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07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
95840发布于 2020-04-14 - 来自专栏猫头虎博客专区
LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
25010编辑于 2024-04-07 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
30610编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
68020发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
30720编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
62310编辑于 2021-12-09 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
49220发布于 2020-07-23 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
26210发布于 2021-03-01 - 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 很早以前，我就在 Linux 上使用 /proc/、top、sar 等工具来排查问题，却从未意识到，“观测”竟然是一门独立的学问。 这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 这从侧面也说明了，当我们通过观测来排查问题时，并不需要一上来就去了解整个系统的实现细节，从宏观视角就可以排查很多问题。 这一点很重要，前面铺垫了这么多，都是为了这个观点。
9210编辑于 2026-03-25 - 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有
56140编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
GoF 包含的 23 种 面向对象模式 塑造了一代开发者设计软件的方式。在 2010 年代，云计算引入了发布 - 订阅（pub-sub）、微服务、事件驱动工作流和无服务器模型等模式，现在大多数基于云的分布式系统都是以它们为基础的。
24710编辑于 2025-06-08 2025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
“可观测性”已从技术热词落地为企业IT运维的核心能力，但仍有不少企业混淆“监控”与“可观测”的边界——监控是“被动检测已知问题”，而可观测是“主动探索未知故障”，2025年，企业IT架构愈发复杂，混合云 选择一款适配自身架构的可观测平台，成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值，再通过3款可观测平台的深度对比，结合实战选型逻辑，助力企业精准落地可观测能力。 01.可观测是什么？核心价值在哪里？1）可观测的定义可观测性是通过采集IT系统全链路数据（指标、日志、调用链、拓扑），结合智能分析技术，实现从业务异常到根因定位的全流程可视、可分析、可追溯的能力。 02.3款可观测平台对比1）嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心核心定位面向中大型企业的全栈智能可观测平台，以“指标、日志、调用链、拓扑”全链路数据融合为基础，“业务可观测”为核心，“AI智能闭环”为驱动，覆盖从底层硬件到上层业务的全链路观测 2）腾讯云可观测平台（TCOP）核心定位腾讯云原生一体化可观测平台，深度绑定腾讯云生态，聚焦云原生全链路观测场景，主打“云资源联动+轻量化部署”。
33910编辑于 2025-11-19蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 好，我们先来讲一下可观测整个发展的历程。 第一部分是在可观测出现之前，我称之为传统监控以及现在经常说的可观测。传统监控和可观测的区别，其实我总结下来可能就是两个不一样的地方，一个是被动，一个是主动。什么叫被动呢？ 第二部分就是我们蓝鲸观测平台已经做了好几年了，在这几年的过程中，我们基于整个观测场景搭建了那么一套观测体系，有常见的三大支柱，我们现在加了一根第四根支柱，就是事件那块，像指标、Logs、Trace 等等 如果这个模型不是一个时序的，只是一个实时的，现在这个时候就已经不存在所谓的观测的意义了。所有的观测，都是当下以及未来，甚至以前都是需要在观测整个体系里面去表现的。
99110编辑于 2024-09-27- 来自专栏charlieroro
Istio可观测性
Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics，日志，分布式链路跟踪以及可视化展示。 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用
3.2K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏云原生技术呱呱
可观测建设总结
一 可观测架构1 可观测数据处理架构设计流水日志日志index以及检索（es）监控指标（组件模调+业务指标）告警指标（参考监控指标，分别划分不同场景的阈值+告警级别+处置方法=sla）处理架构选型推荐开源 2 系统可观测白盒：描绘出系统架构，以及系统的数据流链路，在数据链路上关键处打点上报日志+指标3 用户可观测黑盒：决定以什么方式告知用户异常（push？ 二 可观测前置条件1 服务状态感知 （client视角，结构化日志、模调指标）2 服务状态采集（数据server视角，es，普米）3 展示平台（grafana，es）4 告警=事件告警（无状态）+指标告警 （有状态）三 观测维度1 业务观测流量时延错误饱和度（特定状态）2 资源监控系统自身第三方依赖、中间件3 性能监控（业务定义的关注性能）4 租户状态跟踪（大客户监控面板）5 全景监控大盘
45530编辑于 2022-07-14 - 来自专栏charlieroro
BCC(可观测性)
BCC(可观测性) 目录 BCC(可观测性) 简介 动机 安装 安装依赖 安装和编译LLVM 安装和编译BCC windows源码查看 BCC的基本使用 工具讲解 execsnoop opensnoop btrfs, xfs, zfs*) biolatency biosnoop cachestat tcpconnect+tcpaccept+tcpretrans runqlat profile BCC的开发 可观测性 p 185 # trace PID 185 only profile 推荐使用strace和perf trace命令 BCC的开发 本节介绍使用Python接口进行BCC的开发，包括两部分：可观测性和网络 可观测性 Lesson 1. Hello World 执行examples/hello_world.py，并在另一个会话中执行一些命令(如ls)，此时会打印"Hello,World!". # .
3.8K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elastic可观测解决方案8.9：发布可观测AI助手
Elastic可观测解决方案团队非常高兴地宣布，在8.9版本中发布Elastic可观测AI助手的初始（技术预览版）版本。 Elastic可观测AI助手将生成式AI融入以下用户工作流程中：针对日志信息的Elastic AI助手：提供使用生成式AI查找日志消息详细信息的含义并帮助您查找相关消息的能力视频内容针对APM错误的Elastic
1.6K51编辑于 2023-07-29 - 来自专栏可观测系列
可观测系列——大模型在 IT 运维可观测性的应用
直达原文：【可观测系列】大模型技术在可观测领域的应用01.前言随着云计算、分布式、微服务等前沿技术的广泛应用，现代IT系统架构已经从传统的单体结构演进到分布式和云原生架构。 02.大模型在可观测领域的应用借助嘉为蓝鲸底座LLMOps开发平台，企业能够快速对接异构大模型，并利用其提供的智能体开发框架，结合私域知识和观测流数据，实现智能化运维场景的快速扩展。 03.场景说明小鲸观测助手，是基于嘉为蓝鲸LLMOps平台，结合嘉为蓝鲸全栈智能观测中心，自主研发的一款基于大模型的观测平台辅助分析工具。 1）脚本插件自动编写大模型可解析自然语言指令自动生成适配Prometheus格式的监控脚本、Exporter等插件，嘉为蓝鲸全栈智能观测中心无缝兼容Prometheus 插件生态，通过小鲸观测助手，可在服务器性能 实现效果如下图：04.前景展望通过上述可观测性与大模型结合的应用场景，已经充分展现了大模型在运维领域的巨大潜力。展望未来，大模型的作用将不再局限于作为观测的辅助工具，而是逐步迈向更高层次的智能化阶段。
93610编辑于 2025-04-09 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
Serverless 可观测性升级，云函数支持应用性能观测 APM
云函数 + APM，进一步提升 Serverless 可观测性 Serverless 产品免运维、弹性扩缩容的产品特性，意味着由平台来进行请求的调度、资源的分发，也意味着用户在进行问题定位、异常排查时需要依赖平台提供的可观测性功能 对于具有更细粒度、更定制化的可观测性诉求的场景，近日 云函数 SCF 与腾讯云应用性能观测 APM 团队合作，推出了云函数应用性能观测功能，现已正式发布，访问 SCF 控制台启用 APM 配置即可体验。 丰富的指标监控，打造多个函数应用级全局观测 SCF 与 APM 集成，将可观测性的重点从单个系统转为整体系统。 在 Serverless 场景下，即从对 单个函数 的观测转为对 Serverless 应用（包含多个函数及其他服务） 的全局观测，通过丰富的指标监控采集分析、依赖拓扑图、调用链分析、日志分析等能力， 在页面上方选择地域，单击需要进行应用性能观测配置的函数名。 3. 在“函数配置”页面，选择右上角的编辑，勾选启用应用性能观测。（首次启用请按照控制台引导完成授权流程） 4.
1.1K20编辑于 2021-12-18 - 来自专栏AIOps
金融行业可观测案例：业务交易链路可观测建设指南
直达原文：金融行业可观测案例：业务交易链路可观测建设指南01.引言：金融业可观测建设的迫切性在金融行业，业务系统是企业的生命线（如银行支付、证券交易等场景），任何故障都可能引发重大损失。 可观测性由此成为金融运维的核心能力——它需覆盖从业务交易链路到基础设施的全栈观测，实现从“被动告警”到“主动洞察”的转型。 3）建设路径与挑战（1）分阶段实施可观测体系第一年（基础可观测）：统一日志规范（如标准化交易日志字段）、补齐APM调用链追踪；第二年（因果可观测）：融合指标、日志、追踪数据，构建业务拓扑（KBOM支持日志 02.结语：可观测性驱动金融业务韧性金融行业的可观测建设需以业务连续性为最终目标。 未来，随着大模型技术在可观测领域的深化应用（如嘉为蓝鲸“小鲸观测助手”），金融运维将从“人工排障”转向“智能决策”，为业务稳定运行构建更强韧性。
35010编辑于 2025-06-12
腾讯云开发者
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