前言Android进程和Service的保活，是困扰Android开发人员的一大顽疾。因涉及到省电和内存管理策略，各厂商基于自家的理解，在自已ROOM发布于都对标准Android发行版作为或多或少的改动，使得应用层程序在处理进程和Service保活问题上变的异常复杂，且很难兼容，因为说不定哪款手机或者哪个版本的省电策略发生改变，那么

9月11日，第六届CSS互联网安全领袖峰会产业专场正式在线上举行。本届CSS与腾讯全球数字生态大会合二为一，聚焦数字经济下的安全态势、云时代的安全新思维、生态协同技术演进与应用实践等重要命题。在大会上，腾讯安全正式对外发布腾讯云原生安全防护体系，围绕安全治理、数据安全、应用安全、计算安全和网络安全等层面，搭建完整的云上安全防护架构，助力客户应对数字时代的

根据阿里交易型业务的特点，以及在双十一这样业内罕有的需求推动下，我们在官方的MySQL基础上增加了非常多实用的功能、性能补丁。而在使用MySQL的过程中，数据一致性是绕不开的话题之一。本文主要从阿里巴巴“去IOE”的后时代讲起，向大家简单介绍下我们过去几年在MySQL数据一致性上的努力和实践,以及目前的解决方案。一.MySQL单机的数据一致性

简介：35岁左右对工程师而言是个不同寻常的年龄段。技术人有可能面临人生中的转型：从纯技术岗转向管理岗。也将面临诸多新的挑战，关于组建团队、领导以及KPI设置等。本文将讲述阿里资深技术leader张荣从去年1月底接手CRO线NLP算法团队以来，在团队组建、能力建设、以及管理上的一些思考。这些思考从实践中来，总结出一套方法论，希望能给予转型中的技术

高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声，也成为正态噪声，是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置，高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函

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1背景起初，在网盘快速发展期，为了快速上线，采用了服务单体化主干开发模式进行研发，随着用户规模爆发式的增长以及产品形态的丰富，单体化的不足就体现出来了，于是架构上采用了微服务架构，开始对业务逻辑进行拆分部署。服务拆分之后，也引入了新的问题，具体如下：\\请求路由：\\服务部署从物理机向虚拟化方式迁移中，有大量的切流量操作

时间序列异常检测识别故障对系统的正常运行颇为重要，准确率高的异常检测对系统的稳定性具有重要意义。时间序列的异常检测已经研究了几十年，业界提出了各种有效检测方法。我们提出了一种基于深度学习的时间序列异常检测模型。

京喜APP最早在2019年引入了Swift，使用Swift完成了第一个订单模块的开发。之后一年多我们持续在团队/公司内部推广和普及Swift，目前Swift已经支撑了70%以上的业务。通过使用Swift提高了团队内同学的开发效率，同时也带来了质量的提升，目前来自Swift的Crash的占比不到1%。在这过程中不断的学习/实践，团队内的CodeReview，也对如何使用Swift来提高代码质量有更深的理解。

近日，云计算标准和开源推进委员会（TC608）年度工作总结会暨算力服务工作组成果发布会在北京召开。会上，天翼云斩获2023年算力服务领航者计划优秀案例等多项大奖，天翼云算力分发网络平台“息壤”通过了可信算力调度服务能力认证。凭借领先的产品技术和丰富的落地实践，天翼云深度赋能千行百业高质量发展，获得业界权威认可。