ITPub博客

在未来，那些你不想做的枯燥工作，也许真的可以不做。重复化、标准化的工作都可以让 RPA 机器人帮你完成。RPA 已经应用在许多行业，发挥的作用也越来也重要。今天和大家分享的是认识 RPA 元素分析器，讲一讲 RPA 到底是怎么样去捕获一个元素的。

ChatGPT搅得各大厂疯狂开卷了，听说微软要宣布ChatGPT接进必应Bing的消息，谷歌火速抢了个先，在微软发布会前一天，CEO劈柴亲自下场官宣：自家的Bard模型来了！

每个公司的情况不一样，开发人员的能力和语言也不一样，因此方案选型需要根据自身情况而定，没有最好，只有最合适！但是，可以有相关的方法论去帮助我们更好的选择合适的方案！

这篇我打算用自己的理解来阐述下 Spring 的核心（思想），碍于个人表达能力可能有不对或啰嗦的地方，还请担待，如有错误恳请指出。

浏览完赛题，经团队讨论将应用场景锁定在了游戏服务器优化上，一是因为这方面趣味性较高，另外则是团队中的一员常年用爱发电[1] 开服，对此比较有业务经验。

关于 OBproxy 的功能与介绍就不再详细说明了，从 3.1.3 开始，OB 提供了 config server 的源码作为 tool 在开源仓库内。 令社区版也能使用一些 OCP 上才有的功能。这样就能方便的通过 OBserver 的自动更新 configURL 来实现 root service 的动态刷新了（之前需要重启 proxy 进程才能刷新 root service list 配置，且不支持代理多集群）。

业务发展初期，数据库中量一般都不高，也不太容易出一些性能问题或者出的问题也不大，但是当数据库的量级达到一定规模之后，如果缺失有效的预警、监控、处理等手段则会对用户的使用体验造成影响，严重的则会直接导致订单、金额直接受损，因而就需要时刻关注数据库的性能问题。

读写分离，作为一种常用的数据库访问优化手段，得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度，阐述这一技术的整体现状。

在B站的大数据平台的建设过程中，数据质量平台成为了不可或缺的一环，因为它的使命便是为大数据平台的数据质量保驾护航。

随着公司业务方规模的增长，面对大量不同类型的数据，如何治理这些来源不同、数据量大的数据是一个值得思考的问题。

云原生边缘计算智能开源平台 CNCF OpenYurt 于近期发布了 v1.2 版本。OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台，具备全方位的“云、边、端一体化”能力，能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付、运维及管理。

在经历巨大的挑战和困难后，22年我们依然实现了业务增长，产品也有了长足的迭代和布局，在保持老客户的同时也签约了不少新客户，当然，挑战和困难也非常巨大。

本文将分享现代数据栈中的消费层 BI+AI 产品的演进，从数据栈整体的起源开始，介绍一些数据栈当中的消费层，并展望 BI+AI 的发展趋势。

上市究竟能否为云从科技开启一扇新的大门？目前还是一个未知数。

让我们一起，一探究竟，深入理解一下Oracle分区表技术，实现快速入门，丰富个人简历，提高面试level，给自己增加一点谈资，秒变面试小达人，BAT不是梦。

本文针对Docker容器部署、维护过程中，产生的问题和故障，做出有针对性的说明和解决方案，希望可以帮助到大家去快速定位和解决类似问题故障。

学习任何一门语言都不能少的了 debug ，汇编也是。

数据质量管理对于处理低质量数据带来的问题是必要的。数据质量管理可以停止处理不准确数据浪费的时间和精力。低质量的数据可能会隐藏运营中的问题，并使合规性成为挑战。好的数据质量管理对于理解数据至关重要。它有助于为组织建立框架并支持数据质量规则。

根据这种现象，知乎的问题是：70.9% 受访大学生感觉「近年来大学生实习越来越早」，为何出现这种现象？应不应该早点实习？

谷歌最新模型MusicLM一经推出就惊艳四座，不少网友惊呼：这是迄今听到最好的谱曲。