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员工角度理解 DevOps

问:为什么员工角度出发? 答:如果领导者角度解释,说着说着,我们会逐渐开始【唱高调,提出正确废话】,对于员工来说,根本无法体会。...解决问题:共享工作信息。 Kanban 可视化工作量和工作进度方法论。 解决问题:以可视化方式排期,提高效率。 Lean(精益开发) Agile 延伸。 解决问题:优化产品研发成本。...不过,我们认为,Agile 核心就是【团队协同】。 哪里可以看出来?最简单方法就是看那些 Agile 产品。...公司对于普通员工学习是一个怎么样文化? 项目开始到项目交付,所有环节自动化是怎么样? 对于每一个产品,每一个人,每一项工作,公司是怎么评估?是否使用了客观数据?...还有就是,每个团队,对于流程理解,需求不一样,根本无法用同样流程来走。 所以,个人认为,一站式有它好处,不过,长远角度看,一站式未必是个好东西。个人更推荐把单个产品引入进来,自行根据需要搭建。

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Leader 角度理解 DevOps

在上一篇【员工角度理解 DevOps】中,我们普通员工视角理解了 DevOps。 现在来看看,团队 Leader 角度,如何理解 DevOps。...1: Agile 是一堆很虚方法论,复杂工具集合,适合产品线去使用。 2: DevOps 把研发线需要方法论,复杂工具也纳入了进来,同时运维也加入了。 员工角度理解 DevOps 是什么样?...换个角度,理解 Agile [up-45888eea8c1d2672de99547c1dbd0252f01.jpg] 员工角度来说,Agile 就是一系列需要遵守规矩,例如,站会,Scrum 等等...团队管理角度来讲,掏心置腹也不是一个好办法,与其如此,倒不如去了解员工在团队里要什么?无非就这么几个。...换个角度,理解 DevOps [up-cb160eb5b76f66cecd9270fc1f1aa6c126a.jpg] 员工视觉,DevOps 扩充了 Agile,并且把运维角色也引入了进来。

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设计角度看 Redux

服务器获取数据就好比是采购所需所有原材料以准备佳肴。 一种简单方法是在需要地方和时间获取和存储数据。这就像每个厨师直接遥远农场购买蔬菜和肉类一样。 ? 这种方法是很浪费。...更改数据代码必须像数学公式一样。 在相同输入情况下,它必须返回相同结果。 无论你运行多少次,4 平方总是 16。 当你遵循上述原则来开发应用的话,不可思议事情就来了。...,而不用等信息客户端发送到服务器,完成更新确认,再从服务器返回客户端这一个来回完成后再做响应。...当服务器收到否定结果时,可以轻松记录,重放和还原数据更改。 持久化和状态启动 Redux 可以很容易地将应用程序中发生事情保存到本地存储中。...一个开发团队职责就是进行评估,看如何进行取舍并作出明智选择。 作为设计师,如果我们了解Redux优势和劣势,我们将能够设计角度为这一决策做出贡献。

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【人工智能 | 认知与系统类别】宏观角度看人工智能认知与系统类别:探索人工智能无垠领域

希望大佬带带) 【人工智能 | 认知与系统类别】宏观角度看人工智能认知与系统类别:探索人工智能无垠领域 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.10.2...欢迎大家订阅 人工智能认知 人工智能各种认知指的是对于人工智能系统如何实现认知能力不同观点和理论。...以下是几种常见的人工智能认知: 符号主义认知(symbolicism):(侧重模拟功能)符号主义认知基于符号处理思想,认为人工智能可以通过使用符号和规则来模拟人类认知过程。...它们使用统计方法和算法,自动大量数据中提取特征,并通过训练和优化模型来实现智能行为。机器学习系统可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。...- 缺乏灵活性和通用性 机器学习系统 - 自动数据中学习模式和规律- 可以处理大规模数据和复杂任务- 具备泛化和适应性 - 需要大量标注和训练数据- 模型解释性较差- 对数据质量和分布依赖较高 神经网络系统

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【人工智能 | 认知与系统类别】宏观角度看人工智能认知与系统类别:探索人工智能无垠领域

希望大佬带带)图片【人工智能 | 认知与系统类别】宏观角度看人工智能认知与系统类别:探索人工智能无垠领域 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0...欢迎大家订阅该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习:原理到应用全面指南》 ---✨]人工智能认知人工智能各种认知指的是对于人工智能系统如何实现认知能力不同观点和理论。...意识认知:标志算法:对于意识研究尚处于探索阶段,没有明确标志算法。应用:意识认知研究主要集中在哲学和认知科学领域,尚未有明确应用。...它们使用统计方法和算法,自动大量数据中提取特征,并通过训练和优化模型来实现智能行为。机器学习系统可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。...专家系统 高度推理和解释能力- 可以存储和应用领域专家知识- 可以处理复杂问题需要大量专家知识和规则- 对知识表示和更新需求较高- 缺乏灵活性和通用性机器学习系统自动数据中学习模式和规律-

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企业角度解读区块链

简单来讲,区块链是一个记录系统,能够以可靠、安全方式记录各种交易信息以及任何资产所有权信息。区块链以分布式账本技术为基础,能够安全地记录点对点网络中信息。...尽管区块链最初专为比特币交易而创建,但区块链技术潜力远远超出了加密货币范畴。区块链账本可以服务于几乎所有有价值事物,包括地契、贷款、身份、物流货运单等。...虽然区块链还是一项新技术,但它对商业领域潜在影响非常惊人,而且弥足久远。 什么是分布式账本技术? 分布式账本是一个记录交易信息数据库,在多台电脑之间共享和同步,无需集中管控。...各方都拥有一份相同记录,如有任何新增内容,所有记录都会即时自动更新。  区块链如何运作? 区块链能够记录点对点网络中数据。每个参与方都可以使用共识算法,查看数据并验证或拒绝数据。...被批准数据将作为一个个“区块”进入账本,储存在按时间顺序排列且无法更改“链条”上。 什么是智能合约? 智能合约是以区块链技术为基础,能够自我执行条约;一旦满足条件,就可以自动触发行为或付款。

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人类理解角度解读HoloLens

本文来自Fourth Workshop on ComputerVision for AR/VR一篇演讲,演讲者是微软科学合作伙伴总监Jamie Shotton,他主要从人类理解角度,介绍了微软混合现实设备...HoloLens功能与人类理解与表征 (human understanding and representation)息息相关,Jamie三个主题对其进行了探究,分别是本能互动 (instinctualinteraction...这项技术面临着许多挑战,手部会呈现多种多样姿态、自遮挡、全局3D旋转以及系统帧率和延时。...算法整体思路是先提取出手部附近感兴趣区域,以上一帧结果作为初始点,基于能量进行模型拟合,同时使用机器学习找到另一个初始点同样进行优化,比较得到局部极值,选择更好一个作为该帧结果。...为了将该算法真正应用到产品中,需要考虑到更多因素,Jamie团队通过使用更高效表面模型、基于深度学习加速器等技术,在提升准确性和鲁棒性同时提升了算法速度。

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SaaS角度,看低代码本质

借助低代码或零代码,使用者无需复杂编码,即可完成企业系统开发、维护和扩展。 软件诞生起,低代码就一直是提高软件生产力努力方向。...低代码平台本质 如果程序员视角讨论低代码,则低代码平台只是一个高效率开发环境,这没什么值得讨论,低代码确实有炒作之嫌。 低代码虽然能提高软件开发效率,但这并不是低代码商业本质。...从这个角度说,低代码/零代码是SaaS解药也不为过。 反之,上述逻辑也同样成立。即低代码效益,并非是靠把一些组件快速攒在一起就能实现,而必须依托于解决方案,即低代码平台也需要自带业务框架或方法论。...它们价值并不仅是一个开发环境,而是产出解决方案效益。 价值角度看,低代码平台爆火,并非是单纯炒作,而是信息服务领域中一个显著进化标志。...,战略到场景落地全方位加速企业成长,从而助力产业转型升级。

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App角度看进程和线程

在现在人人都有一部手机或电脑年代,我们几乎天天都在使用各种app,如微信,QQ,抖音,优酷等等软件,表面上我们是与各种app交互,但如果站在操作系统角度来看,其实我们每天都是在和各种进程或者线程打交道...下面我们带着问题来学习一下这其中知识: 首先对于第一个问题比较简单,我们各种app其实都是一个软件,描述再专业一些就是一个程序或者一份能执行代码。...程序运行是需要内存和各种操作系统资源,不同程序使用资源是不一样,比如你打开一个吃鸡游戏和打开一个记事本两者消耗资源是有很大差异。...这也就解释了为什么打开软件越多系统就越卡顿,本质上软件越多,打开进程就越多,而每个进程都需要一定能资源才能维持运行,我们操作系统资源又是有限,所以占用越多系统就会越繁忙,就会出现各种卡顿和反应变慢...线程是进程一部分代码或者指令 (2)进程有独立内存存储,线程共享进程内存空间,此外线程有自己独立栈存储。

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源码角度分析ThreadPoolExecutor实现原理

,如果线程池被shutdown并且任务队列已经空了,或者线程池被shutdownNow了,这时候都会返回null,要是线程池还是在运行状态,那么这时候就会去判断如果当前核心线程数已经达到上线,或者限制核心线程数不能无限等待...(allowCoreThreadTimeOut = true),会workQueue中以poll方式取任务,并且等待keepAliveTime时间,如果超过这个时间还没取出任务,此时poll方法返回...null,然后进入下一次循环,但是最后如果是核心线程数已经达到上线,workQueue已经为空,那么此时getTask也会返回null,然后线程池会结束所有的核心线程,不再维持任何核心线程;这边举一个例子...,shutdownNow后线程池状态是STOP,所以shutdownNow之后getTask会直接返回null,而shutdown之后如果workQueue不为空getTask还会取任务 processWorkerExit...总结 线程池好处就是合理管理线程,避免造成过多并发线程占用了大量内存资源,从何导致OOM 线程池所谓并发执行并不一定是并发,因为同一个核心线程中执行任务是按照顺序执行,并不是并发,只有不同核心线程任务执行才是并发

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docker入门总结,使用角度谈起

虽然开卷有益,多学习了解一点儿总是好。但是,这样效率不高,或者激不起学习兴趣,或者太死板不能活学活用,学以致用。最好站在使用角度去学习,实际操练一下,这是学习一种方法。...一是激不起太大兴趣,二是不能发挥它实用价值。 我需求是这样, 我有三套ARM开发板,板子上芯片虽然都是ARM,但是架构和指令版本都是不一样。...现在可以在UbuntuDocker容器中使用Bash Shell。如果希望停止/断开连接,可以使用组合键Ctrl-p + Ctrl-q,然后就会返回到早先窗口。 每次配置容器参数不生效?...这里只是我自身使用角度,用到了冰山一角。...docker build命令用于Dockerfile构建映像。可以在docker build命令中使用-f标志指向文件系统中任何位置Dockerfile。

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工控角度解读简单液压系统

其实,液压气动原理图与我们常画电气原理图有很多相似的地方,只要您能读懂电路图,看液压气动原理图也很简单。现从工控角度介绍下工控人如何去解读液压原理图。...下面以字母标发液压阀为例做简单介绍: P ——阀与系统供油路或气路连接进油口或进气口 T/O——阀与系统供油路或气路连接出油口或出气口(有些用R/S表示) A、B——阀与执行元件连接油口或气口工作口...有P、T、A、B外部连接口,称为四通,分别代表进油口、出油口、A油口、B油口,此四个通在每个位上位置都是固定。a、b端电磁铁是我们供电端,弹簧是用来复位。...一般阀都有两个或两个以上工作位置,其中一个为常态位,即阀芯未受到操纵力时所处位置。上图形符号中中间位置是三位阀常态位。简单说也就是阀未送电或未工作初始位置。...利用弹簧复位二位阀则以靠近弹簧方框内通路状态为其常态位。绘制系统图时,油路/气路一般应连接在换向阀常态位上。

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测试建模 ——需求角度说建模

一、需求工程多个视角 每当我们产品经理手中接过需求文档时,往往心中第一个疑问就是怎么“看”,在解答这个问题之前,我们先来了解下《Requirements Engineering Fundamentals...行为视图: ① 状态机(左):描绘了系统几个状态和触发状态改变事件流 ② 流程图(右):描绘了一系列动作,其中一些动作对应到了状态机中事件或是状态内部某些动作 功能视图:通过数据流动描绘了系统实现功能...系统整体来看,我们把功能视作黑盒,至于怎么实现用行为视图来描述,那些功能间流动数据对应就是结构视图中对象、变量。同时,状态机中某一个状态也对应着一个对象集合。...SUT建模角度来看,我们可以通过功能和行为视图来找出测试场景(基础用例)对被测对象主要业务逻辑进行覆盖,之后通过参考结构视图来向这些测试场景中填补测试数据,从而对测试对象进行一个全面的验证。...熟悉视角肯定能让我们更快入手,但更重要一点是一定不能忽视其他视角去做一些补充。

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决策者角度理解 DevOps

在上两篇文章中,我们分别从【员工】和【Leader】角度去理解了 DevOps。...员工角度理解 DevOps Leader 角度理解 DevOps 如果是一个决策者,应该如何理解 DevOps?...判断目前是否应该引入 DevOps,可以【外部】和【内部】两个方面考量。 外部环境 DevOps 生态发展即为外部环境,先来看看 DevOps 外部状况。...我们可以企业/产品核心出发,选择实施顺序。 比如,企业需要是提升产品迭代效率,那么首选顺序应该是【自动化】,【评估】体系建设。...总结 我们宏观角度分析了决策者在 DevOps 推广中角色。 回顾我们之前两篇文章,员工,Leader,决策者应该在 DevOps 上共同投入,否则,只会是一个面子工程。

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NVIDIA发布VPI看NVIDIA大局

NV本文介绍来看, VPI软件方面综合了CPU上经典算法, GPU上经典算法加速实现,....也就是软件上说, 它是一个新兴功能集大成者。 为何要弄一个新VPI, 而不是让以前老用户自己手写kernel,或者继续沿用OpenCV呢?...如果不使用, 但换取随时可以跳船到AMD之类可能. 这是个问题。 当然, 因为我们销售Jetson, 自然是希望用户绑定为好。但这里从公平角度, 还是要说一下。...(部分参数可变)组件, 则这些组件可以在满足一定依赖和前后发生关系情况下, 自动分布到不同底层4种硬件上。...NVIDIA大局 我们其实不能不感慨NV布局之深, 特别是今天VPI这里, 大家还记得Xavier是哪年出来么? 好吧. 2018年了.但是DLA何时才开放用起来?

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结构体角度优化Go性能

开门见山,今天给大家分享通过简单地重新排序结构体中字段,极大地提高 Go 程序速度和内存使用率方法~ 01  【数据结构对齐】 【举个栗子】 在上面的例子中,我们定义了两个具有相同字段结构体。...接下来让我们编写一个简单程序来输出他们内存使用情况。 【结果如下】 通过上面我们可以发现它们占用内存不同。到底发生了什么,导致两个字段相同结构体消耗不同字节?...但这是低效 因此我们需要对齐数据结构,将数据存储在一个地址等于数据大小倍数位置。...通过简单对齐数据,确保 IdCardNumber 可以在同一个 CPU 周期内检索到变量。 填充是实现数据对齐关键。操作系统在数据结构之间用额外字节填充数据以对齐它们。这就是额外内存来源!...所以,只需重新排序结构体中字段,就可以节省额外内存! 最后,我们来做一个简单基准测试来证明它在速度和内存区别。 【结果如下】 结果可以看出,遍历 GoodStruct 花费时间确实更少。

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JVM角度看看Javaclone操作

目前返回常量值实现如下: ?...JVM角度看看Javaclone操作 今天发现,如果每次都返回同一个对象,而且这个逻辑对业务来说是黑盒(业务不知道每次拿到对象是同一个),如果对这个对象进行了操作,那肯定会影响到其它请求,为了避免背锅...,我们需要每次返回一个新对象,第一反应是通过clone是否可行(因为每次json序列化也会损耗性能),但是jdk自带clone方法只是浅克隆,如果对象中包含了另一个复杂对象,clone出来对象还是存在被修改风险...JVM角度看看Javaclone操作 以前一直没用过clone这个方法,通过源码发现在运行时候会检查类是否实现Cloneable接口,编译时候不检查,想啥呢?...根据对象或者数据大小,堆中开辟一块同等大小内存,然后把原始对象数据都复制到新内存地址,对于基本类型,可以把原始值复制过来,但是对于内部对象来说,其保存只是一个地址,复制时也是对地址复制,最终还是指向同一个对象

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团队角度理解自动化

之前我也写过类似的文章(接口测试平台演进思考、你写接口脚本合理么),但大多数都是工具本身提供能力或者个人研发角度来看自动化测试。很少团队角度来看待这个问题。...01 自动化测试目标是什么 个人角度来讲,通过引入自动化测试工具,可以有效时间,提高测试效率(真的么?)。同时可以体现自己代码力,提升自己价值和议价能力(嗯,好像是这样)。...那么,团队角度来说,当我们决定引入自动化测试时,我们期望是什么?...,我们可以信任当前交付物是基本可靠; 02 引入自动化成本问题 个人角度来讲,开展自动化测试,投入基本上就是时间成本(不管在公司倒腾还是回家研究,付出都是时间成本),但转换到团队角度,事情就会变得比较复杂了...个人认为,我们可以两个方向上做尝试: 基于风险自动化测试:我们应该最先测试最有失败风险功能点,如果发生所述失败,这些功能也会带来最大负面后果。

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