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如何培育好内部开发者平台体验

“所以你有一个团队来生产和操作工具帮助其他团队为他们最终用户生产和操作他们软件应用程序,”Bangser 说,提供了平台工程最新定义。...她对平台工程定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它社区精心策划平台体验”,这会影响所有不断发展技术、社会和团队结构。 一个平台建立边界。...这些边界可能因利益相关者而异,但请记住记录这些差异,包括: 平台是做什么? 平台团队负责什么? 应用程序团队负责什么?...然后查看已经在运行工具——Slack、Jira、Trello——开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时?您应用程序团队辛劳在哪里?...随着您平台团队规模扩大,您可能需要自己平台传播者吸引您同事客户。 不要忘记,如果您内部平台是与您应用程序团队签订合同,那么可靠性很重要,并且必须从一开始就将持续测试纳入您平台策略。

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区块链、机器学,2018有关云5大预言

在面临颠覆时,消费者最初都试图像使用以前技术那样使用它。还记得数码摄影引进吧,当我们用数码相机滥用这种技术时,其形式和功能看起来像胶片相机一样可疑。...虽然基础设施即代码(infrastructure as code)使我们能够以惊人效率启动所有应用程序和基础设施,现在由人管理它们。好消息是,我们都在努力做好这些工作。...坏消息是:我读了这本书最后一章,结论是人类输了。 诚然,2018年会是机器学习和人工智能在我们管理云计算复杂性第一年发挥其第一个有意义作用。...到2018年,我们会看到谷歌闪亮创新,看到他们企业执行力达到临界水平。 异构云诞生了 当应用程序跨越公共和私有云时,混合云应用而生。当应用程序跨越多个云提供商时,异构云横空出世。...异构云假定所提供服务多样性在不断增长和差异化,以至于在你查看架构栈时发现,云提供商架构与你迥然不同。新应用程序架构将见缝插针,借着这个机会利用新增多样性。

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2018年有关云预言

在面临颠覆时,消费者最初都试图像使用以前技术那样使用它。还记得数码摄影引进吧,当我们用数码相机滥用这种技术时,其形式和功能看起来像胶片相机一样可疑。...虽然基础设施即代码(infrastructure as code)使我们能够以惊人效率启动所有应用程序和基础设施,现在由人管理它们。好消息是,我们都在努力做好这些工作。...坏消息是:我读了这本书最后一章,结论是人类输了。 诚然,2018年会是机器学习和人工智能在我们管理云计算复杂性第一年发挥其第一个有意义作用。...到2018年,我们会看到谷歌闪亮创新,看到他们企业执行力达到临界水平。 异构云诞生了 当应用程序跨越公共和私有云时,混合云应用而生。当应用程序跨越多个云提供商时,异构云横空出世。...异构云假定所提供服务多样性在不断增长和差异化,以至于在你查看架构栈时发现,云提供商架构与你迥然不同。新应用程序架构将见缝插针,借着这个机会利用新增多样性。

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如何在Ubuntu 18.04上使用devtools安装R包

在本教程中,我们将讨论如何安装devtools使用它直接从GitHub安装R包。...第3步 - 从GitHub安装R包 在这一步中,我们将直接从GitHub安装Shiny最新开发版本,这是一个RWeb应用程序框架。...我们首先需要执行几个系统级任务,因此我们将使用以下命令或使用CTRL-D退出监视器: q() 其中任何一个都会提示您保存工作区图像,R工作环境包括用户定义对象。...检查防火墙 Shiny是一个Web应用程序框架,因此为了在浏览器中查看其示例,我们需要确保在我们防火墙上允许Web流量。内置Web服务器在每次启动时随机选择一个端口,除非我们使用特定启动它。...我们将加载库,然后运行第一个示例。因为我们正在处理远程服务器,所以我们将指定主机地址以便从本地计算机进行浏览。我们还将设置launch.browser为FALSE不会尝试在远程服务器上启动浏览器。

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临时全局变量和IRISTEMP数据库

该机制工作方式如下: 对于应用程序名称空间,可以定义一个全局映射,以便将具有特定命名约定全局变量映射到IRISTEMP数据库,该数据库是一个特殊数据库,如下所述。...请注意,仅对不需要保存工作使用IRISTEMP。 定义临时全局变量映射 要定义临时全局变量映射,请执行以下操作: 选择一个命名约定,确保所有开发人员都知道这一点。...如果计划在多个名称空间中使用相同全局映射,那么设计一个系统,使一个名称空间中工作不会干扰另一个名称空间中工作。例如,可以使用命名空间名称作为全局变量中下标。...类似地,即使在一个命名空间内,也要设计一个系统,使代码每个部分在同一全局中使用不同全局或不同下标,以避免干扰。 请勿使用系统保留全局名称。...注意:>> 显示在新映射行第一列中,表示已打开映射进行编辑。 要保存映射以便InterSystems IRIS使用它们,请单击保存更改。

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图像处理,计算机视觉和人工智能之间差异

下面将提供了一些有意思链接,可以在本文最后使用该程序,你可以自己尝试体验这些颠覆性技术如何改变世界前后工作方式。 因此,在本文中,我将帮助你了解图像处理,计算机视觉和人工智能之间区别。...要完成上述所有操作,你决定通过图像编辑移动应用程序传递图像,该应用程序在后端运行多个功能,并在每个功能中运行图像处理算法,该算法将你图像作为输入对图像执行数学运算,如在算法中给出所需输出图像。...由于图像处理辅助计算机视觉从图像中获取更有意义信息,因此它还使开发人员分析质量极其独立,负责开发通用解决方案,以便通过CV系统获得较不相似的测试图像准确输出。...第一个图像是上面最右边图像模糊图像,这里使用模糊像处理算法,用于边缘保存和噪声消除。第二幅图像是灰度图像。第三图像是阈值图像,也称为二图像。...模板匹配输出将是中心图像,因为你可以看到图像中最亮和闪亮部分是黄色光盘所在位置。因此,我们在最右边图像上绘制一个框。 ?

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Go-Excelize API源码阅读(三十八)——SetCellStyle

不管你是开源萌新,还是希望更深度参与开源贡献老兵,跟随“开源摘星计划”开启你开源之旅,从一篇学习笔记、到一段代码提交,不断挖掘自己潜能,最终成长为开源社区闪亮之星”。...可以使用它读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建电子表格文档。...可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。使用本类库要求使用 Go 语言为 1.15 或更高版本。...提取hCell和vCell行序号和列序号,然后保存。 // Normalize the range, such correct C1:B3 to B1:C3....缺少行会被回填,给出其行号 使用最后填充行作为提示,以确定下一个要添加大小。makeContiguousColumns使特定行列成为连续

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Kubectl apply 语法、使用示例、最佳实践

该kubectl apply命令还通过将先前应用配置写入资源注释维护该记录。此信息用于计算下一次调用差异,使其能够准确地知道要应用做哪些更改。...最后,Kubernetes 将计算当前状态与所需状态之间差异应用必要更改。 处理实时配置更改 有时,您可能需要更改资源实时配置。kubectl apply也允许您执行此操作。...清理未使用资源对于维护干净高效系统非常重要。未使用资源可能会消耗系统资源,使配置更难以理解和管理。 整体管理资源 另一个最佳使用实践是将资源作为一个整体而不是单独管理。...例如,与特定应用程序相关所有资源都可以有一个标签,其中键为“app”,应用程序名称作为。 使用标签对资源进行分组后,您可以将kubectl apply更改应用到具有特定标签所有资源。...您提供一个配置文件指定系统所需状态,然后 Kubernetes 找出如何实现该状态。这种方法比命令式命令更灵活、更强大,但也可能更复杂。

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分析报告:CTO 必须了解 Kubernetes 和容器知识

这些技术最适用于动态、可扩展环境,如果工程师试图使用它管理静态 COTS 应用程序,则会增加复杂性。 成功部署 Kubernetes 需要哪些技能?...他们应该关注应用程序弹性;能够调试和记录生产问题;负责事件管理和响应。 最后,构建和发布工程团队选择 CI/CD 部署管道,为新服务开发模板,培训开发团队,创建仪表板衡量效率和生产力。...组织如何衡量容器投资回报率? “通过构建全面的业务案例确保投资回报率对于验证您是否纯粹因为容器和 Kubernetes 是一项闪亮新技术而进行投资非常重要。...Gartner 作者建议技术领导者: 在致力于和扩展 Kubernetes 平台环境之前,确保存在强大业务案例、确定合适用例建立 DevOps 文化。...创建一个平台团队管理平台选择,推动 DevOps 功能标准化和自动化,并与开发人员协作以培育云原生架构。

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利用Swift协议替换历史遗留代码

维护任何应用程序、框架或系统一个重要部分是处理历史代码。...选择你目标 我们要做第一件事是选择我们应用程序中需要重构部分。它可以是一个经常导致问题和bug子系统,它也许使实现新功能比正常情况下更难,或者是团队中大多数人都不敢碰东西,因为它太复杂了。...举个例子,假设我们选择一个Database类,ModelStorage用它和我们选择数据库交互。 2. 标记 API 确切地说,我们目标类在引擎盖下如何工作并不是特别重要。...编写迁移测试 在我们开始用闪亮新代码实现我们替换类之前,让我们退一步,设置一个测试案例,以帮助我们确保从遗留类迁移到新类过程顺利进行。...最后,我们可以从我们项目中删除LegacyDatabase——我们已经成功地用一个闪亮新类取代了一个历史遗留类——所有这些对我们应用程序其他部分影响和风险都是最小

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Web架构基础101

DNS提供从域名(例如,google.com)到IP地址(例如,85.129.83.120)键/查找,这是计算机将请求路由到适当所必需。...类似于电话号码,域名和IP地址之间差异是“致电John Doe”和“致电201-867-5309”之间区别。就像需要一本电话簿查找过去John号码,需要DNS查找域IP地址。...其次,横向扩展允许通过让每个部分在不同服务器上运行最小化地耦合应用程序后端不同部分(Web服务器,数据库,服务X等)。 回到负载平衡器,它们使水平缩放成为可能。...缓存服务 缓存服务提供了一个简单键/数据存储,可以在接近O(1)时间内保存和查找信息。 应用程序通常利用缓存服务保存昂贵计算结果,以便可以从缓存中检索结果,而不是在下次需要时重新计算它们。...通常,原始数据被转换或扩充传递给另一个firehose。 AWS Kinesis和Kafka是用于此目的两种最常用技术。 原始数据以及最终转换/增强数据保存到云存储。

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python推荐系统实现(矩阵分解协同过滤)

最后,我们将predict_ratings保存一个csv文件。 首先,我们将创建一个pandas数据框保存数据。...当我们将这些U矩阵和M矩阵相乘计算电影评级时,将其与原始电影评级进行比较,我们会看到还是有一些差异。但是只要我们接近,少量差异就无关紧要了。 4....第二步是取我们在第一步计算差值绝对,numpyABS函数给我们绝对,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影差异分数。...我们只是将计算得分保存回电影列表中,以便我们能够打印每部电影名称。在第五步中,我们按照我们计算差异分数对电影列表进行排序,以便在列表中首先显示最少不同电影。...这里pandas提供了一个方便排序函数。最后,在第六步中,我们打印排序列表中前五个电影。这些是与当前电影最相似的电影。 好,我们运行这个程序。我们可以看到我们为这部电影计算15个属性。

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python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解协同过滤)

最后,我们将predict_ratings保存一个csv文件。 首先,我们将创建一个pandas数据框保存数据。...当我们将这些U矩阵和M矩阵相乘计算电影评级时,将其与原始电影评级进行比较,我们会看到还是有一些差异。但是只要我们接近,少量差异就无关紧要了。 4....第二步是取我们在第一步计算差值绝对,numpyABS函数给我们绝对,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影差异分数。...我们只是将计算得分保存回电影列表中,以便我们能够打印每部电影名称。在第五步中,我们按照我们计算差异分数对电影列表进行排序,以便在列表中首先显示最少不同电影。...这里pandas提供了一个方便排序函数。最后,在第六步中,我们打印排序列表中前五个电影。这些是与当前电影最相似的电影。 好,我们运行这个程序。 我们可以看到我们为这部电影计算15个属性。

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python推荐系统实现(矩阵分解协同过滤)|附代码数据

最后,我们将predict_ratings保存一个csv文件。 首先,我们将创建一个pandas数据框保存数据。...当我们将这些U矩阵和M矩阵相乘计算电影评级时,将其与原始电影评级进行比较,我们会看到还是有一些差异。但是只要我们接近,少量差异就无关紧要了。 4....第二步是取我们在第一步计算差值绝对,numpyABS函数给我们绝对,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影差异分数。...我们只是将计算得分保存回电影列表中,以便我们能够打印每部电影名称。在第五步中,我们按照我们计算差异分数对电影列表进行排序,以便在列表中首先显示最少不同电影。...这里pandas提供了一个方便排序函数。最后,在第六步中,我们打印排序列表中前五个电影。这些是与当前电影最相似的电影。 好,我们运行这个程序。我们可以看到我们为这部电影计算15个属性。

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PowerBI 2020年10月升级,界面全翻新

Power BI出现了一个闪亮新图标,我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化个性化现已普遍可用,并且我们在预览中引入了动态M查询参数。...这是报告示例,无需离开Microsoft Teams即可进行浏览: 本月即将推出,我们还将为希望启用使用书签保存个性化视图功能用户添加一个配置选项。...将字段绑定到参数意味着,随着字段所选值更改,此将传递给参数更新引用该参数查询。...单个工作空间使您可以使用已经使用软件收集,组织和共享对企业重要所有信息。使团队可以立即使用电子邮件,日历事件,便笺和文档。该连接器连接类型为“导入”,您可以在“在线服务”类别中找到它。...空间精确分配也得到了改善,从而实现了小倍数极佳显示效果,而实际上没有浪费任何空间。 在数据类别之间差异很大情况下,此功能特别有用。 它变得更好了。

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python推荐系统实现(矩阵分解协同过滤)|附代码数据

最后,我们将predict_ratings保存一个csv文件。 首先,我们将创建一个pandas数据框保存数据。...当我们将这些U矩阵和M矩阵相乘计算电影评级时,将其与原始电影评级进行比较,我们会看到还是有一些差异。但是只要我们接近,少量差异就无关紧要了。 4....第二步是取我们在第一步计算差值绝对,numpyABS函数给我们绝对,这只是确保任何负数出来都是正值。接下来,我们将每个电影15个单独属性差异合并为一个电影差异分数。...我们只是将计算得分保存回电影列表中,以便我们能够打印每部电影名称。在第五步中,我们按照我们计算差异分数对电影列表进行排序,以便在列表中首先显示最少不同电影。...这里pandas提供了一个方便排序函数。最后,在第六步中,我们打印排序列表中前五个电影。这些是与当前电影最相似的电影。 好,我们运行这个程序。我们可以看到我们为这部电影计算15个属性。

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【API测试】使用Dredd测试您API

介绍 在本文中,我们将展示一个技术堆栈,旨在弥合前端和后端开发人员之间差距,使我们能够记录API并在实现后不断测试它。...假设我们有一个带端点API创建新用户: POST /api/users 它接受包含电子邮件和密码JSON请求正文: { "email": "testing@email.com", "password...在这种情况下,它们被保存为公共运行保存24小时,这对于本文来说已经足够了。...= null) { User.delete(testStash.newUserId); } }); 上面的代码中有几点需要考虑: 我们声明了一个名为testStash新变量,我们用它保存跨多个测试钩子新创建用户...相反,他们可以使用.apib文件启动模拟服务器,将客户端应用程序与它集成,确保真正API也符合相同规范。

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Kubernetes VS Docker | 结局意想不到!

Docker是一个独立应用程序,可以安装在任何计算机上运行集装箱化应用程序。容器化是一种在操作系统上运行应用程序方法,使应用程序与系统其余部分隔离。...换句话说,它是一个容器编排平台。虽然Docker是集装箱化核心,但它使我们能够首先拥有集装箱。“ Kubernetes与docker之间差异 原则上,Kubernetes可以使用任何容器化技术。...它们使用人类可读YAML文件指定应用程序堆栈及其部署。 从理论上讲,你可以了解其中一个而不了解另一个。...Docker:这是拼图最后一块。每个节点都有一个Docker引擎管理容器。 当然,还有更多Kubernetes,我鼓励您探索所有这些。...他们试图建立自己kubernetes集群,使用它承载简单网站或小型可扩展应用程序。 “如果你对系统没有深入了解,这是非常危险

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Rxjs 响应式编程-第六章 使用Cycle.js响应式Web应用程序

每次我们更改组件中状态时,我们都会为组件重新计算一个虚拟DOM树,并将其与之前树进行比较。 如果存在差异,我们只会渲染这些差异。...在大多数应用程序中,我们只需要DOM驱动程序(呈现网页)和HTTP驱动程序(我们可以使用它发出HTTP请求)。 在这个例子中,我们将使用另一个JSONP驱动程序。...例如,注意我们如何迭代结果数组,我们直接返回一个元素,使用数组元素本身中link和result.title。(可以通过将它们放在大括号内内联JavaScript。)...我们使用JSONP而不是HTTP更容易在本地计算机上运行此示例,因为使用HTTP从不同域检索数据会导致某些浏览器因为安全原因阻止这些请求。...只有这样,我们才有一个简洁Web应用程序框架,清晰,反应灵敏,使用起来很有趣。 它不惜一切代价避免副作用,使我们Web应用程序更加健壮。

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