在开始正式内容前，我想跟大家聊一聊为什么要做告警平台。随着越来越多企业上云，会用到各种监控系统。这其中，用Skywalking做tracing，Prometheus做matches，ES或者云上日志服务，做日志相关监控，随便算算就至少有三套系统了，这其中还不包括云监控等云平台自身的监控平台。这么多监控平台如果没有统一配置告警的地方，就需要在每个系统中都维护一套联系人，这会是一个复杂的管理问题。与此同时，会非常难以形成上下文关联。比如，某一个接口出现问题，那可能云监控的拨测在报警，日志服务的日志也在报警，甚至ARMS应用监控也在报警。这些报警之间毫无关联，这是在云上做告警云很大的痛点。其次无效告
家人们啦！今天我们来介绍如何使用docker-compose部署单机版Redis，这是一个简单高效的数据缓存与存储解决方案，广泛应用于Web应用、移动应用以及各类数据处理场景。我们过后几篇文章了将会介绍cluster和sentinel集群的部署。通过本文的指导，你将能够快速上手并体验Redis在你的应用中所带来的便捷性与高性能。废话不多说，让我们开始吧！官方文档：https://redis.io/documentation什么是Redis？Redis（RemoteDictionaryServer的缩写）是一个开源的内存数据存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis支持多种数据结构
目录引言：一、学习前的准备二、选择合适的学习资源三、实践中学习四、总结引言：在日常的软件开发过程中，接口自动化测试是一个非常重要的环节。接口自动化测试可以帮助我们快速准确地检测出软件中的缺陷，提高软件的质量和稳定性。但是，要学习接口自动化测试并不容易，需要掌握一些基础知识和技巧。在本文中，我们将介绍如何高效的学习接口自动化测试，并提供一些代码示例。一、学习前的准备在开始学习接口自动化测试之前，我们需要先了解一些基础知识。首先，我们需要了解什么是接口，以及接口自动化测试的概念和原理。接口是指软件系统中提供服务或数据交换的一个端点，可以是WebAPI、HTTP接口等形式。而接口自动化测试，则是通过
在当今数字化时代，数据是企业的核心资产之一。随着数据规模和数据类型的不断增长，数据库管理变得愈发复杂和关键。许多企业用户在数据库管理方面都面临着一系列难题：核心数据库被随意变更：核心库的波动通常会对企业核心业务产生重大影响，如果没有统一的入口、流程和规范，则很容易会因此造成业务连续问题。缺乏统一的SQL审核流程与平台：各个业务开发团队，根据习惯与经验的不同，在库表结构设计时，较为随意，为业务的扩展性留下隐患。数据安全与隐私风险：和安全措施可能导致数据泄露、未经授权的访问以及数据被恶意利用的风险。数据库种类与平台多样，缺乏统一入口：多云、多环境、多数据库种类已经是当前企业数据架构特点之一，不同的
首先，我正在编写一个iOS5应用程序。举例来说，假设我有以下字符串:100-PARKSTREET/JAMESPLACE我想以最高效(和代码优雅)的方式从这个字符串中提取两个道路名称。我尝试过使用[stringcomponentsSeparatedByString...]等的组合，但这很快就会变得非常困惑。此外，它需要大量的条件语句来处理如下情况:100-BI-CENTENNIALDRIVE/JAMESPLACE因为它包含一个嵌套的连字符，如果我们使用[stringcomponentsSeparatedByString:@"-"]并且需要重新组装，它会被拆分。还有一些情况，字符串可能有略
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介faunadb是一个开源的、高性能的、完全托管的云数据库，适用于任何规模的分布式应用场景。它提供了一个灵活的查询语言和丰富的数据模型，能够帮助开发者快速构建可扩展和可靠的web应用程序。本文将详细介绍faunadb。Faunadb是一个云数据库服务，为开发人员提供了基于多种数据模型的管理功能，包括文档型数据库（NoSQL）、键值对数据库（键/值存储）、关系型数据库（RDBMS），还支持图形数据模型（Graph）。此外，FaunaDB还允许开发者在一个平台上同时运行多个数据库集群，从而实现高可用性。Faunadb提供的查询语言为JavaScript或FQL，
一、布隆过滤器可以用来做什么 布隆过滤器可用来判定一个元素是否属于一个集合，比如在一个大的集合A中，是否存在值a。由于hash碰撞(两个不同输入值的hash值相同)的原因，在判定a是否存在于A中时可能会有误判。如果判定结果是a不存在于A中，a肯定是不在A中；如果判定结果是存在，这时可能是因为与a的hash值相同其他元素存在于A中，而a并不存在。 关于布隆过滤器的使用场景，大多是用来判定“是否需要继续执行读取磁盘等效率低的操作”。比如，Google的BitTable和ApachHBase，都使用布隆过滤器判断查询的数据是否存在，来确定是否需要继续读取磁盘。再比如，用爬
虽然大型语言模型（LLM）的性能表现足够惊艳，但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源，一旦请求数量超出预期，就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。想要打造一个高吞吐量的LLM服务，就需要模型在一个批次内处理尽可能多的请求，不过现有的系统大多在每次处理请求时申请大量的key-value（KV）缓存，如果管理效率不高，大量内存都会在碎片和冗余复制中被浪费掉，限制了batchsize的增长。最近，来自加州大学伯克利分校、斯坦福大学、加州大学圣迭戈分校的研究人员基于操作系统中经典的虚拟内存和分页技术，提出了一个新的注意力算法PagedAttention，并打造了一个
作者|崔皓审校|重楼摘要本文探讨了知识图谱与大型语言模型如何联手提升行业应用。你将了解知识图谱的开发流程，尤其是实体识别、关系抽取和图的构建三个关键环节。通过实战示例，文章将展示如何利用自然语言处理（NLP）和大型语言模型生成知识图谱。此外，文章还将介绍一个开源的知识图谱项目GraphGPT。开篇众所周知，知识图谱是一种以图结构组织和表示信息或知识的方式。在这样的结构中，节点表示实体（如人、地点、事物等），边则代表实体之间的各种关系。知识图谱能够帮助我们更有效地组织和检索信息，从而在搜索、推荐系统、自然语言理解和多种应用场景中发挥关键作用。随着大模型发展愈来愈快，利用大模型生成知识图谱的方式也
选择排序（SelectionSort）是一种简单但有效的排序算法。它的基本思想是每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序序列的末尾。通过多次选择和交换操作，逐步将序列排序。本文将详细介绍选择排序算法的原理和实现，并提供相关的Python代码示例。一、算法原理选择排序算法的步骤如下：遍历待排序序列，将第一个元素视为当前最小（或最大）元素。在剩余的待排序序列中，找到最小（或最大）的元素，将其与当前位置交换。排除已排序的元素，重复步骤2，直到所有元素都被排序。选择排序的核心思想是通过多次选择最小（或最大）元素，逐步将序列排序。二、选择排序的实现下面是使用Python实现选择排
