前言SLO和SLA是大家常见的两个名词：服务等级目标和服务等级协议。云计算时代，各大云服务提供商都发布有自己服务的SLA条款，比如Amazon的EC2和S3服务都有相应的SLA条款。这些大公司的SLA看上去如此的高达上，一般是怎么定义出来的呢？本文就尝试从技术角度解剖一下SLA的制定过程。说SLA不能不提SLO，这个是众所周知的，但是还有一个概念知道的人

下面介绍的三大应用领域工业物联网(IIoT)集成了机器、云计算、分析和人，以提高工业过程的性能和生产率。借助IIoT，工业公司可以实现流程数字化，转变业务模式，提高性能和生产率，并减少浪费。这些从事制造、能源、农业、交通和公共事业的资产密集型公司都致力于物联网项目，这些项目可以连接数十亿台设备，并在各种使用案例中提供价值，包括预测质量和维护分析、资产状况监控

在实际项目中写单元测试的过程中我们会发现需要测试的类有很多依赖，这些依赖项又会有依赖，导致在单元测试代码里几乎无法完成构建，尤其是当依赖项尚未构建完成时会导致单元测试无法进行。为了解决这类问题我们引入了Mock的概念，简单的说就是模拟这些需要构建的类或者资源，提供给需要测试的对象使用。业内的Mock工具有很多，也已经很成熟了，这里我们将直接使用最流行的Moc

当我们来创建一个对象、字符串或数组时，我们需要从称为堆的中央池中为其分配内存来存储它。当它不再被使用时，我们又需要来释放这块内存便于重复使用。在以前这个过程通常需要我们通过适当的函数调用显式地分配和释放块内存来实现。但现在，运行时系统如Unity的mono引擎将自动地为我们管理内存。自动内存管理比显式分配/释放需要更少的编码工作，大大减少了内存泄漏的可能性（

当我们在使用Java进行网络编程时经常会遇到很多超时的概念，比如一个浏览器请求过程就可能会产生很多超时的地方，当我们在浏览器发起一个请求后，网络socket读写可能会超时，web服务器响应可能会超时，数据库查询可能会超时。而对于Java并发来说，与超时相关的内容主要是线程等待超时和获取锁超时，比如调用Object.wait(long)就会使线程进入等待状并在

我们在开发过程中曾经遇到过一个奇怪的问题：当软件加载了很多比较大规模的数据后，会偶尔出现OutOfMemoryException异常，但通过内存检查工具却发现还有很多可用内存。于是我们怀疑是可用内存总量充足，但却没有足够的连续内存了——也就是说存在很多未分配的内存空隙。但不是说.NET运行时的垃圾收集器会压缩使用中的内存，从而使已经释放的内存空隙连成一片吗？

在鸿蒙开发中，服务卡片虽然功能丰富，但也存在一些限制。例如，它不支持极速预览、断点调试和HotReload热重载等功能，同时也无法使用setTimeOut。此外，开发过程中还面临其他约束，如不支持导入动态共享包、使用native语言开发或加载nativeso。目前，服务卡片仅支持基于ArkUI的开发方式，且不支持跨平台开发，仅能使用声明式范式的部分组件、事件、动效、数据管理、状态管理和API能力。

作为一家数据智能企业，个推在服务垂直行业客户的过程中，会涉及到很多数据实时计算和分析的场景，比如在服务开发者时，需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计；在服务政府单位时，需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展，个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架，Flink不仅具有高吞

前几天在Python交流群有个同学分享了一份Python网络爬虫代码，用来获取某度关键词和链接的。其实这个需求之前我也写过代码，不过网页结构变化之后，之前的提取器已经失效了，所以代码就作废了。今天这里给再给大家分享一个使用python获取某度关键词的实践。由于某度也是设置反爬安全策略的，所有同一IP下程序运行次数多了也是会被封IP的，所有在访问过程中我们需要

​ 食品加工行业作为制造行业的一个巨头的脚步正在逐步迈向信息化。MES的出现恰恰迎合了这一需求，填补了食品加工行业在信息化道路上的空白，食品加工MES系统可以实现对生产加工过程的实时监测和控制，对生产计划、物料供应、成本控制进行调整和管控，保障了生产流程的顺畅和标准化，有效帮助企业提高生产效率、设备管理水平和数字化进度。