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将 ChatGPT 用于 DevOps

此处看到由 Playground 工具输出配置与我几天前手动配置配置几乎相同花了几天时间,这个 AI 花了几秒钟。从这里开始,开始将其纳入常规工作流程。...ChatGPT 能够几秒钟内给出答案,完美地回答了问题,并就最佳实践提出了建议,而阅读 Thanos 文档和不同在线资源时间无法给出明确前进方向。...使用这两种工具简单地生成代码并回答基本问题几周后,开始从事另一个项目中遇到问题,所以我求助于 ChatGPT,看看它是否能为提供答案: ChatGPT 提供有关如何对错误进行故障排除和分类详细信息...在请求包含所需配置版本可能有助于获得更准确结果。...信任但验证:正如引用所说“信任但验证”,您可以相信 ChatGPT 给您输出是好并且没有错误,但是对于在线获得任何代码,您应该始终自己通读并确保您在将其添加到您项目之前了解它。

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停止追赶最新 RPA 趋势

为什么只局限于“RPA”是错误 基于 GUI 自动化终归是一种妥协 任何软件过程自动化,本质上都需要使用一系列命令将数据从一个地方移动到另一个地方。...它必须: 屏幕上正确呈现按钮 跟踪鼠标指针位置 注册按钮点击 执行相应命令 或者,用一行程序代码发出命令,就像用计算机母语说话一样,高效而健壮,信息损失最小。...原生 RPA 流程在生产环境很脆弱 很长一段时间里,没有意识到基于 GUI 自动化是多么脆弱,因为自己计算机上实现了每个过程自动化,所以我无法预料在生产环境运行它会有什么不同。...此外,你还会意识到,某些情况下,几行代码可以实现与复杂 RPA 工作流(跨越你监视器两个长度)相同最终结果。 获得更多经验另一种方法是为你最常用 RPA 平台创建自定义活动。...使用.NET,你可以大多数 Windows 应用程序上自动化任务,你可以映射网络驱动器、集成 DLL,创建自定义活动,所有这些都将加速你 RPA 代码

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敏捷团队需要考虑六个行为

为什么寻求帮助如此重要?我们都对这个项目有所了解,但没有人知道我们需要知道一切。所以,我们需要能够请求帮助,我们需要从一个有力量位置,而不是一个软弱位置敏捷团队,寻求帮助不是问题。...那些似乎需要完美地完成一个特性的人(无论他们是开发人员、测试人员、作者还是其他什么人)在任何人看到它之前都不适合敏捷团队。 你可以一系列问题之一是:“告诉你喜欢怎样工作。”...要判断应聘者是否有能力做一件现在就足够好事情,并将其完美地完成,你可以这样问:“请告诉最近一次你项目开始时什么都不知道情况。”你做了什么?”...并不是建议人们做一些他们不知道如何完成事情——例如,一个开发人员不应该成为一个市场营销人员(除非开发人员愿意)。建议,如果有人对数据库非常熟悉,那么她也应该尝试GUI做一些工作。...要了解更多关于这种能力信息,你可以这样问:“告诉你在工作帮助团队时间。”那是什么?” 一个候选人可能无法回答这个问题。

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用深度Q网络玩电子游戏

卷积网络可以告诉玩电子游戏'Agent':“是的,这个位置基本上和另一个相同,向上移动”。这使得'Agent'工作变得容易多了。...下面是此代码作用: 将当前屏幕(状态)作为输入 通过3个卷积层传递输入(用于图像查找位置图案) 注意:不使用池化操作(空间位置游戏中很重要,我们想知道球在哪里!)...静止不相关数据与神经网络很好地配合。 强化学习数据是高度相关和非平稳。当pac man移到右边时,板看起来基本相同数据高度相关。此外,网络决定影响下一个状态,这使得数据分布非平稳。...绿色桨是由我超级棒DQN控制 *注:本张动图无法上传微信,请移步文末点击【阅读原文】查看 最疯狂事情是不需要更改一行代码可以训练DQN来玩另一个游戏,并且,就可以该游戏中到达超过人类游戏水平...款游戏beakout,DQN学会怎么样绕过边路快速到达顶部,并获得大量积分。 创造了这个DQN,它学到了甚至不知道东西! ? DQN可以发现其创建者从未知道策略!

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Web端自动化测试失败原因汇总

职业生涯已经多次观察到它,一旦您获得了自动化质量保证或工作人员,管理层就期望他们对所有内容进行自动化测试。尽管听起来很令人愉悦,但这是不可能。...测试用例顺序执行是Web应用程序测试自动化失败另一个原因。 与顺序运行测试不同,并行执行使您可以不同环境同时执行多个测试。但是自动化测试可能会导致意外代码交互。...现在,这听起来似乎很明显,但是许多组织却没有实践。原因是,一旦他们设计了测试套件,并发现它可以正常工作,便开始着手自动化新领域。没有批评沉迷或探索新领域以实现自动化努力。...这可能会导致错误测试评估,当您遇到更多假阴性和假阳性时,您测试报告可能会受到影响。 例如,假设您需要针对不同地理位置测试您Web应用程序。静态测试环境执行地理位置定位时。...测试环境本身很麻烦 为了使自动化能够不同测试环境工作,需要进行大量计划。您需要在暂存环境上进行测试,以确保将代码移入生产管道时,它们可以完美地工作

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用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO

它不能完美地定位物体,而是优先考虑速度和识别。 像 faster R-CNN 这样架构是准确,但是模型本身相当复杂,有多个输出,每个输出都是潜在错误来源。...动态Anchor Boxes 在上图中,我们看到我们图像中有一个人和一辆汽车重叠。因此,汽车一部分被遮挡了。我们还可以看到,边界框,汽车和行人中心都落在同一个网格单元。...我们将定义另一个 Anchor Box ,它可以容纳一个站立的人,它高度比它宽。 首先将测试图像分解成网格,然后网络产生输出向量,每个网格单元一个。...YOLO物体检测 现在您已经了解了YOLO工作原理,您可以看到为什么它是当今使用最广泛对象检测算法之一。...查看这里代码: YOLO(https://github.com/Garima13a/YOLO-Object-Detection),以获得YOLO算法代码实现,并真正了解它如何检测不同场景对象和不同程度置信水平

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全新卷积模块DRConv | 进一步提升卷积表示能力

DRConv是处理复杂多变空间信息分布一种有效而优雅方法。它可以替代任何现有网络标准卷积,因为它即插即用特性,特别是高效网络增强卷积层。...可以看出,引导Mask具有相同颜色像素附着到相同区域。每个共享区域中应用滤波器生成器模块来生成滤波器以执行2D卷积运算。因此,需要优化参数主要在滤波器生成器模块,其数量与空间大小无关。...作者还提供了充分消融研究,以分析DRConv有效性和鲁棒性。 总之,这项工作做出了以下贡献: 提出了一种新动态区域感知卷积,它不仅具有强大语义表示能力,而且完美地保持了方差特性。...通常,这里方法主要分为两个步骤。首先,使用可学习引导Mask将空间特征划分为跨空间维度几个区域。如图1所示,引导Mask具有相同颜色像素附着到相同区域。...因此,引导Mask值从0到 m−1 ,并表示应在相应位置使用过滤器索引。 为了使引导Mask可学习,必须获得产生引导特征权重梯度。但是,导向特征没有梯度,导致相关参数无法更新。

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程序员被打断:中断和上下文切换真正代价

重建上下文 对于程序员来说,在任务切换后重新构建上下文通常涉及返回到先前编辑或调试代码开始编辑之前,程序员需要导航到几个位置来重建上下文。...这通常意味着: 最近打开文件 每个打开文件光标位置(行和列) 断点、监视变量和表达式 窗口位置相同布局(包括选项卡分割) 手动 IDE 重建最后一个工作状态通常是一项真正痛苦和具有挑战性任务...失去这个功能会让工作流程受到难以想象干扰。这些打开文档对来说代表着一个“书签”,如果没有它们,几乎无法继续工作。...Vim 大约1998年v5.2引入了 :mksession 命令。 一个会话(Session)保存了所有窗口视图以及全局设置。您可以保存一个会话,当您稍后恢复它时,窗口布局看起来相同。...您可以使用会话(Session)快速不同项目之间切换,自动加载您在该项目上最后工作文件。 640 x 480 分辨率是从 1990 年到 1996 年左右标准,但当时可以获得更多屏幕空间。

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如何通过神经风格转换获得漂亮结果

不幸是,与许多其他入门文章一样,最终实现充其量只能产生中等程度结果(图1)。将在接下来几节更新教程代码以提高传输质量,但是首先要切线。 本文所有随附代码可以GitHub上找到。...特征图只是卷积层激活后输出。例如,如果一个卷积层有64个滤镜,它将输出64个特征图。然后,Gram矩阵可测量图层每个特征图与每个其他特征图之间相关性(相似性),而不必关心确切像素位置。...为了说明为什么这是对纹理合理衡量,假设有两个过滤器,一个过滤器检测蓝色物体,另一个检测螺旋体。可以将这些滤镜应用于输入图像,以生成2个滤镜图并测量其相关性。...这与常规分类任务工作原理完全相同每个步骤,都会对模型进行一些扩充input_img(例如旋转,裁剪,调整大小等),然后再对其进行遍历并计算损失。...进一步提高质量 现在,已经讨论了神经风格转换代码实现所有技巧。至此已经原始PyTorch教程基础上大大提高了传输质量。

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我们可以拥有美好事物:升级到Java 21是值得

因此,当你执行阻塞操作时,等待代码将从当前执行线程移走,直到阻塞操作完成,然后它准备好恢复执行后将其放回另一个线程。 这样,你可以继续使用阻塞语义。第一行第二行之前执行。...最终,你代码会陷入 async/await 泥潭——因为为什么你不可以在任何地方使用 async/await 呢?因此,它比使用低级非阻塞 I/O 或反应式编程要好,但好不了多少。...; 您大部分代码保持完全不变,但现在您获得了极大改进可扩展性。如果您创建数百万个线程,运行时不会喘不过气来。无法预测您结果,但您很有可能不再需要运行几乎同样多给定服务实例来处理负载。...容器中部署工作负载似乎是占主导地位模式,受访者报告称 70% Java 工作负载使用容器。坦率地说,惊讶它如此之低。 同样有趣是转向多核而不是单核配置趋势。...甚至还没有提到 GraalVM 原生镜像,它可以显著缩短启动时间并减少给定 Java 应用程序内存占用。而且它已经可以完美地与 Java 21 配合使用。 这些东西就在这里,它们令人惊叹。

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图解Transformer — Attention Is All You Need

Transformers是人们认为最复杂和无法理解的话题之一。在这篇文章将给出关于Transformer理论知识,希望在这篇文章结尾,你将能够了解关于变压器实际工作原理。...Self-Attention(自注意力) 自注意力用于将句子每个单词与句子每个其他单词相关联,以便每个单词可以与其他每个单词相关联,并且将为句子每个单词产生512个维度输出,该输出将关联一句话每个单词...您可能会想到与查询,键和值有关问题,以及这些向量实际上是什么,以及为什么要初始化它们。到本文章结尾,您将获得所有答案。...因此,所有的编码器和解码器都是相同,它们工作原理也是相同。...解码器自注意力模块会生成目标序列关注向量,以找出目标序列每个单词与序列其他单词相关程度。解码器,自注意层只允许关注输出序列较早位置

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赫尔辛基大学AI基础教程:机器学习类型(4.1节)

AiTechYun 编辑:yxy 手写数字是讨论我们为什么使用机器学习时经常使用经典案例,我们也以此为例。 下面你可以看到来自常用MNIST数据手写图像示例: ?...要评估我们实际预测输出能力,我们不能依赖训练数据。虽然模型可能在训练数据做出非常好预测,但它不能证明它可以推广到其他数据。...特别是那些非常灵活并且能够适应数据几乎任何模式方法,除非数据量很大,否则它们可能会过度适合。例如,与通过线性回归获得受限线性模型相比,神经网络产生可靠预测之前可能需要大量数据。...这使得情况大不相同,因为我们无法通过使模型适合训练数据正确答案来构建模型。并且由于我们无法检查学习模型是否做得好,也使得对性能评估更加复杂。 典型无监督学习方法试图学习数据背后某种结构。...例如,可视化,相似的项目被放置彼此附近,而不同项目则被放置离彼此更远。它也可以意味着集群化我们使用数据地方,以识别彼此相似但与其他集群数据不相似的项目组或“集群”。

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机器学习你不可不知几个算法常识

在这篇给大家介绍一些机器学习必须要了解几个算法常识,这些算法常识之后从事机器学习方面研究和工作时是非常重要。...解释下图片内容:(左) 用一个线性函数拟合数据得到模型导致欠拟合——它无法捕捉数据曲率信息。() 用二次函数拟合数据得到模型未观察到点上泛化得很好。...样本里噪音数据干扰过大,大到模型过分记住了噪音特征,反而忽略了真实输入输出关系。...图(a)数据分布下,模型A和B都完美地拟合了所有的训练样本,但是测试样本上表现,模型A拟合效果超过了模型B;图(b)数据分布下,模型A和B同样完美地拟合了所有的训练样本,但是测试样本上表现...以上所有的练习题答案都会公布知识星球,方便后续做一个知识沉淀;另外,关于文章有任何疑问或者想要深入学习与交流,都可以加入知识星球来交流(加入方式:扫描下方二维码或者点击“原文链接”)。

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Lambda架构质疑

这种架构工作方式是接收日志,并将其并行输入批处理系统和流处理系统。我们需要两次逻辑处理,一次批处理系统,一次流处理系统。我们可以查询时将两个系统结果融合在一起来产生完整答案。...这是一个显而易见但又经常被忽略要求。代码可能会一直更改。因此,如果我们有从输入流获取输出数据代码,只要代码更改,就需要重新计算输出以查看更改效果。 为什么代码会发生更改?...劣势 Lambda 架构问题在于,两个复杂分布式系统维护产生相同结果代码会非常痛苦。认为这个问题不会得到解决。...认为是因为人们越来越需要构建复杂低延迟处理系统。他们拥有的两个系统并不能完全解决他们问题:一个是可以处理历史数据可伸缩高延迟批处理系统,另一个无法重处理低延迟流处理系统。...但这没有理由证明这是对,流处理底层抽象是数据流 DAG,它与传统数据仓库底层抽象完全相同。流处理只是此数据流模型一般化形式,暴露中间结果检查点以及可以向用户连续输出结果。

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那些年,UI设计师还在手工标注和切图时走弯路

从事UI设计师这几年工作逐渐发现,最让人糟心不是应付各种奇葩需求,完成设计稿,而是交付。每次交付设计稿和最后开发出来产品总是让心塞无比,很少最终产品和我设计稿是完全一致。...“这个字需要多大字号?” “这个是Android尺寸?iOS呢?要自己算啊?” “这里icon为什么不没有高度和宽度呢” ..............手动标注加大了沟通和时间成本,让人精疲力尽。 ? 切图难 难点1:作为UI设计师,日常工作中一个非常重要设计输出物,就是切图。只要是无法代码不好实现和表达出来,就需要切图。...难点2:切图命名格式不同公司都不尽相同,需要UI设计师和对接开发工程师进行沟通,或者是团队内部进行沟通规范,才能达到良好切图命名规范,大大降低了工作效率。 ?...特色功能: 智能标注,让设计师解放双手,再也不需要手动做;可以完整而清晰地将PS、Sketch设计图中每个元素尺寸、位置、颜色、间距、字号等样式信息自动同步到摹客iDoc,开发师可以随时查看。

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那就从API使用开始吧

作为一名开发者,诚然编写代码如同作家提笔挥毫,非常有成就感与乐趣,但同时也觉得删除代码是件不相伯仲美事。为什么呢?...因为进行删除工作时,意味着自己找出了造成干扰位置,意味着找到了冗余无用代码,甚至是找到了能用更少代码实现相同功能途径。代码越少,意味着出错几率越低。...观点是:利用好第三方API,减少自己代码工作量,让出错概率尽量降低。只有这样,我们才可以把更多精力放到更核心开发工作或业务逻辑思考当中去。...我们没有想象聪明 一名善于阅读和思考程序员,想必是出众程序员,譬如正在浏览本文你。但是无论我们多么优秀,一个无法避免事实是我们写代码绝不可能零错误。...我们目标是为客户打造最好应用,而不是7x24小时地守候计算机旁,关注程序运营每个细节。 此外,难道我们竞争对手还会自己来打造非核心程序组成部分吗?

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深入SVM:支持向量机核作用是什么

当我们只有一个特征x1时,我们不能用一条线把数据分开。加上另一个特征x2,等于x1平方时,分离这两个类变得容易。 ? 增加另一个特性使得数据可以线性分离。 支持向量机内核到底是什么?...因为添加它们将使模型时间复杂度增加,创作者利用一些神奇数学特性(不在本文范围),使我们能够获得相同结果而模型运行速度并没有变慢。 两种常见核是多项式核和高斯径向基函数(RBF)核。...与多项式核类似,RBF核允许我们获得完全相同结果,就好像我们原始特征每个值上都添加了一个参考,实现过程而不需要我们去做。让我们月亮形状数据上试试。...我们可以通过调整参数γ方式来解决这个问题,它作为一个正则化器——越小则决策边界越平滑,这可以防止过拟合。然而,本例,我们似乎还没有完全匹配,所以我们将γ增加到0.5。 ?...为了使非线性数据线性可分(从而方便支持向量机),我们可以数据添加更多特征,因为高维空间中,数据线性可分概率会增加。

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Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑运作机制,但不是通过反向传播

显然,如果通过多个层次重建输出缺失部分,你需要通过所有层次来获得信息,而反向传播已经内置于所有的模拟器,但大脑并非如此。...当它们试图达成一致,或者想让不同位置事物达成一致,例如希望鼻子和嘴巴同意各自是同一张脸一部分,那它们都应该产生相同表征,当你试图不同地方获得相同表征,就需要允许知识从一个地方被提炼到另一个地方,...显然,从生物学角度来说,一个优势是不同位置详细架构无需相同另一个优势是前端处理无需相同。...而如果从一个位置提取到另一个位置,要做就是从光学阵列获得相同函数不同位置表示,此时不同位置对光学阵列采取不同预处理也可以,即使前端处理不同,但仍可以提炼出表示整个功能知识。...但如果你硬件坏了,你可以另一个硬件上运行相同程序。这就使得知识不朽。它不依赖于特定硬件存活。

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机器学习,就用Python!五大专家详解其优势何在

但现在,认为 Python 已经很大程度上取代了Lisp ,因为二者除了有相似的高层次属性外, Python 还拥有出色第三方库,以及与操作系统完美地集成。...没有对 Python 表达层次位置做出精确地陈述,只是说 Python 和 Lisp 都处于相同语言类别处理诸如垃圾回收,内存安全,模块,名称空间和高级数据结构等方面的问题时有着相似的特性...此外,Python 有一个简单而一致语法,可以让非软件工程师人员更容易使用这门编程工具。 另一个原因是 Python 运算符重载功能,能使代码可读性更好,简洁性更高。...高级脚本语言对于人工智能和机器学习是非常适合,因为我们可以快速迁移并进行改动,我们创建大部分代码代表是实际问题中相关数学知识和数据结构,而不是所谓代码模板,因此我们可以根据实际问题需要,尝试更改脚本代码来解决我们问题...此外,IPython notebook 等工具可用性使得我们可以全新平台上重复并分享我们数学和算法工作

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Java多线程傻瓜入门介绍

进程和线程:以正确方式命名 现代操作系统可以同时运行多个程序。这就是为什么可以浏览器(程序)阅读本文,同时媒体播放器(另一个程序)上听音乐。每个程序都被称为正在执行进程。...与进程不同,线程共享由操作系统分配给其父进程相同内存块:媒体播放器主界面数据可以由音频引擎轻松访问,反之亦然。因此,两个线程更容易相互通信。...此时可能会出现两个问题: 数据争用 - 当编写器线程修改内存时,读者线程可能正在读取它。如果写者尚未完成其工作,读者将获得损坏数据; 竞争条件 - 读者线程只有写者写完后才能读取。...线程安全概念 如果一段代码正常工作,即没有数据竞争或竞争条件,即使许多线程同时执行它,也会说它是线程安全。...我们知道线程可以安全地从相同内存位置读取,只要它们不修改它。这是函数式编程背后主要哲学。

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