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深度学习与python

公众号[深度学习与Python]文章同步更新
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通过Yarn工作空间将代码交付速度提高97%
作者 | Jordan Hawker 译者 | 马可薇 策划 | Tina 随着团队和应用程序规模的增长,采用可提供清晰代码所有人、隔离构建及高效代码交付等优化的架构是至关重要的。很多项目一开始只有前端、后端之类的一两个代码库,但随着代码库规模的发展,这种方式将难以为继。领英中风格产品各不相同的开发团队,不断为各类应用提交贡献,而领英的基础建设团队能够让开发者们在大型应用程序中,不受代码库规模的影响,高效合作。在面临生产力相关的挑战时,我们的领英人才解决(LTS)团队近期采用的 yarn 工作区,
深度学习与Python
2023-03-29
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从 polyrepo 到 monorepo,前端代码仓库改造工程实践
随着业务的发展和架构的迭代升级,近一年 FreeWheel 核心业务团队对前端技术栈进行了大规模升级改造,针对多个新业务页面的开发需求,对产品按照业务模块进行了划分,形成了多团队协作开发的 polyrepo 模式。而对于团队之间的组件或模块的共享问题,结合社区的实践和公司内部尝试的经验,我们决定采用 monorepo 模式来满足共享需求,并对将代码仓库改造成 monorepo 进行了技术尝试和落地,下面是具体介绍。
深度学习与Python
2023-03-01
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后 Hadoop 时代,字节跳动如何打造云原生计算平台 | 卓越技术团队访谈录
在大数据行业里,2006 年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。
深度学习与Python
2022-11-28
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大数据平台如何进行云原生改造
如今,企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时,云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力,受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢?
深度学习与Python
2022-03-22
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Uber 容器化 Apache Hadoop 基础设施的实践
随着 Uber 的业务持续增长,我们用了 5 年时间扩展 Apache Hadoop(本文中称为“Hadoop”),部署到了 21000 多台主机上,以支持多种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有多样化专业知识的团队来应对在裸金属服务器上运行 Hadoop 所面临的各种挑战,这些挑战包括:主机生命周期管理、部署和自动化,Hadoop 核心开发以及面向客户的门户。
深度学习与Python
2021-12-01
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怎样挑选一个好的NPM包?
我最近写了一篇关于如何加快 React 开发的文章,其中提到使用包而不是重新造轮子。例如,你几乎肯定希望使用一个 modal 库,而不是构建你自己的实现。(我说“几乎肯定”,是包括那些受虐狂在内。)我之前的推荐有限定条件。使用第三方库会带来风险。每周都有恶意软件包的新闻。从一个废弃的包迁移代码花费了数百万开发工时。
深度学习与Python
2021-01-06
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