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智能监控通常包括了俩个方面： 检测+告警。目前的智能监控一般在检测层都实现了智能化（统计分析算法、机器学习算法等方案），例如3-sigma，EWMA，决策树，xgboost，DNN等。 但目前告警则更多的聚焦在告警合并（或者叫告警收敛）上，?而对于告警分级，目前常用的方案仍然是运维人员预先设定分级的方案。
在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应，就是指在节假日期间，甚至前后一俩天，它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。 尽管曲线有着明显区别的走势，但是业务往往是正常的。
这篇文章中函数调用（Function Calls）中的函数指的是 Go 中的任意可执行代码块。在 《Go 1.1 Function Calls》中提到了，在 Go 中有这四类函数：
DHT11是一款有已校准数字信号输出的温湿度传感器。 其精度湿度±5%RH， 温度±2℃，量程湿度20-90%RH， 温度0~ 50℃。精度不高，但价格低廉。 DHT11使用单总线通信。供电电压3.3~5V。
因为没有 泛型 支持，所以才会出现多种类型的原子类支持。以下采用 float64 作为例子：
经过多年的积累，电脑里保存了很多电子书，保存在硬盘上非常不利于管理和查找。那么说到电子书管理工具，个人认为最好用的非calibre莫属。之前在电脑上已经安装了calibre客户端，但是换一台电脑使用还需要再次安装calibre，而且多设备之间书籍的同步也比较麻烦。因此为了提升阅读体验，准备搭建个人在线图书馆，把自己曾经下载的电子书进行集中管理。经过搜索，发现有calibre-web这样一个工具，可以提供calibre的在线服务，这真是再合适不过了。
上文提到 将K8S日志采集到日志服务，这次介绍将采集的日志投递到自建 Kafka 中，用于 Spark 计算。
使用k8s的过程中我们会经常访问集群的api接口，但是通常k8s的apiserver都是用https认证，当我们想直接访问api接口的时候都是需要进行认证的，这个在tke集群中同样也是如此，那么当我们需要在代码或者用curl请求去访问tke集群的api接口该怎么办呢？下面我们讲讲通过客户端证书或者集群token来访问tke集群的api接口。
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在集群中以 Daemonset 的方式运行 NodeLocal DNS Cache 组件，能够大幅提升集群内 DNS 解析性能，以及有效避免conntrack 冲突引发的 DNS 五秒延迟。
CLS 对接 Grafana的博文。个人就也想尝试一下。当然了我的grafana是 Prometheus-oprator方式搭建在kubernetes集群中的。详见：/developer/article/1807805。
我们大部分人的编程习惯都是线性编程,所谓线性编程就是一个请求涉及到A，B，C，D等n个有顺序关系的操作在编码处理层面都是顺序性的,这样会导致随着业务的发展,依赖A操作结果的业务越来越多,请求处理会出现A->B->C->D->E....等很多个操作和A操作耦合在一起,会直接导致接口的rt变高,另外业务层面边界变得模糊,各个业务线的逻辑相互穿插,相互强依赖.
当今，正处于互联网高速发展的时代，每个人的生活都离不开互联网，互联网已经影响了每个人生活的方方面面。我们使用淘宝、京东进行购物，使用微信进行沟通，使用美图秀秀进行拍照美化等等。而这些每一步的操作下面，都离不开一个技术概念HTTP(Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议)。
每一个用户需求的背后都是因为有场景存在，而这些差异化的场景也都是因为不同的用户类型产生的。
众所周知，Redis是一种内存级kv数据库，所有的操作都是在内存里面进行，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库，但是其数据可以持久化，而且支持丰富的数据类型。
大家知道，各种网站、应用的运行离不开数据的支撑，尤其对于企业来说，业务数据就是它的生命。
go的项目现在基本全是go module模式，快捷方便的包依赖和版本管理，但有时候碰到一些老项目需要维护，依然是go path模式，这种古老的模式对一些新学者可能一知半解就直接选择了go module，对老学者可能早已被遗忘，由此记录一下。
公司对于打卡时间有要求，而且要早中晚三次打卡，之前习惯了上班人脸打卡，刚开始不适应，老是会忘记，所以就萌生了使用快捷指令，定时唤起打卡界面，这样即使中午吃饭的时候忘记了，看手机时也会自动跳转，就能想起来要打卡。
“FFmpeg”这个项目单词中的“FF”指的是“Fast Forward（快速前进），而“mpeg”指的是“Moving picture expert group”。这个项目主要用于图片、声音处理，目前广泛 被用于视频软件和视频处理中。
问题一:原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
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