MILLISECONDS, new DelayedWorkQueue(), threadFactory, handler); } 1、corePoolSize 核心线程数; 2、 避坑:提交的任务内部不处理异常,异常信息会丢失,任务不再继续被调度 ---- 提交的延迟任务被封装为ScheduledFutureTask,此类继承FutureTask,在任务处理过程中发生的异常会保存在 Java避坑指南:ThreadPoolExecutor提交任务出现异常,异常是否吞掉,线程是否退出的不同影响 由于是调度任务,此方法大多不会被开发者调用,所以提交的任务内部需要处理异常。 正确处理任务调度的异常案例: org.apache.rocketmq.broker.BrokerController#initializeBrokerScheduledTasks 避坑:被周期性调度的任务 避坑:不要初始化corePoolSize过小,或设置allowCoreThreadTimeOut ---- 设置线程池数目过小或者核心线程池超时,可能导致任务不能及时被调度执行。
小结 ---- AsyncAppender配置避坑指南: 1、OOM问题; 2、丢失日志问题; 3、阻塞问题; ----
源码来自官网:https://github.com/HyperInspire/InspireFace/releases
React的useState钩子是开发人员在处理函数组件状态时不可或缺的工具。尽管它看起来似乎很简单,但即使是经验丰富的开发人员也可能犯一些常见的错误,导致意外行为和错误。在本文中,我们将探讨八个常见的useState错误,并提供详细的解释和示例,以帮助你避免这些陷阱。
本文将介绍 Golang 初学者容易菜的坑,希望广告 Gopher 避而远之。 1. // 错误示例 slice1 := []int32{1, 2, 3, 4, 5} slice2 := make([]*int32, len(slice1)) for i, item := range slice1 { slice2[i] = &item } for _, item := range slice2 { fmt.Printf("%v", *item) } // 55555 // 修正 slice2 := make([]*int32, len(slice1)) for i, item := range slice1 { slice2[i] = Int32(item //读取是有序的 参考文献 Go 神坑 1 —— interface{} 与 nil 的比较 - CSDN 50 Shades of Go: Traps, Gotchas, and Common Mistakes
from .boxes import nms, box_iou File "D:\python\lib\site-packages\torchvision\ops\boxes.py", line 2, 2.安装一个dll的第三方库,叫做intel-openmp,看到这名字我上去就是一个大写的“漏”,因为根绝我的第三感,不用安装,而且这个方法的提供者说也失败了,所以Tom可信指数:3颗星 这时候,Tom Version --------------------------------- ------------------- -ip 20.1 a2x 1.3.1 amqp 2.5.2 appdirs 1.4.3 argon2- 3.0.5 Protego 0.1.16 protobuf 3.20.1 psycopg2-
,输入”cmd“ 点击确定,调出cmd命令行,键入“python”,查看安装状态; 出现上面的字符就说明python安装好了,我们接着下一步; 02 安装ipython的坑一 03 安装ipython的坑二 我们打出退出命令后继续执行上面的安装命令: 一看到红字就感觉哪里出错了,果不其然,又是一个错误,度娘真不靠谱,还是得自己来 ,查阅了下资料
private: T *m_ptr;};AutoPtr<int> ptr(new int(10));if(ptr){ //do something} 隐式类型转换在带来便利性的同时也带来了一些坑, 10);if(arr1 == arr2[0]){ //do something} 构造函数隐式转换带来的坑。 { String str(str1); str.append(str2); return str;} operator type()带来的坑。 3.2 显示转换 正是由于隐式转换存在的坑,C++提供explicit关键字来阻止隐式转换,只能进行显示转换,分别作用域构造函数和operator(),如下所示: 1) explicit Ctor(const ;int main(){ int value = 10; D2<int *> d2; d2.m_value = &value; cout << *d2.m_value << endl
: 「六分钟极速通关Cloudflare Containers」 建议读到这篇文字的同学可以先去看视频 看完视频之后再回来看文字 因为文字只对玩Cloudflare Containers过程中常见的坑儿进行了记录和分享 Object Uploaded hello-cf-container (7.05 sec) Building image hello-containers-with-java-scala:9bab1ce2 Head"https://registry.cloudflare.com/v2/9b787d029c7992a6dd38a4c749403228/hello-containers-with-java-scala af0ca98f33ef433a4b7855291e197fc872145873dd41c9e3ec6396517ac80202": net/http: TLS handshake timeout ✘[ERROR] Docker command exited with code: 1 Wrangler版本不能太老 这个坑耗费我时间最久 分享以上坑获 [1], 希望大家可以省去去这些踩坑的时间,毕竟,时间就是生命 补充注释 [1] 我去,双关了,哈哈哈, 这里也有一些 《坑获》 (https://afoo.me/books.html)
Git 使用避坑指南 1)切分支出错 master 主分支,即生产版本,xx_test 分支对应测试环境分支,请基于 xx_test 分支拉功能分支开发。 2. 数据库避坑指南 1)业务上唯一特性的字段(或组合字段)请建立唯一键约束 避免出现诡异现象或是导致业务上出现错误,增加排查的难道或是编码复杂。 很多人认为,保证唯一性,“先查后插”。 ...) values (value1, value2, ...); 禁止使用 insert into table_name values (value1, value2, ...); 如何新增字段, Java 避坑指南 技术原理理解不到位带来的性能问题或坑。 4)积极思考业务场景,简化优化流程,提高用户体验; 5)多看别人的优秀代码并讨论,减少不必要的开发和踩先人以前的坑; 6)养成持续优化持续重构的意识。 加油
以下主要分享ABtest项目的经历,包括ABtest的要点及我们遇到的坑,以此共鉴共勉。 「1」 ABtest的概念 1. 2. A/Btest的作用 验证不同方案的效果; 找到关键变量,作为正向或负向刺激因子,复用于相同条件的不同方案中。 3. 2. 涉及到底层规则 所有的方案都可以通过ABtest来验证数据好坏,但并不是每一个功能都适合使用ABtest方法。 涉及到底层规则定义的功能,就不宜使用ABtest。 目标定位→增强定位→方案本身 「3」 ABtest案例 下文会围绕“用户并不会只因为功能权重的提高而买单”和“所处的互联网程度大不相同”两个角度来介绍我们在改版过程中遇到的坑。 左图为原组件,纯文本操作;右图是新组件,图形化操作 2. 减少说明性文本 在任何产品的设计上,若想依赖文本信息去解释说明功能,往往是事倍功半效果甚微。
Spring AOP 实战避坑指南:从踩坑到避坑的全解析Spring AOP 作为面向切面编程的核心实现,能高效解决日志、权限、事务等横切关注点问题。 public void doAfter() { System.out.println("2. 日志记录后置"); }}// 执行结果(符合预期):// 1. 权限校验// 2. 日志记录前置// 核心业务逻辑// 2. 日志记录后置// 1. 坑点 2:自定义注解切面无法获取注解属性问题现象自定义注解(如 @OperateLog(module = "订单", type = "创建"))用于切面切入点,但在切面中无法获取 module build.gradle(Gradle)中添加 AOP starter 依赖:implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-aop'五、避坑总结
声明式事务是大多数程序员使用的,一个注解@Transactional走天下,由于事务的特性及事务是由aop技术来实现的,往往会碰到一些坑,使得事务失效或性能受损,甚至发生死锁现象。 事务失效的坑:AOP技术限制引起的 ---- Spring中的事务是AOP实现的,Srping AOP使用JDK动态代理或CGLIB来创建代理对象。 1、final方法添加@Transactional,事务不生效; 2、static方法添加@Transactional,事务不生效; 3、非public方法添加@Transactional,事务不生效; 事务的坑:数据库引起的 ---- 1、数据库引擎不支持事务 事务的坑:大事务引发问题 ---- 1、锁定数据太多,容易造成大量阻塞或死锁问题和锁等待时间长而引发的锁超时问题; 2、回滚记录占用大量存储空间 事务回滚时间长; 3、并发情况下数据库连接处被占满; 4、事务执行时间长,事务结束后才写入binlog,容易造成数据库主从延迟 如何避免大事务: 1、不要一股脑的用@Transactional注解; 2、
>>> x=1;x += 1;print x 2 >>> x=1;x = x+1;print x 2 >>> x=[1];x+=[2];print x [1, 2] >>> x=[1];x=x+[2]; print x [1, 2] 呃,被光速打脸了? 测试一下, >>> lst = [1,2,3,4,5,6] >>> modify_lst(lst) >>> lst [1, 2, 4, 5] 好像没什么错,不过这只是运气好 >>> lst = [1,2,3,6,5,4 在instagram的分享中,也提到因为这个导致的一个坑爹的bug。 第十:++i —i 这个陷阱主要是坑来自C、C++背景的同学。 坑爹的是,getattr与setattr相差很大,在《python属性查找(attribute look up)》一文中有详细介绍。
然而在看似简单的 Shell 脚本中,可能隐藏着很深的坑。这里我先给出两段简单且相似的 Shell 脚本,大家不妨来看看这两段代码的输出是什么: #! ),可以是一个或多个表达式/语句, 需要注意的是,当 list-1 返回值为 0 时, list-2 总是会被执行,并且 while 语句最后的返回值是 list-2 最后一次执行的返回值,或者,如果没执行任何语句的话 例如: 一般浮点数计算 (MoeLove)➜ ~ echo "scale=2;7/3"|bc 2.33 (MoeLove)➜ ~ echo "7/3"|bc 2 注意:scale 需要手动指定,它表示小数点后的位数 (MoeLove)➜ ~ echo "scale=2;sqrt(9)" |bc 3.00 (MoeLove)➜ ~ echo "scale=2;sqrt(6)" |bc 2.44 脚本 此外, bc 第二个 (MoeLove)➜ ~ bash -xv demo2.sh #!
Protobufv3干掉了optional,所有字段默认zero-value:int32age=1;→未传时Age==0boolis_vip=2;→未传时IsVip==false于是你看到:展开代码语言 2️⃣【命名绑架】——你代码的命,叫snake_case.proto文件里写的是user_id,生成的Go字段就是UserId(PascalCase,但语义仍是snake)。 :一个干净的分层展开代码语言:GoAI代码解释//api/v1/user.proto←只定义契约messageCreateUserRequest{stringuser_name=1;int32age=2;
本文主要有 3 个目的: 总结一些 C++晦涩难懂的语法现象,解释其背后原因,作为防踩坑之用; 和一些其他的编程语言进行比较,列举它们的优劣; 发表一些我自己作为 C++程序员的看法和感受。 但为了兼容性(不仅仅是语法的兼容,还有一些设计理念的兼容),还是会留下很多坑。 数组 数组本身其实没有什么问题,这种语法也非常常用,主要是表示连续一组相同的数据构成的集合。 总之,我们需要了解static关键字有多义性,了解其在不同场景下的不同含义,更有助于我们理解 C++语言,防止踩坑。 C 风格字符串 字符串同样是 C++特别容易踩坑的位置。 char这层含义,让它单纯地表示 8 位整数的,但是在 STL 的解析中,却又让它有了“字符”的含义,去按照 ASCII 码来解析了,让uint8_t的定义又失去了原本该有的含义,所以这里也是很容易踩坑的地方
入局后的“坑”1 不同阶层,咋转型传统行业?1.1 高层总监及总监以上的 VP、C*O 等。 2 转型传统行业的 3 个阶段从互联网到传统行业,一般经历蜜月期、中期、长期三阶段。 避坑:别破坏性乱砸。如原来系统太差,然后组织一帮重构。或原来团队不行,大规模重组换人……你还没对齐,可能做很多错误决定找亮点。无需特大亮点,但可体现你的差异化价值。 如在互联网行业数据分析师会做数据建模,用数据去描述整个业务的一些宏观现状,这可能在传统行业就是思维模式的差异化价值2.3 长期不同行业差异大,但有几个坑需规避。 3 常见“坑”3.1 希望管理老板的预期互联网习惯的沟通模式:一个上线可能有风险,提前跟老板报备,同时做好预案,可能能得到老板谅解。
2、一个移动app应用可以直接基于云平台提供的能力完成后端工作。 3、一个网站可以展示来自APICloud上的数据,网站的前端也可以放到APICloud平台。
但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。 这里我先给出一个场景,并抛出两个问题,如果你都能答对那这篇文章就不用看了。 根源 mysql 对于left join的采用类似嵌套循环的方式来进行从处理,以下面的语句为例: SELECT * FROM LT LEFT JOIN RT ON P1(LT,RT)) WHERE P2( BOOL b = FALSE; FOR each row rt in RT such that P1(lt, rt) {// 遍历右表每一行,找到满足join条件的行 IF P2(lt 因为对左表无右表匹配行的行而言,遍历右表后b=FALSE,所以会尝试用NULL补齐右表,但是此时我们的P2对右表行进行了限制,NULL若不满足P2(NULL一般都不会满足限制条件,除非IS NULL这种 需求2 ?