该方法的性能可与 MAML（一种广泛应用的元学习算法）媲美，且比后者更易实现，计算效率更高。 元学习是学习如何学习的过程。...元学习算法会学习任务的一个分布，每项任务都是学习问题，并输出快速学习器，学习器可从少量样本中学习并进行泛化。...Reptile 更新最大化同一任务中不同小批量的梯度内积，以改善泛化效果。该发现可能在元学习之外也有影响，如解释 SGD 的泛化性能。...下图展示了在 Omniglot 上的学习曲线，且它由梯度的和作为元梯度而绘制出。g_2 对应一阶 MAML，即原版 MAML 论文提出的算法。由于方差缩减，使用更多的梯度会导致更快的学习或收敛。...Reptile 不像同样学习初始化的 MAML，它并不要求在优化过程中是可微的，因此它更适合于需要很多更新步的优化问题。
昨天，OpenAI发布了一种新型的可扩展元学习算法Reptile，还能在线试玩。 何为Reptile？难道是—— 咳咳严肃一点。...这种方法不禁让人想到去年七月伯克利AI研究所关于未知模型元学习法（MAML）的研究。OpenAI表示，Reptile的效果和MAML相似，但实现起来更简单，计算效率更高。...UC伯克利MAML相关论文： http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/ 试玩demo 元学习（Meta-learning）是一种学习如何学习的过程...向元学习算法中输入任务的分布，相当于每个任务都是一个需要学习的任务，算法会产生一个快速的learner，每个learner可以从少数样例中进行归纳。...小样本学习（Few-shot Learning）分类问题是元学习中研究得比较充分的课题，learner只能从每个类中看到1-5个输入-输出样例，然后对新的输入进行分类。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。...构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。 可扩展性：调整容量以满足需求 可扩展性是衡量系统通过在系统中添加或删除资源来处理不同数量的工作的能力。...模式中的三个主题很明显： 自动化。构建可扩展且有弹性的应用程序需要自动化。自动化您的基础架构配置、测试和应用程序部署可提高一致性和速度，并最大限度地减少人为错误。 松耦合。...Cloud Monitoring 是 Google Cloud 的集成监控工具。Cloud Monitoring 提取事件、指标和元数据，并通过仪表板和警报提供见解。...使用适当的数据库和存储技术 某些数据库和存储类型难以扩展并具有弹性。确保您的数据库选择不会限制您的应用程序的可用性和可扩展性。
Scala语言的名称来自于"可伸展的语言"。之所以这样命名，是因为它被设计成可以随着使用者的需求而扩展。Scala的应用范围很广，从编写简单脚本，到建立大型系统。 ...它在许多方面体现了面向对象和函数式编程的熔合;或许这种熔合比其他那些广泛使用的语言体现得还要深入。在可伸展性方面，这两种编程风格具有互补的力量。...SCala 的函数式编程简化了用简单部件搭建实际应用的过程。它的面向对象特性又使它便于构造大型系统并使它们适应新的需求。Scala中这两种风格的组合使得表达新的编程模式和新的组件抽象成为可能。...你可以非常自然的使用已经存在的非常庞大且稳定的Java类库，比如小巧好用的apache.common.*, 或者Java上的各种工具类库。...五、总结 Scala的追求不在于Ruby的“好玩”，Python的“简单“，Scala的追求在于速度与性能的提升，怎样有效率就怎样弄。
不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。...但是，如果想知道其中的原理，你就应该知道如何在裸金属上实现可扩展的设置。 1基本原则 选择恰当的工具 不同的编程语言适用于不同的任务。...即使有了缓存，服务器仍是不可扩展的 工具：MongoDB、Express 作为速率限制器和内存缓存 猎豹 这是可扩展的！你可以拥有任意数量的服务器。...使用函数式语言，服务器是可扩展的。但是单个 DB 可能无法处理大量的请求 工具：Go、Redis 缓存、MongoDB 老虎 这个架构速度很快，而且可扩展。看它有多漂亮。...只要记住，每个工具都有它的用途，务必选择适合你的工作的合适工具。 保证可扩展，保证无状态！
[_tfdUserName setValue:[UIColor whiteColor] forKeyPath:@"_placeholderLabel.textC...
# 前端项目的理想架构 易开发 开发工具是否完善 生态是否繁荣 社区是否活跃 可扩展 增加新功能是否容易 新功能是否会显著增加系统复杂度 可维护 代码是否容易理解 文档是否健全 可测试...功能分层是否清晰 副作用少 尽量使用纯函数 易构建 使用通用技术和架构 构建工具的选择 # 拆分复杂度 # 按领域模型组织代码 按领域模型（feature）组织代码，降低耦合度 将业务逻辑拆分成高内聚松耦合的模块...通过 React 技术栈实现 # 组织 Component，Action 和 Reducer 文件夹结构 按 feature 组织源文件 使用 root loader 加载 feature 下的各个资源...redux 下 单元测试保持同样目录结构放在 tests 文件夹 constants.js 在 feature 中，变量名以 {FEATURE_NAME}_ 开头 # 组织 React Router 的路由配置...在每个 feature 中单独定义自己的路由 使用 JSON 定义顶层路由，更容易理解和维护 import { WellcomePage, CounterPage, Layout } from '.
它违反了职责分离的原则，并使代码的灵活性和可扩展性降低。让我们看一下解决这个问题的一种方法。...例如，Triangle 类扩展为 calculate_area() 方法来计算并返回三角形的面积。 通过遵循开闭原则，我们可以在不修改现有 Shape 类的情况下添加新形状。...SOLID 原则是一组编程设计原则，旨在提高软件的可扩展性、可维护性和质量。它们分别是： 单一职责原则SOLID原则：一个类或模块应该只有一个职责，且该职责应该由该类或模块完全封装。...开闭原则：一个类或模块应该对扩展开放，对修改关闭。也就是说，应该可以在不修改原有代码的基础上，增加新的功能或行为。 里氏替换原则：一个类或模块的子类型应该能够替换其父类型，并且保持程序的正确性。...也就是说，高层模块不应该依赖于低层模块，而应该依赖于它们共同的抽象。 通过遵循这些原则，我们可以编写出更加清晰、灵活和可复用的代码，降低耦合度和代码腐化的风险，提高代码的可测试性和可读性。
当前的应用系统，通常数据量比较大、数据复杂度比较高以及数据快速多变，可以把这样的系统称之为数据密集型系统，数据密集型系统通常基于不同的模块组件进行构建，根据不同的功能采用不同的组件，各个组件相互配合组合成一个功能强大...，对我们的技术要求也比较高，也带来更高的技术挑战。...当系统负载增加时，系统如何扩展？这些问题是一个互联网分布式系统需要去重点考虑。...因此通过软件容错的方式来容忍多机失效成为新的手段，或者至少成为硬件容错的有力补充。软件问题，故障更加难以预料，因为节点之间是由软件关联的，因而往往会导致更多的系统故障。...可扩展性 随着数据量、流量或复杂性等规模的增长，系统应该能够以合理的方式来匹配这种增长。 可维护性 随着时间的推移，新功能的开发、新的团队成员加入都能够快速参与到系统开发和运维当中。
作者 | Kevin Pennekamp 译者 | Sambodhi 策划 | 辛晓亮 现代的前端框架和库可以轻松地创建可重用的 UI 组件。在创建可维护前端应用方面，这是一个很好的方向。...希望现代的前端应用程序能完成越来越多的繁重工作。当复杂度增加时，Bug 也会变得更加频繁。由于用户和前端的交互，我们需要一个既可维护又可扩展的可靠架构。在这一点上，我的首选架构是模块化和领域驱动的。...不依赖业务逻辑的可重复使用的 UI 组件（如表格）在 components 目录下。...应用的所有通用模式都存储在 schemas 目录中。 pubsub 是一个很好的例子，它可以扩展前端的基本架构。pubsub 可以用于模块通信或管理预定作业。...一个例子是一个拖放文件的区域，将结果上传到一个 blob 存储。它可以成为可重复使用的组件。但是，文件的实际上传取决于我们能够使用的服务。
作者 | Nitesh Kumar 译者 | 张卫滨 策划 | Tina API 对于组织来讲正变得越来越重要，但是，构建安全、可扩展的 API 并非易事。...本文从执行环境、API 技术、安全性等角度出发，介绍了如何构建高效、可扩展的 API。...高质量的 API 要能够随着业务生态系统的发展而扩展，构建这样的 API 并不是一件容易的事情，需要对所有的事情进行通盘思考和规划，涉及到选择哪种执行环境，甚至要决定该使用哪种 API 技术。...简而言之，容器是轻量级、可移植、快捷的，并且易于部署和扩展，所以它们天然适合微服务。 关于容器编排 如果你像我们这样决定使用容器，容器编排能够帮助你实现自动化部署，管理容器、扩展以及网络。...总 结 我们已经展示了如何构建一个可扩展、高效、安全的 API。
简单地说，状态是一种可能被行为操作改变的数据，是一种可变的纯数据。 全局状态类似于我们通常讲的全局变量，为什么我们需要全局变量？...如果将全局状态放在程序的全局变量中，那么会使得我们的各个使用这个全局变量的程序部分会紧紧耦合在一起。 在面向对象编程中，一个对象可以看成是由一些数据组成的，包含一些访问这些数据的操作方法。...使用继承来共享代码是一个坏主意，状态的改变行为将位于不同的父子继承文件中，即使他们最终是在运行时是单一对象，这也会影响代码的可读性。...2.会话周期：HTTP是一个无状态协议，注意时间是我们状态定义中的基础，这就意味着HTTP并没有内建机制跟踪状态，而会话则是针对同一个客户端多个请求在服务器保有的状态，但是会话状态是无法扩展伸缩的，因为这导致有状态服务...但是2PC事务难以横向扩展伸缩，在分布式系统中根据CAP定理，会有很差的性能。
在eBay，我们每天都在争论的主要架构力量之一是可扩展性。它为我们制定的每一个架构和设计决策着色和推动。...在可扩展的体系结构中，资源使用应该随负载线性增加（或更好），其中可以在用户流量，数据量等中测量负载。...如果组件A同步调用组件B，则A和B紧密耦合，并且该耦合系统具有单一的可伸缩性特征 - 为了扩展A，您还必须扩展B.同样有问题的是它对可用性的影响。...通过明智地使用虚拟化，您的基础架构的更高级别可以幸免于未发现这些变化，因此您可以自由地制作它们。虚拟化使得扩展基础架构成为可能，因为它使得扩展可管理。...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。
引言在Java编程中，理解和应用设计模式是编写高质量、可维护、可扩展代码的关键。设计模式提供了一套在特定场景下解决常见问题的经验法则，通过合理运用设计模式，我们能够更好地组织和设计代码结构。...，而Factory是工厂的抽象接口。...具体产品和具体工厂分别实现这两个抽象接口，通过工厂来创建具体产品的实例。这种方式能够实现对产品和工厂的解耦。3....观察者模式观察者模式定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。当主题对象的状态发生变化时，所有依赖于它的观察者都会得到通知并更新。...结尾通过学习单例模式、工厂模式和观察者模式等设计模式，我们能够更好地组织和设计Java代码，使其更加灵活、可维护和可扩展。这些模式提供了一套通用的解决方案，能够在特定的场景下提高代码的质量。
Scala是扩展的，Scala提供了一种独特的语言机制来实现这种功能： 隐式类：允许给已有的类型添加扩展方法 字符串插值：可以让用户使用自定义的插值器进行扩展 隐式类 隐式类是在scala 2.10中引入的...在对应的作用域内，带有这个关键字的类的主构造函数可用于隐式转换。...插值器知道在这个字符串的这个地方应该插入这个name变量的值，以使输出字符串为Hello,James。使用s插值器，在这个字符串中可以使用任何在处理范围内的名字。 字符串插值器也可以处理任意的表达式。...当使用 f 插值器的时候，所有的变量引用都应当后跟一个printf-style格式的字符串，如%d。...raw 插值器 除了对字面值中的字符不做编码外，raw 插值器与 s 插值器在功能上是相同的。
探索现有数据系统的共同点 & 差异，以及它们如何实现预设目标 •第 1 章是关于数据系统的三个主要点：可靠性、可扩展性和可维护性 Thinking about Data Systems •越来越多的应用系统...•提供快速恢复的机制：回滚 / 切换 master 节点 •提供监测系统 •对人员需要管理 + 培训 Scalability 可扩展性 •系统今天能可靠运行，并不意味用户 x10 之后也能可靠运行 •...可扩展性（Scalability） 是用来描述系统应对负载增长能力的术语 描述负载 •load parameters 负载参数，e.g....•scaling up 垂直扩展 (vertical scaling)，升级到更强大的机器 -- 简单，但昂贵 •scaling out 水平扩展 (horizontal scaling)，将负载分布到多台更小的机器上...-- restart / rollback •行为可预测，减少意外 简单性：管理复杂度 简化系统并不意味着减少功能；主要意味着消除意外方面（accidental） 的复杂性 •意外复杂性：由实现本身衍生出来的
Python和Scrapy构建可扩展的框架构建一个可扩展的网络爬虫框架是利用Python和Scrapy实现高效数据采集的重要技能。...定义爬虫： 在Scrapy项目中，我们需要定义一个爬虫来指定要抓取的网站和抓取规则。在项目目录下，进入名为"spiders"的子目录，并创建一个Python文件来定义您的爬虫。...pass```在这个示例中，我们定义了一个名为"MySpider"的爬虫类，并指定了要抓取的目标网站和起始URL。...通过按照以上步骤，您就可以构建一个可扩展的网络爬虫框架。使用Python和Scrapy的强大功能和优雅的设计，您可以轻松地定义爬虫、提取数据，并灵活地处理和存储采集到的信息。...祝您在爬取网络数据的过程中取得成功！
架构设计的高可扩展性表示可通过加机器线性提高系统处理能力，承担更高流量和并发。 由于峰值的流量不可控，不可能在系统架构设计初期就考虑好机器数量以支持并发。...所以系统中存在哪些服务会成为系统扩展的瓶颈呢？ 无状态的服务和组件很易于扩展，但是MySQL这种存储服务有状态，较难扩展。因为向存储集群中增减机器时，涉及大量数据迁移，一般关系型DB都不支持。...高可扩展性设计 拆分，把庞杂系统拆分成独立、单一职责的模块。 注意对不同类型模块，拆分原则不同。假如设计一个知乎，那么会有几个模块呢？至少5个模块。...存储层的扩展性 无论是存储数据量，还是并发访问量，不同业务模块间量级相差很大。 比如知乎，关系数据量远大于用户数据量，但用户数据的访问量却远比关系数据大。...总结 未做拆分的系统虽然可扩展性不强，但简单，无论开发、运维都无需很大精力。
介绍 这是在EfficientDet：可伸缩和有效对象检测一 文中描述的模型的pytorch实现（注意：还提供了预训练的权重，可以在..../trained_models中看到） 模型输出的一个例子 https://github.com/signatrix/efficientdet 数据集 ?...以下是COCO val2017数据集的mAP（平均平均精度） ? 结果 一些预测如下所示： ?...“ EfficientDet：可扩展且高效的对象检测。” EfficientDet。...https://arxiv.org/abs/1911.09070 我们的实现借鉴了RetinaNet.Pytorch的某些部分 https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet
不是你想要的点亮。 但你的测试是积极的。你曾计划好一切。出了什么问题？你的应用程序无法扩展！ 可扩展性（从技术角度来看）经常被忽略。这就是开始造成诸如糟糕的用户体验，高维护成本等等问题的原因。...因此，在我帮助您弄清楚如何使您的应用程序更具可扩展性之前，让我来定义实际的可扩展性。 什么是可扩展性？ 在我看来，可扩展性是以经济有效的方式保持良好的用户体验，而不管用户的数量。...您可能已经注意到，可扩展性有3个部分。最重要的是保持良好的用户体验。当然，您的应用可以扩展到数百万用户。但如果经验不够好，你甚至可能达不到那个规模。...如果您的成本上升速度超过用户群，则无法将系统称为可扩展。理想情况下，您应该能够以更低的成本支持更多用户。 棒！现在，我们已经清除了可扩展性的定义，让我们深入了解制作可扩展应用程序的技巧。...制作可扩展应用的提示 传统的扩展需求是通过增加服务器资源来处理的。这种方法称为“扩展”。这种方法有许多局限性。在这篇文章中，我将专注于“扩展”。也就是说，添加新的服务器和资源以适应负载的增加。
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