Skywalking(v8.5.0)优化系列汇总 章节规划如下: 1. Agent的能力|设计|优化 我们需要观测什么 SkyWalking Agent 能观测什么 如何采集可观测性数据 揭开 Java Agent 的面纱 SkyWalking Agent 的设计及使用优化 参考文末附录:【当月亮守护地球 | SkyWalking Agent守护你的应用...有它相伴才安逸】 2. Agent插件篇 3. 负载均衡篇 4. 服务集群篇 5. 人工智能 2025年04月07日 185 点赞 0 评论 16784 浏览
ScheduledThreadPoolExecutor(定时任务线程池) 对于线程池,从全局视角来看,有两个基本点: 线程的数量 阻塞队列 ScheduledThreadPoolExecutor的线程数量: 如果corePoolSize大于0,那么线程数量最终就是corePoolSize,都是核心线程,没有非核心线程,maximumPoolSize形同虚设。 如果corePoolSize等于0,只会创建1个非核心线程。 ScheduledThreadPoolExec 人工智能 2025年09月03日 154 点赞 0 评论 16805 浏览
读《财富的起源》13 制造有趣的外生因素 传统经济学理论就像碗中球,无论我们让球滚到碗中的什么地方,它都会回到同一个均衡点上。 震动一开始就会让球离开均衡点,不断地在碗内滚动。当我们压弯碗的一边(请想象这是一只橡胶碗),改变约束的形状,最终球会根据碗的新形状而在一个新的均衡点停下。 模型限制之外的变量被称为外生变量,而模型限制内的变量则被称为内生变量。典型的外生变量包括客户喜好、技术创新、政府调控和天气变化。 在传统经 人工智能 2025年03月27日 99 点赞 0 评论 16851 浏览
解析Apache BookKeeper 本系列关于 BookKeeper 的博客希望帮助大家理解和掌握 BookKeeper 原理和内部逻辑。理解系统内部运行逻辑是快速定位并解决生产问题以及开发和修改新功能的基石。在本系列后续文章中,我会将BookKeeper各项指标与运行机制相结合,为大家展现高效进行性能问题定位的方法。 BookKeeper 中包含很多不同的插件,我们主要关注 BookKeeper 作为 Apache Pulsar 人工智能 2025年05月25日 154 点赞 0 评论 16863 浏览
提高数据科学效率的 8 个Python神库! 在进行数据科学时,可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库,可以帮助你节省宝贵的时间。 1、Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。 2、ITMO_FS ITMO_FS 是一个特征选择库,它可以为 ML 模型进行特征选择。拥有的观察值越少,就越需要谨慎处理过多的特征,以避免过度拟合。所谓“谨慎”意思是 人工智能 2025年06月29日 101 点赞 0 评论 16875 浏览
24. File类 及I/O操作 1、File类 1.1 概述 File类是 File类的对象可以表示文件,也可以是目录。 File对象只可以对文件或目录的属性进行操作,不可以操作文件的具体数据,即不能对文件进行读/写操作。 1.2 构造方法 (1) File(File parent, String child) 从父抽象路径名和子路径名字符串创建新的 File实例。 (2)Fil 人工智能 2025年10月03日 69 点赞 0 评论 16879 浏览
(第21讲)义务课程数学课程标准(2022年版)解读—王永春 前言:强调顶层设计,课程教材要发挥培根铸魂,启智增慧的教育方针,遵循教育教学规律,落实立德树人根本任务,发展素质教育,聚焦核心素养。 一、义务课程标准 2011年版 四基 四能 在课程内容中提出十大核心目标 2022年 两个层面 1基于义教培养目标,将党的教育方针具体细化为本课程应着力培养的核心素养,体现正确价值观、必备品格、关键能力 2核心素养目标 (1)会用数学的眼光观察现实世界 抽象(包括数 人工智能 2025年09月16日 105 点赞 0 评论 16900 浏览
ChatGPT 背后的数学 ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型,它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构,并在大量文本数据语料库上进行训练,以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂,涉及几种深度学习技术。 image.png 转换器架构 转换器架构是一种深度学习模型,由Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入。它是一种神经网络架构,使用自注意机制来 人工智能 2025年05月18日 165 点赞 0 评论 16911 浏览
数据中台分析—数据采集与清洗 上一篇《数据中台分析—什么是数据中台?》我们提到,什么是数据中台,数据中台的核心功能。那这一篇我们来研究一下,数据中台中最重要的一步,数据的采集和数据清洗: 数据采集与数据清洗 在做数据采集和数据清洗方式,需要考虑以下几点: 1、数据来源:确定需要采集的数据来源和数据类型,包括数据源的格式、协议、接口等。 2、数据采集方式:根据数据源的类型和数据采集的目的,选择合适的数据采集方式,例如 人工智能 2025年06月25日 113 点赞 0 评论 16912 浏览
心理学研究方法(22) 中原焦点团队坚持分享第1084天(20230123) 主因素分析使用最广泛,它可以运用每一变量与其它所有变量的平方和作为公共因素方差的估计值。人们主张以主因素分析确定基本因素数目,以最大似然因素分析求出因素荷重的准确值。 传统因素分析法采用重心法。 因素分析的基本步骤: 1、数据的采集,要求连续的,不间断的数据资料。从同一总体抽样,运用等距或等比量表测定,获得原始数据,应力求数据测量的高效度,防止 人工智能 2025年05月18日 178 点赞 0 评论 16922 浏览