迈过AI算力鸿沟，人工智能计算中心的产业价值凸显
“十四五”规划纲要将“加快数字化发展 建设数字中国”单独成篇，并首次提出数字经济核心产业增加值占GDP比重这一新经济指标，将数字经济提升到了国家战略高度，AI作为数字经济的重要驱动力之一，即将迎来重大发展机遇。
大话测试数据（二）：概念测试数据的获取
在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。获取概念数据和获取需求的过程是交织在一起的，事实上，它们其实是一个事儿，因为数据是需求中最重要的组成部分。
需求工程是个大话题，目前有很多种流派和实践方式来来搞定需求，但它们的思想都比较一致，那就是：不断的由粗到精的迭代（如下图）。关于需求这里不再展开，如果大家有兴趣的话，推荐两本我觉得还
3W字干货深入分析基于Micrometer和Prometheus实现度量和监控的方案（上）
最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus进行数据收集，Grafana进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为"埋点"。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter，导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
markdown 替代品 asciidoc 介绍
AsciiDoc，它的设计初衷就是为了解决写书规模的问题，并且是 O’Reilly 的在线出版平台 Atlas 的推荐语言。经过一番学习，我觉得 Asciidoc 确实很适合电子书制作。
AsciiDoc 相比 Markdown 支持更多的格式，包括而不限于：
• 文档属性，设置作者、版本信息等。
• 语法高亮。
• 表格。
• Include 功能，将大文档拆分几个文件。
• 自定义块语法，可扩展性。