mesh Metric from Service Mesh by native supportedPower of out of process adaptor Bypass adpator Adaptor In process Bypass adaptor SkyWalking backend Tracing Metric Receiver in gRPC/HTTP Analysis Core io/docs/reference/config/policy-and- telemetry/attribute-vocabulary/Metric settings in Istio bypass adaptor• Service. Represent a set/group of workloads to provide the same behaviors for incoming requests

Confidential Adaptor 11 ServiceComb Service Center架构演进 - 支持多注册中心 - 拥抱混合云架构 - 同时支持客户端自注册与平台注册 - 打通k8s与虚机等基础设施，可实现VM向容器平滑迁移 Service Center k8s adaptor etcdadaptor Service center adaptor Registry

Deployment� ��������������� Kube-ApiServer Aggregator Prometheus Adaptor Prometheus Metrics Server Kubelet/cAdvisor External Metric Adaptor 3rd Monitor Server � Exportors CronHPA-Controller cooperate

TYPE_S3 only, first is chunk index optional uint64 version = 15; } class ClientS3Adaptor { public: ClientS3Adaptor () {} void Init(const S3ClientAdaptorOption option, S3Client *client,

模块，实现快照和克隆的具体功能。 SnapshotCore & CloneCore:快照克隆服务器架构 • SnapshotDataStore负责管理快照转储的数据块，通过调用 S3Adaptor（一个封装了s3 client的接口层）与S3交互，存取s3 中的对象。 SnapshotDataStore: • SnapshotCloneMetaStore负责管理快照和克隆任务等元数据，

配置来满足特殊需求，包括监控 方面也要提供特殊的监控数据上报能力。 基于以上设计要点，我们将 Phoenix 划分为以下结构图，图中将整体的容灾 SDK 拆 分为两部分 Phoenix-Adaptor 部分与 Phoenix-Base 部分。 前端 < 599 图 8 Phoenix-Base Phoenix-Base 是整个 Phoenix 容灾的核心部分，其包括容灾数据缓存，域名更换 600 > 2022年美团技术年货 ● 监控器：分发容灾过程的详细数据，内置数据大盘的上报，若有外部自定义的 监控器，也会向自定义监控器分发数据。 Phoenix-Adaptor Phoenix-Adaptor 是 Phoenix 容灾的扩展适配部分，用于兼容各种网络框架。 ● 绑定器：生成适合各个网络框架的拦截器并绑定至原始请求执行者。 ● 解析器：将网络框架的 Request +----------+------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | sync_test1 | NULL | range | IX_name,IX_dt,IX_dt_name,IX_name_dt | IX_ name | 12 | NULL | 572 | 36.83 | Using index

执行环境：小游戏、小程序不具备 DOM、BOM 的能力（渲染引擎中会大量使用）。 基础功能：小程序不支持离屏 Canvas，在 2.11.0 版本以后才开始支持 WebGL。 为了解决这些问题，我们设计开发了 adaptor 层，用来模拟 document、window 的能力。使游戏引擎可以在非 Webview 的环境下正常的执行和调用 BOM、DOM 的基础功能。同时，制定离屏 canvas 的适配方案，用来解决小程序无法支持离屏

examples. Key Features Blender is a fully integrated 3D content creation suite, offering a broad range of essential tools, including Modeling, Rendering, Animation & Rigging, Video Editing, VFX, Compositing Blender here. A rendered image being post-processed. Blender makes it possible to perform a wide range of tasks, and it may seem daunting when first trying to grasp the basics. However, with a bit of motivation on blender.org. Install from Snap Snap is a universal package manager designed to work across a range of distributions. Assuming snap is already installed, Blender can be installed through snap with:

在某运行平台下 def algorithm(n: int): a = 2 # 1 ns a = a + 1 # 1 ns a = a * 2 # 10 ns # 循环 n 次 for _ in range(n): # 1 ns print(0) # 5 ns 2. 复杂度 hello‑algo.com 15 然而实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望预估时间和运行平台绑定，因为算 print(0) # 算法 B 时间复杂度：线性阶 def algorithm_B(n: int): for _ in range(n): print(0) # 算法 C 时间复杂度：常数阶 def algorithm_C(n: int): for _ in range(1000000): print(0) 2. 复杂度 hello‑algo.com 16 Figure 2‑1. 算法 = 3 + 2? def algorithm(n: int): a = 1 # +1 a = a + 1 # +1 a = a * 2 # +1 # 循环 n 次 for i in range(n): # +1 print(0) # +1 ?(?) 是一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此可以得出时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大

记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 。 # === File: iteration.py === def for_loop(n: int) -> int: """for 循环""" res = 0 # 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for i in range(1, n + 1): str: """ 双层 for 循环""" res = "" # 循环 i = 1, 2, ..., n-1, n for i in range(1, n + 1): # 循环 j = 1, 2, ..., n-1, n for j in range(1, n + 1): res += f"({i}, {j}), " return res 图 2‑2 给出了该嵌套循环的流程框图。 在某运行平台下 def algorithm(n: int): a = 2 # 1 ns a = a + 1 # 1 ns a = a * 2 # 10 ns # 循环 n 次 for _ in range(n): # 1 ns print(0) # 5 ns 根据以上方法，可以得到算法运行时间为 6? + 12 ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12