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跟踪行为控制着 Entity Framework Core 是否会在其变更跟踪器里维持实体实例的信息。如果实体是被跟踪的，任何检测到的该实体的变更都将在 SaveChanges() 时持久化到数据库中。Entity Framework Core 还会对已跟踪的、之前已加载到 DbContext 实例中的查询和实体进行相互的导航属性装配。 提示 你可以在 GitHub 上查阅当前文章涉及的代码样例。

Trace 事件提供了一种机制，可以集中由 V8，Node 核心， 以及用户代码生成的跟踪信息。 启动 Node.js 应用时添加 --trace-events-enabled 标记，可以启用 Tracing. 可以通过在 --trace-event-categories 标记后跟一个用逗号分隔的类别名称列表, 来指定特定的跟踪记录集合。 node 和 v8 默认启用。 node --trace-

跟踪配置指定了Envoy使用的HTTP跟踪器的全局设置。在服务的顶层配置上定义。未来，Envoy可能会支持其他跟踪器，但现在HTTP跟踪器是唯一支持的跟踪器。 { "http": { "driver": "{...}" } } http (optional, object) 提供HTTP跟踪器的配置。 driver (optional, object) 提供处理跟踪和创建span

概述 分布式跟踪使开发人员可以在大型面向服务的体系结构中获得调用流的可视化。在理解序列化，并行性和延迟来源方面，这是非常宝贵的。Envoy支持系统范围与跟踪相关的三个功能： 请求ID生成：Envoy将在需要时生成UUID并填充x-request-id HTTP头。 应用程序可以转发x-request-id头以进行统一日志记录以及跟踪。 外部跟踪服务集成：Envoy支持可插入的外部跟踪可视化提供程序

Bug跟踪是一个宽泛的话题；贯穿本书会讨论此问题的各个方面。尽管这里我们要着重于配置和技术因素，但是首先要从一个策略问题开始：Bug跟踪系统中应该包含哪些信息？ 术语Bug跟踪很有误导性。Bug跟踪系统也通常会用来跟踪哪些初始与结束状态不同，包含可选的中间状态，并在生命周期中积累信息的问题，例如新特性请求、一次性任务以及被动性的补丁。由于这些原因，Bug跟踪也被称为问题跟踪（issue track

本章介绍如何使用Zipkin或Jaeger收集启用了Istio的应用程序的调用链信息。 完成本章后，你可以理解有关应用程序的所有假设以及如何使其参与跟踪，无论您使用何种语言/框架/平台构建应用程序。 BookInfo示例用来作为此任务的示例应用程序。 环境准备 参照安装指南的说明安装Istio。 如果您在安装过程中未启动Zipkin或Jaeger插件，则可以运行以下命令启动： 启动Zipkin：

我正在努力创建篮球投篮图表在R使用库绘图，虽然我目前卡住了。作为参考，我正在创建的图形类型希望在完成时看起来有点像这样： 从绘图的角度来看，我需要使用一种轨迹类型，它允许我在整个图形上放置六边形（或其他形状）。我相信我将能够适当地调整六边形的颜色和大小参数，以说明哪些六边形应该是红色、橙色和黄色，哪些六边形应该是全尺寸、更小和根本不存在。我只需要知道从哪里开始跟踪/模式。 这张图的基础是我拥有的数

本文向大家介绍Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪，包括了Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”（连续的自适应MeanShift算法），是对MeanShift算法的改进算法，可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序