这几天发生了两件不正常事件。笔者归纳终结时发现，其实处理方法的本质上有很大的相同性，就是怎么最快的找到故障点，最后都是应用的二分搜索算法，此算法的复杂度为次，为对数时间，相比于线性时间N次有很大的优势。  一是在数据中心的负载中，设备总开关下有很多下面带了很多负载。一个负载因为故障短路后，没有任何烧焦和异味的表面现象，那么怎么快速的确定是哪个负载，然后将其隔离避免在此跳闸呢！在长期的逻辑训练下，笔者的做法是保留一半负载，开启电源，如果没有跳闸对剩下的一半再进行分半测试，以此类推；如果跳闸，对这一半在此分半测试以此类推。那么最终找到故障点需要次，相比依靠运气逐个测试需要N次，次数明显缩小。 

ChatGPT帮我回答SAP技术交流群里关于BAPI使用的问题。一个朋友在我的SAP技术交流群里提问：各位大神们，我在BAPI_PO_CREATE1创建委外加工采购订单时，把原来自动带出的BOM组件物料删除了，后续怎么用程序代码新增一BOM子件呢？这个BAPI我也没用过，所以我问了问ChatGPT，下面是ChatGPT的回答：几秒钟的时间就回复了，还附上了ABAP源代码。

目录一、i++和++i有啥区别？二、高并发场景下i++会遇到哪些问题？step1：双线程场景step2：如何解决高并发场景下i++不安全的问题？变量上加个volatile关键字试试。为什么不好使呢？volatile无法保证数据的原子性。step3：那怎么办？我记得可以加锁来着，都给它锁上，不就好了？step4：我记得还有一个synchronized关键字来着，加上。大家好，我是哪吒。公司最近在招聘实习生，作为面试官之一的我，问了一道不起眼的经典面试题。一、i++和++i有啥区别？大部分的面试者会这样答&#

在缺乏对金融世界或是对行业研究的独立思考时，总是会倾向于套用常规的逻辑框架。比如分析一个公司时，惯用的套路就是：1）行业：行业规模/增速/竞争格局/核心壁垒2）公司：商业模式/财务情况/竞争优势（护城河）/未来增量3）估值这确实对于一个新人来说是一个相对比较全面的框架了，面试或是笔试case时也会习惯性地去套用它。但不知道是因为随着阅读和研究的积累，还是自己独立思考的加深，在一些面试时，对于面试官提出的问题，开始能够有一种这个面试官会不会问问题、面试官是不是有自己思考的感受。对于部分我已经能够感知到的比较水的面试官，他们习惯的一个面试问题通常是：你和我讲一下这个行业的市场规模、竞争格局、核心壁

我想知道存储PHP的'supportedtimezones'的最佳实践是什么是。我正在存储每个用户的时区，这样我就可以将UTC时间转换为他们的本地时间。你会把它作为字符串存储在varchar类型的字段中吗？在这种情况下，最长可能支持的时区字符串是多少？有没有更好的做法来存储这些？简单地存储时区偏移量不是一种选择，因为它不会像PHP的日期时间对象那样自动考虑DST。 最佳答案 这几乎与这个问题完全相同:Properwaytostoreatimezoneinadatabase?但我将解决您提到的其他几点:PHP时区是IANAtimezo

SELECTDISTINCTusers.idasexpert_id,users.firstname,users.lastname,projects.idasproject_id,projects.project_title,projects.project_budget,projects.createdasproject_createdFROMUSERSRIGHTJOINexpert_skillsONexpert_skills.expert_id=users.idJOINproject_skillsONproject_skills.skill_id=expert_skills.skil

只是收集目前找到的一些关于selenium的反爬问题。未亲自尝试，不保证效果。也会持续跟进相关的内容继续整理。1.window.navigator.webdriver现象：用户正常访问该值为false。使用selenium时该值为true。解决：去除该参数option=ChromeOptions()#设置为开发者模式option.add_experimental_option('excludeSwitches',['enable-automation'])option.add_experimental_option('useAutomationExtension',False)option.a

    背景    首先声明笔者是软件开发多年经历，对于ChatGPT过程中一些观察，仅代表个人观点。对于才工作的新人，没有更多软件开发与编码经验，可能ChatGPT帮助更大。当下ChatGPT在软件工程编码过程反思：    风险一: ChatGPT当下对于整个软件工程优化与改进所有源代码效率不高。ChatGPT出现意味着程序员可以协助AI工具生成优质代码，改进现有代码。在实践过程中，我们看到程序员需要等待ChatGPT的逐行输出结果，这似乎是就是在等待时间。看上去最终效果比较好，但实际是等待花费更多时间。一个简单的技术问题也需要问GPT，那不是搜索引擎就能解决的问题。一个程序员如果过分依赖C

目录引言可能的问题点及优化方法初始化耗时过长更新item耗时过长显示耗时过长模型过多引言前段时间有同学咨询关于大数据量的Model刷新时卡顿的优化方案，通过评论留言的方式回答了一部分，但感觉不够全面。因为这个是之前项目重点解决的问题，处理的过程中收获颇多，这里就基于之前的项目经验进行完整的总结，希望对大家在处理类似问题的过程中能有所启发。可能的问题点及优化方法在解决问题之前，首先需要先确定问题的原因，因为卡顿这类问题，只是一种表现，可能是多个耗时操作共同导致的现象，需要逐个问题耐心解决，对于陈旧项目特别如此，这里建议使用VS的代码调试工具，定位到耗时的具体代码段，才能高效解决问题。以下从常见的

众所周知，在Cortex-M内核中，系统节拍由Systick时钟提供，当配置好系统滴答时钟后，每次时钟中断就会触发中断处理函数 xPortSysTickHandler(),voidxPortSysTickHandler(void){/*TheSysTickrunsatthelowestinterruptpriority,sowhenthisinterrupt*executesallinterruptsmustbeunmasked.Thereisthereforenoneedto*saveandthenrestoretheinterruptmaskvalueasitsvalueisalready