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特别重要的一点是，ARMS支持混合云模式，所以并不要求接入的应用一定要部署在阿里云，不管应用部署在线下IDC还是其他的云，都可以统一接入ARMS。当然，需要确保在混合云模式下，应用与ARMS服务端之间的网络是畅通的。

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如果访问这个接口的上游应用也接入了ARMS，还能从链路上游页签查看每一个上游应用访问这个接口的请求数、响应时间和错误数。同样，如果这个接口对应的链路在离开这个应用后，还会继续访问接入了ARMS的下游应用，我们也能从链路下游页签查看到针对每一个下游应用的请求情况。

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在ARMS控制台可以制定针对特定监控对象的报警，当报警规则被触发时，系统会以指定的报警方式向报警联系人分组发送报警信息，以提醒用户采取必要的问题解决措施。

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书本知识主要是传道——讲述抽象原型，而对其具体应用场景的讲述往往含糊其辞，对抽象原型之间的关系也是浅尝辄止。采用同样精确的语言去描述应用场景和关联关系将会失去重点，让人摸不着头脑。所以，仅仅通过看书来获得成长就像是用一条腿走路。

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重视实践，充分运用感性认知潜能，在项目中磨炼自己，才是正确的学习之道。在实践中，在某些关键动作上刻意练习，也会取得事半功倍的效果。

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向老师和领导学习已经是人们生活习惯的一部分了。但是从同事甚至对手那里学习也很重要，因为这些人和我们自身更相似。所以要多多观察，取其所长，弃其所短。对于团队的小兄弟和下属，也要“不耻下问”。

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人生是一场马拉松，在漫长的征途中，难免有很多困惑。困惑就像枷锁，使我们步履蹒跚，困惑就像死锁，让我们停滞不前。

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有一些工程师的人生理想是做团队里的技术老大，这当然是一个值得称赞的理想。可是，如果整个团队技术能力一般，发展潜力一般，而你是技术最强者，这与其说是幸运，不如说是悲哀。这种场景被称之为“武大郎开店”。 团队里的技术顶尖高手不是不能做，但为了能够持续成长，需要满足如下几个条件：

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人工智能机器人是一种可以做出类似人类决策的软件。这些机器人具有获取输入和输出行为的能力，这些行为看起来像人类定期完成的任务。人工智能技术带来了巨大的发现，它正在推动数字世界的发展。现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随着技术进步，将会不断改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。

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这些都是可以采用人工智能技术解决的问题，人工智能也解决了司法系统中的挑战和许多其他问题。人工智能的一个重要组成部分是机器学习。它利用统计推断和大量数据来训练计算机像人类一样思考。它可以做出比人类更明智的决策，并且它在使人们认为属于人类领域的许多流程自动化方面发挥了很大作用。