项目地址：https://github.com/alexmojaki/heartrate
对于一些刚入门 Python 的朋友来说，代码稍微复杂些就难以搞懂代码内部到底是怎么运行的了，而且有时一运行就报错，难以一下发现错误，只会用 Print 去慢慢找异常的地方，效率很低下。
在项目中，我们经常会遇到一些高级的编程技巧和设计模式。这些设计不仅能提高代码的可维护性，还能帮助我们更好地理解程序的运行机制。今天，我们要探讨的是一个非常实用的Python代码片段，它涉及到trace模块的使用。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态体系可观测性核心之——分布式追踪技术。
调用 Debug.startMethodTracing(traceFile.getAbsolutePath()) 开始追踪分析方法执行情况 , 传入文件路径作为参数 , 当执行 Debug.stopMethodTracing() 方法时 , 会将方法追踪信息保存到 traceFile.getAbsolutePath() 代表的文件路径中 ;
模拟追踪 重点是模拟两字, 含义就是程序代替人手工的F7(步进) 或者 F8(步过)
nim语言的引用和其他语言的指针有点相似 可以提供一种“多对一”的关系 这就意味着不同的引用可以指向同一个内存位置 nim区分可被追踪的引用和不可被追踪的引用 不可被追踪的引用又称为指针 可被追踪的引用可以被垃圾回收器回收 不可被追踪的引用指向手动分配的对象，或其他地方创建出来的一块内存区域 这也就是说，不可被追踪的引用是不安全的 对于某些底层操作，不可被追踪的引用有其存在的必要 可被追踪的引用使用ref关键字定义， 不可被追踪的引用使用ptr关键字定义 空下标的方括号[]可以用来解引用 addr方法可以返
在本文中，我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API，通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
吕东昊，iCDO翻译志愿者 谷歌标签管家第二版本中的滚动追踪功能可谓是另一个搜集访客行为信息的利器，什么是滚动追踪？如何设置并实现追踪？本文将为你一一解答。 滚动追踪的概念 如果你想收集更多有关访客行为的信息,可以使用“谷歌标签管家第二版”（Google Tag Manager V2）中设置的“滚动追踪”功能，滚动追踪功能是衡量受众如何浏览你所发布的内容以及阅读量的功能，它让你更进一步了解你的受众行为变得很容易。 好好利用“滚动追踪功能”吧。用户向下滚动页面时，这个功能能够搜集阅读完成度，并以百分比形式来
咱们以前单体应用里面有很多的应用和功能，依赖各个功能之间相互调用，使用公共的代码包等等，排查问题，使用类似于 gdb/dlv 工具或者直接查看代码日志，进行定位和分析
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
PostgreSQL提供了功能来支持数据库服务器的动态追踪。这样就允许在代码中的特 定点上调用外部工具来追踪执行过程。
导读｜遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象，分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析，涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后，开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径，就能有效提升定位内存泄露（增长）问题的效率。 背景 某个 TDSQL 私有化环境中，
主编前言： 很多朋友都听说过Tag Management（监测代码管理），但其强大的功能和实现方式，了解的朋友不多。本系列以Google Tag Manager（GTM）为例，介绍如何实现集约化的Tag Management，从而实现更优化的监测代码配置。 这是这个系列的第五篇文章。关于如何利用GTM追踪各种线上的表单。 在Part1我们介绍了如何替换标准的Google Analytics跟踪代码，并在Part2，我们创建了第一个关于跟踪文档（PDF文件，DOCX等）点击的标签，Part4的内容涵盖社交媒体
作者：Java 研发专家-周东科 一、带着疑问看历史 提起链路追踪，大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异，但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统，却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异，链路唯一的 trace id，关联父链路的 pare
本文是介绍 Android 协程系列中的第二部分，这篇文章主要会介绍如何使用协程来处理任务，并且能在任务开始执行后保持对它的追踪。
现在越来越多的应用迁移到基于微服务的云原生的架构之上，微服务架构很强大，但是同时也带来了很多的挑战，尤其是如何对应用进行调试，如何监控多个服务间的调用关系和状态。如何有效的对微服务架构进行有效的监控成为微服务架构运维成功的关键。用软件架构的语言来说就是要增强微服务架构的可观测性（Observability）。
这篇文章的内容涉及了 bpftrace 的一些基础，以及它是如何工作的，请继续阅读获取更多的信息和一些有用的实例。
Node.js 应用也不例外，这里将分成两篇文章进行介绍；第一篇介绍 Node.js 应用全链路信息获取， 第二篇介绍 Node.js 应用全链路信息存储展示。
引用类型和指针类型 不同的引用可以只想和修改相同的内存单元 在nim中有两种引用方式，一种是追踪引用，另一种是非追踪引用 非追踪引用也就是指针，指向手动在内存中分配的对象； 追踪引用指向一个垃圾收集的对象； 非追踪引用是不安全的 然而对于一些低级操作（比如说访问硬件），非追踪引用是不可避免的 追踪引用用ref关键词声明 非追踪引用用ptr关键词声明 可以用[]来解包一个引用（访问一个元组或对象域时要用到） 请看下面的代码： type Node = ref NodeObj NodeObj = obje
* 本文原创作者：OpenATS，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 一、说在前面 SDR的出现让我们穷人用上了高大上的东西，可以用SDR做很多电台做不了的事情，改变了我们对
提起链路追踪，大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异，但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统，却有着许多相类似的地方。
前言：ebpf 是现代 Linux 内核提供的非常复杂和强大的技术，它使得 Linux 内核变得可编程，不再是完全的黑盒子。随着 ebpf 的发展和成熟，其应用也越来越广泛，本文介绍如何使用 ebpf 来追踪 Node.js 底层的代码。
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》，特邀行业佼者，聚焦前沿技术的落地与理论实践，持续为您解读云时代热点技术，探秘行业发展新机。 一、带着疑问看历史 提起链路追踪，大部分人都会想起Zipkin、Jaeger、Skywalking这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus这些开源标准。虽然实现各有差异，但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统，却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用
微服务架构具有诸多优势，包括增强团队自主性、提高扩展与部署灵活性。但缺点是，系统中的服务越多（一个微服务应用可能包含几十个甚至几百个服务），清晰地了解系统总体运行情况的难度就越大。作为复杂软件系统的编写者和维护者，我们深知掌握系统运行情况的重要性。可观测性工具可帮助我们清晰地了解众多服务和支持基础设施。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 将光线追踪性能大幅提升“100倍”，英特尔做到了 ！ 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中，这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时，修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道： 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”（没有开玩笑）。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化，他们仅仅是修改
本文整理自云杉网络 DeepFlow 产品负责人向阳在 QCon 2023 的演讲分享，主题为“基于 eBPF 的云原生可观测性深度实践”。
1.使用背景 生产环境系统发生问题时，定位问题需要获取系统运行时的相关数据，如方法参数、返回值、全局变量、堆栈信息等。为了获取这些数据，需要修改代码，将数据输出到日志文件，再发布到生产环境。这种方式，一方面将增大定位问题的成本和周期，对于紧急问题无法做到及时定位及解决；另一方面重新部署后环境很大程度上已被破坏，很难重现问题。BTrace在这种背景环境下应运而生了。 2.BTrace简述 Btrace (Byte Trace)是sun推出的一款Java 动态、安全追踪（监控）工具，可以在不停机的情况下监控系统
本地化 Bug 并修复程序是软件开发过程中的重要任务。在本篇论文中，来自微软 Cloud+AI 部门的研究者介绍了 DeepDebug，一种使用大型预训练模型 transformer 进行自动 debug 的方法。
OpenTelemetry 是一个用于观察应用性能和行为的开源框架。它提供了一系列工具和 API，用于收集和传输跟踪数据、度量和日志。在 Go 语言中，opentelemetry-go 是其实现，它旨在以最小的侵入性和性能开销来提供丰富的数据采集能力。
微软利用 GitHub 的 CodeQL 发现其源代码是否在 SolarWinds 供应链攻击中被修改。为了调查 SolarWinds Orion 软件更新中植入的恶意软件，微软开源了其使用的 CodeQL 查询。微软使用 CodeQL 查询分析其源代码，确认其源代码中没有与 SolarWinds 事件相关的泄密指标和编码模式。
研究人员发现，有一种非常难以摆脱的新型在线追踪工具被用来尾随从白宫官网到色情网站YouPorn.com的热门网站的访问者。据普林斯顿大学和比利时鲁汶大学的研究人员披露，这种名为“帆布指纹鉴别”的追踪技术的运作原理是：引导访问者的网络浏览器绘出隐藏图像。由于不同的计算机 （如包含不同的字体、不同的软件、不同的时钟设置等特征）绘出的图像略有不同，那些图像可用于给每名用户指派一个唯一识别码。 与其它的追踪工具一样，帆布指纹用于根据人们访问的网站创建个人配置文件。那些文件有助于向他们推
bpftrace提供了一种快速利用eBPF实现动态追踪的方法，可以作为简单的命令行工具或者入门级编程工具来使用。本文以bpftrace为例，介绍如何利用eBPF实现内核的动态追踪。
导读｜遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象，分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。
译者：黄梵高 https://juejin.cn/post/6887478219662950414
在现代的微服务架构中，一个用户请求可能需要跨多个服务才能完全处理。这样的复杂性可能会给诊断问题和性能优化带来挑战。因此，跨服务链路追踪技术的应用越来越受到关注。
随着企业数字化转型的加速推进，低代码平台已经成为了企业实现数字化转型的热门选择。低代码平台可以帮助企业快速构建应用程序，减少了程序开发的时间和成本，提高了企业的开发效率和灵活性。而易点易动低代码平台，则是一款专注于固定资产管理的低代码平台，它能够为企业的固定资产管理带来什么价值呢？本文将对此进行详细分析。 易点易动低代码平台结合了云系统，给企业提供采购管理、固定资产管理、财务管理、库存管理、设备管理之外，应用商店还有多种表单可选，企业也可以自行搭建应用、表单、报表等。易点易动低代码平台是一款基于云端的低代码开发平台，它可以帮助企业快速构建固定资产管理应用程序。该平台具有以下基本功能： 实物的数据管理：易点易动低代码平台可以帮助企业对固定资产的数据进行管理，包括资产的基本信息、位置信息、状态信息等。平台可以实现数据的全面管理，让企业能够准确掌握资产的信息。 资产的实时追踪：易点易动低代码平台可以帮助企业对固定资产进行追踪，包括资产的位置追踪、使用情况追踪、维修情况追踪等。平台可以实现资产的全面追踪，让企业能够及时掌握资产的情况。 多维度报表分析：易点易动低代码平台可以帮助企业生成各种报表，包括资产清单、资产使用情况表、资产维修情况表等。这些报表可以帮助企业全面了解资产情况，为企业管理决策提供支持。
学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用，所以对于初学者来说尤为方便。
这篇博文介绍了在 Rust 中使用轮询技术追踪异步操作进度的方法。作者指出了在传统阻塞式编程中，通过循环和检查进度来追踪任务进度的方式不适用于非阻塞式编程环境。
1、链路追踪介绍 在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 将光线追踪性能大幅提升“100倍”，英特尔做到了 ！ 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中，这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时，修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道： 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”（没有开玩笑）。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化，他们仅仅是修改了错误，将
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下可观测生态领域相关的技术 - Distributed Tracing（分布式追踪）。
据《华盛顿邮报》最新解读，NSA秘密利用互联网广告商的消费者追踪工具，通过cookoie和地理数据来锁定政府所要监控的对象。根据NSA前通讯员斯诺登提供的幻灯片可以发现，那些为互联网广告商所利用的用户数据追踪技术同样也为政府情报机构“开了一道大门”。 多年来，提倡隐私保护权者就一直对商用用户数据追踪技术的使用感到担忧。不过，那些身在其中的商家们则辩解他们的行为并非出于恶意，他们希望通过这样的方式来为消费者提供更好的产品推荐。而现在曝光出NSA盗用商家们的这种追踪技术无疑让
🐾 摘要 大家好，我是猫头虎，一只热爱技术的博主。今天，我们要探索Go语言的一个强大功能——执行追踪（execution trace）。通过深入挖掘Michael Knyszek的最新分享，我们将一起了解这一工具如何帮助我们理解和排查Go程序，特别是那些隐藏在并发编程之下的复杂问题。本文将深入探讨执行追踪的魔力、面临的挑战、近期的进展以及如何有效利用这些进步。准备好了吗？跟随我的脚步，让我们一起探索Go的奥秘吧！搜索词条：Go执行追踪、并发瓶颈、低开销追踪。
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