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相关分享

pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:13

Qwen2 源码阅读——核心代码跟读

这篇文章深入探讨了现代内存管理中的漏洞利用技术，重点分析了堆布局操作的细节和在实际攻击中的应用场景。通过具体案例展示了如何构造和利用堆漏洞，揭示了内存分配机制中的潜在安全隐患。内容适合安全研究人员、漏洞挖掘工程师以及对内存安全和攻防技术感兴趣的技术爱好者，提供了深度学习和实践参考。

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cr crossoverjie.top / 2024-11-02 16:49

IM系统重构到 SDK 设计的最佳实践

本文介绍了 CIM 系统重构为 SDK 的实践，使用 Builder 模式创建客户端，实现了长连接、心跳检测及自动重连等功能，极大简化了消息收发流程。还优化了请求代理，通过 `ProxyManager` 动态管理 URL，提升了代码复用性。集成测试涵盖多服务器重连和消息验证，确保系统高可用性。重构增强了模块间解耦，使 SDK 更易于维护和扩展。

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hi hiwannz.com / 2024-11-02 16:45

一次产品重构的复盘

本文深入复盘了一次完整的产品重构过程，明确了重构的时机和阶段性目标。重构中主要解决了架构混乱、性能瓶颈和用户体验不佳等问题。具体操作包括重构代码模块、优化数据库查询、引入缓存机制，并通过用户行为数据来调整功能细节。作者还提出了应对重构风险的方法，如建立测试闭环、逐步发布和快速响应用户反馈，以确保重构效果和产品稳定性。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-11-02 16:40

容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考

本文探讨了基于容器技术的代码沙箱应用，旨在隔离代码执行环境，提升安全性和稳定性。通过 Docker 容器创建语言镜像，支持多语言代码执行。文章介绍了使用 Jupyter 实现代码可视化，并借助 nbformat 和 nbconvert 管理和执行 Jupyter 笔记本，增强代码展示效果。此方案不仅提高了开发灵活性，还便于在 AI 编程中实时展示和分析结果。

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co colobu.com / 2024-09-08 23:37

在 Rust 中同时支持异步和同步代码

在 Rust 中如何同时支持异步和同步代码？本文提供了详细的解决方案，从基础实现到 maybe_async crate 的使用，帮助你在一个代码库中高效处理这两种模式的转换。无论你是构建高并发系统还是希望代码更灵活，这篇文章都提供了实用的技巧。感兴趣的开发者不容错过！

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cr crossoverjie.top / 2024-08-06 08:08

OpenTelemetry 深度定制：跨服务追踪的实战技巧

本文总结了如何在OpenTelemetry中实现自定义仪表化。作者介绍了如何使用OpenTelemetry SDK为应用程序创建自定义的追踪和指标，涵盖了如何定义新的Span和指标类型，以便捕获特定的业务逻辑数据。文章提供了代码示例，展示如何通过配置实现这些自定义功能。此外，还讨论了将数据导出到后端系统进行分析的步骤。

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di www.diguage.com / 2024-08-06 08:04

使用 OpenRewrite 优化代码

本文介绍了如何使用OpenRewrite工具优化Java代码。OpenRewrite可以通过自动化脚本进行代码重构，减少技术债务，提升代码质量。作者详细讲解了如何配置Maven插件，并使用多种重构“处方”，例如排序import语句、升级到Java 21、替换Base64实现，以及迁移到Spring Boot 3.2和JUnit 5。通过这些工具和方法，开发者可以简化代码维护和升级流程。

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wi wiki.eryajf.net / 2024-01-13 23:49

利用gorm自身提供的方法实现存在更新不存在则创建的能力

MySQL 有一个语句是 UPSERT 的操作，它结合了 update 和 insert 两种操作的功能。当执行 upsert 操作时，如果指定的记录已经存在，则执行更新操作；如果指定的记录不存在，则执行插入操作。这种操作可以用来确保数据的一致性，并且可以减少对数据库的访问次数。

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te tech.meituan.com / 2023-10-24 23:48

代码变更风险可视化系统建设与实践

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。文章第一部分介绍了软件系统风险与变更；第二部分介绍了代码变更风险可视化系统的能力建设；第三部分介绍了整个系统在美团内部实践落地的情况；最后是对未来的规划和展望。希望对大家能有所帮助或启发。

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te tech.meituan.com / 2023-08-26 21:53

如何提供一个可信的AB测试解决方案

本文以履约场景下的具体实践为背景，介绍如何提供一个可信赖的AB测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱，给出具体的解决方案，一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户，而不只是功能和方法由用户自由选择，因为实验方法差之毫厘，结果可能是失之千里。

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