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作为腾讯云 Serverless 的产品经理，我经常会收集到小伙伴们在使用 Serverless Framework 的一些问题和吐槽，比如近期小伙伴们反馈： 依赖库安装和本地调试成功，但在云端部署为何失败？ Serverless 应用内部的监控，无法直接查看，每次定位问题的流程好长啊！ 怎样组织 Serverless 应用？ 不同的函数之间的调用关系、环境划分、资源的管理及权限控制是怎样的呢？ 近期 Serverless 团队发布了一款里程碑新特性产品，产品通过支持应用级别监控和 Dashboard 资源管理，有效解决小伙伴们的痛点问题，一起来看看吧！ Serverless Dashboard 新特性 1. 应用管理 本次发布的应用管理页面则以 Component 为粒度，聚合了所有 Serverless Framework 部署的资源，并且展示了实例状态、访问链接以及上次的部署信息。此外，在管理详情中还支持删除 Serverless 应用、下载项目代码进行二次开发等操作，开发者可以更方便、集中的管理账号下的 Serverless 应用。如下图所示： 2. 部署详情及输出 Serverless Framework 的特性之一就是可以便捷的联动关联的云上资源，因此不同的 Serverless Component，可能会联动不同的云上资源，如网关、云函数、COS等

摘要： 团队用于估算时间过多，留给开发的时间会相应减少，大家工作紧张，状态不佳。团队过度承诺直接造成迭代目标不能完成，士气低落。以上弊端直接伤害敏捷团队，是敏捷团队保持稳定健康节奏的阻力。 背景 敏捷江湖桃花岛社区下线会议时，敏捷实践者问了很多关于估算的问题。作者在这里把具有共性的问题简单做了梳理。问题主要集中在团队只关心估算结果，也就是数字。再则团队经常在外界压力下过度承诺迭代目标。这两个比较集中的问题描述如下： 问题一： 团队只关心数字。计划会议大家只关心估算的数字，经常花费大量时间做估算，怎么办？ 问题二： 团队过度承诺。有时候，团队被迫承诺过多的工作，迭代目标完不成，怎么办？ 团队用于估算时间过多，留给开发的时间会相应减少，大家工作紧张，状态不佳。团队过度承诺直接造成迭代目标不能完成，士气低落。以上弊端直接伤害敏捷团队，是敏捷团队保持稳定健康节奏的阻力。 问题分析 以上两个问题也是敏捷初始团队经常遇见的问题，现简单分析发生原因如下： 问题一：团队只关心数字。 团队从瀑布开发方式转为敏捷开发后，学习了敏捷Scrum框架，然后开始使用敏捷开发。他们知道其中有一个事件是迭代计划会议。在会上团队成员经常耗费大量时间做估算。常见对话：“这个估算数字合理吗，我们要不要再好好想想清楚？”因此团队常常陷入无休止的讨论中。团队狭隘的理解为，计划会议中最重要的事情就是估算

杂 序 实验室 简介 调用的资源:Adc 调用的外设:SD卡 实现过程 Adc SD卡 主函数代码 序 这篇文章向大家介绍下基于STM32F4的adc采集与SD卡储存 实验室 学长的要求是利用STM32采集Adc值转存于SD中 后利用Matlab进行快速傅里叶变化分析频率( FFT天下第一 ) 简介 ST （意法半导体）推出了以基于ARM® Cortex™-M4为内核的STM32F4系列高性能微控制器，其采用了90 纳米的NVM 工艺和ART（据说以后可以操作学长的28nm工具 FPGA ）。 /这里用的是某点原子 调用的资源:Adc 模拟数字转换器即A/D转换器，简称ADC，通常是指一个将模拟信号转变为数字信号的电子元件。 调用的外设:SD卡 SD卡相对于u盘、flash来说是比较适合于单片机系统的大容量存储设备，容量选择尺度大(几十M 到几十G) 、更换简单、移动方便，是单片机大容量外部存储器的首选。 实现过程 Adc ADC 的通道与引脚的对应关系在 STM32F4 的数据手册可以查到，这里使用 ADC1 的通道 5 首先初始化IO 设置为模拟输入 __HAL_RCC_ADC1_CLK_ENABLE ( ) ; //使能 ADC1 时钟 __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE ( ) ; //开启 GPIOA 时钟 GPIO_Initure . Pin =

时间序列数据伴随着我们的生活和工作。从牙牙学语时的“1, 2, 3, 4, 5, ……”到房价的走势变化，从金融领域的刷卡记录到运维领域的核心网性能指标。时间序列中的规律能加深我们对事物和场景的认识，时间序列中的异常能提醒我们某些部分可能出现问题。那么如何去发现时间序列中的规律、找出其中的异常点呢？接下来，我们将揭开这些问题的面纱。 什么是异常 直观上讲，异常就是现实与心理预期产生较大差距的特殊情形。如2020年春节的新型肺炎（COVID-19，coronavirus disease 2019），可以看到2月12日有一个明显的确诊病例的升高，这就是一个异常点，如下图： 从统计上讲，严重偏离预期的点，常见的可以通过3-sigma准则来判定。 从数学上讲，它就是一个分段函数： 那么我们有哪些方法来发现异常呢？异常分析的方法有很多，在本文中，我们主要讲解时间序列分解的算法。接下来，我们先从时间序列的定义开始讲起。 什么是时间序列 前面章节，我们列举了生活和工作中的一些时间序列的例子，但是并没有给出定义。在本节中，我们将首先给出时间序列的定义，然后给出时间序列的分类方法，最后再给大家展示常见的时间序列。 1.时间序列的定义 时间序列是不同时间点的一系列变量所组成的有序序列。例如北京市2013年4月每日的平均气温就构成了一个时间序列，为了方便，我们一般认为序列中相邻元素具有相同的时间间隔。

一、部署准备 VMware Workstation 15版 (必须为15版) ZVMware-Release-1.0.x.x.exe (受控安装包) nyterminal.rar (资源监控安装包)     注意：登录 ZKEYS（ 官网 )，控制台->产品->软件列表->ZKEYS VMware受控端（Windows版）下载。下载的软件具体名称，请以中文描述为基准。 二、开始部署     将上面准备的安装包上传至宿主机 1、 VMware安装     双击VMware安装包开始安装 -> 下一步     同意条款 -> 下一步     选择安装位置，一直下一步（可根据自己需要勾选功能）     安装->安装完后点击完成 2、 编辑 虚拟网络编辑器     打开安装好的VMware，选择：编辑->虚拟网络编辑器     VMnet0选择第一张网卡（选择你的外网网卡），选择桥接模式。     VMnet1选择第二张网卡（选择你的内网网卡），选择桥接模式 3、受控端安装     双击 ZVMware-Release-1.0.x.x.exe ，同意许可，下一步     输入在 VMware受控端（Windows版）获得的产品序列号，点击授权。授权后选择安装位置，完成安装即可。 4、解压资源监控安装包     将 nyterminal.rar 解压，建议解压到受控所指定的

HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map .put( "name" , "cookie" ); map .put( "age" , "18" ); map .put( "sex" , "女" ); String name = map .getOrDefault( "name" , "random" ); System.out.println(name); // cookie，map中存在name,获得name对应的value int score = map .getOrDefault( "score" , 80 ); System.out.println(score); // 80，map中不存在score,使用默认值80 在这里看到的: https://blog.csdn.net/m0_37827190/article/details/106223703?utm_medium=distribute.pc_category.none-task-blog-hot-11.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_category.none-task-blog-hot-11.nonecase&request_id=### 来源： oschina 链接： https://my

对目标对象进行增强，增强动作与目标动作分开、解耦 cglib性能较高但是费时，实用于 无需频繁创建代理对象或有实例池的代理 例子 写arrayList动态代理类 final List<String> list = new ArrayList<String>(); List<String> proxyInstance = (List<String>) Proxy.newProxyInstance(list.getClass().getClassLoader(), list.getClass().getInterfaces(), new InvocationHandler() { @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { return method.invoke(list, args); } }); proxyInstance.add("你好"); System.out.println(list); http://www.bjpowernode.com/tutorial_baseinterviewquestions/239.html 这是什么代理？ http://www.bjpowernode.com/tutorial

起因： 　　由于公司项目使用场景存在很多的XP环境，导致使用.NET Framework版本不能大于4.0版本。最近开发新功能时；从nuget上下载一个开源dll（该dll 4.0 版本依赖 Microsoft.Bcl.Async 项目 ）。本地编译很开心轻松编译通过，提交项目后同事编译后各种报错。就开启后续系列旅程。 　　 过程问题 ： 　 　　 1、同事环境编译失败总是报错。 　　　 　　　 最终排查出引用的依赖dll提交到TFS中文件不是对应使用版本的（.NET 4.0版本） 　　2、编译成功后项目引用后编译引用项目报错。 　　 　　 该问题根据提示需要对相关项目了解 解决办法： 　　 由于对 Microsoft.Bcl.Async 不了解，那么首先对该项目进行了相关了解： 　　 稳定版本发布： https://docs.microsoft.com/en-us/archive/blogs/bclteam/microsoft-bcl-async-is-now-stable 　　 该包允许开发者在.NET 4、Silverlight 4和Windows Phone 7.5使用C# 5和VB中的异步特性。该包由三个库组成：Microsoft.Bcl、Microsoft.Bcl.Async和Microsoft.Bcl.Build。由于使用了 程序集统一 的方式

GaussDB(for MySQL)数据库在写入性能上，在业界同类产品中是最好的，这主要得益于GaussDB(for MySQL)在MySQL内核方面的诸多优化。其中有一项从“送快递”得来灵感的优化——事务异步提交，值得我们分析。 背景 我们先来看看MySQL 8.0的事务提交的大致流程 图1 MySQL 8.0事务执行流程 以上流程，是MySQL8.0对WAL原则的一种实现，这个流程意味着，任何一个事务的提交，一定要完成write buffer和flush to disk流程。 然而那么这个流程中，有一个问题：每个服务器的CPU是有限的，服务器能处理的Thread也是有上限的，那么当我们的业务的并发数量，远远大于我们服务器能并行处理的数量时，那么后来的事务，只能等待前面的事务提交后才能被处理。在这之前，他们什么也做不了。因此，在大并发场景下，如何进一步提升线程的使用率，是大并发事物写入的一个关键。 灵感来源于生活 一个优化，并不是凭空想象出来的，有时候，往往来源于现实生活。下面，我们先来看看我们身边，和事务提交流程非常类似的一个例子：快递。 现在的快递配送，一般一个快递员会负责一片区域，快递刚开始兴起时，数量不多，那么一个快递员基本上可以在规定时间内完成配送。 图2 过去的快递配送 但是，随着快递数量越来越多，一个快递员要在一个小区配送很长的时间，才能到下一个小区

对于运维的日常工作来说，服务器监控是必须且最基础的一项内容。在企业网络运维过程中，管理员闭虚随时关注服务器和网络运行情况，以便及时发现问题，尽可能减少故障的发生。当网络中的设备、服务器数量较多时，为了更加方便，快捷的获得各种监控信息，通常会借助一些集中监测软件。 目前使用比较多的服务器监控软件有这三款： zabbix、cacti、nagios ，简单介绍一下这三个软件。 zabbix zabbix 是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营；并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。 cacti Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。 nagios Nagios 是一款开源的免费网络监视工具，能有效监控Windows、Linux和Unix的主机状态，交换机路由器等网络设备，打印机等。在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警第一时间通知网站运维人员，在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。 然而对于大部分新手来说，这三款监控软件虽然在监控方面的功能很强大，都不是太容易上手，安装和部署比较困难。 资源监控在运维工作中的作用是发现问题，让运维人员能够及时处理并且解决问题，基于此，运维新手应该找一款更适合自己