针对简单任务的更好的技术

是无服务器计算（Serverless Computing）。

无服务器计算是一种云计算模型，它允许开发人员在不需要管理服务器的情况下运行和管理应用程序。它的主要优势在于简化了开发和部署过程，使开发人员能够专注于业务逻辑而不必担心基础设施的管理。

应用场景：

简单任务处理：无服务器计算适用于处理短暂、低延迟的任务，如图像处理、数据转换、文件处理等。
Web应用程序：对于具有突发性负载的Web应用程序，无服务器计算可以根据需求自动扩展和缩减资源，提供更好的性能和可伸缩性。
数据处理和分析：无服务器计算可以用于处理大规模数据集的计算和分析任务，如数据清洗、数据转换、实时数据处理等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云的无服务器计算产品是云函数（Cloud Function）。云函数是一种事件驱动的计算服务，可以在无需管理服务器的情况下运行代码。它支持多种编程语言，如Node.js、Python、Java等，并且可以与其他腾讯云服务集成，如对象存储（COS）、消息队列（CMQ）等。

腾讯云云函数产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/scf

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更好的任务窃取可以使 Linux 更快吗？

通过可扩展的任务窃取进行负载平衡 Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU，以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。...在大型系统上的推送侧和拉取侧，有效的伸缩都是挑战。对于拉取，调度程序搜索连续的更大范围中的所有 CPU，直到找到过载的 CPU，然后从最繁忙的组中拉取任务。...这种简单的窃取会比单独的 idle_balance() 产生更高的 CPU 利用率，因为该搜索的成本很便宜，花费 1 到 2 微秒，因此每次 CPU 即将空闲时都可以调用它。...：在旧函数和新函数中花费的时间百分比，这些函数用于搜索空闲的 CPU 和任务以窃取并设置过载的 CPU 位图。...steal：任务从另一个 CPU 窃取的次数。经过的时间增加了 8％到 36％，最多增加了 0.4％的发现时间。

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针对封装数组的简单复杂度分析

完成了数组的封装之后我们还需对其进行复杂度分析：此处的复杂度分析主要是指时间复杂度分析，算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。...1.简单概念在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同...随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。相关图如下： ? 从图中可见，我们应该尽可能选用多项式阶O(nk)的算法，而不希望用指数阶的算法。...2.大O简单定义（非数学领域）大O描述的是算法运行时间和输入数据之间的关系 3.简单程序时间复杂度分析 ? 在上述中算法和n呈线性关系，那为什么要使用大O呢？称作O(n)?...其实上述的程序中，实际的实际时间复杂度：T = c1*n + c2，在这里忽略了常数c1和c2。因此：算法和N呈线性相关，取n的高阶项，因为当n趋于无穷大的时候，低阶项起的作用很小。

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复盘：如何更好的进行技术面试

这篇文章，我想聊聊对于技术同学来说，如何更好的进行技术面试。内容仅代表个人观点，供参考。自我介绍面试的第一个环节，基本都是自我介绍，当然也有面试官会直奔主题。...举例如下： 3年技术团队管理经验(20人)，善于流程建设&人才培养&技术体系搭建；对公司整体业务和系统架构有较为全面的了解，能独立解决复杂测试任务；能与其他团队建立良好的合作关系，保持高效协同，能主导推动完成工作落地...2-针对性领域知识这一部分主要和候选人自己的工作实践以及面试岗位匹配度比较高。...我这段时间面试，在技术工程实践方面，主要问到了如下几个方面，都是和我的项目经验高度匹配的。...开放问题比较难回答，但我建议按照自己的想法回答，但要注意和面试官多沟通，秉持互相交流的方式会更好。

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针对一些简单场景的模糊测试

WFuzz 是开源的一款针对 web 应用模糊测试的开源软件，使用 Python 编写，测试的漏洞类型主要包括：未授权访问、注入漏洞（目录遍历、SQL 注入、XSS、XXE）、暴力破解登录口令等。...使用也比较简单，安装完成之后，会在菜单栏出现一个 CSRF Token Tracker 的菜单，点进去之后，按下图配置： ?...结果中有一些 payload 获得的返回包不太一样，可以猜测其存在安全风险，其实 Fuzz 的过程就是触发异常，然后针对异常进行深入测试。...总结本文总结了一部分 WFuzz 的功能，用到的参数比较简单，主要是 -d 指定 POST 数据，-b指定 Cookie 值，-w指定字典文件路径，相同的功能，使用 -z file,payload.txt...的方式指定 payload 文件，其他参数的用法留给大家自行挖掘，如果你有更好的使用 WFuzz 的场景，欢迎留言讨论。

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DOCKSTRING：一种为配体设计提供更好基准的简单分子对接技术

这些方法通常以简单的物理化学性质为基准，如溶解度或一般的药物相似性，这可以很容易地计算出来。然而，这些性质在药物设计中并不能很好地代表目标功能，主要是因为它们不依赖于候选化合物与靶点蛋白质的相互作用。...相比之下，分子对接是一种广泛应用于药物发现，以估计结合亲和力的方法。然而，分子对接需要大量的领域知识来设置，这阻碍了它的使用。...在这里，作者提出了DOCKSTRING，这是一个用于ML模型的有意义且健壮的分子对接的库。...DOCKSTRING由三个组件组成： (1)一个开源Python包直接计算对接分数，(2)一个包含超过260000个分子与蛋白质的对接分数和姿态的数据集，(3)一组药物相关的基准任务。...Python包实现了一个鲁棒的配体和蛋白质的前期处理工具，允许非化学专家获得有意义的对接分数。作者的研究结果表明，相比简单的物理化学性质，对接分数是一个更现实的评价标准。

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【论文解读】针对生成任务的多模态图学习

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更好用的 Python 任务自动化工具：nox 官方教程

花下猫语：之前写 tox教程的时候，我们曾提到过 nox，它是后起之秀，在某些方面比 tox 更好用，我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候，我突然起了翻译的兴趣，所以先翻译了这篇。...后续会陆续翻译剩下的内容，敬请期待。（Github上能给颗小星星就更好啦喵~） ?...针对不同的多个 Python 进行测试许多项目需要支持一个特定的 Python 版本或者多个 Python 版本。...你可以通过给 @nox.session 指定 Python，来使 Nox 针对多个解释器运行会话。...这里有一些例子：（1）如果你希望会话仅针对 Python 的单个版本运行： @nox.session(python="3.7") def test(session): ...

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如何让技术面试者的面试体验做的更好

按照时间顺序，开始介绍自己经历过的公司，以及简单陈述自己主要的职责和使用的技术栈，比如，刚毕业 201X 年在 XXX 公司做一个后台研发工作，主要使用的技术是 C++，使用 C++ 负责用户模块，核心是处理登录注册以及第三方授权...其次在这部分可以根据面试者的简历，针对性的设计一些实践题目，比如让面试者现场思考，为了用户最好的体验，你如何去设计一个音乐详情页面，或者说为了用户体验你如何去设计一个像淘X、拼X那样的商品详情页面。...在这部分面试官要好好的阅读面试者的简历，一定要从技术实现细节、设计模式、架构设计、性能优化、服务安全等多个方面去面试，一定不要只是简单问技术点，因为第一面已经问过，这里往往就是结合项目来问。...缺乏的是技术人员，那么我们就需要面试者要有一定的技术追求，这时候就需要考察面试者是否有做过技术工具、有没有去挖掘过团队目前的技术问题、技术学习沉淀和总结能力等等。...我也参与过很多面试与被面试，体验有好有坏，但是经过这么长时间后，我自己最大的感受就是给面试者最好的体验，认真的对待每一个面试，认真阅读简历，针对简历上的信息来定制一些面试题。

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spring的定时任务，超级简单好用

@Scheduled的任务并后台执行。...@Scheduled用于标注这个方法是一个定时任务的方法cron、fixedRate、fixedDelay三个是用来调度时间的这三种方式都是设置每隔十秒执行一次 fixedRate：表示Scheduled...隔多长时间调用一次，不管任务是否执行完fixedDelay：表示该任务执行完后隔多长时间再调用cron是以表达式的形式来表示时间，从其他博主上摘抄了几个例子，相信看一下基本都没问题了。...，捕获 ScheduledTaskRegistrar 类的实例，通过该类中的 TaskScheduler 实例操作定时任务的增删，而非采用 ScheduledTaskRegistrar.addTriggerTask...所以需要自行写代码维护定时任务列表，控制任务的删减，代码的实现比较繁琐。如果想要实现可以动态修改的定时策略，建议使用开源组件 Quartz。

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yarn任务简单的python钉钉告警

1.环境开通钉钉群自定义告警机器人，主要是否要加签和关键词，本次使用告警的关键词是Flink任务。...__headers) return info 2.2 yarn任务内容处理，通过关键词 # -*- coding: UTF-8 -*- import re import sys from...join([str(x) for x in out_info]) #print(info_str) print_info = sender.sendMsg("Flink任务挂掉

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使用crontab运行简单的定时任务

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更好地构建：区块链用例的简单指南

更好地构建：区块链用例的简单指南 0244b70027477a6955cdcef2ce05639.png 根据德勤最近的在过去两年中创建的26,000个区块链项目中，92％已经死亡。...区块链本质上是“分布式账本技术”，如果不需要“分配”数据库的所有权，那么我们应该使用不同的数据库结构。这一点虽然简单，但在构建优质区块链用例的过程中往往会被遗忘。...如果用户之间的信任不是一个重大问题，那么可以简单地利用分布式数据库，其中每个用户维护数据库的副本，并且可以随意编辑和更新数据库的状态。...如果非中介化对我们的交易系统不是必不可少的，那么将验证交易的任务分配给中间人或中央机构就更容易了，从而不再需要区块链网络上的分布式验证器。...概要恭喜，我们现在正在努力构建正确的用例！尽管这篇文章存在反向色调，但区块链技术实际上有很多应用可以更好地影响现有的交易系统。

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Dorkish：一款针对OSINT和网络侦查任务的Chrome扩展

Dorkish是一款功能强大的Chrome扩展工具，该工具可以为广大研究人员在执行OSINT和网络侦查任务期间提供强大帮助。...功能介绍 Google Dorking 1、使用包含关键字的构建器过滤你的Google搜索结果； 2、提供针对漏洞奖励计划提供预构建Dork； 3、提供针对漏洞奖励计划的网络侦查阶段提供预构建Dork；...4、提供针对公开文件和目录的预构建Dork； 5、提供针对网络安全任务的预构建Dork； 6、提供针对登录和注册门户的预构建Dork； Shodan Dorking 1、提供了包含过滤器关键字的构建器...针对Firefox用户，可以点击【https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/dorkish/】找到针对Firefox的Dorkish版本。...工具使用工具下载并配置完成之后，我们就可以直接点击扩展，并执行搜索任务了。扩展会直接跳转到对应的搜索引擎并使用所需的Dork，例如Shodan或Google。

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技术是最简单的

技术是最简单的，最简单的也是技术。有很多事情只有我们经历了明白，有些事情我们可以从别人身上学到，有些则永远学不到。动画片里的人们以一种预想的方式生活着，这个世界被设定为这样那样。...最简单的是赚钱在《魁拔妖侠传》开始的时候，对于主人公母亲的一个教诲是: 最简单的是赚钱无论主人公想去做什么，都会补上一句赚钱是最简单的，不要去想别的。...技术是最简单的过去一直在想的是提高技术，而提高技术本身而成为了一件有意思的事。没有太多的工作经验，过去一直试想的是: 当我们技术足够好的话，我们可以很容易地从一个项目切换到另外一个项目。...好好多是武侠小说中的瓶颈，需要有更好地机遇才能更上一层楼。...人际关系人际关系是一种复杂的东西，相比于上面的领域知识来说。我们需要去处理和不同人之间的关系，无论是在项目上，还是在哪？但是这真的一点都不简单。技术才是最简单的。

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protobuf、flatbuffer、msgpack 针对小数据包的简单对比

所以我近期打算抽空增强一波 libatbus 的功能，增加一些跨版本向前向后兼容功能，和一些简单的验证功能（仅仅是为了防止误操作导致的问题）。具体的变更等我弄完了再发一篇。...测试数据我只采用了一个简单的测试数据，贴近最大比率的实际使用场景的数据内容。也是 libatbus 的数据传输协议。...这个arena其实就是一个不断增长的内存块链表，可以用于保存protobuf的对象和对象数据，没有回收功能。非常简单但也很适合 libatbus 这种动态结构少而且结构简单的协议。...实际上我觉得针对于这个消息直接初始预分配块512字节就好了。libatbus 的消息其实也比较容易分析估算预分配块的大小。总的来说这是内存占用，也不是很大。我们再来关注打包后的数据大小。...简单的压力测试没有太大的意义，缓存命中率高会导致和实际场景中相差很大，而且之前很多人也测试过了这三种序列化库的性能并没有数量级的差距。所以我就没有额外再做压力测试了。

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Shortened LLaMA：针对大语言模型的简单深度剪枝法

为此，在这项工作中，研究者展示了一个简单的深度剪枝方法可以在零样本任务性能方面与最近的宽度剪枝方法竞争。...以下是论文的关键要点：论文解决了什么问题？论文针对大语言模型（LLMs）在部署时面临的高计算需求问题，提出了一种简单而有效的深度剪枝方法 —— Shortened LLaMA。...该方法旨在降低 LLMs 的计算需求，同时保持或提高模型的推理效率和任务性能。论文首先对类 Transformer 大语言模型的网络宽度和深度剪枝技术进行了详尽的对比分析。...论文的主要贡献在于提出了一种结构化剪枝方法，特别是针对深度剪枝，以压缩大语言模型。作者通过展示该方法在减小模型规模、提升推理速度以及在内存受限情况下维持出色的零样本任务性能，突显了其优势。...论文的方法与现有方法有何不同？Shortened LLaMA 是一种简单而高效的 LLM 深度剪枝策略。

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【论文解读】针对机器人技术的大模型

LLM显著提高了指令生成的质量和适应性，使其能够创建具有上下文感知和特定于环境的复杂动作序列。这些模型在管理各种任务规划的复杂性和类型方面展示了多功能性，从简单的物理交互到复杂的、长期的序列规划。...这种能力对于遵循高级任务指令和增强模型在现实场景中的适用性至关重要。针对自然语言理解和决策中的一致性容错问题，创新的ReAct模型克服了交互环境中语言推理的局限性。...许多模型采用自监督学习，有些模型结合了微调，以更好地适应特定的任务。这种方法使LLM能够在下游任务辅助推理中表现出色，从而导致更精确和量身定制的决策。...它自动生成、标签和将丰富的机器人探索经验提取为一个通用的视觉-语言运动策略。这种多任务策略不仅继承了长期的行为和稳健的操作技能，而且在训练分布之外的场景中表现出了更好的性能。...图2的左中角代表了来自QT-Opt数据集的一个测试用例，其中的指令是简单地“选择任何东西”，而没有指定场景中的任何实体。

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能更好集成容器的反向代理工具Traefik的简单使用

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js底层原理，助你更好的完成技术上的提升

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