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整洁架构之CSS
“ 在历数技术进步的代价时,弗洛伊德遵循的路线使人感到压抑。他同意塔姆斯的评论:我们的发明只不过是手段的改进,目的却未见改善。——尼尔波斯曼《技术垄断》 ” 虽然开发工具早已经从 preprocessor 进化到了 styled component 甚至是 functional css,但在我看来新的工具并没有让我们的样式代码写的更好,只是更快——也可能会让代码坏的更快。工具的繁荣并没有让那些导致代码难以维护的根本问题烟消云散,而是更易让我们对其视而不见。这篇文章旨在回答一个问题:为什么样式代码难以写对,它
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2022-09-09
3640
遗留系统的服务拆分
最近一年来,我所在的项目为一个传统行业客户的 IT 核心系统做遗留系统改造,我参与了该系统一个业务模块的拆分和服务化,在这过程中落地了一些有意思的实践,特此记录下来和大家分享。 项目背景 这是一个运行了至少 15 年的单体系统,采用的技术栈是 JDK8、Servlet、JSP、Oracle、JDBC、存储过程、Weblogic,从这些关键词就能感受到它的沧桑感。整个系统都在一个代码仓库中,或按业务或按功能划分成了 30 多个 maven 模块,模块间可以任意调用彼此的方法,也可以随意访问彼此业务的数据库表。
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2022-07-12
3250
疫情下更合适的开发模式
问题的提出 任何复杂的软件都是团队工作的产物,所以我们会利用版本控制工具和不同的分支策略来协助团队的日常开发和交流,mainline开发模式和pull request开发模式(以下简称PR)则是最常用到的两种模式。在开发时选择哪种模式也成了一个经常被讨论的话题。 在疫情时代,远距离办公可能会阻碍团队的交流,PR开发模式也变得越来越流行。一方面PR开发模式可以为代码开发带来更好的隔离性,但另一方面,PR开发模式其实是一种更难掌握或者说要求更高的开发模式。比如:审查和合并 PR 的速度至少取决于三个因素:上下文
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2022-06-16
4980
Thoughtworks第26期技术雷达——技术象限
采纳 交付核心四指标为了度量软件交付的效能,越来越多的组织默认采用由DORA 研究项目定义的交付核心四指标,即:更改前置时间、部署频率、平均恢复时间(MTTR)和变更失败率。这项研究及其统计分析展示了高效能交付团队和这些指标的高度相关性,它们为衡量整个交付组织的表现提供了极佳的领先指标。虽然我们依然是这些指标的坚定拥护者,但我们也吸取了一些教训。我们持续看到被误导的度量方式,这些方式使用的工具单纯基于持续交付(CD)流水线。尤其在衡量稳定性指标(MTTR和变更失败率)时,仅依赖CD流水线数据提供的信息并不
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2022-04-08
7340
GoCD很好,但说说Jenkins吧
近些年来Docker、 Kubernetes、 Helm、 云原生如火如荼,Jenkins 凭借开源社区的贡献以及类似 CloudBees 团队的加持。紧跟技术发展趋势,产出了集成于 Docker、 Kubernetes、 Helm、AWS等各种工具插件,还有 Jenkins X,原来配置页的 Manage Nodes 也"悄悄地"变成了 Manage Nodes and Clouds。另一方面,自研能力不错的企业,也纷纷基于 Jenkins API开发一套 Devops CICD 平台,给 Jenkins那个"老头"套上了一层年轻的外衣,效果也十分理想。
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2022-02-16
8240
探索式测试的若干问题
探索式测试是不是就是一种黑盒的测试?显然探索式测试不区分黑盒还是白盒,可以用在任何一个测试里面,但是它需要我们更加理解产品,去产品内部理解产品的设计细节,才能发现一些更深层次的、隐蔽的问题。
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2021-12-22
3070
寻找合适的研发效能度量指标(上)
最近几年 “软件研发效能” 成了业界的热词 ,频繁出现在各个行业大会,被各大厂、传统行业数字化部门、追求高效能的团队不断的提及并迭代,比如阿里的效能改进211愿景,腾讯的智研平台,百度工程能力白皮书。
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2021-10-09
7630
浅谈数据流水线
当下我们听过很多热门的技术名词,例如:机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等,在这些技术背后一个关键的角色就是:数据。这些数据通常不是单一的,原始的数据,而是需要从多个数据源获取,并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”,其实也就是在说,数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的,而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程,我们通常将其称为数据流水线,也就是 Data Pipeline。
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2021-09-15
3590
强化学习入门——说到底研究的是如何学习
自机器学习重新火起来,深度强化学习就一直是科研的一大热点,也是最有可能实现通用人工智能的一个分支。然而对于没有强化学习基础的同学们,如果直接去学习深度强化学习,想必会碰到很多问题。本文尝试普及一些最基础的强化学习算法,并以一个小例子来辅助大家理解。
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2021-03-26
2590
ThoughtWorks数据智能读书雷达
ThoughtWorks数据智能事业部自三年前成立以来,就致力于将ThoughtWorks在敏捷软件开发、精益数字化产品创新等工作方法与数据智能领域的成熟实践结合,为客户解决新形势下如何实现数据驱动的智能企业的问题,为行业带来创新的解决数据问题的方法和实践总结。
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2021-03-10
5280
演进式数据架构
本文借助于《演进式架构》这本书中关于演进式架构体系的描述,探索我们如何在数据这个领域,设计出演进式数据架构。
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2021-02-08
3290
性能优化那些事
性能在软件工程诞生时就占据着非常重要的位置,如何用更少的硬件资源来支撑更多的功能、来完成更多的任务是软件工程师的职责,也是用来衡量一个软件工程师技艺高低的标准。
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2021-01-08
3550
机器学习平台带给QA的挑战
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。其数据量大、数据多样性、支持算法种类多,加上算法模型结果不确定、集成复杂等等特点;这会给QA的工作带来怎样挑战、以及如何克服,本文一一揭晓。
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2020-12-08
1.8K0
Bug Report该怎么做?
Bug Report一般有两种说法:一是“微观Bug Report”,是指深入分析单个bug产生的影响、产生的根因、后续如何避免等;二是“宏观Bug Report”,是指在一个项目开发周期中,对bug原因、修复周期、bug趋势等维度进行总结分析。
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2020-12-08
6200
健壮的数据仓库项目搭建
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。
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2020-12-08
7480
如何成功的组织Bug bash
如果我们把项目的开发过程比作驾驶过程,产品质量就是安全驾驶,那么测试就像是驾驶中看挡风玻璃的过程,需要融入到整个开发中。总之,产品质量需要在开发的各个环节中来保证,Bug Bash作为常规测试的有效补充,也是产品上线前的重要一环,组织成功的Bug Bash必能使产品日趋完善。
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2020-09-01
4120
怎样Hack Linux的内核符号?
Inline Hook技术能够帮助我们完成函数的动态拦截和跳转,但要实现缺陷函数的自动化热修复则会面临更加复杂的挑战。本文从一个实际例子出发,阐述了在对二进制形式的Linux固件做自动化安全加固的时遇到的技术难题和解决办法。
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2020-08-02
2.3K0
Apache HBase内核深度剖析
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容,今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件,在今天依旧被广泛的应用,今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理,了解一下HBase的具体内幕,以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
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2020-04-07
9250
日志中的用户隐私安全
对于敏捷团队,安全卡应该提到比业务卡更高的优先级,同样需要放在backlog里面进行track,需要kick off、deskcheck,需要一个正经的流程或者仪式感强化成员的意识:安全卡和业务卡、Bug卡都是项目交付中的一等公民。
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2020-02-18
9000
《风格的要素》中的编程格言
之所以翻译这篇文章,因为它与我之前关于如何/为什么要写出更易懂的代码的思考有很多关联,但更进一步的是,这篇文章直接指出了写作与编程在原则上的相似性,本质上他们都是一种面向人类的表达。
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2019-12-26
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