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空降主管要如何生存?(三)

接前两期内容,接下来更是让你能顺风顺水一些观点,如下: 第九 靠自己 也做好自己 靠自己,不仅指自己技能,团队/项目管理,还包括对团队成员责任,职业规划,薪酬,业务等多方面的了解和增加, ,这得看你自己; 第十 挨批评,冲突才是机会 批评和冲突才是检验你管理能力最好方式,有批评说明对你有期望,有冲突说明大家考虑点不够完善,需要解决,记得冲突也是机会,也是推进流程好时机。 ,团队就容易出问题,尽管很难,但这是不得不做事,合适最重要,别搞得乌烟瘴气; 第十三 边界 要知道边界在哪里,也知道团队,项目的边界,管理边界在哪里,别越界,但要保持越界后一些对策,毕竟有时也要打破常规 ; 第十四 情商 做事之前先做人,在一定规则下,能给人方便就是给自己方便,人都有迷茫困难时刻。 响应公司号召,为公司负责没错,但千万要适度,我们有温度的人,这个做管理要好好想一想; 最后一点就是PDCA,也是最重要一点,做任何事情不管重复做,还是怎样,都需要复盘回顾,总结,形成文档,持续不断优化

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解决服务链问题,寻求“真正”NFV

这将导致要么保留遗留物理网络功能厂商,要么增加孤岛数量。但是,NFV愿景就是要打破这两个障碍。令人沮丧,随着运营商将固定物理基础设施转变为基于软件动态切换模型,成本也可能会随之增加。 切换规则和多租户:运营商在Open vSwitch(OVS)等项目中为定义链规则及其可扩展性做出了巨大努力。有了开源就有改进空间来处理大量规则以及这些规则所需更改。 业界在该领域进行矢量包处理(VPP),这可能一个前进方向。 切换规则和多租户:一些操作员组协同工作,并在每个功能中使用内部编排。 “真正”NFV? NFV旨在打破孤岛。虚拟化被认为可以减少运营支出和资本支出,但它对一些运营商底线产生了负面影响。难怪运营商想知道是否有人在实际部署“真正”NFV。 因此,我们现在必须更广泛进行合作,讨论NFV实际现实。随着5G出现,对于这个行业来说,这是改变他们做事方式好时机。寻找“真正”NFV工作仍在继续。

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    何谓“反范式化”?

    :从单库扩展到多库,以承载更多请求量 Partitioning:把单库(表)拆分成多库(表),打破单库性能瓶颈 在(多机)多库多表加持下,激增请求量、数据量已经不再难题,然而,除却数据量外,还有一个极其影响单库性能因素 有,(在一定程度上)改变数据组织方式,即反范式化(Denormalization) 一.范式化 在讨论反范式化之前,有必要先明确什么范式化,要反东西是什么? 3NF 关系模式(Relation schema)称为规范化(Normalized),大多数情况下都能规避上面提到插入、更新和删除异常。 前者相当于先遵守所有规则,再进行局部调整,故意打破一些规则,而后者全然不顾规则 通过增加冗余数据或对数据进行分组,牺牲一部分写入性能,换取更高读取性能: In computing, denormalization ,但空间换时间一般可接受(毕竟内存、硬盘等资源已经相对廉价了) P.S.一般通过约束规则(constraints)来保证冗余数据一致性,但这些规则又会抵消一部分作用 参考资料 Denormalization

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    java模块化系统

    其目的:能够实现模块化关键目标——可配置封装隔离机制。 ? ? ? 模块化解决了什么问题? 规范化各种路径及依赖关系使系统更安全:jdk9之前系统没有对不同jar之间依赖或敏感路径进行限制,导致所有的jar都是可以被访问到无形中暴露安全性问题,jdk9后使用模块来管理各个模块使用模块可以进入引用 模块化后路劲访问规则? JAR文件在类路径访问规则? 所有类下JAR文件和其他资源文件,会被自动打包到匿名模块(Unnamed Module),这个模块没有任何隔离。 JAR文件在模块路径访问规则? 自动模块将默认依赖整个模块路径中所有模块,可以访问所有模块包,也可以导出自己所有包。 模块在模块路径访问规则? 原来类双亲委派机制也发现了改变,当平台及应用类加载器接收到请求,再委派给父类之前,先判断该类是否能够归属于某一个系统模块中,如果可以找到这样归属关系,就先委派给这个模块类加载器完成加载,这样算是第四次打破双亲委派机制了

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    神经网络与深度学习(4):改进神经网络学习方法

    学习率选择 不同代价函数应该搭配不同学习率。 5. 在什么时候用交叉熵来替换二次代价函数? 如果在输出神经元S 型神经元时,交叉熵一般都是更好选择。 L2 规范化想法增加一个额外项到代价函数上,这个项叫做规范化项。 ? 其中C0原始代价函数,第二个现在加入就是所有权重平方和。 然后使用一个因子λ/2n 进行量化调整,其中λ>0 可以称为规范化参数,而n就是训练集合大小。 需要注意规范化项里面并不包含偏置。 规范化效果让网络倾向于学习小一点权重。 规范化神经网络常常能够比非规范化泛化能力更强,这只是一种实验事实(empirical fact)。目前还没有一整套具有说服力理论解释。仅仅是一些不完备启发式规则或者经验。 4.  正则化其他技术 (1)L1 规范化在未规范化代价函数上加上一个权重绝对值和。

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    001-11 个重要数据库设计规则

    以下 11 点我在数据库设计时最优先考虑规则。   规则 1:弄清楚将要开发应用程序是什么性质(OLTP 还是 OPAP)?    那么换句话说,如果你认为插入、更新、删除数据这些操作在你程序中更为突出的话,那就设计一个规范化表否则的话就去创建一个扁平、不规范化数据库结构。    以下这个简单图表显示了像左边 Names 和 Address 这样简单规范化表,怎么通过应用不规范化结构来创建一个扁平表结构。 ?    我个人看法不要盲目地运用这条规则,应该要看实际情况,冗余数据并不总是坏。如果冗余数据计算出来,看看实际情况再来决定是否应用这第三范式。    规则 8:如果性能关键,不要固执地去避免冗余 ?   不要把 “避免冗余” 当作一条绝对规则去遵循。如果对性能有迫切需求,考虑一下打破常规。

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    用深度学习做命名实体识别(七)-CRF介绍

    给定一组输入序列条件下,另一组输出序列条件概率分布模型。 什么时候可以用CRF? 当输出序列每一个位置状态,需要考虑到相邻位置状态时候。 上面提到状态分数和转移分数都是非规范化对数概率,所以概率计算都是加法,这里加上一个exp是为了将对数概率转为正常概率。实际计算时还会除以一个规范化因子Z(x),其实就是一个softmax过程。 这里状态特征说序列某个位置可能对应状态(命名实体识别中指实体标注), 状态分数每个可能状态softmax前概率(又称非规范化概率,或者直接称作分数), 实体标注通常用BIO标注,B表示词开始 49种组合分数(或称作非规范化概率),表示了各个组合可能性。 这个矩阵一开始随机初始化,通过训练后慢慢会知道哪些组合更符合规则,哪些更不符合规则。从而为模型预测带来类似如下约束: 句子开头应该是“B-”或“O”,而不是“I-”。

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    如何快速上榜公益SRC

    展开了一系列思考,才得出此文 ---- ---- 本文内容: 什么时候上分最为妥当?上分最好时机什么时候? 一般都挖什么漏洞?怎么去找漏洞站点? 怎么快速进行漏洞挖掘? 以漏洞盒子src平台举例 0x01、什么时候上分最为妥当?如何选择上分最好时机? 上分,有时候只需要一个时机,硬钢不存在。 不过头铁同学也可以试试 只要了解透彻了漏洞盒子审核漏洞规则,上分日子我想大家一样能判断得出来什么时候上分比较妥当 红框框起来就是三月榜上分日子 ? 为什么红框框起来就是上分日子? 其二任意注册,如何有效去寻找? 首先先了解什么任意注册,任意注册一种程序设计缺陷,顾名思义就是随便注册,注册处无任何验证。 懂都懂,多实战,多积攒实战过程经验。复现各种漏洞何不尝一种成长呢?借前辈一句话“知识面决定攻击面” ---- 其四弱口令,如何有效去寻找?

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    数据库设计规范

    大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。 ​1.为什么需要数据库设计 2.范式 在关系型数据库中,关于数据表设计基本原则、规则就称为范式。 2.1键和相关属性概念 第一范式 确保数据表中每个字段值必须有原子性 每个字段值为不可再次拆分最小数据单元 原子性主观,取决于具体应用和需求,决定是否继续拆分为细粒度。 如果存在不完全依赖,那么这个属性和主关键字这一部分应该分离出来形成一个新实体,新实体与元实体之间一对多关系 第三范式 要求数据表中所有非主键字段不能依赖于其它非主键字段。 3.反范式化 有些数据看似冗余,其实对业务来说十分重要,这时候就要遵循业务优先原则,首先满足业务需求。 数据库性能和规范化数据矛盾,和现实世界一致。 4.E-R模型 什么E-R模型? 实体关系模型 什么时候要用E-R模型? 在开发基于数据库信息系统设计阶段,通常用ER模型来描述信息需求和信息特征,帮助理清业务逻辑,从而设计出优秀数据库。特别是对于大型复杂项目。

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    钉钉屠杀 SaaS“已死”

    这么多年过去,钉钉与厂商合作态度依然没变,就像无招所言,他们要找兄弟战友,而非貌合神离朋友,钉钉主导思想“你不来做我就会去做”,这也一直惯穿钉钉战略始终。 规则打破钉钉已不再当年钉钉 钉钉本次发布会中另一个变化,就是对于规则打破。 钉钉这一调整无疑将打破企业级软件市场原有规则,大家都认为只要建立足够防火墙,就可以防止钉钉之火蔓延到自已边界,如今这个公式不再成立,从标准到定制,从公有到专用,从中小到中大,钉钉已不再当年钉钉,也不会满足服务 永远免费钉钉盈利模已形成 除了规则,钉钉商业模式也已日渐清晰,甚至每一次发布会都会有媒体追问“钉钉准备什么时候开始收费,怎么收费?”,如今这个千古话题终于有了答案。 创新不断视频校招会成为杀手锏 除了两个打破以外,钉钉还有一大创新,就是视频校招产品,这也被认为钉钉本次发布会中一大亮点。

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    一套标准办公自动化解决方案(简要版)

    解决什么问题 通过解决方案来实现: 1、通过畅通、高速网络平台,先进应用系统,打破企业部门之间信息壁垒,实现整个公司信息和知识共享; 2、 提高办公效率,加强工作透明度,加强各部门工作能力; 3、 满足流程审批需要,提供先进管理手段,加强对项目的协作; 4、通过集成信息系统,实现及时获取与分析公司内外部信息,为领导决策提供充分支持。 3、权限组:可以将每个用户设置到不同权限组中以保证不同用户具有与其身份相对应权限。可以自由设置每个权限组权限,本系统权限设置不仅能够设置用户菜单项,包括每个画面每个功能都是可以设置。 不具备权限功能用户不能看到不能使用。 4、系统日志:可以查看系统使用情况。可以查看系统中每个人,什么时候登陆,什么时候退出,每个登录都操作了哪个功能。 6、可以设置通知、公告、新闻审批人员,如果审批开关被打开,用户在相应功能中发送信息时,被发送信息将先被发送到审批者处,只有审批者通过审批,信息才能够发布,达到管理规范化,对于管理要求不是很严格客户

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    重构自动化

    通过 API 间调用顺序,来反应架构上问题。 技术导向服务划分,反应拆分不理。识别公共服务调用,来确认合理性。 RESTful API 规范化。 而应对于架构拆分模式,应对方式无非就是:拆与合。 工程规范化扫描 ? 一个良好软件团队,必然拥有强大工程能力。正是这些工程能力,让每个新加入成员,能在约束情况下快速上手。 诸如于是否包含对应测试策略——可以检测测试工具、度量覆盖率,来判定是否拥有有效测试策略。 依赖版本滞后扫描。 这显然不是一件容易事,它涉及到一系列整体性方案。 依赖关系打破 ? 对于遗留代码来说,我们所做主要工作:解除依赖性。而要打破依赖并不是一件容易事,它所涉及一层层函数调用,以及其背后复杂业务逻辑。 然而,即便我们知道了两个类、包、服务之间出现循环引用,要自动化打破这些依赖也不是一句容易事,因为处理规则太多了。

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    成功数据驱动型公司为何采用Data Mesh

    这种“数据淘金热”重点打破数据孤岛并将数据集中到平台,湖泊中,越来越快地向分布式架构,混合云推进,甚至从IaaS过渡到PaaS到SaaS。 创建Data Lakes时,第一个口号打破孤岛,这意味着要尽快建立数据管道,以将数据从外部系统导入Data Lake。数据湖内部数据工程师团队通常负责设计这些流程。 或者,您在阿里云上有一个庞大数据集,而您ML培训工具则需要腾讯云上数据。 没有时间旅行和历史记录功能:需要对数据源进行快照 请记住,数据移动/复制不是数据非规范化。 当您有多个具有不同需求使用者时,非规范化很正常事情,但这并不意味着所有权转移。 当您将数据从一个系统/团队转移到另一个/团队时,您将转移所有权,并且您正在从业务角度创建没有附加值依赖项。 “联合计算治理”数据产品所有者联合,其任务创建规则并自动执行(或至少简化)对此类法规遵循。“联合计算治理”所达成共识应尽可能遵循DevOps和基础设施即代码实践。

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    基础数据类型之浮点数简介

    0 (0) 或者全是1(255)情况  这就是规范化形式,对于规范化形式,表示数值如下   S = 符号位 M=1.f E=指数值-指数偏移值 表示数值为 : 这是浮点数规范化表示形式S表示符号位尾数部分前隐含一个小数点,小数点前隐含一个1指数真值E 也就是 指数部分表示无符号数减掉指数偏移值 取值范围 单精度 单精度指数范围(指数 - 指数偏移值之后值 两个数值之间差小于能够表示最小值 也就意味着两个不相等数进行减法运算,将会瞬间下溢, 得到结果将会是0 其实这就是精度不够问题 所以又规定了非标准化形式 那么怎么区分什么时候标准什么时候是非标准呢 就是使用保留指数取值范围  对于指数部分,如果所有的比特位全都是0 ,那么这就是一个非标准化形式 在非标准化情况下,尾数部分之前有隐含小数点, 但是小数点之前,隐含不在1 而是0 对于指数真值 当指数部分中所有bit值全是1,f中所有bit值不全是0  表示NaN(Not a Number) 如果 指数 0 并且 小数部分 0, 这个数0 根据符号位区分+0  和  -0

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    细品Java8中hashCode方法

    在这里需要注意,他就是为了在一些对象数组里面存储时候可以节省空间。 但是如果你equals定义只要这个对象中某个值相等就代表,这个对象相等,那么传统观念就被打破了。所以你就得按照你equals来重写你hashcode。保持一致。 4. Java 中hashcode存储位置 存储在对象头markWord,如下图(深入理解Java虚拟机) ? 我们知道了他存储位置,那他是什么时候存储进去呢? 为什么要重写hashCode 如上文提到,我们不按传统规则重写了equals方法,所以为了不违反规则也就得重写hashCode。 不打破传统规则 HashMap中hashCode方法重写。 HashMap中hash桶hash计算。

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    硅谷没有产品经理

    混沌研习社一所没有围墙大学,把全世界最好老师请到混沌研习社来讲课,为创业公司培养具有互联网思维和国际化视野创新人才。 后来Facebook这个高效纪录,被WhatsApp打破了,WhatsApp在4年内涨到了4亿多用户,而当时它工程师只有不到30个。 谷歌比例大概1比8,一个产品经理配8个工程师,所以谷歌每天或者每周都有新东西推出。 全栈式代码管理方式:所有人轮岗,任何人都可能成为任何系统专家。 招最好A级工程师 代码重构不能轻易做 否则可能错过产品好时机 怎么样才能做到小团队大杠杆? 我们知道,很多公司都是因为重写代码而错过了产品发布好时机,包括Facebook竞争对手,他们觉得以前用编程语言不好,后面换了另一种语言,结果耗时太长,过了几个月之后,发现Facebook产品已经走在他们前面了

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