作者 | Drazen Zaric 译者 | 张健欣 策划 | 蔡芳芳 在本文中，我们将总结来自一些公司的官方工程博客的经验教训。为什么要做代码评审？除了作为一种质量保证的工具，代码评审还有哪些好处？...没有作者的解释，是否能够理解这些变更？ 最佳实践——编程语言通常有各自的最佳实践——它们是否在拉取请求中得到了满足？...在来自 Palantir Blog 的代码评审最佳实践（Code Review Best Practices）中，Robert Flink 列出了通过代码评审实现知识分享和社交的几种方式： 作者受到同行评审过程的激励...你需要确保所有相关的文件已经包含在内，这个 PR 能够通过构建和自动化测试，所有来自自动化评审工具的建议都已经得到了解决。 6评审代码——人性化!...，应该是一个信号你应该在项目中使用一种 linter。
本文将介绍如何使用 Guzzle 发送 POST 请求，特别是如何传递请求体参数，并结合代理 IP 技术实现高效的数据抓取。同时，我们将分析 Guzzle 对同步和异步请求的不同处理方式。...发送 POST 请求使用 Guzzle 发送 POST 请求时，可以通过 json 选项来传递请求体参数。...下面的示例展示了如何使用 Guzzle 发送一个包含 JSON 数据的 POST 请求：use GuzzleHttp\Client;$client = new Client();$url = 'https...使用代理 IP为了避免被封禁，爬虫程序常使用代理 IP 技术。...发送 POST 请求并传递请求体参数，以及如何结合代理 IP 技术实现高效的爬虫数据抓取。
在机器视觉领域中，相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是，对于新手来说，面对众多的参数选择，很容易让人头疼不已。...本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。 第一步：选择传感器大小 相机的传感器大小是影响图像质量的关键因素之一。通常来说，传感器越大，所拍摄的图像越清晰，拍摄时的噪点也越少。...在机器视觉领域，选择最佳的相机参数是实现高质量图像的关键之一。相机参数包括但不限于快门速度、光圈、ISO感光度、白平衡等，不同的参数设置会对图像的清晰度、亮度、对比度等产生影响。...因此，本文将针对这些参数进行研究，并通过实验数据进行论证，希望能够帮助读者选择最佳的相机参数，实现最佳图像质量。 一、快门速度的选择 快门速度指的是相机在拍摄照片时快门的开启时间。...因此，如果您拍摄的场景中有很多运动物体，您可能需要使用更快的快门速度来获得更清晰的图像。 接下来，我们测试了不同光圈对图像质量的影响。 从上面图片中可以看出，光圈越小，景深就越浅。
https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8 二 .在命令提示符下，进入ElasticSearch安装目录下的bin...为了方便之后的演示，我们再次录入几条测试数据 3 查询全部文档 ,在type后加_search查询所有文档 查询某索引某类型的全部数据，以get方式请求 http://127.0.0.1:9200/tensquare_article...修改文档 以put形式提交以下地址： http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7 Java中我们使用步骤为...tensquare‐search #指定服务名 data: elasticsearch: cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300 #注意elasticsearch使用中...args); } @Bean public IdWorker idWorkker(){ return new IdWorker(1, 1); } } 使用
10 个 Node.js 最佳实践：来自 Node 专家的启示，由客座作者 Azat Mardan 撰写。SitePoint 特邀嘉宾文章旨在为您带来来自网络社区的著名作家和演讲者的高质量优质内容。...如果您想更快地发布代码并停止浪费时间讨论 var/const/let、分号、类和其他参数，请使用它。...这是来自于事件循环的 Bert Belder 的图表。他清楚地知道事件循环是如何工作的！ 使用功能性继承 JavaScript 支持原型继承，即对象从其他对象继承。...缓存请求 这是一个 DevOps 最佳实践，它可以让您从 Node 实例中获得更多的性能（您可以使用 pm2 等获得多个实例，见上文）。...最后的最佳实践是使用最佳实践，最好的就是掌握基础知识。阅读源代码，尝试代码中的新事物，最重要的是自己编写大量代码。现在，在这一点上，停止阅读并发布重要的代码！ - END -
Java中的可变参数详解与最佳实践 博主 默语带您 Go to New World....示例代码如下： public void exampleMethod(String... args) { // 方法体 } 可变参数的使用场景与最佳实践 何时使用可变参数？...最佳实践：谨慎使用可变参数 在享受可变参数带来的便捷性时，我们必须保持谨慎，以免陷入滥用的陷阱。过度使用可变参数可能导致一些难以察觉的问题，尤其是在追求类型安全的情况下。...下面我们将深入探讨在设计方法时如何平衡灵活性和清晰性，以及避免过度使用可变参数的最佳实践。 灵活性 vs. 清晰性 在设计方法时，我们经常面临着灵活性与清晰性之间的权衡。...这样可以帮助及早发现潜在的问题，确保方法在各种情况下的正确性。 在日常开发中，我们应该根据实际需求慎重决定是否使用可变参数，并遵循以上最佳实践，以确保代码的可读性和稳定性。
本文主要围绕的是谷歌公司（Google）在机器学习方面的经验，旨在为那些具备一定机器学习基础的读者提供最佳的经验法则。...法则16：做好反复发布新模型的打算。 法则17：从直接观测到的特征入手，使用reported特征，而不是learned特征。 法则18：利用那些能跨语境使用的特征进行探索。...法则19：尽量使用明确的特征。 法则20：组合并改良现有的特征，用浅显易懂的方式创造新特征。 法则21：线性模型中的特征权重的数量应大致和样例数量形成一定的比例。 法则22：清除那些不再使用的特征。...法则24：测试模型之间的差量（delta参数）。 法则25：选择模型时，性能表现比预测力更重要。 法则26：在错误中寻找规律，然后创建新特征。 法则27：量化系统的不良行为。...法则32：尽量在训练流和实际运行流中使用重复代码。 法则33：使用比训练时还要新的数据来测试模型。
有空把它翻译成中文 助记 http://betteratoracle.com/posts/20-how-do-i-bind-a-variable-in-list...
Scikit-Learn 提供了网格搜索（Grid Search）和交叉验证（Cross-Validation）等工具，帮助我们找到最佳的超参数组合。...本篇博客将深入介绍如何使用 Scikit-Learn 中的网格搜索和交叉验证来优化模型。 1. 网格搜索 网格搜索是一种通过遍历指定参数组合的方法，找到模型最佳超参数的技术。...) # 输出最佳参数组合和对应的性能指标 print("最佳参数组合:", grid_search.best_params_) print("最佳性能指标:", grid_search.best_score..., y_train) # 输出最佳参数组合和对应的性能指标 print("最佳参数组合:", grid_search_cv.best_params_) print("最佳性能指标:", grid_search_cv.best_score...通过使用 Scikit-Learn 提供的 GridSearchCV 和 cross_val_score，我们能够方便地找到最佳超参数组合，并更全面地评估模型性能。
)# 输出最佳参数组合和对应的准确率print("最佳参数组合: ", grid_search.best_params_)print("最佳准确率: ", grid_search.best_score_...最后，我们使用这个网格搜索对象对模型进行训练和参数调优，并输出最佳参数组合和对应的准确率。 这个示例代码可以帮助我们在实际应用中通过网格搜索来优化模型的参数，以达到更好的性能。...StratifiedKFold：分层KFold，确保每个折叠中的类别比例与整个数据集中的比例相同。参数搜索：通过指定参数的候选范围，使用交叉验证来搜索最佳参数组合。...GridSearchCV：网格搜索交叉验证，通过穷举搜索给定参数网格中的所有参数组合，找到最佳参数组合。...通过使用该模块提供的交叉验证策略和参数搜索工具，我们可以更好地了解我们的模型表现，并找到最佳的参数组合，提高模型性能。
目前Patroni 系列已经更新到了7 , 本次的重点在于看如何在Patroni的管理下,修改系统的配置参数....首先我们在修改配置参数的情况下,确认几点的先行需要知道的知识 1 POSTGRESQL 本身的配置文件在PATRONI 生效后,不会在对服务器配置生效 2 在修改了Patroni 中的 POSTGRESQL...上面通过命令可以查看当前的集群中的POSTGRESQL 的配置信息,在以上的配置的基础上我们可以添加相关配置....最终在一个国外的网站上看到下面的一个正确的配置, ? 错误的配置 ? 在正确的配置中修改保存后,在patroni 的日志中,会显示下面的内容 ?...今天到这里先总结一下,首先patroni 修改配置还是比较方便的,并且靠谱的,并且对配置有检查,如果不合理或字符错误,则不能被保存. 同时不能reload的系统参数.
获取URL参数的最佳实践：兼容Hash模式的TypeScript实现 在现代Web开发中，获取URL中的参数是一项常见且重要的需求。这些参数常用于传递状态、配置以及用户数据等。...为了确保在各种模式下都能准确获取参数，本文将介绍一个兼容Hash模式的TypeScript函数getUrlQuery，并详细解析其实现原理及使用方法。...函数顶部的注释使用了JSDoc风格，清晰地描述了函数的用途、参数、返回值以及使用示例，有助于提升代码的可读性和可维护性。...使用URLSearchParams获取参数值 const value = searchParams.get(key) URLSearchParams是现代浏览器提供的API，专门用于解析和操作URL中的查询参数...解码处理：如果存在，则使用decodeURIComponent对参数值进行解码，确保处理例如URL编码的特殊字符。 返回结果：返回解码后的值或null。
{:.2%}".format(grid.best_score_)) print("模型最高得分时的参数：\n{}".format(grid.best_params_)) #打印模型在测试集上的得分 print...("GridSearchCV处理后，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) 输出 GridSearchCV处理后，最佳模型是：{'reg': RandomForestRegressor...(pipe,params,cv=6) grid.fit(X,y) print("加入参数后，最佳模型是：{}".format(grid.best_params_)) print("加入参数后...，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) 输出 加入参数后，最佳模型是：{'reg': RandomForestRegressor(random_state=6...这个结果不是让我很满意，我们用所学过的所有算法和参数进行一下遍历，从而找出最佳的算法及其参数。
{}".format(grid.best_params_)) print("测试集得分：\n{:.2%}".format(grid.score(X_test,y_test))) 输出 使用管道后的测试集得分...1. 0.96666667]: 随机差分交叉验证法后测试数据的平均得分：97.00%: 随机差分预测的鸢尾花为：['setosa']: 14.4.3案例 #使用管道，Pipeline()方法与..._)) print("GridSearchCV处理后，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) GridSearchCV处理后，最佳模型是：{'reg...print("加入参数后，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) 输出 加入参数后，最佳模型是：{'reg': RandomForestRegressor(random_state...print("加入参数后，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) 输出 加入参数后，最佳模型是：{'reg': RandomForestRegressor(random_state
摘要：SQL NOWAIT使我们能够在获取行级锁时避免阻塞，本文中我们将学会使用这个功能最佳方法。 原文网址：https://vladmihalcea.com/sql-no-wait/?...即使大多数关系数据库系统使用 MVCC（多版本并发控制）机制来协调读写操作，每当执行 UPDATE 或 DELETE 操作时，仍会采用悲观锁定。...Alice的UPDATE锁定了表记录，因此当 Bob 想要使用FOR UPDATE子句获取锁时，他的锁获取请求将阻塞，直到 Alice 的交易结束或锁获取超时。...使用 SELECT 查询的FOR UPDATE子句可以模拟相同的行为，如下图所示： 通过获取并保持独占锁直到事务结束，关系数据库系统避免了脏写，从而保证了事务的原子性。...,ROWLOCK,NOWAIT) PostgreSQL FOR NO KEY UPDATE NOWAIT MySQL FOR UPDATE NOWAIT 幸运的是，在使用 JPA 和 Hibernate
在本文中，我将概述我们随着时间的推移学习的几个关键最佳实践，以扩展基于Web的系统的事务吞吐量。大多数这些最佳实践对您来说都很熟悉。有些人可能没有。...所有这些都来自开发和运营eBay网站的人们的集体经验。 最佳实践＃1：按功能划分 无论您将其称为SOA，功能分解还是简单的良好工程，相关的功能都属于一体，而不相关的功能则属于不同。...正如可用性不是全部或全部，我们经常将其与成本和其他力量进行权衡，同样我们的工作也会根据特定操作的要求定制适当的一致性保证。 最佳实践＃4：异步解耦功能 扩展的下一个关键要素是积极使用异步。...最佳实践＃7：正确缓存 扩展的最后一个组成部分是明智地使用缓存。这里的具体建议不太普遍，因为它们往往高度依赖于用例的细节。...例如，最明显的缓存机会来自缓慢变化的读取主要数据 - 元数据，配置和静态数据。在eBay，我们积极地缓存这类数据，并使用拉动和推送方法的组合，以使系统在面对更新时合理地保持同步。
总第102篇 前言 我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的，比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小，决策树中树的深度等。...sklearn中提供了这样的库代替了我们手动去试的过程，就是GridSearchCV，他会自己组合不同参数的取值，然后输出效果最好的一组参数。...refit:默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。...best_params_:通过网格搜索得到的score最好对应的参数 GridSearchCV方法 decision_function(X):返回决策函数值（比如svm中的决策距离） predict_proba...fit(X,y=None,groups=None,fit_params)：在数据集上运行所有的参数组合 transform(X):在X上使用训练好的参数 GridSearchCV实例 from sklearn
为此，两个不错的选项是Scikit Learn的GridSearchCV和RandomizedSearchCV。 好吧，也许这篇文章带给你的是需要通过为模型选择正确的超参数来更好地进行预测。...因此，本快速教程中提供的两个选项将允许我们为建模算法提供超参数列表。它将逐一组合这些选项，测试许多不同的模型，然后为我们提供最佳选项，即性能最佳的选项。 太棒了，不是吗？...如果我们是GridSearchCV，我们会尝试各种衬衫、裤子和鞋子的组合，看看镜子，然后拍照。最后，我们将考虑所有问题，并采取最佳选择。...结尾 在这篇文章中，我们想展示两个用于微调模型的好选项。 当你需要考虑所有可能的优化时，可以使用GridSearchCV。但要考虑到训练模型的时间。...如果你知道要选择哪些超参数，这一个可能是你最好的选择。 当有太多的超参数组合可供选择时，随机化搜索可能是最佳选择。例如，当使用网格搜索时，你可以运行它并获得最佳估计器，以便为你指明正确的组合方向。
默认情况下，精确度是优化的核心，但其他核心可指定用于GridSearchCV构造函数的score参数。 默认情况下，网格搜索只使用一个线程。...在GridSearchCV构造函数中，通过将 n_jobs参数设置为-1，则进程将使用计算机上的所有内核。这取决于你的Keras后端，并可能干扰主神经网络的训练过程。...使用交叉验证评估每个单个模型，且默认使用3层交叉验证，尽管通过将cv参数指定给 GridSearchCV构造函数时，有可能将其覆盖。...best_score_成员提供优化过程期间观察到的最好的评分， best_params_描述了已取得最佳结果的参数的组合。...当我们按照本文中的例子进行，能够获得最佳参数。因为参数可相互影响，所以这不是网格搜索的最佳方法，但出于演示目的，它是很好的方法。
超参数调优是机器学习模型调优过程中的重要步骤，它可以帮助我们找到最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。...在本文中，我们将介绍超参数调优的基本原理和常见的调优方法，并使用Python来实现这些方法。 什么是超参数？ 超参数是在模型训练之前需要设置的参数，它们不是通过训练数据学习得到的，而是由人工设置的。...常见的超参数包括学习率、正则化参数、树的深度等。选择合适的超参数对模型的性能至关重要。 超参数调优方法 1. 网格搜索调优 网格搜索是一种通过遍历所有可能的超参数组合来选择最佳组合的方法。...在Python中，我们可以使用GridSearchCV类来实现网格搜索调优： from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble...print("最佳超参数组合：", random_search.best_params_) 结论 通过本文的介绍，我们了解了超参数调优的基本原理和常见的调优方法，并使用Python实现了网格搜索调优和随机搜索调优
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