【5月更文挑战第14天】FastAPI是一个现代化的、基于类型的web框架，用于构建API。它支持自动补全和类型检查，提供数据校验并能自动生成清晰的错误消息。 它基于OpenAPI标准，能自动生成交互式Swagger UI和ReDoc文档。 FastAPI内置安全性特性，支持身份验证，如HTTP基本认证和OAuth2。依赖注入系统使得复杂逻辑易于管理，同时兼容Starlette，具备高性能、WebSocket和GraphQL支持。

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

Java中的泛型是伪泛型，编译时泛型信息会被擦除，例如ListString和ListInteger在JVM中都变为List。泛型擦除后，类型检查主要在编译时完成，针对的是引用而非实际对象。例如，ArrayListString的原始类型是ArrayList，但编译时会对引用调用的方法进行类型检查。类型转换由编译器自动处理，如PairDate的value在访问时会自动转换为`Date`。泛型不能用于基本类型，如ArrayListdouble应写作ArrayListDouble。静态方法和静态类不能使用泛型类的类型参数，但可以定义泛型静态方法。

该内容是关于Java ArrayList的添加元素和扩容机制的代码分析。首先，`add()`方法调用`ensureCapacityInternal(size + 1)`以确保容量足够。接着，`ensureCapacityInternal()`方法计算最小容量，首次添加时使容量至少为10。然后，`ensureExplicitCapacity()`判断是否需要扩容，只有当所需容量大于当前容量时才会调用`grow()`方法。`grow()`方法按旧容量的1.5倍进行扩容。整个过程保证了ArrayList在添加元素时能适应容量需求。

阿里云宣布多款可观测产品全面升级，其中，应用实时监控服务 ARMS 在业内率先推进了与 OpenTelemetry 开源生态的全面融合，极大丰富了可观测的数据类型及规模，大幅增强了 ARMS 核心能力。本次阿里云 ARMS 产品全面升级的背景是什么？为什么会产生围绕 OpenTelemetry 进行产品演进的核心策略？在云原生、大模型等新型应用架构类型层出不穷的今天，又将如何为企业解决新的挑战？阿里云云原生应用平台产品负责人李国强接受采访解答了这些疑问，点击本文走进全新升级的阿里云可观测产品。

【5月更文挑战第13天】`defer`是Go语言中用于延迟执行函数的关键字，尤其适用于资源管理，如文件关闭和锁的释放。它在函数返回前按照LIFO顺序执行，确保资源在任何返回路径下都能正确释放。`defer`可以拦截`panic`并在函数返回前执行，但无法阻止某些致命的`panic`。此外，`defer`可用于修改返回值、输出调试信息和还原变量值。尽管在某些场景下可能影响性能，但Go的优化使得其在多数情况下性能表现良好，特别是在资源清理方面。在Go 1.20及以后的版本，`defer`的性能已显著提升，尤其是在高计算量的场景下。

在这个文档中，作者讨论了如何继续进行编程学习，特别是关于GitHub的使用。首先，回顾了从编写简单代码到管理大量代码的过程。然后，提到了通过“保存运行一条龙”操作来处理代码，以及GitHub作为全球最大的开源软件平台的重要性。在GitHub上，用户可以找到各种软件项目，包括Linux、Python和Blender等。 作者解释了GitHub的基本操作，如点赞（star）、 fork（复制项目）和watch（关注项目更新）。还介绍了如何下载项目到本地，通过`git clone`命令复制仓库的URL并将其粘贴到终端进行下载。如果遇到问题，可以尝试更换HTTP链接或等待一段时间重试。

以上就是Java中封装和this关键字的基本概念和用法。理解和掌握这些概念对于编写高质量的Java代码至关重要。

通过本实践课程，你将在通义灵码智能编码助手的能力下，智能开发一个web服务程序显示Hello World。本实践旨在了解编码助手帮你快速开发0到1的可运行程序，感受AI帮你提效的体验，感受通义灵码文生代码、代码解释、智能问答等功能。

超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。

5 月 22 日 10:00，阿里云飞天发布时刻，阿里云应用实时监控服务 ARMS 宣布全面升级。这次发布不仅标志着阿里云技术实力的演进，更是对企业需求深刻洞察后的创新实践。

该文介绍了几种主流消息中间件，包括ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。ActiveMQ和RabbitMQ是较老牌的选择，前者在中小企业中常见，后者因强大的并发能力和活跃社区而流行。RocketMQ是阿里巴巴的开源产品，适用于大规模分布式系统，尤其在数据可靠性方面进行了优化。Kafka最初设计用于大数据日志处理，强调高吞吐量。在选择MQ时，考虑因素包括性能、功能、开发语言、社区支持、学习难度、稳定性和集群功能。小型公司推荐使用RabbitMQ，而大型公司则可在RocketMQ和Kafka之间根据具体需求抉择。

【5月更文挑战第22天】阿里云借助云原生技术赋能物联网，实现云边端一体化，提升系统弹性与敏捷性。通过容器化部署，保证高可用性与可靠性。在智能交通等领域，阿里云提供高效解决方案，实现实时数据分析与决策。代码示例展示如何使用阿里云服务处理物联网数据。同时，阿里云重视数据安全，采用加密和访问控制保障数据隐私。丰富的工具和服务支持开发者构建物联网应用，推动技术广泛应用与发展。

【5月更文挑战第22天】随着云原生技术推动企业数字化转型，安全挑战日益凸显：容器安全、微服务安全和数据安全成为关注点。阿里云通过容器安全沙箱、镜像安全扫描服务保障容器安全；使用API网关和RAM强化微服务安全；借助TDE和SSE保护数据安全。通过这些实践，用户可在享受云原生优势的同时确保业务安全。

【5月更文挑战第22天】本文介绍了阿里云云原生平台的监控与调优策略。阿里云提供如CloudMonitor、ARMS和ACK监控等工具，用于基础和应用监控，以及容器监控。调优策略包括资源、代码和架构优化，例如根据监控数据调整资源配置，优化代码性能，和利用微服务、容器化和无服务器化改进架构。示例代码展示了如何进行监控和调优操作，强调实时监控与针对性调优对提升云原生应用性能的重要性。

本文介绍了数据分布的概念，它是统计学和数据科学的基础，描述了数据可能出现的频率。NumPy的`random`模块支持生成不同分布的随机数，如`choice`用于离散分布，`randn`和`rand`等用于连续分布。此外，还介绍了数组的随机洗牌和排列。通过Seaborn库，可以创建统计图表，如`distplot()`函数用于绘制数据分布图，包括正态分布和自定义分布。最后，文章提供了相关练习及解决方案。

2024 开源之夏，阿里云云原生应用平台团队开放了包括 Apache Dubbo/Apache RocketMQ/Apache Seata/Higress/iLogtail /Nacos/Sentinel/Spring Could Alibaba / Serverless Devs 在内，涉及微服务、消息、可观测、Serverless 4 大技术领域的 9 个开源项目。

飞天技术沙龙 AI 原生应用架构专场·北京站报名中。

口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构，面向口腔诊所提供正畸算法，但早期的算法部署遇到较多问题，因此在对比了阿里云的多个云产品之后，最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算，领健技术团队达到了很好的降本效果，相比早前的按月持有 GPU 资源，函数计算的费用降低了 90% 左右，并大大提升了使用体验，实现了前所未有的敏捷性和效率。

blade create servlet故障注入后不生效

【5月更文挑战第21天】阿里云Function Compute是事件驱动的无服务器计算服务，让用户无需关注基础设施，专注业务逻辑。本文详述了在FC上部署应用的步骤，包括创建函数、编写代码和部署，并介绍了运维功能：监控告警、日志管理、版本管理和授权管理，提供高效低成本的计算服务。

【5月更文挑战第21天】构建云原生应用是企业数字化转型的关键，本文提供了一份基于Spring Boot和阿里云的全栈指南。涵盖从阿里云账号注册、ECS与Docker搭建，到Spring Boot项目创建、业务代码编写和部署。此外，还介绍了如何集成阿里云OSS存储、RDS数据库服务以及ACK容器服务，助力打造高效、可扩展和易管理的云原生应用。

【5月更文挑战第21天】阿里云数据库服务在云原生时代展现优势，应对分布式数据管理挑战。PolarDB等服务保证高可用和弹性，通过多副本机制和分布式事务确保数据一致性和可靠性。示例代码展示了在阿里云数据库上进行分布式事务操作。此外，丰富的监控工具协助用户管理数据库性能，支持企业的数字化转型和业务增长。

RocketMQ实战教程介绍了MQ的基本概念和应用场景。MQ（消息队列）是生产者和消费者模型，用于异步传输数据，实现系统解耦。消息中间件在生产者发送消息和消费者接收消息之间起到邮箱作用，简化通信。主要应用场景包括：1）应用解耦，如订单系统与库存系统的非直接交互；2）异步处理，如用户注册后的邮件和短信发送延迟处理，提高响应速度；3）流量削峰，如秒杀活动限制并发流量，防止系统崩溃。

本文介绍了NumPy中的数组排序和过滤功能。`np.sort()`函数用于对数组进行升序排序，对二维数组则按行排序。示例展示了如何对一维和二维数组排序。此外，还讲解了使用布尔索引来过滤数组，以及直接在条件中操作数组以创建过滤后的数组。最后，介绍了NumPy的随机数生成，包括整数、浮点数及特定分布的随机数。练习题涵盖排序、过滤和生成随机数，提供了相应解决方案。

在蓝绿部署中，确保数据一致性是一个关键问题。以下是一些建议来确保数据一致性： 1. 数据库复制：在蓝绿部署的两个环境中，确保数据库是同步的。这可以通过设置数据库复制或使用数据库集群来实现。这样，在部署过程中，两个环境的数据将保持一致。 2. 数据同步工具：使用数据同步工具（如Apache Kafka、RabbitMQ等）在蓝绿部署的两个环境之间实时同步数据。这样可以确保在部署过程中，两个环境的数据保持一致。 3. 分布式事务：在分布式系统中，使用分布式事务来确保数据一致性。例如，可以使用两阶段提交（2PC）协议或者三阶段提交（3PC）协议来实现分布式事务。 4. 服务幂等性：确保服务具

【5月更文挑战第20天】本文介绍了在阿里云云原生平台实现微服务架构的步骤，包括基于Spring Cloud的Docker化部署、使用ACK部署微服务，以及优化策略：服务发现与负载均衡（借助Istio）和监控日志管理。通过这种方式，企业能提升应用的可扩展性、可维护性和敏捷性。

【5月更文挑战第20天】阿里云ACK是高性能的Kubernetes服务，基于开源Kubernetes并融合VPC、SLB等云资源。它提供强大的集群管理、无缝兼容Kubernetes API、弹性伸缩、安全隔离及监控日志功能。用户可通过控制台或kubectl轻松创建和部署应用，如Nginx。此外，ACK支持自动扩缩容、服务发现、负载均衡和持久化存储。多重安全保障和集成监控使其成为企业云原生环境的理想选择。

【5月更文挑战第20天】本文介绍了如何在阿里云上实现从容器化到Serverless的平滑过渡。首先，通过阿里云容器服务（ACK）创建和管理容器集群，部署应用。接着，利用函数计算（FC）构建Serverless架构，编写和部署函数代码。最后，借助函数工作流（Fn）进行任务编排，实现容器化应用与Serverless应用的统一管理，从而提升应用弹性和可扩展性，降低运维成本，支持企业高效数字化转型。

在XML Schema（XSD）中，复杂元素包含其他元素和/或属性，分为4类：空元素、仅含元素、仅含文本和既含元素也含文本。定义复杂元素可通过直接声明或引用预定义的复杂类型。复杂空元素仅含属性，而仅含元素的类型则只包含其他子元素。XSD提供了`<xs:sequence>`、`<xs:all>`、`<xs:choice>`等指示器来规定元素顺序和出现次数，以及`<xs:attributeGroup>`和`<xs:group>`来组织元素和属性。

Qt5项目开发中，打包生成单个EXE程序

【5月更文挑战第2天】在feign调用中可能会遇到如下问题： * 同步调用中，token丢失，这种可以通过创建一个拦截器，将token做透传来解决 * 异步调用中，token丢失，这种就无法直接透传了，因为子线程并没有**token**，这种需要先将token从父线程传递到子线程，再进行透传

阿里云Ddos高防配置事故分享

portainer使用二进制文件安装

更改docker容器中的时间而不影响宿主机

docker 存储挂载比较

CentOS7修改Docker容器和镜像默认存储位置

docker 全局日志控制

zabbix监控中使用count函数，可以设置连续几次都异常才发出告警，确认多次以减少了很多误告警，提高了运维效率，这样一来，只要发出告警基本上就已经确定发生故障了。

docker容器启动报错解决

执行docker info出现警告解决

Cannot assign requested address解决办法

在这个教程中，作者分享了如何在 Vim 编辑器中快速创建和操作大量代码行。首先，通过 `yy` 复制一行，然后使用 `p` 粘贴来增加代码行数。通过反复粘贴，可以迅速生成多行代码。为了加快操作，可以用 `9999p` 来一次性粘贴9999行。接着，介绍了撤销（`u`）和重做（`ctrl+r`）的操作，以及删除整篇文档的快捷方式。最后，作者提到虽然可以生成一万行代码，但并不建议这样做，因为可能会导致程序崩溃，并提醒大家适度编程。

NumPy 的 `np.array_split()` 函数用于分割数组。基本语法是 `np.array_split(array, indices_or_sections, axis=None)`，它接受一个 NumPy 数组和分割参数，按指定轴进行分割。示例：将 `[1, 2, 3, 4, 5, 6]` 分割成 3 个子数组，结果是 `[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]`。注意，超出数组范围的分割位置会导致异常，且元素数量可能根据需要调整。`np.array_split()` 返回子数组的列表。可以按列分割、使用掩码或不均匀分割。练习：将 `arr = [1, 2, 3, 4,

Apache Seata (incubating) 邀请学生参加 2024 年开源之夏活动，报名时间为 4 月 30 日至 6 月 3 日。该项目旨在培养分布式事务领域的开发者，参与者将远程协作并有机会获得奖金。