当我帮助我的客户 (大多数是刚起步的公司) 改进他们的 Node.js 代码库时，以及在我编写的开源项目中，我感受到了软件熵的痛苦。...我经常在客户的 Node.js 代码库中发现类似的挑战：正在增加的功能会破坏看似不相关的功能，bug 变得难以检测和修复，自动化测试编写起来很有挑战性，运行速度慢，而且会因为奇怪的原因失败…… 让我们来探究一下为什么有些...为了检测紧密耦合的代码中没有被自动化测试充分覆盖的行为变化，我们可以编写认可测试。认可测试预先收集曲目，在实现变更后再次执行检查这些曲目是否保持不变。...这样做的风险在于，最终生成的代码很难测试…… 让我们换成另一种方式：编写一个测试，清楚明确地检查特性的行为，然后重构代码，以便测试能够通过。...相反，让我们确切表达人类可读的特性应该如何运行的预期，类似于早期的 BDD 应用程序。 让我们从一个非常简单的问题开始：如果 Openwhyd 上只有一首曲目，它应该被列在热门曲目的首位。
我们的第二篇投稿就是基于这个想法，将算法的输入输出的结果抽取特征后，送入卷积神经网络文献中层次式生成图像的经典框架，生成一张二维图，每行就是一行代码，或者更确切地说，是代码的概率分布。...等到今年的ICLR的文章一公布，随便翻一翻就找到了七篇计算机自动生成（或者自动优化）代码的文章。打开一看，引论里全在描述同样的动机。...我们没有像第二名那样使用游戏内部数据（比如说敌人是否出现在视野中）进行训练，这让框架通用性较高。当然因为时间所限，目前还没有在 Track2（未知地图）上做训练和测试。...我在结果刚开始露头的时候和组里人讨论过，各位大佬们都觉得玩对称性破缺这种东西非常非常难，我也没指望自己再往下挖能做出些什么来，不过在努力下，居然就得到了一些意想不到的结果。...因为我知道，梦想在未成时一文不值。而让它变得有价值，是自己的责任。
在这里提前说明，后面所有基于命令行设置的配置信息都会自动生成在tarckList.json文件中。...而 outscale设置为local是我比较常用的一个参数，它保证在浏览器显示界面内，根据已经显示的数据来自动就行调整，保证展示的效果。当然，也可以设置为global,通过整体的情况进行调整。...generate-names.pl原则上不需要任何参数，这个所谓的原则是指你的所有track都生成在默认的data目录中，如果不是就需要利用 --out来指定track位置。...如果用户从我的A数据查询到了B基因后希望点击B基因可以跳转到JBrowse，我只需要把基因名字作为变量传到URL中，然后加一个 就好。...然后通过相应配置生成一个slector界面，允许用户通过对来源/作者/类型多个维度同时进行查询后展示其感兴趣的track。 ?
好在之前有过处理类似的业务项目，然后我又在网上找了一些相关的资料，嘿嘿嘿~ 你们是遇到对手了~ 涉及编程语言：PHP、JavaScript 大致处理思路：通过二值化图像，找出横向图像中，纵列区间段占颜色均值最高的缺口图片...在浏览器客户端进行行为效验滑动操作过程中，经过分析，用户每一次向左或者向右滑动数组数据结构体大致如下： 从前文概述中，我们已经知道“纵向坐标位置”是已知参数，而“横向坐标位置”是需要通过一定的技术算法获取出答案位置...通过技术手段抓取的真实滑动轨迹数据分析折线图，笔者依次按快、中、慢做如下截图展示： 快 中 慢 从上述三个折线分析图中，依次能看出部分滑动轨迹数据的变化，而每次滑动的范围长度是不定的，这里我们设为随机...那么这里生成的X坐标数据思路，笔者这里的构思算法是 startX=rand(200,230); endX=startX+answerPosition+rand(10,20); Y坐标非常明显，几乎处于平衡线...timeStamp在快和中的滑动分析图中，可以明显看出增长弧度非常平缓，而慢滑动则是梯阶速度增加。笔者这里选择参考范围值，是慢滑动生成数据，即随机范围值在3到20的每次累加。
在本文中，我将介绍在CI/CD流水线中实现SBOM生成的实用用例及其益处。本文涵盖了SBOM的概念、其优势、流行格式以及Java和Python项目的实际实现。...2021年，在美国白宫发布《 Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity》后，SBOM变得更加流行，该行政令包含有关加强软件供应链安全的部分...正如我在前一篇关于osv-scanner的文章中强调的，使用SBOM来识别开源依赖中的漏洞非常有效。在CI/CD流水线中生成SBOM是最佳时机，因为就是在这里项目工件被创建。...由于我正在写SBOM，所以选择了Dependency-Track项目，我希望在单独的文章中对它进行更详细的介绍。...最初，运行此命令花费了我5分钟多，但当依赖项已经本地存在时，只花了我13秒。在构建工件的CI/CD流水线中，构建SBOM的过程应该非常快。 以下截图显示了SBOM内容。
我犯下的一个错误是没有及时进行代码走查，在确定了此架构原则后，由于进度压力与开发能力的问题，团队成员在开发时并没有体会到这种职责分离的本质，不断地编写代码，而实现却与当初确定的原则渐行渐远。...图中标记为灰色的类，就是我本希望重构的类，然而根据前面的分析，它们都有多处调用者，要进行重构，就可能牵一发动全身，要做到改变现有代码的结构而不破坏其功能，就好比做一台精密的脑颅手术一般，难度非常大。...同理，新类的代码数量和依赖点都非常少，再对新类进行重构就变得更加简单。我们认为旧类的queryByScopeAndTerm()方法既无法清晰地表达意图，也不利于应对各种查询产生的变化。...最后，在验证了功能没有问题，也没有任何客户端代码还需要旧有supplier后，就可以去掉它： ? 重构加重写策略中新增的类就是这个新Supplier。...结论 重构加重写的策略虽然慢，但每一步前进的步伐都非常稳健，充分利用了代码量与依赖点少的新类来降低重构的难度。每完成一个新类的重构，我们都需要测试去验证。
在工具推出后，谷歌开发人员 Yaroslav Bulatov 对它的性能与 PyTorch 做了横向对比。...这使我大吃一惊，前所未闻。 ? 使用已有的基于图的代码 如果你的代码不依赖于特定的 API，例如 graph_editor，你可以使用现有的代码并在 eager execution 模式下运行。...你会看到版本二收敛更慢，但是一旦收敛，它的泛化能力更好。 这种梯度修正对于实现如 KFAC 的高级优化算法时十分有用。想想我早期所讲，KFAC 在简单网络中相当于激活函数和反向传播值白化的梯度下降。...在测试中，当运行环境设置为 O(n^(1.5)) 操作，如 matmul/conv 时，Eager Execution 的速度要比 PyTorch 慢 20%，或者在大量 O(n) 操作如矢量添加的例子中...结论 虽然目前 Eager Execution 的表现还不够强大，但这种执行模式可以让原型设计变得容易很多。对于在 TensorFlow 中构建新计算任务的开发者而言，这种方式必将很快成为主流。 ?
如上所述，手绘视频在创作后，最终会导出为视频文件，如 MP4，WMV 等，我们目前的选择是 MP4，整个导出大致分为几个步骤： ? 1....不过我们在 UWP 中并没有使用 FFMpeg，一方面代码库体积较大，另一方面我们有 MediaComposition 和 MediaClip 可用。...实现方面相对于用户直接使用一个 3rdParty 的录屏软件，不同点就在于我们可以获取用户选择了什么音频作为背景音乐，我们可以把它上传到服务器端，展示在‘我的作品’列表里。流程如下图： ? ...因为是录屏，所以录制过程中，用户的浏览器不能移动、不能最小化、也不能暂停，而且必须预览完整的一遍，不可控性非常多，所以很快就被否决了。 2....目前这个方案正在开发中，开发完成后，我们会就这个方案详细做分享，还是一种很脑洞的实现方式。
那么它的工作流程是：esrally会先去elastic官网下载对应的版本存在esrally目录里。下载完ES版本后，再去下载针对ES产品的性能测试数据。...“pipeline”标识esrally的工作流程，就是我的esrally是应该怎么样去工作？规定了它如何执行某个动作。常见的Pipeline有那些？...日志可以选用 说明：esrally 自带的测试数据即为 rally_track 文件夹中的内容，主要包括: Geonames(geonames): for evaluating the performance...相关名词： Race:压力测试比作Race，就是比赛的意思 Track:赛道的意思。es在track的标准和策略去执行比赛 cars:去执行的标准。比如各种配置的车去ES上测试。...关于，Esrally工具，非常复杂，目前我也是在探讨当中，后期，我将再结合实际演练进行更加完善的操作、以及文档更新。过程很复杂，希望后期有时间再来更新，此处标记一下。Tag.
当下抖音非常火热，是不是也很心动做一个类似的app吗？...优点：大部分以及集成，直接调用相关接口即可，代码量小，简单稳定； 缺点：无法实时处理音频；输出的音频格式不是很多。...，它提供了录制/音视频编解码、转换以及流化音视频的完整解决方案。...帧数：每秒显示多少个画面，fps 关键帧间隔：在H.264编码中，编码后输出的压缩图像数据有多种，可以简单的分为关键帧和非关键帧。关键帧能够进行独立解码，看成是一个图像经过压缩的产物。...bufferInfo中，视频由于是在Surface上画，因此直接用dequeueOutputBuffer()出来的bufferInfo中的就行，最后将编码好的数据送去MediaMuxer进行多路混合。
数据关联中的关联矩阵？ 在代码中如何表示新检测的目标和历史 Track 的关系呢？ image.png 比如，上图中左侧代表 Tracks，右侧代表新检测到的 Objects。...image.png Associate() 方法的代码实在是长，我简单概括了一下，它内部调用了好几个方法。...其实也就是我在文章前面部分讲到的 measure() 前要经过 predict() 比如 track 是在 0 s 时的位置为 p0，sensor obj 有数据参与融合时是在 1.5s，那么这个时候...; 需要 1 减去这个概率，得到 H0 假设成立的概率，似乎也符合我的推断，但说实话，我这边还没有怎么整明白，只是根据代码去推断它的算法思想，在这一块比较了解的同学可以留言交流。...image.png 说实话，我不大懂它的用意，但看代码可以粗略估计到,如果 dist 非常小，小于阈值，那么说明两者相似度非常高，给一个权重值。
久而久之，这个仓库就会变得非常大，影响代码拉取速度。 举一个实际的例子，为了加快应用的构建速度，我们团队的框架先会编译成 SDK ，再交由上层构建应用。...$ git lfs track "*.jar"$ git lfs track "*.so"$ git lfs track "*.aar" 这几步执行完会在仓库中创建一个 .gitattribute 文件...Git-LFS 的踩坑之旅 虽然 Git-LFS 很好地解决了大文件的版本控制问题，但实际应用到实际团队中时也不见得能顺风顺水。在我将它推广到团队的项目中时，就遇到了几个水土不服的问题。...而这个钩子非常重要：它的作用是在 push 的时候把用 Git LFS 跟踪管理的文件上传到 LFS 服务器上。...当我完成了几个大仓库的改造之后，我发现新的仓库在本地可以顺利编译，但在构建站却死活编译不了，报了类找不到的错误： 本地构建和构建站构建在代码拉取上面有一个区别：为了加快代码拉取速度，我们在构建站并不使用克隆仓库的方式来拉取代码
优点：大部分以及集成，直接调用相关接口即可，代码量小，简单稳定； 缺点：无法实时处理音频；输出的音频格式不是很多。...，它提供了录制/音视频编解码、转换以及流化音视频的完整解决方案。...主要的作用在于对多媒体数据进行解协议、解封装、解码以及转码等操作 优点：格式支持非常的强，十分的灵活，功能强大，兼容性好； 缺点：C语言些的音视频编解码程序，使用起来不是很方便。...帧数：每秒显示多少个画面，fps 关键帧间隔：在H.264编码中，编码后输出的压缩图像数据有多种，可以简单的分为关键帧和非关键帧。关键帧能够进行独立解码，看成是一个图像经过压缩的产物。...bufferInfo中，视频由于是在Surface上画，因此直接用dequeueOutputBuffer()出来的bufferInfo中的就行，最后将编码好的数据送去MediaMuxer进行多路混合。
自 1995 年以来，该会议已经举办了二十多年，其对论文接收非常严格，每年的接收率不超过 20%。 今年 KDD 大会对论文提交的要求也变得更加严格。...另外需要强调的一点是，KDD 2019 更加注重复现性，「复现性将是论文评审过程中的重要因素」，且只有在论文中额外提交了两页的复现性相关信息的论文才有资格竞选「最佳论文奖」。 ?...这位来自美国匹兹堡大学的研究者 Konstantinos Pelechrinis 表示：他们要求可复现，但是你提交了 GitHub 链接（包括数据和代码），却得到了这样的评审意见！...还有网友表示收到了类似的评审结果，有人戏称论文评审可能使用了自动生成论文评审意见的工具 https://autoreject.org/……（好像不小心发现了什么不得了的东西 还有一个有趣的： ?...「我的这篇论文要和我的那篇论文做对比，设置完全不同怎么比？喵喵喵？？？」
没人发回回明信片说“是的，我希望我真的在那里，非常感谢你！” 对于现代网站和应用程序，有许多方案非常巧妙地融入了这种“发送 - 遗弃”模式。 跟踪统计数据和分析数据 大多数人想到的第一个示例是分析。...我们的代码可能会计算用户在页面上花费的时间，因此在最后一刻将数据发送回服务器变得至关重要。 当用户离开页面时，我们想要停止计时并将数据发回服务器。...如果您正在考虑性能，通常尝试减少额外的HTTP请求是主要影响因素之一，因为发出网络请求并获得响应可能会非常慢。 你要做的最后一件事就是减少在激活链接和下一页请求开始之间的时间差。...例如，在PHP中，您可以非常轻松地测试此头部信息，如下所示： if (!...用戶不希望被跟蹤 } 总结 Beacon API是一种非常有用的方法，可以将数据从页面发送回服务器，尤其是在日志记录环境中。
但当归结到CNN如何看待和识别他们所做的图像时，事情就变得更加棘手了。 CNN如何判断一张图片是猫还是狗? 在图像分类问题上，是什么让CNN比其他模型更强大? 他们在图像中看到了什么?...通过叠加越来越多的CNN层，我们可以从一个CNN中得到更加抽象和深入的信息。 ? 特性映射是我们通过图像的像素值进行滤波后得到的结果。这就是模型在图像中看到的这个过程叫做卷积运算。...遍历内部卷积层会变得非常困难。但是在本篇文章中您将了解如何访问复杂体系结构的内部卷积层后，您将更加适应使用类似的或更复杂的体系结构。 我使用的图片来自pexels。...如果上述两个条件中有一个满足，那么我们将该子节点和权值分别附加到conv_layers和model_weights， 上面的代码很简单并且不言自明，但是它仅限于已经存在的模型，比如其他resnet模型resnet...对于自定义模型，情况将有所不同，假设在另一个连续层中有一个连续层，如果有一个CNN层，程序将不检查它。这就是我编写的extract .py模块可能有用的地方。
今天在使用CodeUp上传代码时，我为项目添加了一个大小超过300MB的文件。在进行push操作时，系统提示我“推送失败，以下文件大小超过单文件200MB的系统限额，大文件请使用Git-LFS管理”。...Git LFS官网地址：https://git-lfs.com/ Git 是业界流行的分布式版本控制工具，本地仓库与远端仓库同样保存了全量的文件和变更历史，这样让代码协作变得简单和高效。...Git LFS是Git的一个扩展，旨在更有效地处理大型文件。它通过将大文件存储在单独的位置，而在Git仓库中只保留引用和元数据，来减小仓库的体积。...Git LFS工作原理 其工作原理如下： Git 场景 git.png 普通场景不论是针对小型的代码文本文件、还是比较大型的图片文件，在相关变更从本地提交到远端仓库时，所有的相关文件资源都会完整的存储在...同时，大文件对应的指针文件将连同其他的普通的代码文件推送到远端Git仓库中。
除了带宽之外，在短视频源码开发中，短视频内容的存储和CDN优化也尤为重要，通常我们需要上传到云存储服务器的内容是短视频内容和封面内容。...，它提供了录制/音视频编解码、转换以及流化音视频的完整解决方案。...主要的作用在于短视频源码开发中对多媒体数据进行解协议、解封装、解码以及转码等操作 优点：格式支持非常的强，十分的灵活，功能强大，兼容性好； 缺点：C语言些的音视频编解码程序，使用起来不是很方便。...帧数：每秒显示多少个画面，fps 关键帧间隔：在H.264编码中，编码后输出的压缩图像数据有多种，可以简单的分为关键帧和非关键帧。关键帧能够进行独立解码，看成是一个图像经过压缩的产物。...bufferInfo中，视频由于是在Surface上画，因此直接用dequeueOutputBuffer()出来的bufferInfo中的就行，最后将编码好的数据送去MediaMuxer进行多路混合。
前言 前几天我发布了一个web端自定义截图的插件，在使用过程中有开发者反馈这个插件无法在vue2项目中使用，于是，我就开始找问题，发现我的插件是基于Vue3的开发的，由于Vue3的插件和Vue2的插件完全不兼容...移除vue相关依赖 我们搭建好插件的开发环境后，CLI默认会在package.json中添加Vue的相关包，我们的插件不会依赖于vue，因此我们把它删除即可。...**/ } 对外暴露default属性 做完上述配置后我们的插件开发环境就搭建好了，我执行build命令打包插件后，在vue2项目中使用import形式正常运行，在使用script标签时引入时却报错了...，它会变得非常慢。...标签中的内容绘制到canvas容器中 有关getDisplayMedia的具体用法，请移步：使用屏幕捕获API 实现代码 接下来，我们来看下具体的实现代码，完整代码请移步：main.ts // 加载截图组件
回调函数可以在每个树状图生成后应用于相应的类。回调函数可以编辑树状图，例如：1.重新排列树状图，或者2.给树状图着色。...我在第一个轨道中设置了side = "outside"，实际上你可以发现树状图实际上是根据第二个轨道中的矩阵生成的。...在下面的代码中，我在heatmap()的第一次调用中指定了分裂，这是甲基化热图。轨道的高度是手动调整的。...在下面的代码中，我在DMRs之间生成一些随机的相互作用。df_link中的每一行意味着有一个从第i个DMR到第j个DMR的互动。...图例对于理解热图非常重要。 绘制圆形图的函数只是前面代码的一个封装，没有任何修改。 图例对于理解热图非常重要。按照该链接的说明，我们需要一个绘制圆形图的函数和一个Legends对象。
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