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干脆面君,你给我站住!你已经被TensorFlow盯上了

为什么要选择浣熊??? 不为什么,就是可爱!!! 戳链接可观看视频:https://youtu.be/Bl-QY84hojs 建立数据集 让我们开始吧!...如果你的数据集不是上述的数据结构,你需要自己写一个脚本来生成TFRecords(官网上有此做法的解释)。我就是这么做的。 为了准备API的输入文件,你需要解决两个问题。...虽然我可以用create_pascal_tf_record.py脚本生成TFRecord文件,但我还是想自己编写脚本。...我也建议在训练时就开始评估工作。这样可以监控整个流程,并且通过在本地运行TensorBoard来评估你的工作。...训练一个能识别小汽车、卡车和行人的识别器花了长时间。很多其他类似的案例中可能需要使用更复杂的模型。我们还要考虑在模型速度和模型准确度之间寻找平衡。

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从0到1:蘑菇街运维技术管理体系建设分享(下)

接上篇,做完了标准化及标准化管理以后,我们遇到的比较棘手的问题就是这么多的应用应该怎样高效发布,这就涉及到持续集成和发布的问题。...所以这里分享一下稳定性建设这方面的内容,主要有这么几块,一个是全链路跟踪,还有一个是预案系统、开关系统、容量评估还有限流降级。 ? 时间原因,这里只能分享一块,主要讲讲全链路跟踪系统。...首先,我们为什么要做这个事情? ?...然后后续的后端接口或方法调用都会把这个ID带上,这样每一次调完会成都会输出一条日志,把本次请求花费多长时间,调用哪些接口记录下来,这样通过刚才实时的Storm集群就可以计算出整个的实时请求是怎样的。...从这个界面上我们可以很明显的看到,整个请求花了1.5秒,但是下面红色的地方有一个评价的服务,单这个服务接口的调用自己花了1.3秒,肯定是这个服务出了问题,这时候可以大大缩短问题范围的缩小,根据这个IP,

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半自动化搭建Data Guard的想法和实践(二)(r9笔记第79天)

关于半自动化搭建Data Guard,自己花了一些时间,总算是把这件事情继续推进了一下,还是再啰嗦一句,为什么不自动化,因为安全。...我希望自己的脚本能够只知道主库的IP,不用一次又一次连过去配置和检查,当然要完成自动化还是半自动化,有些网友也提醒的极是,那就是规范和标准。...2.默认主库是开启了DG Broker,即dg_broker_start=true,这个是DG Broker配置的必备要求,为什么这么配置,因为这个工具确实很方便实用,强烈推荐。...这些细节之处不检查,后期的工作就无从开展,所以自己在写脚本的过程中越来越意识到这些的重要性,因为在后期的脚本中验证再详细再完整,这些预先条件不满足,最后还是无功而返,所以我们可以考虑一个统一的检查脚本评估...脚本的内容比较长,可能涉及若干个文件,我近几天提供一个下载的链接,感兴趣可以下载试用。

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评估产品是否靠谱

今天我们来聊聊如何评估一个产品是否靠谱!...为什么会有这个产品? 很多产品人当接到一个需求时,都知道怎么做,如何做,但是很少人回去问为什么这么做?这个根本问题如果经常性忽略,我们就很难养成一个独立的思考习惯。...那么,市场上为什么会有我们需要做的互联网产品呢? 盈利:任何一个可以在市场上盈利的产品,并且可以长时间盈利的产品都是好产品!...为什么这么说,只要产品能够长期盈利,无论商业模式如何,都能说明此项产品是市场上需要的产品,那么产品的商业性如何能够体现出来,并且很好的活下去,那么说明产品的第一个目的达到了,就,就是赚钱!...在很多优秀企业的案例中可以看到,有些领导求贤若渴,比如小米的雷军,在创业初期花了极大部分时间去找人,因为很多好的想法,如果没有一流的人才和强有力的执行力,真的很难往下推进,或者干脆到一半的时候,产品挂掉了

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性能测试系列十一 压测工作结束后

性能测试基础知识) 性能测试系列二 何时介入性能测试 性能测试系列三 压测方式简单总结 性能测试系列四 压测指标的来源 性能测试系列五 压测常见的关注指标以及监控分析工具 性能测试系列六 评估压测量...性能测试系列七 工具选择 性能测试系列八 梳理业务场景 搭建测试环境 性能测试系列九 选择压测环境,编写调试测试脚本 性能测试系列十 压测工作开展中 ---- 测试前,压测中,当然还离开不了压测后...压测的过程 ,大概就这么多,可能不一样的项目经历的环节不尽相同,这里给大家花了11篇的文章,去持续推送整个压测的流程,是为了让大家可以更好的全面的去看待压测的事情。...对于整体的链路已经进行梳理,后续的分享呢,会针对压测过程中用到的工具,讲一些例子,监控工具的搭建,脚本的编写。欢迎持续关注。...很多人在后台留言说,不要讲基础了,直接来实战,直接来实战,告诉你怎么做了,但是为什么这么做,何时这么做,整个流程的东西,很多人都讲不明白,遇到过很多,都说做过压测的,一问,我就知道,我用Jmeter压测

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从问题的处理方式感悟学习方法 (r4笔记第39天)

session情况,发现是由于Linux内核参数设置不当导致的, step5:问题就这样到了unix team这一层,最后发现这些内核参数需要重启数据库 step6:问题就这样反馈到了管理层,领导综合评估决定这个问题的影响范围不足以重启服务器...自己花了不少的功夫从一个简单的连接问题来说明了这么多,就是想说明问题的处理流程和方式是如何重要。...在10gR2的早期版本中搭建RAC的时候,在创建好clusterware之后需要在各个节点中运行一套脚本,但是在10g这个版本中总是会报一些奇怪的错误,我花了大把大把的时间,认真分析了脚本的执行情况,最后才得知是有一个...最后花了些时间来分析一下数据库的体系结构,分析sql调优中的细致末节,自己也写了一些脚本,在10g,11g中都是通用的,我相信在12c版本中也差不离。...所以学习一种技术或者学问对我们每个人都是很有限的,说这么多大概意思就是抛弃一些细致末节,这样可能不会让你偏离方向。

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面试被问Redis锁的缺点,被打击的扎心了

为什么有问题还说这么多呢?有如下两点原因: 搞清劣势所在,才能更好的完善。 上文中最后这段代码,还是有很多公司在用的。...介绍 Redisson 之前,笔者简单解释一下为什么现在的 Setnx 默认是指 Set 命令带上 NX 参数,而不是直接说是 Setnx 这个命令。...源码中加锁/释放锁操作都是用 Lua 脚本完成的,封装的非常完善,开箱即用。 这里有个小细节,加锁使用 Setnx 就能实现,也采用 Lua 脚本是不是多此一举?...流程为: 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 也就是说,假设锁 30 秒过期,三个节点加锁花了 31 秒,自然是加锁失败了...这只是举个例子,实际上并不应该等每个节点那么长时间,就像官网所说的那样,假设有效期是 10 秒,那么单个 Redis 实例操作超时时间,应该在 5 到 50 毫秒(注意时间单位)。

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1 号店的抽奖系统架构实践(限流削峰到性能优化)

在客户端看到的是长时间没有响应或者请求失败,然后不断重试,我们更希望在这个时候响应一些信息,比如说直接给出提示没有中奖,通知客户端不再请求,从而提高用户体验。...… 当时花了两天时间毫无进展,代码上没发现任何问题,也请教了很多同事,感觉已经陷入了思维误区,然后有位同事说这不是我们程序的问题,会不会是数据库本身或者硬件问题。...1号店的秒杀系统便接入了这个功能,但由于当时重构时间只有两周,评估下来时间上来不及做,因此搁置了。...异步:前面谈到了一个RPC接口占用了近50%的耗时,经过业务逻辑上的评估这个接口是可以异步的,所以如果有必要的时候这是一个可行的方案。...假设我们没有做行为识别,一个普通用户,稍微慢几秒就得不到奖品,来这么两三次,估计就不会来参加你的活动了,正常用户就这么一个个流失了,这种负面影响想想就让人背后发凉。

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全表扫描却产生大量db file sequential read一例

但是这里我们要探讨的是,为什么这么一条简单的SQL语句,执行了超过1小时还没有结果。...正常运行评估 MOBILE_CALL_1204_OLD这张表的大小约为12GB,以系统的IO能力,正常情况下不会执行这么长的时间。简单地看了一下,系统的CPU以及IO压力都不高。...下面来诊断一下SQL为什么这么不正常地慢。 看看会话的等待(以下会用到Oracle大牛Tanel Poder的脚本): ?...多执行几次waitprof脚本,得到的结果是一致的(注意这里的数据,特别是平均等待时间并不一定是准确的值,这里重点关注的是等待时间的分布)。...表中大量的行长时间被锁住。 如果事务意外中断,长时间的回滚(恢复)过程中,可能严重影响SQL性能(因为查询时需要回滚块)。 事务还未提交时,影响SQL性能,比如本文中提到的情况。

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从微盟36小时故障,谈谈数据安全和备份这个事

我想大家比较关心的会是下面几个关键问题: 第一,为什么恢复时间会这么久,已经过去了36个小时,而且至今无法完全恢复? 第二,为什么一个运维人员会有这么大破坏力,让整个公司业务都瘫痪了?...第一个问题,为什么这么长时间还没恢复? 其实从公告中,我们可以看到,到目前为止,仍在在进行中的恢复动作就是做数据恢复。...所以不难推断,这次故障被破坏最严重的就是生产系统的数据库,而且一定是核心库,或许应用环境也被破坏掉了,但是影响不会像现在这么大。 那为什么数据恢复会花这么长时间呢?...第二个问题,为什么运维人员会有这么大的能量?...不至于会有这长时间这么大的影响。

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细说Redis分布式锁

为什么有问题还说这么多呢? 第一,搞清劣势所在,才能更好的完善。 第二点,其实上文中最后这段代码,还是有很多公司在用 的。...源码中加锁/释放锁 操作都是用lua 脚本完成的,封装的非常完善,开箱即用。...实现的已经这么完善,redLock又是什么?...流程为: 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间 来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 也就是说,假设锁30秒 过期,三个节点加锁花了31秒,自然是加锁失败了...这只是举个例子,实际上并不应该等每个节点那么长时间,就像官网所说的那样,假设有效期是10秒 ,那么单个redis实例操作超时时间,应该在5到50毫秒 (注意时间单位) 还是假设我们设置有效期是30秒,图中超时了两个

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微信补录一面面经

第三道题花了比较长时间,面试官给我加了15分钟才做出来。 开始面试: 1)讨论第一道智力题,64匹马8个赛道,找出前四名,最少赛多少场。...2)讨论第二道topK问题 3)C++问什么要引入虚函数,什么叫代码可扩展性,虚函数表讲一下 4)struct中为什么要字节对齐,怎么修改默认对齐方式 5)new和malloc区别 6)shared_ptr...10)vector,map,set,hashmap底层实现机制讲一下,查找和插入时间复杂度多少,为什么。...11)TCP为什么要四次挥手 12)TIME_WAIT为什么会有这个状态,大量TIME_WAIT存在什么问题,如何解决 13)select,poll,epoll什么区别,两种触发方式和优缺点讲一下 14...)让线程安全的方法有哪些 15)问项目中问题 16)什么时候能实习,能实习多久 个人编程能力比较差,前面的笔试花了比较长时间,面试官可能不太满意。

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干货|在选择数据库的路上,我们遇到过哪些坑?

2014 年夏天之后,很多事情都发生了变化,我也会对我们在这段时期测试的各种数据库做出一个仔细的评估。...当然,我们的本能反应就是使用这种数据库,毕竟我们已经用了这么长时间。但关系数据库需要固定的架构,并且创建数据库时就要设置好这一固定架构。用户必须创建各种表,确定关系,然后创建 JOIN 连接: ?...最后花了大约两个月时间,然后我们终于能在不影响应用程序剩余部分的情况下进行迁移。 我们为什么选择资源描述框架?...作为一家小型初创公司,在这么短的时间里经历了这么多种数据库,我们有些担心。...这表示,如果我们要长时间运行大型图形数据库,最后可能会出现不一致现象。 TitanDB 确实提供了一个基本可长期运行的流程,能够始终如一地穿行整个图形,以期探测和修复不一致问题。

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软件测试经验与教训

注:告诉别人为什么这么做,可以在争取资源的时候更有说服力,也能展示测试的专业性。而不是盲目、简单的根据边界值、等价类来无脑的进行测试。...如果技术支持人员需要很长时间评估客户的数据或环境,客户就会更加厌烦。...更可以让团队快速识别风险,评估修复成本。可参考:测试报告别踩坑 06 避免在测试脚本中使用复杂逻辑 测试脚本中的条件逻辑会使测试更难理解,也更容易出错。更成问题的是包含发出和获取错误信号的代码。...注:接口测试脚本中,不需要做过够的逻辑判断,不需要过多的分支选择,因为这些完全可以拆解成独立的用例。...10 不要幻想只需两个星期就能够得到黑带柔道段位 要得到黑带柔道段位必须经过长时间的实际训练。

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软件测试经验与教训

注:告诉别人为什么这么做,可以在争取资源的时候更有说服力,也能展示测试的专业性。而不是盲目、简单的根据边界值、等价类来无脑的进行测试。...如果技术支持人员需要很长时间评估客户的数据或环境,客户就会更加厌烦。...更可以让团队快速识别风险,评估修复成本。可参考:测试报告别踩坑 06 避免在测试脚本中使用复杂逻辑 测试脚本中的条件逻辑会使测试更难理解,也更容易出错。更成问题的是包含发出和获取错误信号的代码。...注:接口测试脚本中,不需要做过够的逻辑判断,不需要过多的分支选择,因为这些完全可以拆解成独立的用例。...10 不要幻想只需两个星期就能够得到黑带柔道段位 要得到黑带柔道段位必须经过长时间的实际训练。

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【玩转GPU】手把手教你AI换脸

最近隔壁老王发了一段视频,是某电影的视频片段,奇怪里面的主角面孔这么熟悉的,细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技,跑去当主角了?好吧,不耻下问。...据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的,就这么给他劝退了我。。。 有一天突然发现腾讯云GPU服务器有打折并且价格也相当吸引,于是就购买一下;玩一下AI换脸。...那为什么不用一般的服务器而用GPU服务器呢?我们先来说一下GPU服务器吧。。 GPU服务器,作为一种新兴的技术,越来越受到重视。它是一种通过计算机图形处理单元(GPU)对服务器进行加速的技术。...GPU服务器跟云服务器最大不同就是自带一张显卡,为什么是显卡呢?这里就涉及到显卡上的GPU运行核心了,所有大数据都通过GPU进行运算,并且GPU就是专职 做这个的,那怎么应用呢,装驱动。。

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