Kubernetes开发了一个Elasticsearch附加组件来实现集群的日志管理。这是一个Elasticsearch、Fluentd和Kibana的组合。Elasticsearch是一个搜索引擎，负责存储日志并提供查询接口；Fluentd负责从Kubernetes搜集日志并发送给Elasticsearch；Kibana提供了一个

为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up113c52d3c867e9a47fca9f9a

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一、介绍PrometheusPrometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fsoundcloud.com%2F)公司开发的。Prometheus的主要特点是：

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up6ed9f523a3c72f711348c64690831374384.JPEG)2020年10月2日AB

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之前分析了基本数据类型的优化，现在开始涉及全局和局部变量的优化，话说这个东西我从没想过还能这样优化的喂！全局变量/Globalvariables全局变量不会被分配在寄存器上，修改全局变量需要通过指针或者调用函数的方式间接进行。所以编译器不会将全局变量存储在寄存器中，那样会带来额外的、不必要的负担和存储空间。所以在比较关键的循环中，我们要

在商业智能解决方案中，数据的展现及业务规律的呈现是商业智能中极其重要的组成部分。长久以来，由于数据源复杂多样性，以及中国传统文化的对于数据表格的工整、对称等等的影响下，报表工具一直担当着商业智能的数据展现中主角的位置；最近随着显示屏技术的发展、大屏价格的下

前端构建的提速是一项比较复杂且细节的工程,目前产品上在持续跟踪构建慢的应用,努力优化编译速度,但前端本身拥有一个比较自由的技术环境,没有统一的构建工具与流程,另外语言本身的执行效率、单线程的构建也不好让编译机发挥其最大能力,所以目前全局的通用优化手段还是会比较局限,还是依赖项目自身的优化.希望大家一起努力共建美好的明天.

技术债务如果得到有效管理，可以成为短期内优化交付速度和创新的工具。