每天都会跑一次，跑完后生成html格式的自动化测试结果，然后，检查测试结果中有没有失败的脚本，如果失败，就定位一下脚本失败的原因，(失败的原因：1）、可能是测试环境不稳定；2）、开发修改了代码没通知到测试人员修改脚本；3）、开发引入了新的问题)，如果是脚本问题，就修改脚本，如果是系统的问题，就提交问题单。
作为程序员，经常写 SQL 语句是正常不过了。然而，编写一些 SQL 语句，总会出现一些奇怪的问题。
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。
(最近网上热的是赵英俊,不是因为出了什么新歌,而是他离开了人间,.并且隐瞒了多年的病情以及敬业的精神,临死前还要吃镇痛片,录完了那个小红花,仅此纪念一个,有想法和敬业的人)
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。
最近在某个“群”， 经常看到吐槽某分布式数据库的“流言蜚语”，主要提到一些问题， 如系统不稳定，系统运行缓慢，等一些问题，细究大部分问题不在分布式数据库，而在于本身使用者不具备使用分布式数据库的最基本的“能力”。
普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器，能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预。
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。
服务器是否稳定，对业务会造成非常大的影响，那么，稳定的服务器，具备哪些明显特点呢？
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。
3.update user set password=password ('root123') where 'user' = 'root'; 5.7 版本 update user set authentication_string=password ('root123') where 'user' = 'root';
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。
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。
最近一直在做公司整体数据库的灾难恢复的演练的组织工作，手下的几个DBA也是忙的不亦乐乎（真的乐的起来起不来我就不知道了）。
私有化部署： 一般指的是把第三方应用部署到自己的服务器上。私有化部署是saas产品常用的一种对外服务方式。
私有化部署一般指的是把第三方应用部署到自己的服务器上。私有化部署是saas产品常用的一种对外服务方式。
最近小伙伴在讨论单体到微服务架构中数据这块如何演进，相信这篇能给大家带来启发。 ---- 来源：SphereEx 链接：https://segmentfault.com/a/1190000041107436 排版：悟空哥 京东白条的快速发展满足了当前人们日益增长的消费需求。在京东商城上用京东白条来支付，已经成为一大批用户的消费习惯，更是在某种意义上成为了京东对外的『标签』。而作为一家互联网金融消费平台，京东白条的后台技术团队更是不容忽视的存在。而其也正是支撑京东白条自 2014 年初上线伊始，至今服务数亿用
为承担解决气候变化问题中的大国责任、推动我国生态文明建设与高质量发展，习近平主席在第七十五届联合国大会上提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的“双碳”目标。
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。
上篇《架构师之路-https底层原理》里我提到了上面的整体视图，文章也介绍了想要真正能在工作中及时正确解决问题的基本功：原理理解透彻。今天以redis集群解析为例介绍一个及时敏锐的发现问题的基本功：深入分析。
在企业环境中，Elasticsearch 一般部署为多个节点的分布式集群，对 Elasticsearch 集群的读取或写入请求需要在多个节点之间进行协调。在单个服务器节点上没有数据的“全局视图”，这是认知前提。
最近开发的同事反馈了一个问题，说有一台北京节点的MySQL数据库数据延迟太大，想让我们帮忙看看怎么解决。 这个问题一下子让我想起了之前“水深火热”的日子，因为这是一套MySQL级联复制的环境。这么做的目的也是为了能够方便数据查询和统计任务，看起来虽好，但是老是有一些不可控因素。 北美使用AWS在北美，都是实时的业务数据，考虑了灾备和读写分离使用了一主一从的架构，新加坡节点2是一个中继节点，也使用了AWS，可以看到新加坡节点是北美节点的从库，但是北京的主库。 北京节点是一个IDC设备。就
好了，这次带大家盘一个我觉得有点意思的东西，也是之前写《一个烂分页，踩了三个坑！》这篇文章时，遇到的一个神奇的现象，但是当时忙着做文章搞定这个主线任务，就没有去深究这个支线任务。
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。
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。
当链路中某个应用出现不稳定，导致整个链路调用变慢，如果不加控制可能导致雪崩。这种情况如何处理呢？
最近公司有一个all-in-one的项目一直会出现网络异常的问题,目前通过各方面判断是由于线程的问题,引起mysql线程问题又有可能跟定时任务,长连接,另外还有可能跟jvm虚拟机的内存释放有关系,感觉可能性比较多,由于这个项目是前后端一起的,判断起来比较麻烦.下面介绍2款JDK自带的性能分析工具,JConsole和VisualJVM.前者主要用来分析内存，cpu，线程，类等。
路由器不稳定？也许刷个固件就好了！这台TP-Link路由器原来已经用了几年，客户反应不稳定，每天都要断网一两次。
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，一个好的算法应该具体执行时间短，所需空间少的特点。 随着计算机硬件和软件的提升，一个算法的执行时间是算不太精确的。只能依据统计方法对算法进行估算。我们抛开硬件和软件的因素，算法的好坏直接影响程序的运行时间。 我们看一下小例子： int value = 0; // 执行了1次 for (int i = 0; i < n; i++) { // 执行了n次
原文发表于：https://www.rea-group.com/blog/continuous-integration-and-delivery-pipeline-mistakes/
说到系统稳定性，不知道大家会想起什么？我想大多数人会觉得这个词挺虚的，不知道系统稳定性指的是什么。一年前的我看到这个词，也是类似于这样的感受，大概只知道要消除单点、做好监控报警，但却并没有一个体系化的方法论。经过一段时间的摸索，我对系统稳定性有了较为体系化的认识，于是迫不及待地希望和大家一起分享。所以今天，就让我跟大家简单聊聊系统稳定性建设这个话题吧！
作者 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 近日，剑桥学者在《美国科学院院报》（PNAS）上发表了一篇名为“The Difficulty of Computing Stable and Accurate Neural Networks: On the Barriers of Deep Learning and Smale's 18th Problem”的文章，提出了一个有趣的发现： 研究者可以证明存在具有良好近似质量的神经网络，但不一定存在能够训练（或计算）这类神经网络的算法。 论文地址：http://
前言 前台运行程序十分的不稳定，当xshell断掉之后，程序也就断掉了。然后同学向我推荐了nohup命令，于是我就非常愉快的使用起来啦～
综上所述，为了避免在测试过程中遇到问题，需要在测试前进行充分的规划和准备，采取合适的解决方案来确保每个测试用例都能够独立运行，并产生准确的测试结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
即时通信 IM
