Go语言的编辑支持 类浏览器和大纲显示 Gocode(代码自动完成工具)的完美支持 Go语言文档查看和Api快速检索 代码表达式信息显示F1 源代码定义跳转支持F2 Gdb断点和调试支持 gofmt自动格式化支持 其他特征 支持多国语言界面显示 完全插件体系结构 支持编辑器配色方案 基于Kate的语法显示支持 基于全文的单词自动完成 支持键盘快捷键绑定方案 Markdown文档编辑支持 实时预览和同步显示 自定义CSS显示 可导出HTML和PDF文档 批量转换/合并为HTML/PDF文档 LiteIDE安装配置 LiteIDE安装配置 LiteIDE安装 下载地址 http://code.google.com/p/golangide 源码地址 https://github.com/visualfc/liteide 首先安装好Go语言环境，然后根据操作系统下载Li com/nsf/gocode 编译环境设置 根据自身系统要求切换和配置LiteIDE当前使用的环境变量。 以Windows操作系统，64位Go语言为例， 工具栏的环境配置中选择win64，点编辑环境，进入LiteIDE编辑 win64.env文件 GOROOT=c:\go GOBIN= GOARCH=amd64 GOOS=windows CGO_ENABLED=1 PATH=%GOBIN%;%GOROOT%\bin;%PATH%

One VM One Service, Write Once Run Anywhere 微服务划分 Intervene 干预 Measure 评估 User 用户 • 离线标签类画像， 批量选取用户群 特征 • 离线及实时用户指 标，单用户业务个 性化属性数值 指标 • 短信、Tips、邮 件、站内信通知 触达 • 礼包发放、积分 赠送、体验资格 营销 • 服务编排、运营策略 Redis、令牌桶 流控 • 轻重分离、单元化部署、容错 降级 • 实时上报、缓存汇聚/本地文件、ELK 日志监控告警 • Bind Golang to Lua 运行时类库 并发模型 异步Async 批量Batch 多核并行Parallel Lua协程绑定Go程 IO阻塞自动切换 高可用 负载均衡 寻址 限流 缓存 降级 SLA保证 并行执行单元 消息总线 屏蔽本地网络差异

14.5. 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303 14.6. 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 14.7. 小结 . . . } return dp[amt] } 14.6. 编辑距离问题 编辑距离，也被称为 Levenshtein 距离，指两个字符串之间互相转换的最小修改次数，通常用于在信息检索 和自然语言处理中度量两个序列的相似度。 � 输入两个字符串 ? 和 ? ，返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作：插入一个字符、删除一个字符、替换字符为任意一 个字符。 如下图所示，将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步，包括 2 次替换操作与 1 次添加操作；将 hello 转换为 algo 需要 3 步，包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 Figure 14‑27. 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点，一轮决策（一次编辑操作）对应树的 一条边。 如下图所示，在不限制操作的情况下

go handle() add ... go handle() add syscall.read(i=n-1) go handle() add poller Multisyscall – 批量调用 gopool go func() { events := make([]event, 128) for { n, _ := epoll_wait(epoll_fd, events

323 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340 14.7 小结 . . . . } return dp[amt] } 14.6 编辑距离问题 编辑距离，也称 Levenshtein 距离，指两个字符串之间互相转换的最少修改次数，通常用于在信息检索和自 然语言处理中度量两个序列的相似度。 Question 输入两个字符串 ? 和 ? ，返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作：插入一个字符、删除一个字符、将字符替换为任意一个字 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步，包括 2 次替换操作与 1 次添加操作；将 hello 转 换为 algo 需要 3 步，包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 第 14 章 动态规划 hello‑algo.com 341 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点，一轮决策（一次编辑操作）对应树的 一条边。 如图

325 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342 14.7 小结 . . . . } } return dp[amt] } 14.6 编辑距离问题 编辑距离，也称 Levenshtein 距离，指两个字符串之间互相转换的最少修改次数，通常用于在信息检索和自 然语言处理中度量两个序列的相似度。 � 输入两个字符串 ? 和 ? ，返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作：插入一个字符、删除一个字符、将字符替换为任意 一个字符。 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步，包括 2 次替换操作与 1 次添加操作；将 hello 转 换为 algo 需要 3 步，包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 第 14 章 动态规划 hello‑algo.com 343 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点，一轮决策（一次编辑操作）对应树的 一条边。 如图

325 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 14.7 小结 . . . . 动态规划 hello‑algo.com 343 14.6 编辑距离问题 编辑距离，也被称为 Levenshtein 距离，指两个字符串之间互相转换的最小修改次数，通常用于在信息检索 和自然语言处理中度量两个序列的相似度。 � 输入两个字符串 ? 和 ? ，返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作：插入一个字符、删除一个字符、替换字符为任意一 个字符。 如图 14‑27 所示，将 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步，包括 2 次替换操作与 1 次添加操作；将 hello 转 换为 algo 需要 3 步，包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点，一轮决策（一次编辑操作）对应树的 一条边。 如图 14‑28 所示，在不限制操作的

324 14.5 完全背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 14.6 编辑距离问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341 14.7 小结 . . . . } return dp[amt] } 14.6 编辑距离问题 编辑距离，也称 Levenshtein 距离，指两个字符串之间互相转换的最少修改次数，通常用于在信息检索和自 然语言处理中度量两个序列的相似度。 Question 输入两个字符串 ? 和 ? ，返回将 ? 转换为 ? 所需的最少编辑步数。 你可以在一个字符串中进行三种编辑操作：插入一个字符、删除一个字符、将字符替换为任意一个字 kitten 转换为 sitting 需要编辑 3 步，包括 2 次替换操作与 1 次添加操作；将 hello 转 换为 algo 需要 3 步，包括 2 次替换操作和 1 次删除操作。 第 14 章 动态规划 www.hello‑algo.com 342 图 14‑27 编辑距离的示例数据 编辑距离问题可以很自然地用决策树模型来解释。字符串对应树节点，一轮决策（一次编辑操作）对应树的 一条边。 如图

Chronos 3. Airflow 4. dkron 5. swoole-crontab 6. Saturn @Copyright Sunteng Technology Azkaban 批量工作流任务调度器(Hadoop) @Copyright Sunteng Technology Chronos Chronos 是一个运行在 Mesos 之上的具有分布式容错特性的作业调度器

token 的测试条件 可测试性建设 代码重构或新 token 插件不能影响原有逻辑 自动化测试 - 基于已有的 CI / CD 流水线，加入 CT（持续测试）功能 - 自动化检查、告警、发布 批量对局重放 + token 差异比对输出 总结 & QA 第六部分 代码重构或新 token 插件不能影响原有逻辑 总结 Thank you all!