问：为什么从员工的角度出发？ 答：如果从领导者的角度解释，说着说着，我们会逐渐开始【唱高调，提出正确的废话】，对于员工来说，根本无法体会。...解决的问题：共享工作信息。 Kanban 可视化工作量和工作进度的方法论。 解决的问题：以可视化的方式排期，提高效率。 Lean（精益开发） Agile 的延伸。 解决的问题：优化产品研发成本。...不过，我们认为，Agile 的核心就是【团队协同】。 从哪里可以看出来？最简单的方法就是看那些 Agile 的产品。...公司对于普通员工的学习是一个怎么样的文化？ 从项目开始到项目交付，所有环节的自动化是怎么样的？ 对于每一个产品，每一个人，每一项工作，公司是怎么评估的？是否使用了客观数据？...还有就是，每个团队，对于流程的理解，需求不一样，根本无法用同样的流程来走。 所以，个人认为，一站式有它的好处，不过，从长远角度看，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。
从服务器获取数据就好比是采购所需的所有原材料以准备佳肴。 一种简单的方法是在需要的地方和时间获取和存储数据。这就像每个厨师直接从遥远的农场购买蔬菜和肉类一样。 ? 这种方法是很浪费的。...更改数据的代码必须像数学公式一样。 在相同输入的情况下，它必须返回相同的结果。 无论你运行多少次，4 的平方总是 16。 当你遵循上述原则来开发应用的话，不可思议的事情就来了。...，而不用等信息从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。...当从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。 持久化和从状态启动 Redux 可以很容易地将应用程序中发生的事情保存到本地存储中。...一个开发团队的职责就是进行评估，看如何进行取舍并作出明智的选择。 作为设计师，如果我们了解Redux的优势和劣势，我们将能够从设计的角度为这一决策做出贡献。
在上一篇【从员工的角度理解 DevOps】中，我们从普通员工的视角理解了 DevOps。 现在来看看，从团队 Leader 的角度，如何理解 DevOps。...1: Agile 是一堆很虚的方法论，复杂工具集合，适合产品线去使用。 2: DevOps 把研发线需要的方法论，复杂工具也纳入了进来，同时运维也加入了。 从员工角度理解 DevOps 是什么样的？...换个角度，理解 Agile [up-45888eea8c1d2672de99547c1dbd0252f01.jpg] 从员工的角度来说，Agile 就是一系列需要遵守的规矩，例如，站会，Scrum 等等...从团队管理的角度来讲，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] 从员工的视觉，DevOps 扩充了 Agile，并且把运维角色也引入了进来。
希望大佬带带） 【人工智能 | 认知观与系统类别】从宏观角度看人工智能认知观与系统类别：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 人工智能认知观 人工智能的各种认知观指的是对于人工智能系统如何实现认知能力的不同观点和理论。...以下是几种常见的人工智能认知观： 符号主义认知观（symbolicism）：(侧重模拟功能)符号主义认知观基于符号处理的思想，认为人工智能可以通过使用符号和规则来模拟人类的认知过程。...它们使用统计方法和算法，自动从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 - 自动从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- 模型的解释性较差- 对数据质量和分布的依赖较高 神经网络系统
希望大佬带带）图片【人工智能 | 认知观与系统类别】从宏观角度看人工智能认知观与系统类别：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：从原理到应用的全面指南》 ---✨]人工智能认知观人工智能的各种认知观指的是对于人工智能系统如何实现认知能力的不同观点和理论。...意识认知观：标志算法：对于意识的研究尚处于探索阶段，没有明确的标志算法。应用：意识认知观的研究主要集中在哲学和认知科学领域，尚未有明确的应用。...它们使用统计方法和算法，自动从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的知识- 可以处理复杂问题需要大量的专家知识和规则- 对知识表示和更新的需求较高- 缺乏灵活性和通用性机器学习系统自动从数据中学习模式和规律-
简单来讲，区块链是一个记录系统，能够以可靠、安全的方式记录各种交易信息以及任何资产的所有权信息。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的信息。...尽管区块链最初专为比特币交易而创建，但区块链技术的潜力远远超出了加密货币的范畴。区块链账本可以服务于几乎所有有价值的事物，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，但它对商业领域的潜在影响非常惊人，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的数据库，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的记录，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的数据。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。...被批准的数据将作为一个个“区块”进入账本，储存在按时间顺序排列且无法更改的“链条”上。 什么是智能合约？ 智能合约是以区块链技术为基础，能够自我执行的条约；一旦满足条件，就可以自动触发行为或付款。
本文来自Fourth Workshop on ComputerVision for AR/VR的一篇演讲，演讲者是微软科学合作伙伴总监Jamie Shotton，他主要从人类理解的角度，介绍了微软的混合现实设备...HoloLens的功能与人类理解与表征 (human understanding and representation)息息相关，Jamie从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的姿态、自遮挡、全局的3D旋转以及系统的帧率和延时。...算法的整体思路是先提取出手部附近的感兴趣区域，以上一帧的结果作为初始点，基于能量进行模型的拟合，同时使用机器学习找到另一个初始点同样进行优化，比较得到的局部极值，选择更好的一个作为该帧的结果。...为了将该算法真正应用到产品中，需要考虑到更多的因素，Jamie团队通过使用更高效的表面模型、基于深度学习的加速器等技术，在提升准确性和鲁棒性的同时提升了算法的速度。
借助低代码或零代码，使用者无需复杂编码，即可完成企业系统的开发、维护和扩展。 从软件诞生起，低代码就一直是提高软件生产力的努力方向。...低代码平台的本质 如果从程序员的视角讨论低代码，则低代码平台只是一个高效率的开发环境，这没什么值得讨论的，低代码确实有炒作之嫌。 低代码虽然能提高软件开发的效率，但这并不是低代码的商业本质。...从这个角度说，低代码/零代码是SaaS的解药也不为过。 反之，上述逻辑也同样成立。即低代码的效益，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。...它们的价值并不仅是一个开发环境，而是产出解决方案的效益。 从价值角度看，低代码平台的爆火，并非是单纯的炒作，而是信息服务领域中一个显著的进化标志。...，从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。
在现在人人都有一部手机或电脑的年代，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的角度来看，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的知识： 首先对于第一个问题比较简单，我们的各种app其实都是一个软件，描述的再专业一些就是一个程序或者一份能执行的代码。...程序的运行是需要内存和各种操作系统资源的，不同的程序使用的资源是不一样的，比如你打开一个吃鸡游戏和打开一个记事本两者消耗的资源是有很大差异的。...这也就解释了为什么打开的软件越多系统就越卡顿，本质上软件越多，打开的进程就越多，而每个进程都需要一定能资源才能维持运行，我们的操作系统的资源又是有限的，所以占用的越多系统就会越繁忙，就会出现各种卡顿和反应变慢...线程是进程的一部分代码或者指令 （2）进程有独立的内存存储，线程共享进程的内存空间，此外线程有自己独立的的栈存储。
，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），会从workQueue中以poll的方式取任务，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后线程池的状态是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 线程池的好处就是合理的管理线程，避免造成过多的并发线程占用了大量内存资源，从何导致OOM 线程池所谓的并发执行并不一定是并发，因为同一个核心线程中执行的任务是按照顺序执行的，并不是并发的，只有不同的核心线程的任务执行才是并发的
虽然开卷有益，多学习了解一点儿总是好的。但是，这样的效率不高，或者激不起学习的兴趣，或者太死板不能活学活用，学以致用。最好站在使用的角度去学习，实际操练一下，这是学习的一种方法。...一是激不起太大兴趣，二是不能发挥它的实用价值。 我的需求是这样的， 我有三套ARM开发板，板子上的芯片虽然都是ARM，但是架构和指令版本都是不一样的。...现在可以在Ubuntu的Docker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的窗口。 每次配置容器的参数不生效？...这里只是从我自身使用的角度，用到了冰山一角。...docker build命令用于从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的Dockerfile。
其中，lazy() 是一个函数，可以接受一个 Lambda 表达式作为参数，第一次调用时会执行 Lambda 表达式，以后调用该属性会返回之前的结果。...，返回的值即为 str 的值，以后每次调用 str 都可以直接返回该值。...源码分析 从 lazy() 开始分析源码： public actual fun lazy(initializer: () -> T): Lazy = SynchronizedLazyImpl...value 的 get() 方法会先判断 _value 属性是否是 UNINITIALIZED_VALUE，不是的话会返回 _value 的值。...lazy 只能用于修饰常量 val，并且 lazy 是线程安全的。 lazy 在第一次被调用时就被初始化，以后调用该属性会返回之前的结果。
其实，液压气动原理图与我们常画的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。...下面以字母标发的液压阀为例做简单介绍： P ——阀与系统供油路或气路连接的进油口或进气口 T/O——阀与系统供油路或气路连接的出油口或出气口（有些用R/S表示） A、B——阀与执行元件连接的油口或气口的工作口...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的位置都是固定的。a、b端电磁铁是我们的供电端，弹簧是用来复位的。...一般阀都有两个或两个以上的工作位置，其中一个为常态位，即阀芯未受到操纵力时所处的位置。上图形符号中的中间位置是三位阀的常态位。简单的说也就是阀未送电或未工作的初始位置。...利用弹簧复位的二位阀则以靠近弹簧的方框内的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的常态位上。
客户端 从服务端注册表获取远程对象，在服务端调用sayHello()方法。...在困惑的日子里学会拥抱源码 ? 拥抱源码 调用流程图 这里先用PPT画一个流程图，可以跟着流程图来看后面的源码。 ? 流程图 「从newProxyInstance()设置断点」 ?...putIfAbsent // 如果key已经存在了，就不覆盖并返回里面的value，不存在就返回null并放入Key // 现在缓存map的结构就是ConCurrentMap...Class[]的个数来生成二级缓存的Key，这里我们就传入了一个UserInterface.class，所以就返回了Key1对象。...// 获取了字节数组之后，获取了class的二进制流将类加载到了JVM中 // 并且返回了$Proxy0.class，返回给Factory.get()来包装
在上两篇的文章中，我们分别从【员工】和【Leader】的角度去理解了 DevOps。...从员工的角度理解 DevOps 从 Leader 的角度理解 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，可以从【外部】和【内部】两个方面考量。 外部环境 DevOps 的生态发展即为外部环境，先来看看 DevOps 外部状况。...我们可以从企业/产品的核心出发，选择实施顺序。 比如，企业需要的是提升产品迭代效率，那么首选的顺序应该是【自动化】，【评估】体系建设。...总结 我们从宏观的角度分析了决策者在 DevOps 推广中的角色。 回顾我们之前的两篇文章，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。
一、需求工程的多个视角 每当我们从产品经理手中接过需求文档时，往往心中的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）：描绘了系统的几个状态和触发状态改变的事件流 ② 流程图（右）：描绘了一系列动作，其中的一些动作对应到了状态机中的事件或是状态内部的某些动作 功能视图：通过数据的流动描绘了系统实现的功能...从系统整体来看，我们把功能视作黑盒，至于怎么实现用行为视图来描述，那些功能间流动的数据对应的就是结构视图中的对象、变量。同时，状态机中的某一个状态也对应着一个对象的集合。...从SUT建模的角度来看，我们可以通过功能和行为视图来找出测试场景（基础用例）对被测对象的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。...熟悉的视角肯定能让我们更快的入手，但更重要的一点是一定不能忽视从其他的视角去做一些补充。
之前我也写过类似的文章（接口测试平台演进思考、你写的接口脚本合理么），但大多数都是从工具本身提供的能力或者个人研发的角度来看自动化测试。很少从团队的角度来看待这个问题。...01 自动化测试的目标是什么 从个人的角度来讲，通过引入自动化测试工具，可以有效的时间，提高测试效率（真的么？）。同时可以体现自己的代码力，提升自己的价值和议价能力（嗯，好像是这样的）。...那么，从团队的角度来说，当我们决定引入自动化测试时，我们的期望是什么？...，我们可以信任当前的交付物是基本可靠的； 02 引入自动化的成本问题 从个人的角度来讲，开展自动化测试，投入的基本上就是时间成本（不管在公司倒腾还是回家研究，付出的都是时间成本），但转换到团队的角度，事情就会变得比较复杂了...个人认为，我们可以从两个方向上做尝试： 基于风险的自动化测试：我们应该最先测试最有失败风险的功能点，如果发生所述失败，这些功能也会带来最大的负面后果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...从几何角度理解反函数的导数 在同一个函数图像中，反函数和函数表达式是对同一个函数的不同表示 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目前返回常量值的实现如下： ?...从JVM角度看看Java的clone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的对象是同一个），如果对这个对象进行了操作，那肯定会影响到其它的请求，为了避免背锅...，我们需要每次返回一个新的对象，第一反应是通过clone是否可行（因为每次json的序列化也会损耗性能），但是jdk自带的clone方法只是浅克隆，如果对象中包含了另一个复杂对象，clone出来的对象还是存在被修改的风险...从JVM角度看看Java的clone操作 以前一直没用过clone这个方法，通过源码发现在运行的时候会检查类是否实现Cloneable接口，编译的时候不检查，想啥呢？...根据对象或者数据的大小，从堆中开辟一块同等大小的内存，然后把原始对象的数据都复制到新的内存地址，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，其保存的只是一个地址，复制时也是对地址的复制，最终还是指向同一个对象
开门见山，今天给大家分享通过简单地重新排序结构体中的字段，极大地提高 Go 程序的速度和内存使用率的方法~ 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的结构体。...接下来让我们编写一个简单的程序来输出他们的内存使用情况。 【结果如下】 通过上面我们可以发现它们占用的内存不同。到底发生了什么，导致两个字段相同的结构体消耗不同的字节？...但这是低效的 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的倍数的位置。...通过简单的对齐数据，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的关键。操作系统在数据结构之间用额外的字节填充数据以对齐它们。这就是额外内存的来源！...所以，只需重新排序结构体中的字段，就可以节省额外的内存！ 最后，我们来做一个简单的基准测试来证明它在速度和内存的区别。 【结果如下】 从结果可以看出，遍历 GoodStruct 花费的时间确实更少。
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