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本文是《CentOS7环境部署kubenetes1.12版本五部曲》系列的第四篇，前面的实站已经搭建了kubernetes1.12集群，操作都是在控制台用kubectl命令来完成的，今天咱们一起将WEB管理页面部署上去；前提本次实战需要科学上网，才能kubernetes相关的操作用于学习和实践；实战1.在master节点的

概述需要对某些service方法添加日志和监控报警.找了好长时间,添加过程如下:1.编写@LogAndWarn注解2.编写拦截器LogAndWarnInterceptor3.编写切入点配置LogAndWarnAdviser4.在对应Service类或方法加上@LogAndWarn注解

【编者按】本文作者为性能监控工具Plumbr创始人NikitaSalnikovtarnovski，主要介绍2016年度最广为使用的Java(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.oneapm.com%2FtagsJava.html)EE容器及其排名

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1\.预处理知识预处理作用如下：①包含另一个文件（通常是头文件），为了引入需要的代码。“”是引用非标准库文件，编译器将在用户工作目录寻找，找不到再去默认库寻找，用于用户自己定义的头文件；<表系统示库文件。②定义符号，起到开关作用，可以根据机器的情况、操作系统的情况及用户的需求来决定哪部分代码有效，例如，如果要在Win32的环

今天想聊一下分库分表，因为对于快速增长的业务来说，这个是无法回避的一环。之前我在做商城相关的SAAS系统，商品池是一个存储瓶颈，商品池数量会基于租户增长和运营变得指数级增长，短短几个月就能涨到几千万的数据，而运营半年后就可能过亿。而对于订单这种数据，也会跟着业务的成长，也会变得愈发巨大。

随着人工智能技术快速发展，对高质量数据集的需求缺口继续增大。加强优质数据供给，以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》中提出，“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集”。如何构建科学、高效、安全的行业高质量数据集，成为了当前亟待解决的重要课题。

对于漆包线、电线电缆行业而言，AI智能化MES不再只是一个管理软件，而是一个覆盖全流程、具备自主决策能力的工业智能系统。它将生产过程中的“人、机、料、法、环、测”数据全面融合、分析并赋能，最终帮助企业实现最高质量、最低成本、最快交付的卓越运营目标，在激烈的市场竞争中构建起坚实的数字化护城河。