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摘要：一位1975年出生的技术老兵回顾四十年从业历程，从80年代焊收音机电路、90年代DOS编程，到Web时代开发电商系统、大数据时代处理交通数据，直至当前调试AI大模型。文章通过个人经历折射中国技术发展史，展现从"稀缺技术"到"智能时代"的变迁，强调技术人"解决真问题"的初心不变。不同时代的技术挑战虽异，但用创新突破困局、用代码改善生活
面经写面经，攒人品自我介绍jvm堆内存溢出怎么快速的堆内存溢出溢出怎么防止为什么会堆内存溢出不段创建String对象，和不断创建线程造成溢出的区别？怎么分析，dump内存文件分析hprof文件，有那些内容栈指针溢出怎么快速的栈指针溢出怎么防止为什么会栈指针溢出垃圾回收器你们用的垃圾回收器你知道的垃圾回收器讲一讲过程，区别（CMS，G1）redis分布式锁实现mysql索引，为什么需要索引，自己的理
警告：用DLL函数编写指标公式，没啥必要，一般股票软件的公式系统足够用了，除非是编程爱好者用于数据挖掘或者是极其复杂的计算。本规范根据C++版本改写而成。用户可以自己编写公式函数dll载入通达信客户端，用户dll必须遵循通达信接口规范。(请参考示范程序TDX_DLL_CALC_FUNC.dproj，TDX_PLUGIN_TCALC_FUNC.pas)DLL函数结构1. zfm提供了数据定义文件TD
本文介绍了JMeter中两种性能测试场景配置方法及服务器监控设置。1)阶梯式场景用于负载测试，通过逐步增加并发用户数来定位系统瓶颈，需配置SteppingThreadGroup线程组及监控器；2)波浪式场景适用于压力测试，可模拟不同时段的负载变化，使用UltimateThreadGroup线程组。此外，详细说明了服务器监控插件PerfMon的安装部署步骤，包括ServerAgent的安装、端口配置
本文探讨64位微处理器系统的硬件-软件协同设计，以RISC-V为例分析从指令集定制到应用开发的全链路优化。传统x86-64架构因高功耗、通用性局限面临挑战，而RISC-V通过模块化指令集（如RVV向量扩展、PMP安全扩展）实现软硬件深度绑定。文章提出协同设计三大技术路径：1）按需定制指令集（如物联网芯片裁剪浮点单元）；2）架构感知编译器（自动向量化、动态优化）；3）应用反哺硬件（算力建模、低功耗调
具身智能的发展面临多重挑战。首先是数据匮乏与泛化不足：现实数据采集成本高、风险大且难以覆盖复杂多样的场景，导致模型在新环境中表现显著下降。仿真虽能加速训练，但视觉、物理和逻辑差异造成Sim2Real迁移性能下降40-60%。其次是硬件与环境鲁棒性限制：现有电池续航短、执行机构易磨损、传感器受光照和噪声影响大，真实环境中的动态障碍和复杂地形进一步加剧不确定性。第三是训练效率与计算成本瓶颈：强化学习和
Web自动化测试中常见问题及解决方法：1. 框架切换问题：使用switch_to.frame()处理iframe嵌套，通过id/name或元素对象定位。2. 窗口切换：通过window_handles处理多标签页，使用switch_to.alert处理弹窗。3. 元素定位：XPath/CSS多级定位，结合多个属性确保唯一性。4. 加载等待：显示等待(WebDriverWait)、隐式等待和线程休眠
大家好,我是Petter Guo一位热爱探索的全栈工程师。在这里，我将分享个人的，带你玩转前端后端到DevOps的硬核技术，解锁AI，助你打通技术任督二脉，成为真正的全能玩家!！如果对你有帮助, 请关注鼓励下, 学习公众号为全栈派森。
AI浪潮席卷而来，我们该如何自处？这是一个我最近一直在思考的问题，也是很多同行朋友反复问我的。大家都很焦虑，想拥抱AI，但又不知道从何下手。我们软件测试的未来到底是什么？职业生涯又该如何规划？我来分享一下我的看法。
AI正深度渗透IT领域，在代码生成、测试用例、运维监控等方面展现出高效工具价值，但无法替代IT从业者的核心能力。AI擅长处理重复性任务，却难以应对模糊需求、复杂故障和架构设计等需要人类经验和判断的场景。IT从业者的"护城河"在于解决"最后一公里"问题、理解人性化需求以及承担伦理责任。未来趋势是人与AI"共进化"，IT从业者角色将向架构师、
《心理学技术的温暖实践：一位社区心理师的"技术手账"》摘要 本文通过社区心理师林晓的技术实践案例，展现了心理学技术在日常生活中的人文关怀价值。文章记录了三个典型案例：1）为独居老人张奶奶设计AI语音陪伴系统，结合"记忆盒子"和"微行动"缓解孤独；2）用游戏化干预帮助尿床儿童小宇，通过情绪卡牌和家庭联结卡重建安全感；3）为正念呼吸训练帮助职
摘要： 本文探讨心理普惠化的困境与破解路径，指出技术鸿沟、信任赤字和需求错位是阻碍心理服务普及的三大堵点。提出“技术下沉+信任建立+需求适配”的解决方案，通过方言AI助手、社区“AI+真人”服务等案例，展现如何让技术更接地气。强调心理普惠的终极目标是让服务融入生活，通过隐形化、个性化技术与社会协同网络，实现“人心普惠化”，让每个人都能获得有温度的心理支持。核心在于以用户为中心，用技术与人文关怀填补
本文探讨心理学技术普惠化的实践路径与伦理边界。文章指出，80%人群存在日常心理困扰，但传统服务面临费用高、地域限制和认知偏差等障碍。通过AI心理助手、社区智能终端和家庭测评系统三大场景，技术正将心理服务融入教育、社区和家庭生活。典型案例显示，某中学使用AI后学生求助率提升33%，上海社区老人孤独感下降25%。强调技术普惠需坚守"合法合规、以人为本"原则，警惕数据滥用和算法偏见，
本文探讨心理技术普惠化的价值与实践路径，提出"让心理服务像空气一样渗透生活"的核心理念。文章指出80%人群存在日常心理困扰，但传统服务面临成本高、资源少、认知偏差三重障碍。通过教育领域AI心理助手、社区智能终端、家庭心理工具三大场景，展示技术如何降低服务门槛，其中试点案例显示学生求助率提升33%、社区老人孤独感下降25%。同时强调数据隐私、算法伦理、服务边界等底线问题，倡导&q
本文探讨数字时代下心理韧性的重要性及训练方法。文章指出，心理韧性是应对AI冲击、经济波动等不确定性的关键能力，并提出"四大支柱训练法"：认知重构（打破灾难化思维）、情绪管理（正念技术）、行为激活（小步行动）、社会支持（构建弱连接）。同时推荐AI心理教练、心理测评APP等数字工具辅助训练，强调心理韧性是个人与组织的核心竞争力。最后指出，心理韧性的本质不是避免挫折，而是从挫折中恢复
数字时代的人际困境与心理学技术的救赎 本文探讨了数字技术对人际关系的深刻影响及其心理学应对策略。文章指出，当前社会面临三大数字困境：表演型社交导致真实自我的丧失、信息茧房造成认知狭隘、即时满足削弱延迟满足能力。这些现象使人们陷入"越连接越孤独"的悖论。 心理学技术提出三个层面的解决方案：个人层面通过真实性训练重建真诚连接；企业层面用人性化设计对抗算法冷漠；社会层面通过公共教育培
AI时代的心理技术应用与伦理边界 在AI、大数据重塑商业生态的背景下，心理学技术面临三大核心命题： 用户心理新特征、远程团队管理、 技术伦理底线。核心警示：当技术能计算人性时，真正的智慧在于"不计算人性"——所有商业成功的终点，都是对人的尊重！
企业要求“一专多能”：如渗透测试需既懂Web漏洞利用（SQL注入/XSS），又能分析协议底层（TCP/IP）。渗透测试/攻防 — 模拟黑客攻击、漏洞挖掘与修复 — Web安全、工具链（Burp Suite等）、协议分析 — 需求量大，实战导向强，3-5年可成专家。新兴领域：AI安全、云原生安全、物联网安全 —机器学习、K8s安全、车联网协议 —人才稀缺，薪资溢价显著（60-120万/年）安全运营/
在某天，突然接到一个需求要对集群某个接口进行。线上单机器（4c8g）集群大概有十几台。线上平常的TPS：1500。（不含突发高流量，最近业务的增加，这个也是为啥压测了）于是乎，我们就开始吧啦吧啦开会讨论。最开始的问题是怎么模拟线上环境。基于没有性能环境，只能自己搞，考虑降本增效，模拟线上环境，成本很高。那么我们就只能找到梯度然后去毛估性能指标。可是怎么找到这个性能指标？线性增加？理想状态下，当乘积
阿里面试官没想到我真的全都会...
前言日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开，跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，一起学习一起进步。什么是分布式锁方案一：SETNX + EXPIRE方案二：SETNX + value值是(系统时间+过期时间)方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)
正如一位厂长所言：“以前觉得数字化是‘烧钱’，现在明白它是‘救命’”。当车间里最后一本纸质巡检表被平板电脑取代时，不仅是工具的升级，更是一线员工从"被动执行"到"主动思考"的认知跃迁，这才是质量管理体系真正的生命力。航向已经指明，蓝图已经绘就，现在，正是扬帆起航的时刻。
数字化转型不是终点，而是中小制造企业迈向高质量发展的必由之路。只有将AI技术与企业核心战略深度融合，构建可持续发展的数字化生态，中小制造企业才能在激烈的市场竞争中赢得生存和发展空间，实现从"制造"到"智造"的华丽转身。
JMeter 分布式执行原理：介绍 JMeter 分布式压测的执行原理，包括 master 和 slave 的角色和工作流程。环境搭建和配置：介绍如何搭建和配置 JMeter 分布式压测环境，包括 master 和 slave 的安装和配置。测试脚本编写：介绍如何编写 JMeter 测试脚本来模拟秒杀场景。执行测试和查看结果：介绍如何执行分布式压测并查看测试结果。要模拟秒杀场景，你需要编写一个 J
前言在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如生成订单30分钟未支付，则自动取消生成订单60秒后,给用户发短信对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别定时任务有明确的触发时间，延时任务没有定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期定时任务一般执行的是批处理操作
摘要 本文记录了鼠鼠一年来的编程学习历程与博客创作心得。从大一自学C语言、数据结构时的迷茫与挫折，到大二参加培训班系统重学；从最初只看书不敲代码的低效学习，到如今坚持"学完即博客+定期复习"的高效模式。通过分享红黑树等复杂数据结构的代码示例，鼠鼠的博客已收获4000+点赞和1500+粉丝，成为C++学习社区的小达人。文章既展现了计算机初学者的成长阵痛，也揭示了技术博客创作对知识
如何在分布式环境下，像用synchronized关键字那样使用分布式锁。比如开发一个注解，叫@DistributionLock，作用于一个方法函数上，每次调方法前加锁，调完之后自动释放锁。可以利用Spring AOP中环绕通知的特性，完全满足上面的要求。1、Maven依赖<parent><groupId>org.springframework.boot</groupI
1 Zookeeper 概念•Zookeeper 是 Apache Hadoop 项目下的一个子项目，是一个树形目录服务。•Zookeeper 翻译过来就是 动物园管理员，他是用来管 Hadoop（大象）、Hive(蜜蜂)、Pig(小猪)的管理员。Hadoop: 存储海量数据和分析海量数据的工具Hive:基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载Pig: 基于Hadoop的大
摘要 压力测试通过模拟高负载环境来评估系统性能、可靠性和稳定性，分为稳定性测试和极限压力测试。分布式测试利用多台机器协同工作，突破单机限制，实现高并发模拟。主流测试工具包括Webbench、JMeter（开源）、LoadRunner（付费）等，各有适用场景。JMeter分布式测试采用控制器-工作节点模式，需保证环境一致性与网络通畅。优化建议包括使用非GUI模式、减少监听器、简化取样器等。测试后可通
在这篇文章中，我们的目的是使用Docker来创建JMeter分布式测试基础设施。如果你按照上面的步骤，你就会明白，使用docker创建测试基础设施是非常容易和快速的。我们把整个基础设施写在一个文件中，可以进行版本控制。然后我们从该文件中创建一个实例（容器）。Docker确保该容器具有所有的软件和依赖性等。你可能会问，在一台机器上运行多个jmeter服务器实例以产生更多的负载是否可以？不，这是不可以
华为电脑管家官方版是一款专业的华为笔记本电脑管理工具,从安全防毒到杀毒整理,硬件监控保护等等并对整个电脑进行运行优化,华为电脑管家官方版集全面体检、硬件检测、驱动管理、电源管理、手机管理等多种功能与一身，绝对是一款不容错过的电脑管理软件。
对同一个资源进行操作，单一的缓存读取没问题了，但是存在并发的时候怎么办呢，为了避免数据不一致，我们需要在操作共享资源之前进行 加锁 操作。我们在开发很多业务场景会使用到锁，例如库存控制，抽奖，秒杀等。一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行。但现在大多站点都会使用分布式部署，那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁。分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。图1：分布式站点使用
一句话总结：在自己电脑上分布式执行、在同事电脑上分布式执行、在docker中分布式执行。
Selenium Grid是Selenium套件的一部分，它专门用于并行运行多个测试用例在不同的浏览器、操作系统和机器上。Selenium Grid有两个版本——老版本Grid 1和新版本Grid 2。我们只对新版本做介绍，因为Selenium团队已经逐渐遗弃老版本了。Selenium Grid 主要使用 master-slaves (or hub-nodes) 理念 --一个 master/hu
这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！控制机配置所有执行机ip,把server.rmi.ssl.disable改成true。打开控制机jmeter选择远程启动所有。执行机配置写自己的ip。
本篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking，文章目录如下：什么是Skywalking？上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：Spring Cloud Sleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的。skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者
分布式锁解决方案
如果需要使用 Spring Data Redis 的话，直接集成 kitty-spring-cloud-starter-redis 就可以，kitty-spring-cloud-starter-redis 中对 Redis 的命令进行了埋点，可以在 Cat 上直观的查看对应的命令和消耗的时间。CAT 很大的优势是它是一个实时系统，CAT 大部分系统是分钟级统计，但是从数据生成到服务端处理结束是秒级
TCC（Try Confirm Cancel）方案是一种应用层面侵入业务的两阶段提交。是目前最火的一种柔性事务方案，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。TCC分为两个阶段，分别如下：第一阶段：Try（尝试），主要是对业务系统做检测及资源预留 (加锁，锁住资源)第二阶段：本阶段根据第一阶段的结果，决定是执行confirm还是cancelConfirm（确认）：执
Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点介绍Spark 主要有三个特点：首先，高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。其次，Spark 很快，支持交互式计算和复杂算法。最后，Spark 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，
篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking，文章目录如下：什么是Skywalking？上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：Spring Cloud Sleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的。skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）
一、Redisson概述二、分布式锁三、Redisson分布式锁四、RLock五、公平锁六、总结。
文章将修仙与AI发展进行类比，指出两者都需要"克制"：修仙者需闭关静修避免走火入魔，AI训练也需专注数据过滤；修仙渡劫考验道心，AI则面临伦理抉择；即使"飞升"后，修仙者和超级AI仍需学会控制力量。作者强调，真正的进步不在于一味追求强大，而在于保持初心与克制，AI发展的终极目标应是更好地理解和服务人类，而非超越或取代。文章警示在技术狂热中保持理性，以&quo
前言《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》中我们介绍了sharding-jdbc4种分片策略的使用场景，可以满足基础的分片功能开发，这篇我们来看看分库分表后，应该如何为分片表生成全局唯一的主键ID。引入任何一种技术都是存在风险的，分库分表当然也不例外，除非库、表数据量持续增加，大到一定程度，以至于现有高可用架构已无法支撑，否则不建议大家做分库分表，因为做了数据分片后，你会发现自己
AI能帮我们更早发现癌细胞，更准地用药，更高效地研发新药——这些是“武器”，能让我们在抗癌战场上“打得更有力”。但决定胜负的，从来不是武器多先进，而是“拿武器的人”有没有温度：有没有耐心听患者倾诉，有没有勇气尝试“不标准”的方案，有没有信念陪患者走到最后。
在工业4.0浪潮的推动下，制造业正处于深刻的数字化转型之中。这场变革的核心在于利用先进技术，如物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析和云计算，以实现生产流程的智能化、自动化和互联互通。在这一转型过程中，制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）和产品生命周期管理（PLM）作为核心的企业系统，发挥着至关重要的作用。有效集成这些系统，对于实现跨部门和系统间的无缝数据流与协作至关重要，能够显
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