chaos

最后更新时间: 2020-08-26 23:00 Arwes – Futuristic Sci-Fi / Cyberpunk Graphical User Interface Framework - (arwes.dev) Arwes–未来科幻/网络朋克图形用户界面框架 得分:143 | 评论:30 Jacques Cousteau’s Grandson Wants to Build the ISS of the Sea - (smithsonianmag.com) 雅克·库斯托的孙子想建造海上国际空间站 得分:192 | 评论:97 Discrete Cosine Transform – Explain Like I'm Five - (ottverse.com) 离散余弦变换-像我五岁一样解释 得分:59 | 评论:25 What happens when you load a URL? (2015) - (danluu.com) 加载URL时会发生什么？（2015年） 得分:37 | 评论:12 Boom Supersonic hopes to test-fly its supersonic plane in 2021 - (engadget.com) Boom超音速公司希望在2021年试飞其超音速飞机 得分:67 | 评论:50 Draft of OCaml

作者 | 王思宇、汪萌海、李鹏 业界要闻 阿里云引领云原生进化，智能、互联、可信三位一体 阿里巴巴致力于为数字经济构建智能、互联、信任三位一体的创新基础设施，引领云原生进化新阶段。反观阿里云容器服务团队近期在 AI、边缘、机密计算三个领域的开源新动态，与智能、互联、信任的方向一一对应。 Chaos Mesh 项目加入 CNCF sandbox Chaos Mesh提供针对Kubernetes上复杂系统的故障注入方法，并涵盖了Pod，网络，文件系统甚至内核中的故障。 阿里云在 KubeCon 2020 峰会上展示什么大杀器？ KubeCon 2020 中国站，阿里云容器服务负责人易立会在《云原生，数字经济技术创新基石》的演讲中，分享阿里云原生如何助力数字技术抗“疫”，阐述阿里云对云原生操作系统的思考，同时详解阿里云 ACK Pro、ASM、ACR EE、ACK[ @Edge ](/Edge ) 四款企业级容器新品。 上游重要进展 make cadvisor metrics set configurable in kubelet Kubelet 支持可配置的 cadvisor metrics set。 Pod resource metrics 为 Pod resource 增加更通用的 metrics 统计。 Add cronjob controller v2 新增 CronJob

近日，云原生计算基金会 (CNCF) 宣布云原生的混沌工程 Chaos Mesh 正式进入 CNCF 沙箱托管项目，这是 CNCF 接纳的第二个由 PingCAP 团队设计并研发的项目。 Chaos Mesh 是一个云原生的混沌工程（Chaos Engineering）平台，可在 Kubernetes 环境中进行混沌测试，在各种复杂的环境下可使用混沌工程来保证系统能正常稳定运行。现阶段，组成部分包括： Chaos Operator：混沌编排的核心组件 —— 完全开源； Chaos Dashboard：用于管理、设计、监控混沌实验的 Web UI —— 开发中。 相比其他混沌平台，Chaos Mesh 具有以下优势： 专注于 Kubernetes 平台 。Chaos Mesh 致力于打造完全云原生的混沌测试平台，只要你系统可以跑在 Kubernetes 上面，那么就可以无缝的集成 Chaos Mesh。 可拓展性 。基于目前 Chaos Mesh 灵活的设计，一方面易于拓展新的故障注入类型，另一方面可以非常方便的集成到其他的测试框架中。 丰富的故障注入手段 。Chaos Mesh 能全方位的帮你对网络，磁盘，文件系统，操作系统等进行故障注入。我们后面也会提供对 Kubernetes，或者云服务自身进行 chaos 的能力。 易于使用 。你无需关注 Chaos Mesh 的底层实现细节

作者 | 王思宇、汪萌海、李鹏 业界要闻 阿里云引领云原生进化，智能、互联、可信三位一体 阿里巴巴致力于为数字经济构建智能、互联、信任三位一体的创新基础设施，引领云原生进化新阶段。反观阿里云容器服务团队近期在 AI、边缘、机密计算三个领域的开源新动态，与智能、互联、信任的方向一一对应。 Chaos Mesh 项目加入 CNCF sandbox Chaos Mesh提供针对Kubernetes上复杂系统的故障注入方法，并涵盖了Pod，网络，文件系统甚至内核中的故障。 阿里云在 KubeCon 2020 峰会上展示什么大杀器？ KubeCon 2020 中国站，阿里云容器服务负责人易立会在《云原生，数字经济技术创新基石》的演讲中，分享阿里云原生如何助力数字技术抗“疫”，阐述阿里云对云原生操作系统的思考，同时详解阿里云 ACK Pro、ASM、ACR EE、ACK @Edge 四款企业级容器新品。 上游重要进展 make cadvisor metrics set configurable in kubelet Kubelet 支持可配置的 cadvisor metrics set。 Pod resource metrics 为 Pod resource 增加更通用的 metrics 统计。 Add cronjob controller v2 新增 CronJob 控制器 v2 版本。

作者简介：余军，PingCAP 解决方案事业部总经理。 对于金融企业来说，尤其是银行、证券、保险这些行业，在一个 IT 系统运行支撑业务的过程当中，考虑到硬件的故障、网络的故障，等一切可能会对业务产生影响的突发故障。那么，在过去漫长的 IT 发展的过程当中，大量的技术被应用在关于如何解决组件级的高可用，整个服务的容灾和灾备，包括如何保证整体业务的连续性。 在金融行业来说，数据库作为最核心的基础组件之一，要求它能够安全运行和保障数据安全，这是一个刚需。另外，数据库服务本身的高可用，是我们实现整个对外数据服务连续性的最重要的基石。在这些基础上，光有高可用还是不够的，我们需要考虑到机房级的、数据中心级的、站点级的灾难导致的对业务的影响。配套的容灾技术，以及对应事件的方案，应运而生。在过去的二、三十年里面，关于容灾和技术的技术手段、软件工具，包括各种各样的方案、管理方法，在不断的展现。 传统数据库支撑关键计算的高可用/容灾方案短板 回到传统的数据库领域，在过去至少三四十年的时间里，我们都是在使用集中式的数据库，比如大家非常熟悉的 Oracle、DB2 包括曾经很辉煌的 Sybase、Informix 等等。这些数据库都是以大家所熟知的“ IOE”的架构来实现数据服务的。 在这些技术体系下，在长期的技术发展过程当中，也有产生对应的高可用和容灾的方案，比如说大家非常熟悉的 Oracle RAC

6 月 7 日，TiDB 社区年度技术大会 TiDB DevCon 2020 圆满落幕，本届大会采取线上直播的形式，汇聚了来自全球各地的 80+ 开发者、TiDB 用户及合作伙伴分享第一手开发及实践经验，议题覆盖金融、电信、电商、物流、视频、资讯、教育、医疗等诸多行业，干货满满，目不暇接。会上我们正式发布了具有里程碑意义的 TiDB 4.0 GA 版本，并分享了技术细节及生产环境的实战效果，并为过去年在 TiDB 社区作出卓越贡献的 Contributor、Committer、Maintainer 授予了荣誉奖杯与证书。 本届大会历时 2 天，共设置 7 个论坛， 29 小时 累计分享时长，直播间人气值高达 2.3 万 ，错过的小伙伴们可以继续“蹲守”本公众号近期推送，我们将陆续挑选整理部分精彩内容输出，敬请期待！ 以下是我司联合创始人兼 CEO 刘奇的现场分享实录。 每年我都有一个时间会特别激动，就是产品大版本发布的时候，通常也是社区年度技术大会 TiDB DevCon 举办的时间。去年 TiDB DevCon 2019 ，我们发布了 TiDB 3.0 Beta，当然今年 TiDB 4.0 GA 也如约而至。 Serverless 很长一段时间 TiDB 用户使用的集群规模都很大，然后就会再提出一个诉求说“怎么降低我的使用成本”。TiDB 4.0 拥有了 Serverless

数据库存储了公司的数据，是公司的最重要资产之一。正确性和稳定性是数据库最重要的特性。测试团队之于 TiDB 是一个“破坏之王”的角色，团队的使命是炼成更高、更快、更强的 “无敌风火轮” 技能。在这篇文章里，我们介绍 PingCAP 测试团队（QA Team）是怎么工作的。 我们在做什么？ 我们测试团队是 TiDB 的“破坏者”，用各种手段尽早发现系统的 bug 是我们的工作。TiDB 有丰富的产品线，在这些产品线中，我们面对着不同的挑战。 首先，TiDB 内核稳定是整个系统稳定的基础和重中之重。TiDB 新版本的内核仍然处于高速发展的阶段。因此，测试要尽早发现新特性的正确性和稳定性问题，包括但不限于： 对 TiFlash 列存引擎，测试要构造破坏一致性保证的情况； 在 3.0 中，TiDB 增加了悲观事务，并支持了 RC 隔离级别。在 4.0 中，TiDB 支持了大事务，优化了 GC 的性能。这些特性的重要性不言而喻，必须进行严苛的、长时间的性能测试和稳定性测试； 挑战不断优化的 SQL 优化器和执行引擎，确保功能增强后的系统正确性和性能。例如 Index Merge、SQL Hint 和 SQL Plan Management 等特性； 验证调度稳定性的特性，例如 4.0 中的新热点调度器，构建不同的接近真实场景的负载，找出在这些负载下的系统不稳定的情况； TiKV

点击上方 “ AI小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源｜Daniel Liu@知乎，https://zhuanlan.zhihu.com/p/138555896 Multi-scale self-guided attention for medical image segmentation 该论文的方法为2019年发布的在CHAOS MRI Dataset上进行医学图像分割的最优方法，最终的Dice为86.75. Introduction：对过往医学图像分割方法的看法 一、对于过往的模型的看法 1、在多数经典模型中对于多尺寸的使用，如unet结构,FCN结构。由于在一开始就是 同样 的low-level信息进行不断的特征提取，所以会造成信息的 冗余 使用。 2、过往模型应用在像素级别的分割挑战中的时候（如，医学领域的分割），可能会表现出判别能力的不足。 二、对于当下用于提高学习特征表达能力的方法，如多尺度的上下文融合，使用空洞卷积，pooling等方式的看法 1、尽管之前的做法可以获得目标在不同尺寸下的信息，但是对于所有的image的上下文联系都是homogenous的和非自适应的, 忽略 了在不同类别中，local-feature和上下文依赖之间的差异。 2、这些多尺度的上下文依赖基本上都是人为设定的，缺乏模型自身的灵活性.

UE4.21前的版本采用的是 NVIDIA 的PhysX做为其默认的物理引擎，用于计算3D世界的碰撞查询与物理模拟。自4.21版本开始改物理调用接口，但这并不是闲来重构代码，果然在2019GDC大会上放出了正在自建Chaos物理系统的消息，从4.22预览版中已经可以看到相关代码，官方预计4.23就可以开始使用，还是值得期待的。 最近打算重点研究下物理系统，知乎上已经有相当不错的研究报告了，强烈推荐看的是： Jerish：《Exploring in UE4》物理模块浅析[原理分析] ​zhuanlan.zhihu.com 作者自己是花了很多功夫研读代码写成的，虽是浅析也非常详细。 此外还有： 祖年：UE4物理介绍 ​zhuanlan.zhihu.com 以及代码贴得比较多的： UE4物理引擎模块分析 ​www.jianshu.com 也都值得看看。 我自己再写这块地方，自然会做到与几位前辈有区分度，也希望大家读后会有不同的体会。还是以问答的方式来阐述，会比较清晰些。 1. 什么是游戏中的物理系统？ 游戏物理主要是解决两个问题，其一是碰撞查询（Query），比如我面前有一堵墙，我还可以走多远就会被撞到；其二是物理模拟（Simulation），比如游戏角度死亡后身体该如何倒下，飞驰的载具被路上的矮石墩碰到后如何表现等。 2. UE4是如何建立物理系统的？

这是大妈在 ZoomQuiet 的第 016 篇原创 普通程序老猿叕叕叕一则肥忆... 背景 之前有 W2W 唤文阐述: 拙见/ 什么是自怼? 问题 其中最醒目的就是每周固定时间的怼周会, 已经坚持 156期了, 就是放在美剧中也是非常长寿的了; 所以, 有网友在问, 每周你们到底在讨论些什么? 分析 用案例来说明最怼了: 20200404 怼周会笔记 by zoejane zoejane 分享 - 如何早下班 目标 - 早下班 希望我以及我们全行的人都能早点下班,给自己营造一个早下班的环境和氛围,我会觉得比较开心. 方式 1 帮助自己早下班 看自己是因为什么原因导致了加班,把这些事情记录下来,列出风险预警清单 checklist,把容易导致自己加班的事情提前完成好. 分成两块: 一个是时间节点上的踩坑清单:如日终,周末,节假日,月末,季末等容易出问题的地方;我就每天,或者触发这些时间节点的时候去看一下; 二个是某些业务处理过程中容易踩坑的地方:比如因为考虑不周全,导致要重复做,或者客户跑几趟,或者要花很多时间沟通,或者做错了要花时间善后等. 2 帮助别人早下班 why: 自己常常会因为看到别人加班,出于愧疚感想去帮别人,导致下班晚,所以还有一个目标是帮助别人早下班. 效果: 这几天效果不错,帮助了两位同事每天节约了一个小时的工作时间. 一个是平常做的事情,可能不是很会抓重点