1.cv方向的网页网页步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两
2.还在用Zipkin分布式服务链路追踪?来试试这个吧!
3.从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
4.Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析
5.程序插桩分类
6.JaCoCo 助您毁灭线上僵尸代码 | 京东物流技术团队

cv方向的步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两

       本篇文章聚焦于对GaitSet源码在GitHub上的测试流程解析。首先，探针探针深入探讨了测试部分的源码源码架构，从初始化阶段开始，网页网页测试代码与训练部分紧密相连，探针探针但存在关键差异。源码源码android setprops源码

       在测试阶段，网页网页重点关注的探针探针是test.py文件中的测试函数，这里与训练过程中在initialization.py的源码源码初始化环节相呼应。测试函数通过改变DataLoader中的网页网页sampler和collate_fn参数，确保测试样本的探针探针采样方式符合特定需求。具体而言，源码源码当训练阶段设置self.sample_type='all'时，网页网页测试阶段的探针探针采样策略也相应地采取全采样策略。

       测试流程继续，源码源码样本通过网络处理后，生成特征维度被记录。接下来，通过返回m变量，进入evaluation阶段，具体为evaluator.py文件。这一部分涉及到探针集（probe set）和画廊集（gallery set）的概念，详细解释可参考相关文章。最终，通过计算acc（准确率），测试阶段对rank-1准确度（包含相同视角）和rank-1准确度（不包含相同视角）进行了评估。

       至此，测试部分解析完成。对于GaitSet源码的代码开源计划已在GitHub上启动，对于入门步态识别领域的人来说，GaitSet提供了一个相当不错的起点。然而，后续将不再深入探讨GaitSet的js 拖拽上传源码代码细节，转而关注最新的步态识别框架OpenGait。如果在阅读GaitSet代码过程中遇到问题，鼓励通过私聊或评论方式与作者交流，作者将及时提供回复。

       若文章内容对读者有所帮助，请考虑进行一键三连操作，表达支持。感谢大家的阅读与关注！

还在用Zipkin分布式服务链路追踪?来试试这个吧!

       微服务架构的兴起，为全球企业带来了转型的机遇与挑战。微服务的双刃剑效应，在带来诸多优势的同时，亦对运维、性能监控及错误排查提出了严峻考验。面对大型项目中服务节点的繁多与请求链路的复杂，分布式系统的APM管理系统应运而生，旨在帮助理解系统行为，分析性能问题，快速定位和解决问题。

       APM系统，全称Application Performance Monitor，是用于监控和管理应用程序性能的工具。谷歌的Dapper论文，作为最早的APM系统原型，为开发者和运维团队提供了强大支持。基于Dapper原理，Pinpoint、SkyWalking等出色APM框架相继问世。SpringCloud官网也集成了一套基于Zipkin的系统：Spring Cloud Sleuth。

       APM系统的基本原理主要围绕Google Dapper设计的几个核心概念：Span（请求的基本工作单元）与Trace（一次完整的调用链路，包含多个Span的树状结构，具有唯一的积分消费系统源码TraceID）。通过spanId、parentId，请求的每个链路得以串联。每次请求从发起至服务器开始，至返回response结束，每个span共享相同的唯一标识trace_id。

       在选择APM框架时，主要需考虑以下几方面：探针的性能、收集器的可扩展性、全面的调用链路数据分析能力、对开发的透明性以及对应用拓扑的完整展现。Zipkin、Pinpoint与SkyWalking等框架各有优劣，SkyWalking凭借其在探针性能、开发透明性与数据分析能力上的优势，以及部署的便利性，成为了中小型企业的理想选择。

       SkyWalking是一款提供分布式追踪功能的系统，自年起发展成为完整的APM解决方案。它适用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是在使用微服务架构、云原生或容积技术的场景。SkyWalking提供了分布式追踪与上下文传输、应用实例与服务性能指标分析、根源分析、应用拓扑分析、应用和服务依赖分析、慢服务检测、性能优化等主要功能。

       其特色包括多语言探针或类库支持、Java自动探针，java源码下载扫雷无需修改源码即可追踪和监控程序、社区提供的其他多语言探针、.NET Core与Node.js支持、多种后端存储选择、与OpenTracing API协同工作、轻量级、完善功能的后端聚合与分析、现代化Web UI、日志集成以及应用、实例和服务的告警。

       为了使用SkyWalking，需要先确保Linux环境中的Elasticsearch服务已启动，并开放相应端口。安装过程分为三步：下载安装包、安装Skywalking的OAP服务和WebUI、部署微服务探针。在完成安装后，通过访问WebUI（默认端口为）可查看服务实例的性能监控、服务拓扑图、请求链路追踪信息与表格视图。

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从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）

       在后端软件行业的快速变迁中，从SOA到微服务、从业务一体化到中台战略、从虚拟化到云原生，技术更新速度日新月异。这种变革背后的核心动力在于硬件发展的瓶颈，促使行业转向追求软件的规模化效益。现代后端软件工程师面临的汽车竞猜源码app挑战之一是如何对服务性能有全面的理解，而APM（Application Performance Monitoring）工具成为了解决这一问题的关键。

       APM的基本构成包括指标性统计、分布式追踪和日志记录。指标性统计，如服务的吞吐量、成功率、流量等，是对单个指标或数据库的分析。分布式追踪则关注一次请求的全过程，从客户端发起到服务完成，甚至涉及业务流程，如商品订购流程，追踪请求的流转轨迹。日志记录则是程序运行过程中产生的信息收集，提供实时的事件记录。

       随着技术的发展，性能监控工具的使用变得越来越普遍。早期，开发人员可能需要自己构建监控系统，但这既耗时又费力。SkyWalking等APM系统应运而生，旨在简化性能监控的实现，减少重复工作。

       在SkyWalking中，dotnet探针的设计遵循核心规范。dotnet探针主要基于DiagnosticSource实现，这提供了一种消息的生产者消费者模型，使得事件可以在任意地方被接收。微软官方库中，如HttpContext、HttpClient、SqlClient等，都预留了性能打点，以捕获关键事件。第三方库如gRPC、CAP、SmartSql也提供了同样的功能。

       开发人员可以通过适配SkyWalking，为自己的库添加性能打点，即向DiagnosticSource发送事件信息。这涉及到创建自定义采集器，监听特定事件，并将数据发送到数据中心。

       探针的核心代码在于监听消息，其关键在于DiagnosticListener，它实现了消息的监听与数据的上报。监听的事件由特定的Processor负责处理，这些Processor实现了ITracingDiagnosticProcessor接口，具体负责数据的收集与转换。

       两个有代表性的Processor示例展示了如何实现这一过程。一个针对AspNetCore请求管线，监听并收集请求相关的事件；另一个是针对System.Net下的通用httpclient，同样监听特定事件，以构建完整的请求上下文，并生成标准的tracing信息。

       通过安装SkyWalking并加入探针，后端服务的性能数据将被收集并上传至OAP平台进行分析，最终提供直观的APM信息。这一过程不仅简化了性能监控的实施，还极大地提高了数据分析的效率与准确性。建议读者亲自尝试安装SkyWalking，体验探针在实际服务中的应用。

Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析

       Skywalking 8.9.1源码解析系列旨在深入探讨该版本的Skywalking-OAP及其探针Skywalking-java8.9.0。本文基于官方文档、博客和个人理解，对Skywalking进行简介和系统架构解析。

       Skywalking是一款强大的分布式追踪系统，提供详尽的UI界面，可通过OpenTrace官方文档了解其Trace概念。核心功能包括性能监控和分布式追踪，以帮助开发者理解和优化应用程序的性能。

       Skywalking的代码模块构建在微内核架构上，这种架构允许通过插件形式扩展核心功能，如IDEA和Eclipse的插件模式。SkyWalking Agent和OAP都采用微内核架构，利用ModuleManager管理组件和ModuleProvider，实现模块间的高效通信和功能扩展。

       在通信方面，Skywalking探针和服务器主要通过Grpc进行数据交换，考虑到性能和数据丢失风险，有人提议用Kafka替代，但官方仅支持Grpc和SSL。Skywalking UI与后端的交互采用GraphQL，尽管restful更为常见，但GraphQL提供了更灵活的数据获取方式。

       存储方面，Skywalking支持模块化存储选择，官方推荐内存数据库Es，但在线上环境中可能需要特定数据库支持。本地开发环境通常使用Mysql，生产环境将根据需求进行选择。数据库表结构会在后续文章中详细讨论。

       数据流方面，Skywalking的数据经过OAL处理后入库，OAL层的具体作用官方未明示，但可能是为了进一步处理和优化数据。本文从整体架构深入到细节，助力需求文档和开发文档的完善。

程序插桩分类

       程序插桩技术是一种通过在被测程序中插入探针来获取控制流和数据流信息的测试手段。其分类主要依据探针插入的时间点，分为目标代码插桩和源代码插桩。

       目标代码插桩是在程序运行时进行的，它依赖于对目标代码的分析，确定需要插入探针的特定位置。由于目标代码格式与操作系统相关，与特定编程语言和版本关系不大，这使得它在内存监控等应用场景中广泛应用。然而，由于目标代码缺乏完整的语法和语义信息，对代码词法语法分析的要求较高，因此在覆盖测试工具中，通常采用源代码插桩，以确保插桩的准确性和针对性。

       源代码插桩则是在编译前进行，它对源文件进行词法和语法分析，确保插桩的精确执行。这种方法能够提供高精度的插桩，针对性强。但同时，源代码插桩需要直接操作源代码，增加了工作量，并且随着编程语言和版本的变化，可能需要对插桩代码进行相应的调整。在本文中，我们将主要讨论的程序插桩形式是指源代码插桩，它在测试中的应用更为广泛和深入。

JaCoCo 助您毁灭线上僵尸代码 | 京东物流技术团队

       随着业务系统的快速迭代，代码量的产出虽高，但实际被线上用户使用的代码量却常常被忽视。过量的代码不仅增加维护成本，更可能成为系统中的“僵尸代码”，消耗资源而不产生实际价值。如何准确判断代码的使用情况，进而安全地进行代码下线，成为了系统优化的关键。

       大部分业务系统中，线上僵尸代码的普遍存在是常态。面对这种情况，传统的方法如询问产品经理或观察接口流量，往往难以给出精确的答案。针对这一问题，引入测试覆盖率工具 Jacoco，通过代码分析来识别并优化系统代码，成为了一个有效策略。

       Jacoco 是一个测试覆盖率工具，利用 ASM 字节码增强技术在源代码中加入探针，以获取代码覆盖率信息。它通过在 Java agent 的 premain 方法中实现 ClassFileTransformer 接口，对加载的 Class 文件进行修改以增强源代码。这为识别和分析线上代码的使用情况提供了一个自动化且准确的途径。

       实现 Jacoco 的实践步骤包括引入 jar 依赖、赋能 Rest 请求、嵌入 jacocoagent、资源预留、下载覆盖文件以及分析代码等。通过这些步骤，团队可以有效识别出僵尸代码，进而进行安全的代码下线，优化系统结构。

       采用 Jacoco 进行代码分析后，京东物流技术团队在实践过程中取得了显著的成效。需求交付效率提升，需求交付周期缩短，开发阶段时长显著降低，人均需求吞吐量增加，自动化 bug 数减少，单测覆盖率提升，系统整体质量得到改善。这些成果表明，通过引入和应用 Jacoco 这样的工具，不仅能够有效识别并优化系统中的僵尸代码，还能带来整体工作效率和质量的提升。

       综上所述，Jacoco 作为一种强大的测试覆盖率工具，为识别和优化线上僵尸代码提供了可行的解决方案。通过其在京东物流技术团队中的实践，我们可以看到其在提升系统效率、减少维护成本、优化代码质量方面的巨大潜力。在不断迭代的业务场景中，Jacoco 成为了推动系统优化、提升技术团队效能的重要工具。