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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
39820发布于 2021-06-01 Spring AI RAG接上观测云怎么做全链路观测？
对定位性能来说，操作名称、耗时、状态和必要标签已经够用，正文内容没有必要进入观测平台。 我的真实链路长什么样 应用运行在 Windows 本机，Milvus 在远程服务器，观测云是 SaaS。 观测云基础设施页面已经能看到这台主机，说明最基础的数据通路正常。 接入时不需要在每个方法外面手写计时器，先把现成的观测能力打开即可。 我的采集配置没有把所有指标一股脑全收进来，而是先保留与这次排查直接相关的搜索、Proxy、QueryNode 和资源状态指标。 这是观测成本里很容易踩的坑。Milvus 指标数量不少，如果把高基数标签和所有序列直接放开，页面可能很丰富，账单也会很丰富。先围绕问题做白名单，后续遇到新场景再扩，比“全收再说”稳妥。
19620编辑于 2026-10-01- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
65510编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elastic的CICD全观测解决方案
CI/CD 可观测性架构 使用 APM 服务器，将所有 OpenTelemetry 原生 CI/CD 观测工具直接连接到 Elastic Observability。 [CI/CD可观测性架构] 使用 Elastic 构建 CI/CD 可观测性的架构 更高级的 CI/CD 可观测性架构包括部署在边缘（靠近 CI/CD 工具）的 OpenTelemetry 收集器。 除了 Elastic Observability 之外，还能够将可观测性信号路由到多个后端。 [在这里插入图片描述] 使用 Elastic 实现 CI/CD 可观测性的高级架构 CI/CD 管理员的可观测性 Elastic Observability 允许 CI/CD 管理员监控 CI/CD 平台并对其进行故障排除并检测异常情况 将日志存储在可观测性后端有几个好处，包括： 将所有的可观测性数据进行统一的存储，更利于我们实现Jenkins实例的全观测性、监控、警报和故障排除。
7.4K361编辑于 2022-04-07 - 来自专栏AIOps
探秘全栈可观测五层架构，嘉为蓝鲸全栈智能观测中心助力运维进阶
嘉为蓝鲸全栈智能观测中心·鲸眼（以下简称“全栈智能观测中心”）作为腾讯大规模IT生产环境锤炼出的全栈智能观测中心，凭借一体化融合设计、开箱即用的信创生态支持、云原生监控能力以及本土化服务优势，正成为企业替代 3）全栈智能观测中心与Tivoli的监控能力替换以下将通过具体场景对比，进一步阐述全栈智能观测中心的核心价值与落地实践。 全栈智能观测中心旨在提供一个更现代化、更统一、更能开箱即用的全栈可观测平台，在大部分的监控场景中，全栈智能观测中心一个产品就能实现Tivoli三个子产品的效用：1）基础架构与组件监控全栈智能观测中心提供开箱即用的监控能力 03.全栈智能观测中心替换 Tivoli 事件规则实操截至目前，全栈智能观测中心团队已经在近十个项目中将 IBM Tivoli 替换为全栈智能观测中心产品，一个核心且常见的需求是将Tivoli系统中长期积累的事件规则迁移至全栈智能观测中心平台 04.更多全栈可观测能力全栈智能观测中心作为嘉为蓝鲸倾力打造的一款全栈可观测产品，经过持续的沉淀和迭代，目前已经实现了业务全栈系统资源监控、K8s容器监控、云平台监控、硬件设备监控、网站服务拨测、日志统一管理
89010编辑于 2025-04-14 夜间野生动物观测用什么设备？——零干扰全彩观测方案全解析
夜间野生动物观测用什么设备？——零干扰全彩观测方案全解析 引言 野生动物夜间行为研究是生态学的重要分支。超过40%的哺乳动物是夜行性的，它们在夜间的觅食、社交、迁徙行为是理解物种生态习性的关键。 然而，传统的夜间观测手段面临一个根本矛盾：要看到动物，就必须有光源；但光源本身会改变动物的行为。如何在"观测到动物"和"不干扰动物"之间找到平衡，是夜视技术在生态研究领域的核心命题。 一、传统夜间观测方案的困境 红外触发相机 这是目前野生动物监测最常用的设备。工作原理是：被动红外传感器检测到动物体温变化时触发拍照/录像，同时近红外补光灯提供照明。 | 0.01–0.05 | | 无月晴朗夜空（仅星光） | 0.001–0.003 | | 阴天无月夜空 | 8小时） 本地存储+Wi-Fi传输 优势： 被动全彩，不干扰动物 便携灵活，适合野外移动观测 全彩照片和视频可用于科研记录 无人机搭载方案 适用场景： 大范围搜索、难以到达区域的观测 推荐配置： 搭载AetoSight机芯的轻量化夜视载荷（ 50m）飞行，或选择噪声较低的型号。
7510编辑于 2026-11-05- 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
49110发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端修炼手册
LangSmith全链路观测：Agent调试与生产监控
=kb-agent-prod LANGSMITH_ENDPOINT= https://api.smith.langchain.com 但我们项目里，检索、Rerank、评分这些环节很多是自研的，没有全走 自托管 闭源SaaS为主 开源，自托管友好 开源，Arize出品 与LangChain集成 原生，最深 良好，需接入 基于OpenTelemetry Prompt管理 Hub，成熟 有，功能相近 较弱，偏观测 如果你的团队完全没有用LangChain/LangGraph，纯自研Pipeline，Phoenix的OpenTelemetry原生方案反而更轻量，不会有"为了观测反过来被框架绑架"的顾虑。 从这一篇往后，可观测性算是补齐了。 但说实话，我现在越来越觉得，观测和评估这两件事其实应该是整个Agent系统设计阶段就要考虑的一等公民，而不是像我们这样吃了亏之后才补——如果重新设计一次，我会把@traceable写进每个函数的骨架模板里
56510编辑于 2026-07-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1.1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
47240发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
91130发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏FunTester
Java应用全链路追踪可观测性实践
追踪和可观测性已成为实现这些目标的关键实践。本文探讨了Java应用程序中的追踪概念，深入研究了代码插桩技术，并展示了它们如何促进全栈可观测性。 理解追踪和可观测性 追踪涉及记录应用程序中请求或事务的流程。它捕获关于操作执行的详细信息，包括时间、持续时间和上下文。在分布式系统中，追踪有助于可视化请求如何在多个服务和组件之间传播。 可观测性是指通过系统的外部输出来推断其内部状态的能力，主要由日志、指标和追踪三大支柱构成：日志用于记录离散事件，指标反映随时间变化的数值数据，追踪则展现请求在系统中的路径。 Java中的插桩技术 插桩是向代码中添加观测能力的过程。在Java中，可以使用几种技术来实现： 手动插桩 开发者明确添加代码来记录追踪数据。 实现全栈可观测性 全栈可观测性意味着跨前端、后端、数据库和外部服务的可见性。 集成追踪、日志和指标 结合所有三大支柱以获得全面的洞察。
47910编辑于 2026-01-05 - 来自专栏瓜农老梁
FA6# 全链路观测平台设计点归纳
引言 全链路观测平台设计离不开基础数据的采集、提炼和呈现。本文就基础数据日志、指标、链路的采集原理进行梳理，如何将其关联最终提供辅助决策价值提点归纳。 ，提高决策能力 3.分析能力 沉淀问题分析的最佳实践库，将其自动化分析提升定位能力 4.自愈能力 基于分析能力，沉淀自愈策略 自愈策略的灵活配置 5.性能与稳定性 采集延迟、计算能力、查询性能 可视化观测平台自身的稳定性建设 6.可视化能力 可观测一站式 丰富图表与报表 7.预测能力 基于历史数据沉淀算法模型预测未来可能发生的问题
91431编辑于 2022-01-04 - 来自专栏云原生应用工坊
IT咖啡馆｜全栈可观测数据库设计
IT咖啡馆｜全栈可观测数据库设计线 I/O 面交给 OpenObserve（OO），治理/知识面沉到 PostgreSQL 栈（Timescale + AGE + pgvector）。 摘要本文落地一套「全栈可观测」数据库设计：明细进 OO，PG 仅存 12 张核心表（维度、定位符、指标 1m、服务调用 5m、日志指纹/计数、拓扑时态、知识库、事件/证据），并用 AGE 维护“当前服务级调用图 d.resource_id = t.dst_resource_idWHERE t.tenant_id = $tenant AND t.valid @> $timestamp::timestamptz;与「全塞
52510编辑于 2025-08-29 腾讯云可观测平台：全栈智能观测驱动运维效率与系统稳定性提升
提供全栈观测方案 腾讯云推出腾讯云可观测平台（Tencent Cloud Observability Platform, TCOP），集指标、链路、日志于一体，提供一体化智能监控解决方案。 核心模块包括： 一体化观测：整合H5/Web/小程序、微服务、Kubernetes、200+云产品等数据源，通过DSL关联分析、统一存储、实时异常检测实现全栈数据打通（数据来源：TCOP全景图）。 选择腾讯云的核心优势 技术领先性： 一体化观测实现全链路横向关联与全栈资源纵向穿透，支持端到端统一监控（数据来源：“总览全局”章节）； Prometheus监控服务解决开源版水平扩展痛点，数据存储无上限 权威认证： 腾讯云可观测平台获评信通院《云计算系统智能化可观测性能力成熟度模型》认证最高级-智能引领级（Lv5）（数据来源：“行业认证”章节）； 云压测获信通院首届“云系统稳定安全运行优秀案例” （数据来源：腾讯云可观测平台介绍手册及相关产品章节）
59510编辑于 2026-04-16- 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 腾讯蓝鲸 游戏服务全链路、真全栈无盲点可观测实践
01 序言本文整理自2023年12月16日于北京清华大学举办的 以《网络为中心的零侵扰可观测性》的技术论坛， 来自蓝鲸观测平台团队的 刘文平 做了题为 《腾讯游戏真全栈观测实践》的演讲。 介绍了腾讯 IEG 蓝鲸观测平台如何运用前沿的 DeepFlow 的 eBPF 技术，结合传统的 APM 体系，实现了对游戏服务全链路、真全栈，无盲点观测。 演讲围绕腾讯游戏的真全栈观测实践，介绍了蓝鲸观测平台的功能、架构、以及与 OTel 和 eBPF 技术的结合使用。 到这里的话，基本上上面的能力，已经能满足我们想要的全观测能力。下面我再以游戏的全栈观测场景，来展示下我们是怎么去实践的。 可以看到上面，我们通过以trace为中心的数据全关联的形式，对于玩家反馈的问题，让开发者可以在这个视角下做到数据的全观测。
1.6K10编辑于 2024-02-06DeepFlow 全栈可观测性 护航某银行核心系统全生命周期
DeepFlow全栈可观测性实践案例DeepFlow的全栈可观测性产品能力主要体现在四个方面：云上云下业务全景图：观测每个服务的性能全栈调用链追踪：观测每个调用的性能持续性能剖析：观测每个函数的性能OneAgent 下面以某行客户为例子，分享各个团队使用DeepFlow全栈观测平台的实践案例。 开发测试团队开发测试团队对可观测性能力的依赖主要体现在两个阶段功能测试：追踪、日志、剖析是高效调测分布式应用的必备能力，在开发阶段可通过插桩获取这些能力，全栈观测平台的零侵扰可观测性能让这些能力的获取更为简单 通过全栈观测平台调用日志观测数据，分钟级在几百个Pod中定位出异常Pod，最终定位调大MaxMetaspaceSize以及MetaspaceSize解决。 02｜Agent的自我持续剖析能力DeepFlow全栈观测平台的业务全景拓扑、全栈链路追踪、持续性能剖析对自身也同样适用。
1.4K10编辑于 2025-11-26- 来自专栏Apache Doris
全表扫描？ AI Agent 动态 JSON 的观测分析
像 LangSmith、Langfuse 这样的现代观测平台，已经将 Agent Trace 定义为一棵包含完整上下文的执行树。 这意味着：Agent 观测的核心目标，已经从“记录结果”转变为“还原过程”。 面对这种高度复杂的执行语义，传统只适合聚合统计的扁平日志模型，显然已经无法适用。 表面上这只是一次很常见的观测分析，但由于这些字段都藏在 String 里，查询引擎的优化器对此一无所知。 结果就是：真正符合条件的目标数据可能仅占 0.1%，但系统却迫做了一次全表扫描（Full Scan）。 面对 TB 级别的长文本，传统的 LIKE 会导致全表扫描。
37310编辑于 2026-05-13
腾讯云开发者
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