当前位置: 首页 > news >正文

微服务--SkayWalking(链路追踪:国产开源框架)

SkayWalking:分布式系统的应用程序性能监视工具

作用:分布式追踪、性能指标分析、应用、服务依赖分析;

SkayWalking性能剖析:

我操,能够定位到某一个方法会有多慢。。。

通过Tid查看全局所有的日志信息(我们公司也一样,但不知道是不是用的这个软件)

我操,tid格式一样,估计是的

告警功能:

相关文章:

微服务--SkayWalking(链路追踪:国产开源框架)

SkayWalking:分布式系统的应用程序性能监视工具 作用:分布式追踪、性能指标分析、应用、服务依赖分析; SkayWalking性能剖析: 我操,能够定位到某一个方法会有多慢。。。 通过Tid查看全局所有的日志信息&#xff08…...

在Windows 10上部署ChatGLM2-6B:掌握信息时代的智能对话

在Windows 10上部署ChatGLM2-6B:掌握信息时代的智能对话 硬件环境ChatGLM2-6B的量化模型最低GPU配置说明准备工作ChatGLM2-6B安装部署ChatGLM2-6B运行模式解决问题总结 随着当代科技的快速发展,我们进入了一个数字化时代,其中信息以前所未有的…...

LRU和LFU算法的简单实现

LRU #include <iostream> #include <unordered_map> #include <list> struct Node{int key;int value;Node(int key, int value):key(key),value(value){} }; class LruCache{ private:int maxCapacity;// 最大容量std::list<Node>CacheList;// 缓存链…...

OCR多语言识别模型构建资料收集

OCR多语言识别模型构建 构建多语言识别模型方案 合合&#xff0c;百度&#xff0c;腾讯&#xff0c;阿里这四家的不错 调研多家&#xff0c;发现有两种方案&#xff0c;但是大多数厂商都是将多语言放在一个字典里&#xff0c;构建1w~2W的字典&#xff0c;训练一个可识别多种语…...

倍增的经典题目:扩大区间、st表

1. 扩大区间 P4155 [SCOI2015] 国旗计划例题1&#xff1a;P4155 [SCOI2015] 国旗计划 计算能覆盖整个圆圈的最少区间&#xff0c;题目给定的所有区间互相不包含&#xff0c;按区间左端点排序后&#xff0c;区间的右端点也是单增的。 我们首先需要化圆为线&#xff0c;然后贪…...

LeetCode——和为K的子数组(中等)

题目 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k &#xff0c;请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1,1,1], k 2 输出&#xff1a;2示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [1,2,3], k 3 输出&#xff1a;2 题解 …...

Truncation Sampling as Language Model Desmoothing

本文是LLM系列文章&#xff0c;针对《Truncation Sampling as Language Model Desmoothing》的翻译。 截断采样作为语言模型的去平滑性 摘要1 引言2 背景3 截断作为去平滑性4 方法5 实验与结果6 相关工作7 结论8 不足 摘要 来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采…...

docker安装jenkins

运行jenkins docker run -d \--name jenkins \ --hostname jenkins \-u root \-p 29090:8080 \--restart always \-v D:\springcloud\学习\jekins\jenkins\jks_home:/var/jenkins_home \ jenkins/jenkins获取root登录密码 密码在jekins_home/secrets/initalAdminPassword文件…...

学习pytorch8 土堆说卷积操作

土堆说卷积操作 官网debug torch版本只有nn 没有nn.functional代码执行结果 B站小土堆视频学习笔记 官网 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#convolution-layers 常用torch.nn, nn是对nn.functional的封装&#xff0c;使函数更易用。 卷积核从输入图像左上角&#xf…...

pytest自动化测试两种执行环境切换的解决方案

目录 一、痛点分析 方法一&#xff1a;Hook方法pytest_addoption注册命令行参数 1、Hook方法注解 2、使用方法 方法二&#xff1a;使用插件pytest-base-url进行命令行传参 一、痛点分析 在实际企业的项目中&#xff0c;自动化测试的代码往往需要在不同的环境中进行切换&am…...

说说TIME_WAIT和CLOSE_WAIT区别

分析&回答 TCP协议规定&#xff0c;对于已经建立的连接&#xff0c;网络双方要进行四次握手才能成功断开连接&#xff0c;如果缺少了其中某个步骤&#xff0c;将会使连接处于假死状态&#xff0c;连接本身占用的资源不会被释放。网络服务器程序要同时管理大量连接&#xf…...

Docker的优势

Docker是一种开源的容器化平台&#xff0c;提供了一种将应用程序、库和其它依赖项封装在容器中的方法。以下是Docker的基本概念和优势&#xff1a; 基本概念&#xff1a; 镜像&#xff1a;一个Docker镜像是一个可运行的软件包&#xff0c;包括应用程序、库和其它依赖项。它是D…...

C++——string使用

string的常见构造接口 string() 构造空的srting类对象&#xff0c;空字符串 string(const char* str) 用字符串初始化 string(const string& str)拷贝构造&#xff0c;使用string类初始化string(size_t n, char c) 用n个字符c初始化 string s1; string s2("hello …...

10. selenium API (二)

目录 1. 多层框架/窗口定位 2. 下拉框处理 2.1 前端界面 2.2 代码 3. 针对 alert 弹窗进行操作 3.1 前端界面 3.2 代码 4. 文件提交 4.1 前端界面 4.2 代码 5. 显示等待 6. 操作浏览器滚动条 7. 截图 8. 浏览器关闭 9. 窗口切换 在上篇文章中&#xff0c;我们学…...

[国产MCU]-W801开发实例-用户报文协议(UDP)数据接收和发送

用户报文协议(UDP)数据接收和发送 文章目录 用户报文协议(UDP)数据接收和发送1、UDP简单介绍2、W801的UDP创建逻辑2.1 UDP使用步骤2.2 代码实现1、UDP简单介绍 用户数据报协议 (UDP) 是一种跨互联网使用的通信协议,用于对时间敏感的传输,例如视频播放或 DNS查找。它通过在数…...

JavaScript 生成 16: 9 宽高比

这篇文章只是对 for 循环一个简单应用&#xff0c;没有什么知识含量。 可以跳过这篇文章。 只是我用来保存一下我的代码&#xff0c;保存在本地我嫌碍眼&#xff0c;总想把他删了。 正文部分 公式&#xff1a;其中 width 表示宽度&#xff0c;height 表示高度 16 9 w i d t…...

HTML5之drawImage函数

参数说明&#xff1a; drawImage(image, x, y) //按原图片大小绘制。 drawImage(image, x, y, width, height) //按指定大小绘制。 drawImage(image, sourceX, sourceY, sourceWidth, sourceHeight, destX, destY, destWidth, destHeight) //常用于图片裁剪。 其中&#xff1a…...

leetcode7.整数反转-Java

题目 给你一个 32 位的有符号整数 x &#xff0c;返回将 x 中的数字部分反转后的结果。 如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231, 231 − 1] &#xff0c;就返回 0。 假设环境不允许存储 64 位整数&#xff08;有符号或无符号&#xff09;。 7. 整数反转 - 力扣&a…...

操作系统备考学习 day2 (1.3.2 - 1.6)

操作系统备考学习 day2 计算机系统概述操作系统运行环境中断和异常的概念系统调用 操作系统体系结构操作系统引导虚拟机 计算机系统概述 操作系统运行环境 中断和异常的概念 中断的作用 CPU上会运行两种程序&#xff0c;一种是操作系统内核程序&#xff0c;一种是应用程序。…...

Django-跨域

一、基础概念 cors 跨域资源共享 二、跨域请求-简单请求 满足以下全部条件的请求为 简单请求 1.请求方法如下&#xff1a; GET or HEAR or POS 2.请求头仅包含如下&#xff1a; Accept、Accept-Language、Content-Language、Content-Type 3.ConTent-Type 仅支持如下三种&…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

STM32+rt-thread判断是否联网

一、根据NETDEV_FLAG_INTERNET_UP位判断 static bool is_conncected(void) {struct netdev *dev RT_NULL;dev netdev_get_first_by_flags(NETDEV_FLAG_INTERNET_UP);if (dev RT_NULL){printf("wait netdev internet up...");return false;}else{printf("loc…...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件&#xff08;System Property Definition File&#xff09;&#xff0c;用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法

文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

.Net Framework 4/C# 关键字(非常用,持续更新...)

一、is 关键字 is 关键字用于检查对象是否于给定类型兼容,如果兼容将返回 true,如果不兼容则返回 false,在进行类型转换前,可以先使用 is 关键字判断对象是否与指定类型兼容,如果兼容才进行转换,这样的转换是安全的。 例如有:首先创建一个字符串对象,然后将字符串对象隐…...

初学 pytest 记录

安装 pip install pytest用例可以是函数也可以是类中的方法 def test_func():print()class TestAdd: # def __init__(self): 在 pytest 中不可以使用__init__方法 # self.cc 12345 pytest.mark.api def test_str(self):res add(1, 2)assert res 12def test_int(self):r…...

#Uniapp篇:chrome调试unapp适配

chrome调试设备----使用Android模拟机开发调试移动端页面 Chrome://inspect/#devices MuMu模拟器Edge浏览器&#xff1a;Android原生APP嵌入的H5页面元素定位 chrome://inspect/#devices uniapp单位适配 根路径下 postcss.config.js 需要装这些插件 “postcss”: “^8.5.…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...