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基于面向终态的监控平台

以用户为例,面向终态描述了用户的最终需求,重点在于系统内部的控制逻辑,主要核心在于声明式API,用户只需要描述最终需求,不需要提供详细的逻辑设计,系统会根据需求通过声明后提交给系统,最终完成用户期望的结果...,和面向系统的终态不同的是,面向用户的终态主要是暴露给用户的使用方式。...在数据聚合的需求梳理中,需达到多个维度和指标对数据进行聚合。数据衍生是面向终态的最直接表现,需支持根据不同的指标进行运算,得到用户想要的多维复合数据。...在指标计算阶段,对结构化数据进行相关指标的计算,需达到高吞吐量,标准SQL等特性,还需要加强时间窗口、去重等能力的匹配。根据标签数据和标签用户的不同特性,动态的对数据进行实时处理和离线更新。...在告警分析方面,基于系统的面向终态需要实现,①对告警的时间顺序进行趋势分析;②对指标对比进行分析,降低指标预警的召回率;③对已知的告警进行标记,辅助优化模型,间接提升指标预警的准确率。

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高阶数据运维:基于面向终态的监控平台

以用户为例,面向终态描述了用户的最终需求,重点在于系统内部的控制逻辑,主要核心在于声明式API,用户只需要描述最终需求,不需要提供详细的逻辑设计,系统会根据需求通过声明后提交给系统,最终完成用户期望的结果...,和面向系统的终态不同的是,面向用户的终态主要是暴露给用户的使用方式。...在数据聚合的需求梳理中,需达到多个维度和指标对数据进行聚合。数据衍生是面向终态的最直接表现,需支持根据不同的指标进行运算,得到用户想要的多维复合数据。...在指标计算阶段,对结构化数据进行相关指标的计算,需达到高吞吐量,标准SQL等特性,还需要加强时间窗口、去重等能力的匹配。根据标签数据和标签用户的不同特性,动态的对数据进行实时处理和离线更新。...在告警分析方面,基于系统的面向终态需要实现,①对告警的时间顺序进行趋势分析;②对指标对比进行分析,降低指标预警的召回率;③对已知的告警进行标记,辅助优化模型,间接提升指标预警的准确率。

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    数据结构 严慰敏(C语言版第2版)【习题答案】

    A.需经常修改L中的结点值 B.需不断对L进行删除插入 C.L中含有大量的结点 D.L中结点结构复杂 答案:B 解释:链表最大的优点在于插入和删除时不需要移动数据,直接修改指针即可。...//将q指向的结点插在Lc 表的表头结点之后 } delete Lb; //释放Lb的头结点 } (3)已知两个链表A和B分别表示两个集合,其元素递增排列。...A.串中所含不同字母的个数 B.串中所含字符的个数 C.串中所含不同字符的个数 D.串中所含非空格字符的个数 答案:B 解释:串中字符的数目称为串的长度。...+0.10+0.02+0.03)=3 结论:哈夫曼编码优于等长二进制编码 (4)已知下列字符A、B、C、D、E、F、G的权值分别为3、12、7、4、2、8,11,试填写出其对应哈夫曼树HT的存储结构的初态和终态...,适合表长不确定的情况 答案:A 解释:在同义词构成的单链表中,查找该单链表表中不同元素,所消耗的时间不同。

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    API NEWS | Jetpack WordPress插件存在API漏洞

    Jetpack的官方公告中对这个漏洞的性质提供的细节很少,只是指出它影响到一个API,并可能允许对受影响主机的文件系统进行访问。文章列出了所有受影响的版本,但坚称目前没有已知的对该漏洞的利用。...每个API都是唯一的:确保您了解保护每个 API 的特定需求,因为它们可能具有非常不同的特征和安全要求。...小阑建议:API在现代应用程序中起着关键作用,其安全性的重要性不容忽视:数据保护:API作为不同应用程序之间的桥梁,承载着大量敏感数据的传输和交换。...用户隐私保护:API通常需要与用户进行交互,涉及到用户个人信息的处理和存储,确保API的安全性可以防止用户隐私泄露和滥用,增强用户对产品和服务的信任感。.../graphql确定终结点后,可以确定终结点支持的不同请求方法,包括支持的数据类型。

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    python高级在线题目训练-第二套

    B. for语句可以用break终 止当前循环,重新进入循环的下一次迭代 C. continue语句可以跳过循环的当前一步 D. for语句可以有else部分 10、在Python中,SyntaxError...A.list B.tuple C. set D.dict 13、下列需导入相应库才能使用的代码是( D )。...B.在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率) C.可以利用已知的数据特性,例如稀疏、低秩等 D.将模型函数正则化 24、下列关于Python标准库对象导入方式正确的是( BD )。...输入层和输出层之间可能包含多个中间层 C.激活函数允许隐 藏结点和输出结点的输出值与输入参数呈现线性关系 D.激活函数允许隐藏结点和输出结点的输出值 与输入参数呈现非线性关系 35、关于Python...A.任何在函数中赋值的变量 默认都是被分配到局部命名空间(local namespace)中 B.函数可以访问两种不同作用域中的变量: 全局(global) 和局部(local) C.局部命名 空间是在运行阶段函数被调用时动态创建出来的

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    线性表,双向链表,静态链表,循环链表(约瑟夫环)

    需要注意的是,与单链表不同,双链表创建过程中,每创建一个新节点,都要与其前驱节点建立两次联系,分别是: 将新节点的 prior 指针指向直接前驱节点; 将直接前驱节点的 next 指针指向新节点;...图 4 未存储数据之前静态链表的状态 当向静态链表中添加数据时,需提前从备用链表中摘除节点,以供新数据使用。...图1 循环链表 需要注意的是,虽然循环链表成环状,但本质上还是链表,因此在循环链表中,依然能够找到头指针和首元节点等。循环链表和普通链表相比,唯一的不同就是循环链表首尾相连,其他都完全一样。...循环链表实现约瑟夫环 约瑟夫环问题,是一个经典的循环链表问题 题意是:已知 n 个人(分别用编号 1,2,3,…,n 表示)围坐在一张圆桌周围,从编号为 k 的人开始顺时针报数,数到 m 的那个人出列;...当然,你也可以改进程序,令查找出最后一个人时,输出此人胜利的信息。 总结 循环链表和动态链表唯一不同在于它的首尾连接,这也注定了在使用循环链表时,附带最多的操作就是遍历链表。

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    【Python数据结构系列】☀️《查找、排序-基础知识》——知识点讲解+代码实现☀️

    特性),此时需观察该节点左右兄弟结点的关键字个数: a....找到相邻关键字:即需删除关键字的左子树中的最大关键字或右子树中的最小关键字 b. 用相邻关键字来覆盖需删除的非叶子节点关键字,再删除原相邻关键字(在;叶子上,这即为上述情况)。...4、折叠法是将关键字分割成位数相同的几部分(最后一部分的位数可以不同),然后取这几部分的叠加和(舍去进位)作为哈希地址。此方法适合关键字位数较多的情况。...5、除留余数法:若已知整个哈希表的最大长度 m,可以取一个不大于 m 的数 p,然后对该关键字 key 做取余运算,即:H(key)= key % p。...注意:这里的随机函数其实是伪随机函数,随机函数是即使每次给定的 key 相同,但是 H(key)都是不同;而伪随机函数正好相反,每个 key 都对应的是固定的 H(key)。

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    golang刷leetcode各种排序算法

    比如冒泡排序时通过比较a1和a2两个数的大小可以把序列分成a1,a2……an与a2,a1……an(气泡a2上升一个身位)两种不同的结果,因此比较排序也可以构造决策树。...对于大的、乱序串列一般认为是最快的已知排序 堆排序 (heapsort)— O(nlogn) 希尔排序 (shell sort)— O(nlogn) 基数排序(radix...建堆的过程是自底向上不断调整达成的,这样当调整某个结点时,其左节点和右结点已经是满足条件的,此时如果两个子结点不需要动,则整个子树不需要动,如果调整,则父结点交换到子结点位置,再以此结点继续调整。...归并排序在归并过程中需 要与原始记录序列同样数量的存储空间存放归并结果,因此空间复杂度为O(n)。 归并算法需要两两比较,不存在跳跃,因此归并排序是一种稳定的排序算法。...基数排序 基数排序也可以看作一种桶排序,不断的使用不同的标准对数据划分到桶中,最终实现有序。基数排序的思想是对数据选择多种基数,对每一种基数依次使用桶排序。

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    老哥,您看我这篇Java集合,还有机会评优吗?

    compare()方法的返回值有三种,分别是:0,-1,+1 (1)如果返回0,代表两个元素相等,不需要调换顺序 (2)如果返回+1,代表前面的元素需要与后面的元素调换位置 (3)如果返回-1,代表前面的元素不需要与后面的元素调换位置...接口,其内部实现了所有的 List 都需具备的功能,子类可以专注于实现自己具体的操作逻辑。...Queue 中提供了两套增加、删除元素的 API,当插入或删除元素失败时,会有两种不同的失败处理策略。...Deque 接口额外提供了针对队列的头结点和尾结点操作的方法,而插入、删除方法同样也提供了两套不同的失败策略。...除了add()和offer(),remove()和poll()以外,还有get()和peek()出现了不同的策略 AbstractQueue 抽象类 AbstractQueue 类中提供了各个 API

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    【多媒体】多媒体架构(面向GPT的学习笔记记录)

    深深的emo了,呜呜呜,华为老哥说6万月薪,300万年终奖,我已经觉得好强,不知道有没有吹牛逼,没想到字节小姐姐。。。难以想象大佬们的世界。。。好了言归正传,好好记笔记,好好学习。...中间件层:提供了各种媒体操作的基本服务,如编解码、音频合成、图像处理、网络传输、数据存储等。中间件层为上层应用提供了丰富的API接口,使得开发人员可以快速、方便地调用各种多媒体服务。...硬件层与中间件层紧密相连,通过底层驱动程序实现对中间件层的支持。 不同的平台、系统以及应用程序可能具有不同的架构层次结构,但总体来说,这三个层次是构成多媒体架构的核心。...以下是一些当前就业前景较好、薪资水平相对较高的嵌入式音视频领域职业: 音视频编解码工程师:需熟悉各种音视频编解码标准,能够开发优秀的音视频压缩算法,熟练掌握FPGA、DSP、ARM等嵌入式系统的设计与开发...,数据采集需要与相机、麦克风等设备进行交互。

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    让听得见炮火的人来做 AI

    草莓的生长过程中有20多种侵染性病害,10多种生理性病害,40多种虫害,要辅助人工准确识别它们,需要不同的AI算法。...由于视觉算法天生要与终边端结合,最终的算法调整还与终边端硬件的算力(即芯片)大小有关。牵一发而动全身,所以,算法工程师往往要来来回回走完整条流程,才能得到一个不错的 AI 算法。...比如, 2017年在公共云上训练像 ResNet-50这样的图像分类器,成本约为1000美元,到了2019年只需大约10美元。...和单点自动化的AutoML不同,共达地要做的是AI算法生产全链路自动化的AutoML,是要将深度学习视觉算法开发的链条细细拆分,分成 13 个环节,从「数据分析」开始,一直到芯片适配,在算法开发的每个环节都设计不同的算法来代替...公众号转载请先在「AI科技评论」后台留言取得授权,转载时需标注来源并插入本公众号名片。

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    数据结构与算法

    path[i]:用于记录到点i的最短路径的前一个顶点。 S[i]:记录点i是否已知最短路径。...算法步骤如下—— 初始化辅助数组; 找到未知最短路径中路径最短的顶点,加入已知顶点中(操作S); 修改以该顶点为起点的顶点的最短路径与上一个顶点(操作dist和path); 重复n-1次,直到所有顶点都已知...b、再哈希 构造若干个哈希函数,当发生冲突时,利用不同的哈希函数再计算下一个新哈希地址,直到不发生冲突为止。即:H_i=RH_i(key), i=1, 2, …, k RH_i :一组不同的哈希函数。...最好情况下,排序前序列已经有序,则每一趟只需要与需与前面的有序对象序列的最后一个对象的关键字比较 1 次,移动 2 次对象,总的关键字比较次数为 n-1,对象移动次数为 2(n-1)。...在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。

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    边缘计算面临的12个安全挑战(附下载)

    由于边缘计算设备结构、协议、服务提供商的不同,现有入侵检测技术难以检测上述攻击。...08 不安全的接口和API 在云环境下,为了方便用户与云服务交互,要开放一系列用户接口或API 编程接口,这些接口需防止意外或恶意接入。...此外,第三方通常会基于这些接口或API来开发更多有附加价值的服务,这就会引入新一层的更复杂的API,同时风险也会相应的增加。...因此,无论是在工业边缘计算、企业和IoT边缘计算场景下,还是在电信运营商边缘计算场景下,边缘节点既要向海量的现场设备提供接口和API,又要与云中心进行交互,这种复杂的边缘计算环境、分布式的架构,引入了大量的接口和...在边缘计算场景下,APT 攻击者首先寻找易受攻击的边缘节点,并试图攻击它们和隐藏自己。更糟糕的是,边缘节点往往存在许多已知和未知的漏洞,且存在与中心云端安全更新同步不及时的问题。

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    KCD技术分享:以SBOM为基础的云原生应用安全治理

    在本次技术沙龙上,来自不同领域和企业的安全专家聚焦云原生生态,分享了云原生安全的最佳实践和解决方案。...从企业角色类型来看,不同团队对SBOM有不同的使用需求: 项目团队:用于管理软件资产,在开发早期即可评估安全风险,筛选适合的组件/软件,并持续更新SBOM; 安全团队:通过提交的SBOM分析软件风险,并通过统一管理进行持续监控...SCA工具可以分析开发人员所使用的各种源码、模块、框架和库,识别和清点开源软件(OSS)的组件及其构成和依赖关系,并精准识别系统中存在的已知安全漏洞或者潜在的许可证授权问题。...持续运营 在SBOM的基础上,要解决上线后运营阶段的安全问题、实现安全研发和运营的闭环,不能仅仅局限于单个的SCA工具,而需要与其他更适配持续运营场景的工具结合,形成整体联动的解决方案。...需建立常态化使用和运营安全可信的制品库,通过SCA和SBOM持续为每个应用程序构建详细的软件物料清单,全面洞察每个应用软件的组件情况;同时使用IAST对API进行风险分析及调用威胁阻断;再加上RASP热补丁及攻击防御能力配合开源漏洞情报

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    【数据结构和算法】---二叉树(2)--堆的实现和应用

    对于如何标识逻辑结构下的堆的每个节点,因为已知根节点是数组中下标为0的元素,那么用各个节点所对应数组中元素的下标来标识节点(即将完全二叉树结构自第一层次向下依次遍历每一层次节点并计数)。...与向下调整算法不同的是,AdustUp()只需要两个参数,一个为a表示需要调整的数组(堆),另一个为child表示所需调整节点的下标(即数组最后一个元素)。...与向下调整算法不同的是,向上调整不需要比较两个孩子的大小,因为其余节点已满足父亲节点大于孩子节点。...要与重新建堆的堆排序区别开(下面topk问题会用到,所以这里就不介绍了)! 如果我们要将此数组排成一个升序的数组,要如何实现呢?...8,15,10,21,34,16,12,删除关键字 8之后需重建堆,在此过程中,关键字之间的比较次 数是(C)。

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    好大夫在线在解构服务风险治理方面的实践

    业务需求不可避免要与第三方交互,基于 SDK 或 Http 等。...常见的有用户请求同步等待短网址生成,调第三方语音转文字服务,调用腾讯 api,调用短信、电话运营商服务,调用 ios/ 友盟 sdk 推送等等。...基于不同的特征我们给风险任务打上不同的标签,针对每种标签给出相应的优化建议。如存在循环调用,就会给出具体的几组详情,配合 APM 链路分析,直达案发现场。...风险任务优化周期一般比较长,服务的健康度需也要拉大时间维度去查看。不同的角色关注的维度也不太一样,不同的场景关注的维度也不一样。...一步步带领大家探索如何将未知的未知风险,转换成已知的未知风险,最终转换成已知的已知风险。希望对大家的日常工作有所帮助,也欢迎大家一起交流学习。

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    风险感知场景(一)之“监控、拨测、巡检、可观测性”

    拨测通常是模拟用户访问域名、URL、API等方式,监测网络链路质量,监控web的事务可用性,主动感知用户端应用访问体验,先于客户发现问题。 拨测的目标是“模拟客户行为,先于客户发现风险”。...由于拨测涉及模拟客户行为操作,组织可以根据政策、风险、成本等维度考虑选择不同的解决方案。...相比传统监控平台,可观测是一项综合整合多种数据的、解决“未知”问题的解决方案,监控是针对“已知”故障的监控,传统监控数据是可观测系统应用的一部分。...在数字化运维阶段,巡检需在操作上要进行升级,将巡检从常规操作性例行工作与监控管理区别开,不断鼓励、促进运维专家转变被动工作方式,建立巡检的管理机制,不断的固化巡检规则、任务、报告、数据感知等解决方案,是主动运营的一个转变表现方式...拨测:目标是“模拟客户行为,先于客户发现风险”,从风险角度重点关注业务层面的风险发现,是以终为始的风险发现,由业务风险带动其他风险的发现,专注业务层面风险的“点”,偏主动。

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    TSF微服务治理实战系列(四)——服务安全

    对于已知的安全风险或者漏洞,我们可以提前进行防御,但是理论上没有一个系统可以做到100%不被攻破。所以,在系统安全建设方面,防御方需要通过较少的投入提高攻击方成本。...,NIST(National Institute of Standards and Technology)在2020年8月也发布了《SP800-207.Zero Trust Architecture》的终稿...如同一个分组下的 API 集合都使用相同的鉴权方法(JWT、OAuth、密钥对等),或者相同业务的不同终端(PC 端、H5端、APP 端)需要独立监控,都可以分别创建不同的分组进行管理。...密钥对会绑定在微服务网关分组上,建议针对自身安全需求,制定对应的密钥更新计划。 网关开启密钥对鉴权后,所有流经网关的请求都需通过密钥对验证。...用户请求需在 x-mg-alg 参数中需指明算法。

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    Cursor开发指南

    中Add model,填入 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在OpenAI API Key中填入你的key。...杜若亦是情深,然天人有别,终难相守。 一个月圆之夜,杜若来访,道:"今夜过后,我需返回天界,再难相见。"雨霖悲痛欲绝,作《天命难违赋》一篇,叹道:"天命难违,人 心难测。有缘无分,终成遗憾。"...### 终章 空山 最后一代钱思远,读尽家史,作《钱氏世谱》,叹道:"人生如梦,梦醒皆空。"后削发为僧,不知所终。 钱家的故事,最终成了临安城中的一个传说。那座曾经显赫的府邸,如今只剩断壁残垣。...; 梳理出已知和未知要素; 思考人类为何会提出这个问题; 识别与相关知识的直接关联; 找出任何需要澄清的潜在模糊之处。...需保持的本质特征 真实性 Claude的思考不应显得机械或刻板。

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    大模型系列:提示词管理

    2.2 指令 指令为大型语言模型在特定上下文中的行动提供了明确指引,至少应当包含以下两个关键要素: 任务定义:清晰阐述所要完成的任务,无论是解答问题、撰写内容还是进行深度分析,都需直接且具体地解释模型所需承担的职责...以下是两个主要的示例: 响应格式:这决定了模型输出的形式,无论是对话式的交互、正式的报告文档,还是结构化的数据格式(如JSON对象),都需明确指定,以确保输出内容的适用性和易用性。...在真实的生产环境中,提示词的管理通常更为复杂,可能包括: 特定于模型的上下文:这包括所使用的AI模型的具体信息(例如,Llama 3、GPT-4等),这些背景信息对于根据模型已知的能力和局限性来构建有效的提示至关重要...Langfuse能详细监控大型模型API调用的每个环节。该平台能够跟踪每个请求的完整流程,包括与矢量数据库和嵌入模型的所有交互。...根据应用场景的不同,这些提示词还可能需要与向量存储进行交互以增加上下文或整合第三方服务。

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