A reference to the introduction of MAP.
研究设计的质量取决于四个关键设计属性：内部效度，外部效度，构念效度和统计结论效度。 本文将详细介绍这四个效度。
AIOps 是人工智能在软件运维中的应用，即利用机器学习、大数据和自动化决策来完成一系列需要人为进行大量手工干预的传统运维操作流程。 通过对运维数据的算法分析，AIOps 能够帮助运维或 DevOps 团队更智能、更快速的完成运维工作，从而在业务运营和客户受到影响之前，更早的发现软件系统问题并快速解决。 在 DevOps 环境下，运维团队能够通过 AIOps 应对现代 IT 环境产生的大量复杂数据，从而防止中断，维持正常运行时间，实现持续的服务保障。 AIOps 已经成为监控和管理混合、动态、分布式和组件化的现代 IT 环境的关键。 本节将从软件运维的发展历史切入，介绍 AIOps 的必要性、构成及工作方式，并简述了 AIOps 的优势和使用场景。
最近又开始折腾博客了，大概拖了有一个月了才开始记录迁移博客的感受。 简言之，让我从 Hexo 迁移到 Hugo 最大的原因是 Emacs Org mode 下的 Hugo 插件。
读完《卓有成效的管理者》后在此对一些重要观点进行记录。
读完《自控力》后在此对一些重要观点进行记录。
本文探讨了 JVM 指令重排对双重校验锁单例模式的影响。
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，来源于对一个简化社会模型的模拟。 PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”（Crossover）和“变异”（Mutation）操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。