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使用 Kotlin 重写 AOSP 日历应用

两年前,Android 开源项目 (AOSP) 应用 团队开始使用 Kotlin 替代 Java 重构 AOSP 应用。之所以重构主要有两个原因: 一是确保 AOSP 应用能够遵循 Android 最佳实践,另外则是提供优先使用 Kotlin 进行应用开发的良好范例。Kotlin 之所以具有强大的吸引力,原因之一是其简洁的语法,很多情况下用 Kotlin 编写的代码块的代码数量相比于功能相同的 Java 代码块要更少一些。此外,Kotlin 这种具有丰富表现力的编程语言还具有其他各种优点,例如: 空安全: 这一概念可以说是根植于 Kotlin 之中,从而帮助避免破坏性的空指针异常; 并发: 正如 Google I/O 2019 中关于 Android 的描述,结构化并发 (structured concurrency) 能够允许使用协程简化后台的任务管理; 兼容 Java: 尤其是在这次的重构项目中,Kotlin 与 Java 语言的兼容性能够让我们一个文件一个文件地进行 Kotlin 转换。 AOSP 团队在去年夏天发表了一篇文章,详细介绍了 AOSP 桌面时钟应用的转换过程。而今年...

openGauss数据库源码解析系列文章—— AI技术之“指标采集、预测与异常检测”

上一篇介绍了“8.4 智能索引推荐”的相关内容,本篇我们介绍“8.5 指标采集、预测与异常检测”的相关精彩内容介绍。 8.5 指标采集、预测与异常检测 数据库指标监控与异常检测技术,通过监控数据库指标,并基于时序预测和异常检测等算法,发现异常信息,进而提醒用户采取措施避免异常情况造成严重后果。 8.5.1 使用场景 用户操作数据库的某些行为或某些正在运行的业务发生了变化,都可能会导致数据库产生异常,如果不及时发现并处理这些异常,可能会导致严重的后果。通常,数据库监控指标(metric,如CPU使用率、QPS等)能够反映出数据库系统的健康状况。通过对数据库指标进行监控,分析指标数据特征或变化趋势等信息,可及时发现数据库异常状况,并及时将告警信息推送给运维管理人员,从而避免造成损失。 8.5.2 实现原理 图8-14 Anomaly-Detection框架 指标采集、预测与异常检测是通过同一套系统实现的,在openGauss项目中名为Anomaly-Detection,它的结构如图8-14所示。该工具主要可以分为Agent和Detector两部分,其中Agent是数据库代理模块,负责收集数...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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