本文对ForEach接口的详细解析，包括接口描述、参数说明、键值生成规则以及使用场景的示例。

以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。

我们正在开放下一代 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）实例的预览 […]

研究 Go 中的优化技术，优化一些似乎不太高效的最佳实践，主要是关于切片slice和映射map的。 下面是我遇到的几个例子，作为开场白： 1、在每次迭代时重新分配切片/映射： go f

背景近3个月，抖音 Android 版面临一个多次触发线上报警的崩溃问题，全量版本和灰度版本的异常数据激增，该问题不仅容易触发报警，更成为了 Java Top 1 崩溃问题，带来巨大困扰，急需攻坚解决。本文展现了具体的分析过程、优化思路和解决方案，同时提供了已集成该方案的实用工具。初步分析多维特征我们以某发版期间数据为例进行分析：机型方面：比较分散，有聚集部分samsung sm-s9180 占比...

客户简介 腾讯游戏提倡超级数字场景 连接数亿游戏玩家 作为“超级数字场景”理念的倡导者和实践者，腾讯游戏致力于为用户创造高品质数字生活体验，为产业和社会发展创造更多建设性的价值。 腾讯游戏为全球知名的游戏开发与服务运营商，在全球连接超过8亿的用户。在开放发展的模式下，腾讯游戏采取自主研发和多元化的外部合作相结合的方式，在网络游戏众多细分市场领域形成专业化布局，打造覆盖全品类的产品阵营，为全球网络游戏玩家提供休闲游戏平台、大型网游、中型休闲游戏、桌面游戏、对战平台五大类。另外，腾讯游戏与全球顶级游戏开发公司建立深度合作，将国外优质的前沿产品体验带到中国，也将中国的游戏带向世界。 2021年3月，腾讯游戏针对国际业务推出了在线游戏开发平台Level Infinite PGOS（Level Infinite Game Online Service）。Level Infinite PGOS是一种游戏在线服务解决方案，旨在降低游戏后端开发和维护的难度，同时降低成本，从而使开发者专注于游戏玩法与核心逻辑开发。 业务挑战 产品力主导游戏行业竞争 游戏出海面临多重挑战 全球游戏市场规模不断扩大，游戏产业已成为一种重要的文化产业。据市场调查机构 Newzoo 最新数据显示，2023年全球游戏市场规模预计将超过1877亿美元，同比增长2.6%。 游戏市场潜力巨大、前景看好，与此同时游戏开发竞争也变得异常激烈。游戏品类越来越多、玩法越来越多，给游戏开发带来更高要求：游戏设计和架构越来越复杂，游戏开发成本水涨船高，游戏复用性较低，新项目启动门槛更高等等。 尤其对于腾讯游戏海外业务来说，研发更需要具备全球发行、全球部署的能力，直接拉升了对于底层数据架构的要求，当中包括：需要提供多租户SaaS模式；能够物理隔离每个游戏大区，满足全球各个区域的隐私保护；以及可在全球各个地区进行分布式部署、自动扩容、缩容等。 解决方案 深度契合游戏业务场景 为了应对游戏行业的最新趋势和海外市场的挑战，腾讯游戏推出为海外游戏而设的Level Infinite PGOS通用平台。Level Infinite PGOS是一套多租户SaaS游戏后台解决方案，采用全球化分布式架构，在欧洲、北美、日韩、东南亚等游戏发行热点区域部署运行。 数据库是游戏软件的核心组件，游戏玩家的各种信息、运营数据、游戏场景数据等都需要借助数据库来保存。对于数据存储系统，Level Infinite PGOS根据自身场景进行了严格的测试选型，最终采用MongoDB作为核心存储组件，成为一整套覆盖游戏各个维度、各个生命周期的解决方案。 玩家数据存储 – 与传统游戏开发有所不同，使用MongoDB去存储玩家的基础数据，不会将MongoDB直接暴露给游戏去使用，开发者无需关心底层的数据细节，即可直接灵活定义数据，例如，不同游戏可定义不同数据模板。此外，MongoDB 支持多种数据类型和数据原子运算，易于实现幂等操作；而且基于MongoDB的分片可横向扩容，对于一些爆款游戏来说，这一点很重要，可以不用担心玩家规模的快速增加。 智能对局匹配 – 在很多游戏中，都需要在平台上匹配两名玩家去进行对局竞技。以腾讯游戏为例，如果是一款全球发行的游戏，就有可能在不同游戏大区匹配到两名玩家，这种匹配看似随意，但却需要后台具备强有力的数据处理能力。技术调度要同时满足不同区域的服务器集群，也就是满足不同场景需求下的服务器扩容。腾讯游戏底层通过MongoDB实现原子化操作，经过玩家各种属性的对比，找到一个距离各个玩家最近的服务器，并进行服务器分配，最终形成一个对局。 游戏内经济系统闭环 – 假设把游戏内的经济系统理解为一个特殊的交易场景，在处理游戏交易的过程中，涉及到订单、退款、跟踪回溯等多个环节，而通过MongoDB的原子化、事务性操作可以将整个交易流程一次性完成。虽然游戏内交易是虚拟的、复杂的，但采用MongoDB可以保证交易是规范的、完整的。 数据流能力 – 游戏开发者需要跟踪玩家各种行为事件，以便形成流水日志，同时要保证玩家的所有事件是可追溯、可查询的。MongoDB的数据库实例，可将这些流水日志存储起来，并基于灵活的文档结构，让开发者不论是在开发期间、还是游戏已经发行的期间，都可以快速检索玩家的所有事件流。 客户价值 优化开发体验 拉升运维能力 根据数据显示，2023年一季度，腾讯的游戏领域收入达到483亿元，而其中132亿元来自国际市场，占游戏整体收入的27%，可见腾讯在海外市场的巨大潜力和影响力。对腾讯游戏而言，全球化协作体系已然成型。在多元化布局和全球化视野之下，中国游戏既要在内容创新、玩法创新上学习更多，也要将支持大规模玩家在线的后台技术越做越强。 回顾与MongoDB的合作历程，腾讯海外游戏Level Infinite PGOS平台负责人谢磊谈到，无论在功能还是性能上，MongoDB都很好地契合了游戏业务场景，带给腾讯游戏的不只是功能价值，还有运维价值： 简单、易用的控制台 实现全面托管服务，即时自动扩缩容的专用服务器，为实时游戏提供低延迟和高可靠性。 丰富的可视化监控 提供实时可视化日志、监控面板，研发人员、管理人员可以实时监控业务运行状态。 一键升配、降配能力 在访问量突增时，一键自动扩容保障业务的正常运行；在流量低谷，一键自动缩容以节约成本。 多维告警能力 提供运行时间、状态异常等多维度告警能力，使问题可以在最短的时间内被捕捉并通知到用户。 客户证言 腾讯海外游戏Level Infinite PGOS平台负责人 谢磊： “游戏行业的发展越来越由产品力主导。Level Infinite PGOS平台最大的使命是要能够将更新、更现代化的开发模式与腾讯已有能力结合在一起，形成开发体验良好的平台，其中尤为重要的是需要符合海外开发人员开发习惯。正是在这样的背景之下，我们的底层技术选择使用MongoDB。可以说，MongoDB让腾讯游戏Level Infinite PGOS如虎添翼。”

客户简介 腾讯游戏提倡超级数字场景 连接数亿游戏玩家 作为“超级数字场景”理念的倡导者和实践者，腾讯游戏致力于为用户创造高品质数字生活体验，为产业和社会发展创造更多建设性的价值。 腾讯游戏为全球知名的游戏开发与服务运营商，在全球连接超过8亿的用户。在开放发展的模式下，腾讯游戏采取自主研发和多元化的外部合作相结合的方式，在网络游戏众多细分市场领域形成专业化布局，打造覆盖全品类的产品阵营，为全球网络游戏玩家提供休闲游戏平台、大型网游、中型休闲游戏、桌面游戏、对战平台五大类。另外，腾讯游戏与全球顶级游戏开发公司建立深度合作，将国外优质的前沿产品体验带到中国，也将中国的游戏带向世界。 2021年3月，腾讯游戏针对国际业务推出了在线游戏开发平台Level Infinite PGOS（Level Infinite Game Online Service）。Level Infinite PGOS是一种游戏在线服务解决方案，旨在降低游戏后端开发和维护的难度，同时降低成本，从而使开发者专注于游戏玩法与核心逻辑开发。 业务挑战 产品力主导游戏行业竞争 游戏出海面临多重挑战 全球游戏市场规模不断扩大，游戏产业已成为一种重要的文化产业。据市场调查机构 Newzoo 最新数据显示，2023年全球游戏市场规模预计将超过1877亿美元，同比增长2.6%。 游戏市场潜力巨大、前景看好，与此同时游戏开发竞争也变得异常激烈。游戏品类越来越多、玩法越来越多，给游戏开发带来更高要求：游戏设计和架构越来越复杂，游戏开发成本水涨船高，游戏复用性较低，新项目启动门槛更高等等。 尤其对于腾讯游戏海外业务来说，研发更需要具备全球发行、全球部署的能力，直接拉升了对于底层数据架构的要求，当中包括：需要提供多租户SaaS模式；能够物理隔离每个游戏大区，满足全球各个区域的隐私保护；以及可在全球各个地区进行分布式部署、自动扩容、缩容等。 解决方案 深度契合游戏业务场景 为了应对游戏行业的最新趋势和海外市场的挑战，腾讯游戏推出为海外游戏而设的Level Infinite PGOS通用平台。Level Infinite PGOS是一套多租户SaaS游戏后台解决方案，采用全球化分布式架构，在欧洲、北美、日韩、东南亚等游戏发行热点区域部署运行。 数据库是游戏软件的核心组件，游戏玩家的各种信息、运营数据、游戏场景数据等都需要借助数据库来保存。对于数据存储系统，Level Infinite PGOS根据自身场景进行了严格的测试选型，最终采用MongoDB作为核心存储组件，成为一整套覆盖游戏各个维度、各个生命周期的解决方案。 玩家数据存储 – 与传统游戏开发有所不同，使用MongoDB去存储玩家的基础数据，不会将MongoDB直接暴露给游戏去使用，开发者无需关心底层的数据细节，即可直接灵活定义数据，例如，不同游戏可定义不同数据模板。此外，MongoDB 支持多种数据类型和数据原子运算，易于实现幂等操作；而且基于MongoDB的分片可横向扩容，对于一些爆款游戏来说，这一点很重要，可以不用担心玩家规模的快速增加。 智能对局匹配 – 在很多游戏中，都需要在平台上匹配两名玩家去进行对局竞技。以腾讯游戏为例，如果是一款全球发行的游戏，就有可能在不同游戏大区匹配到两名玩家，这种匹配看似随意，但却需要后台具备强有力的数据处理能力。技术调度要同时满足不同区域的服务器集群，也就是满足不同场景需求下的服务器扩容。腾讯游戏底层通过MongoDB实现原子化操作，经过玩家各种属性的对比，找到一个距离各个玩家最近的服务器，并进行服务器分配，最终形成一个对局。 游戏内经济系统闭环 – 假设把游戏内的经济系统理解为一个特殊的交易场景，在处理游戏交易的过程中，涉及到订单、退款、跟踪回溯等多个环节，而通过MongoDB的原子化、事务性操作可以将整个交易流程一次性完成。虽然游戏内交易是虚拟的、复杂的，但采用MongoDB可以保证交易是规范的、完整的。 数据流能力 – 游戏开发者需要跟踪玩家各种行为事件，以便形成流水日志，同时要保证玩家的所有事件是可追溯、可查询的。MongoDB的数据库实例，可将这些流水日志存储起来，并基于灵活的文档结构，让开发者不论是在开发期间、还是游戏已经发行的期间，都可以快速检索玩家的所有事件流。 客户价值 优化开发体验 拉升运维能力 根据数据显示，2023年一季度，腾讯的游戏领域收入达到483亿元，而其中132亿元来自国际市场，占游戏整体收入的27%，可见腾讯在海外市场的巨大潜力和影响力。对腾讯游戏而言，全球化协作体系已然成型。在多元化布局和全球化视野之下，中国游戏既要在内容创新、玩法创新上学习更多，也要将支持大规模玩家在线的后台技术越做越强。 回顾与MongoDB的合作历程，腾讯海外游戏Level Infinite PGOS平台负责人谢磊谈到，无论在功能还是性能上，MongoDB都很好地契合了游戏业务场景，带给腾讯游戏的不只是功能价值，还有运维价值： 简单、易用的控制台 实现全面托管服务，即时自动扩缩容的专用服务器，为实时游戏提供低延迟和高可靠性。 丰富的可视化监控 提供实时可视化日志、监控面板，研发人员、管理人员可以实时监控业务运行状态。 一键升配、降配能力 在访问量突增时，一键自动扩容保障业务的正常运行；在流量低谷，一键自动缩容以节约成本。 多维告警能力 提供运行时间、状态异常等多维度告警能力，使问题可以在最短的时间内被捕捉并通知到用户。 客户证言 腾讯海外游戏Level Infinite PGOS平台负责人 谢磊： “游戏行业的发展越来越由产品力主导。Level Infinite PGOS平台最大的使命是要能够将更新、更现代化的开发模式与腾讯已有能力结合在一起，形成开发体验良好的平台，其中尤为重要的是需要符合海外开发人员开发习惯。正是在这样的背景之下，我们的底层技术选择使用MongoDB。可以说，MongoDB让腾讯游戏Level Infinite PGOS如虎添翼。”

该论文介绍了量子自适应分布搜索（QuADS），这是一种整合了格罗弗自适应搜索（GAS）和协方差矩阵适应 - 进化策略（CMA-ES）的量子连续优化算法，用于更高效的优化。通过自适应调整初始状态分布而非持续使用均匀状态，QuADS 取得了比 GAS 和 CMA-ES 更好的性能，从而减少了神谕调用次数。该研究是对利用量子计算进行连续优化潜力的重要一步。

我们研究了面对自适应对手时的分布式在线和掷骰机凸优化问题。我们旨在在 $M$ 个并行工作的机器上通过 $T$ 轮和 $R$ 次间歇通信来最小化平均遗憾。在假设底层成本函数是凸函数并且可以自适应生成的情况下，我们的研究结果表明，在机器能够访问所查询点的一阶梯度信息时，合作是没有益处的。这与对于随机函数的情况形成了对比，其中每台机器从固定分布中抽样成本函数。此外，我们深入研究了带有掷骰机（零阶）反馈的联邦在线优化更具挑战性的情况，在该情况下，机器只能访问所查询点的成本函数值。这里的关键发现是确定合作有益且甚至可能导致机器数量的线性加速的高维度情况。我们通过开发新的分布式单点和双点反馈算法，进一步说明了我们的研究结果在联邦对抗线性掷骰机中的应用。我们的工作是对限制反馈的联邦在线优化的系统理解的首次尝试，并在间歇通信情况下获得了一阶和零阶反馈的严格遗憾界。因此，我们的研究填补了联邦在线优化中随机和自适应环境之间的差距。

火线设置的问题是防火工作中至关重要的问题，其在景观尺度上的有效性取决于其阻碍未来山火扩展的能力。本研究从仿真优化的角度提出了解决方案，利用遗传算法和 GRASP 算法在具备中高操作能力和中等随机性的情境下取得了良好的结果。