程序员对机械键盘的需求不止于情怀，当然，对于算法工程师、逻辑复杂而代码量小的软件工程师来说，平时对键盘的操作并没有那么多，可能对机械键盘并不感兴趣。而我曾经是一个日常大量编码、运维的数据工程师，逻辑简单，键盘操作却很多，特别是对十几台服务器ssh不能用鼠标，更增加了键盘的用量。为了统一工作流程，我使用vim作为Windows、Linux的唯一编辑器，让c/c

IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6，数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查，网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告精准投放基于IP地理位置的在线广告投放，提高广

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。在复杂的微服务架

一、前言按照惯例，先扯淡，就因为这货，现在才有了各大公司招聘的全栈工程师，正是因为它，让以前只会写前端的人也能写起后端服务器代码来了。所以呢，你招一个会NodeJs的前端，它都能把后端干了，一个人干了两个人的事，你说哪个公司不想要。但是我还是要同情一下前端的兄弟们，真是苦了你们了，以前你们只是写页面就完了，现在还得写后台，再加上各种前端框架，什么

最近客户现在提出系统访问非常慢，需要优化提升访问速度，在排查了nginx、tomcat内存和服务器负载之后，判断是数据库查询速度慢，进一步排查发现是因为部分视图和表查询特别慢导致了整个系统的响应时间特别长。知道了问题之后，就需要对查询比较慢的接口进行优化，但哪些接口需要优化、哪些不需要呢？只能通过日志里的执行时间来判断，那么如何才能知道每一个接口的执行时间呢

昨天遇到一个头疼的事情，在阿里云买了一台服务器；然后环境各种都装了，因为本人是小白，所以一般都装MATE界面；一开始环境没配好，访问百度可以进去，进万网但是进不去，先也没急着搞这个事情，第一天晚上下班很晚了，就先装了可视化界面不管了。第二天早上，还是打不开，很头疼。虽然不影响我装环境之类的，但是本人有纠结症，就是喜欢研究无厘头的东西。先给阿里

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

计算正向智算跨越源自：经济日报记者：黄鑫算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。在6月29日举行的中国算力大会新闻发布会上，工业和信息化部副部长张云明透露，截至2021年底，我国在用数据中心机架总规模超过520万标准机架，在用数据中心服务器规模1900万台，算力规模排名全球第二。“这些数据表明，随着高质量算力

20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好