在这篇 CKAD 考试实操指南文章中将为你介绍如何使用知十平台并结合开源项目 CKAD Exercises 中提供的练习题来练习 CKAD 考试中 Configuration 部分的考试内容。在这个过程中你将掌握如何通过 kubectl 命令行工具操作「ConfigMap」、「Secret」、「SecurityContext」、「ServiceAccount」、「ResourceQuota」等资源，并在实践中加深对知识的理解。
小编我平时喜欢看 Hacker News 和 Inoreader RSS 订阅上的文章，但这些文章有很大一部分都是英文的，那么，怎样才能快速有效地阅读这些英语文章？答案很简单，就是使用翻译工具。
uTools是一个非常强大的生产力工具箱软件，它自由集成了丰富的插件，可以快速匹配场景功能，用完即走。快捷键Alt+Space可以快速呼出搜索框，可以快速打开这些工具。单击鼠标中键可以呼出快捷面板，面板里面有各种常用的小工具，让你的电脑操作更有效率，快速解决问题。
我平时基本不单独发一些漏洞复现的文章，除非觉得很有学习意义。ImageMagick这个属于特例，因为还是蛮有影响的，包括我司的许多产品实际上都是使用ImageMagick作为底层能力，之前有出现过因为Ghostscript的RCE 0day导致使用了ImageMagick的业务可以被RCE，每次出现新漏洞都要紧急排查和修复一波。
一个元老级的 Python 核心开发者曾建议我们（ 点击阅读），应该广泛学习其它编程语言的优秀特性，从而提升 Python 在相关领域的能力。在关于元编程方面，他的建议是学习 Hy 和 Ruby。但是，他也提到，他并不知道学习哪种语言，可以加深对 Python 元类设计的理解。
TypeScript 5.2将引入一个新的关键字：using。当它离开作用域时，你可以用Symbol.dispose函数来处置任何东西。
在这篇 CKAD 考试实操指南文章中将为你介绍如何使用知十平台并结合开源项目 CKAD Exercises 中提供的练习题来练习 CKAD 考试中 Pod Design 部分的考试内容。在这个过程中你将熟悉如何通过 kubectl 命令行工具去操作「Label」、「Annotation」、「Pod」、「Deployment」、「Job」、「CronJob」，并在实践中加深对知识的理解。
| 英文 | 译法 1 | 译法 2 | 译法 3 | | query | 查询 | | | | query language | 查询语言 | | | | qualified | 修饰的 | 带前缀的 | | | qualifier | 修饰符 | | | | quality | 质量 | | | | queue | 队列 | | | | QA, Quality Assurance | 质量保证 | | |
… 基本上 Rails、Ruby 有的特有名词，除了计算机科学中常见的词儿以外，在不造成读者困扰的情况下，尽量保持原汁原味。
内容介绍： 你能从这本书中学到什么？ 你有没有想过可以轻松学习C语言？《嗨翻C语言》将会带给你一次这样的全新学习 体验。本书贯以有趣的故事情节、生动形象的图片，以及不拘一格、丰富多样的练 习和测试，时刻激励、吸引、启发你在解决问题的同时获取新的知识。你将在快乐 的气氛中学习语言基础、指针和指针运算、动态存储器管理等核心主题，以及多线 程和网络编程这些高级主题。在掌握语言的基本知识之后，你还将学习如何使用编 译器、make工具和其他知识来解决实际问题。 这本书有什么特别之处？ 《嗨翻C语言》运用认知科学和学
翻译自：http://www.ibm.com/developerworks/library/j-jtp03304/（原文写于2004年3月，经典永不过时）
一款游戏会用到很多图片资源，通常我们会使用TexturePacker工具进行图片的拼接、压缩，为了考虑性能问题，单个SpriteSheet的尺寸不会设置的太大（最大1024 * 1024），这样就可能会有多个SpriteSheet。每当有图片资源需要更新时，操作起来会有点不方便。所以希望能通过bat来批量重新生成新的SpriteSheet
有同学说2014-2020年出版的引用《人月神话》的书（2020年1月30日更新）里都是英文，难以阅读。特整理中文书籍引用--其实还是老外写的。
一扫销售跟踪的沉闷 雄伟的帝国蓝十字大楼位于曼哈顿中心。在它的第31层楼上弥漫着一种典型的企业氛围。销售人员脚不沾地地穿行在迷宫般的格子间中，在富丽堂皇的办公室、一个通讯室、一个储藏室和作战室里进进出出。 在那里虽然看不到Steven G. Denes（邓尼斯）一副麦克阿瑟将军的打扮，但你会看到这位负责地区团体销售的助理副总裁正在研究6块张贴板，上面标有他旗下6个销售团队的攻坚计划。 这些销售团队的使命是什么？就是通过战略性地瞄准网格图上公司的潜在销售客户，在公司销售周期的每个阶段不断达成生意。 6位销售经
当你埋头苦学的日日夜夜，一定有啃过艰深枯燥的学术论文，却苦于自己的英语不够好而不得不比旁人多花几倍时间。当你面对国外最新发布的研究成果，一定也想过第一时间获取资讯，汲取知识的营养。当你看到新鲜有趣的科技视频，也希望听懂对白和台词，了解酷炫科技背后的原理。
摘要：本文主要解决在样本数量较少、样本不均衡或者需要提高模型的鲁棒性的场景下通过样本增强技术提升模型的泛化能力的问题。主要讲了近几年常用的样本增强技术，其中包括回译技术、词汇替换技术、随机噪声引入技术和生成式的方法等等。通过这些技术我们可以轻松的实现增加训练样本的目的。希望对样本增强技术感兴趣的小伙伴有所帮助。
本文主要介绍了物体检测领域的一些重要方法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO以及SSD。作者对这些方法的原理进行了详细的介绍，并通过实际案例对方法的性能进行了评估。此外，作者还讨论了这些方法在实际应用中的一些关键问题，包括如何选择合适的anchor、如何设置合适的正负样本以及如何进行数据增广等。对于每一种方法，作者都提供了详细的代码实现以及相关的数据集，可供读者进行实验和深入学习。总的来说，本文对物体检测领域的方法进行了全面的梳理和总结，有助于读者更好地理解和应用该领域的方法。
对于我在梅蒂斯的最后一个项目，我希望能包含过去三个月里所学到的东西，而预测波特兰房价这个题目正符合我的要求，因为我能够将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合来实
雷锋网按：本文译自Stanford ML Group，作者为Nicholas Bien，Pranav Rajpurkar，Robyn L. Ball，Matthew P. Lungren和Andrew Y. Ng等。文章主要介绍了深度学习模型MRNet在膝关节磁共振成像异常检测上的应用，研究发现，该模型显著降低了健康患者被误诊为前十字韧带撕裂的概率。点击文章底部「阅读原文」，查看英文版原文。
由于人工智能的飞速发展，机器翻译水平正在大幅提升，并逐渐赶超人类，这已经是不争的事实。然而，同在机器翻译这个赛道里的各位“赛手”，谷歌、有道等传统翻译产品或公司，也正在上演着一场激烈的角逐和比拼。 人工智能翻译大赛 谷歌竟然连败两场？ 12月的一个早上，北京798软件园，一场机器翻译的pk赛正在进行。活动主办方品玩，是一家“有品好玩”的科技媒体。 这场人工智能翻译大赛的规则是三局两胜，第一局考验对话翻译，第二局考验识别能力，第三局是挑战图像翻译。 而三款同台竞技的翻译软件则是：Google翻译、有道翻译官和
信息泛滥的时代，一切似乎都变得碎片化了。但是学习的时间可以碎片化，但学习的内容却不能碎片化，只有将碎片化的学习高效的转化为系统化的知识体系，才能真正提高自己的能力，否则时间投入和学习效果将不成正比。
本文介绍了神经网络翻译技术的基本原理、发展历程和主要应用。通过神经网络模型对大量语料进行训练，可以实现对句子进行分词、转换和翻译。目前，神经网络翻译技术已经广泛应用于各种场景，例如旅游、科技、新闻等领域。尽管神经网络翻译技术取得了显著的进展，但仍然存在一些问题，如领域适应、语料库建设和翻译质量等。
本文介绍了神经网络翻译和传统机器翻译的区别，以及目前机器翻译在领域适应、语料库、断句和语序等方面的技术革新。尽管机器翻译已经取得了很大的进步，但在某些情况下仍无法完全替代人类翻译，未来机器翻译的发展仍需与人类翻译者共同提高。
在这份CKAD考试实操指南中，我将为你详细介绍如何利用CKAD-exercises项目和知十平台进行CKAD考试的准备和复习。通过CKAD-exercises提供的练习题，你可以在知十平台的云原生环境中进行实践和模拟。在这个过程中，你将熟悉Kubernetes的各种操作和场景，并在实践中加深对知识的理解。这种结合实践和理论的学习方式将为你在考试中取得优异成绩提供强有力的支持。
近日，讯飞输入法新版本正式上线，在随声译和快捷翻译功能里增加了日译中、韩译中、泰、越、西、法、德、俄与中文互译，合计18种翻译，这也使得讯飞输入法成为中文与外语互译最多的输入法产品。
相信玩过Spring Boot的童鞋一定在启动日志中见过类似如下的内容。本文详细探讨如何定制这部分内容，让内容更加趣味性。
加入ThoughtWorks一年半，在前辈们的牵线搭桥之下，非常机缘巧合的参与了两本书的翻译，虽然加起来10多万字，远远未到“足以谈翻译这件事”的地步，还是希望在本文中从经验的角度分享出一些真实简单的感受，给想要入坑的伙伴们一些参考。 翻译的目的和价值是什么？ 答案肯定因人而异。就我本人来说，一开始是误打误撞纯粹图个名，后来发现翻译几乎就是比精读更精读的阅读一本书，你需要了解作者提到的各种术语，知道举证案例背后的事实，有的时候为了一句话，查资料越跑越远像是发现新大陆。在这个过程中，且不论最终翻译的质量如何，
问题导读 1.为什么学习go语言？ 2.你认为该如何入门go语言？ 3.你认为go语言需要哪些学习过程？
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
老师的大作两个版本我都买来学习了，给我的工作帮助非常大。我有个问题，第一版里面您说需求分为功能需求，非功能需求，设计约束，第二版把非功能需求改成质量需求，我也看过您写的CTO糊涂术语文章，您认为非功能需求属于什么术语呢？
现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
目录 1. 什么叫“替代” 2. 用翻译专业的差异化优势给自己赋能 3. 未来的译者 4. 结语 1 什么叫“替代”？ “替代”不是说将翻译职业彻底消灭，而是在某些具体场景下，机器翻译可以发挥作用，将人类解放出来。讨论这个话题，不是只有“替代”和“替代不了”两种情况，答案永远是：有的场景可以替代，有的场景替代不了。牛津大学的学者 Michael Osborne 和 Carl Frey 给出的研究结果就是翻译被取代的概率——33%。 📷 对于替代，这里给出两个具体场景。 场景一：一份本科生论文摘要，本来是要1
文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。
salesforce如果简单的说可以大概分成两个部分：Apex,VisualForce Page. 其中Apex语言和java很多的语法类似，今天总结的是一些简单的Apex的变量等知识。 有如下几种常
样书我今天仍还没有到手，不过我知道当初我提交的译者序里的关键字中英文对照列表是被砍掉了，今天又看到 andyao 读者在 这里 说“一些关键词语的英文没有标上，自己要想原文会用哪个词，然后翻英文版电子书。”，就把当初翻译时整理与讨论的术语表链接发上来。
选中需要翻译的文本之后，点击插件图标即可，具体可以看插件使用指南：https://pot.pylogmon.com/docs/tutorial/config/plugin_config
一键滚动截屏整个网页，助你快速成为 B 站老司机，一键分析网站技术栈，翻录网页视频神器等等。
自从2010年Ethan Marcotte开始讨论响应式网页设计，开发者和设计师们竞相寻求处理响应式图片的方法。这的确是一个棘手的问题 ，因为我们对同一个网站在众多设备宽度下，使用同一图像源。你愿意在一个大显示屏上显示模糊地、马赛克状的图像？你愿意在你的手机上加载一个巨大的（虽然更漂亮的）图像？这个问题令人左右为难。 一群来自响应式问题社区组(RICG)的聪明家伙致力于解决这个难题，他们使picture元素和srcset、sizes属性纳入HTML 5.1规范草案 。因为我们无法预测用户在何地以及如何访问我
Author: Jori Liesenborgs Developed at the The Expertise Centre for Digital Media (EDM), a research institute of the Hasselt University
[答疑]《实现领域驱动设计》的译者其实没错?（一）>> （4） 原文： If so, is there some practical limit to the number of objects th
仓库：https://github.com/apachecn/invent-with-python-zh
文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况，重点列举和讨论了 18 年、19 年中人们常用的五类文本增强技术路径以及对应的代表性技术。接下来，文章以金融领域的自然语言处理任务入手，多维度地分析几类通用文本数据增强技术在实际业务问题上的重要价值。文章的结论是，文本增强技术是一类低成本的数据杠杆，可以在不引入新数据下，有效撬动模型性能。
选自arXiv 作者：Guillaume Lample等 机器之心编译 参与：张倩、路 近日，FAIR 研究人员提出两种机器翻译模型的变体，一种是神经模型，另一种是基于短语的模型。研究者结合了近期提出
CSS Working Group 写的 Incomplete List of Mistakes in the Design of CSS 。译的不好，请见谅。
本文译自 Wolfram 2022 印度冬令营文章系列之一：https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/2446943
什么是结构化并发？日常开发中我们编写的最多就是多线程程序，服务器端应用更是如此，传统的方式都是依靠着操作系统提供的1:1线程方式进行请求处理这对于管理和复用线程有很多挑战，如果一个普通线程大小2MB那么开启1000个线程，几乎是无法完成的，并且管理这些线程的状态也是很复杂的。今天这篇文章要介绍的是结构化并发，就是为解决并发编程中线程并发任务管理，传统的方式非常容易造成管理混乱。结构化并发解决的问题就是对统一的任务和统一作用域下的任务进行管理，可以统一启动和统一关闭，如果读过我之前的Linux进程组那篇文章的话，就完全可以理解是什么意思了，文章地址：Linux 进程树。
The database default tablespace is EXAMPLE.
已经好久没有更新爬虫类的文章了，从入门到入狱的好技术怎能不好好学习呢。所以，今天我继续来卷了。本文将从实战的角度介绍一个完整的爬虫。这里以妇孺皆知的电影天堂网站为例进行说明。希望读者朋友们能有所启发，有所收获。
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