在DevOps Master中讲持续交付一课，其中讲到发布频率的篇章，中文版里面的翻译是这样的（来源于精益企业）： ? 英文版本是这样的（原版书）： ?...同样的位置，请注意【灰度发布】和【Dark lauching】的表述。直到有个学员不断的问我灰度发布到底是什么？我在课堂讲过，灰度发布这个术语貌似是不存在的，但 一直没有去看英文原书。...于是今天就去认真查了一下什么是dark lauching？...I like "dark launching", so I'll mostly use that in this post :-) 其实dark lauching，就是不改变客户端程序（变更）的情况下，...启动了新的功能，类似特性开关，当打开之后，用户变可以使用新的功能。
近一年来，我在管理中犯下的2个重要错误。该错误导致团队结构不清晰，骨干核心人员不稳定，易流失。...1、资源错配 2、逮着一个人疯狂用 目录 1、背景描述； 2、我是如何犯错的，以及我为什么犯错； 3、这两个错误带来了哪些影响； 4、规避和改进方式； 一、背景描述 成立3年的初创公司，10人编制的测试团队...团队人员结构分布是 1个经理、2个高级、3中级、4初级；组内划分是分成了3个小组，2个业务测试小组，一个测试基础小组。...组内结构划分可见下图所示： 二、我是如何犯错的，以及我为什么犯错 错误一：资源错配 对于组长的选择，以及组内骨干的选择，如下图所示： 其中标记为组长的，是在团队内部小组内被任命为小组长，标记为骨干的...两个业务小组中，初中级员工干中高级员工的活，中高级人员为相对边缘角色。这样的资源错配，直接引发了核心、骨干员工的离职率高的后果。 我为什么会这样做： 本质上是一个“谁能谁上”还是“谁上谁能”的问题。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下所示： songid_tags_df['tblTags'].map(lambda x :..., x) if isinstance(x,str)) 二、实现过程 后来我自己给了一个示例代码，如下所示： songid_tags_df['tblTags'].map(lambda x: re.findall..., x) if isinstance(x, str) else x) 后来【隔壁山楂】也给了一个可行的代码，如下所示： songid_tags_df['tblTags'].astype(str).str.extract...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【群除我佬】提问，感谢【皮皮】、【瑜亮老师】、【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【孤独】等人参与学习交流。
循环中引用迭代器变量 循环迭代器变量是一个在每次循环迭代中采用不同值的单个变量。如果我们一直使用一个变量，可能会导致不可预知的行为。...然而，Wait()是在循环内调用的，所以它在接下来的迭代中会阻塞在第4行的Goroutine创建。简单的解决方案是将Wait()的调用从循环中移出。...另一个解决方法是在第6行使用一个带有空默认情况的选择语句，这样如果没有Goroutine收到ch，就会发生默认。尽管这个解决方案可能并不总是有效。...不使用 -race 选项 我经常见到的一个错误是在测试 go 应用的时候没有带 -race 选项。...golang过程中经常出现的一些低级错误，从错误中学习，多看官方文档，从而避免错误。
编写测试 这是最有趣的部分。让我们开始TDD。 首先，让我们创建并配置存储。在src目录中，创建一个名为index.js的新目录。在这个文件中，初始化存储。...slice的默认状态应该是一个空数组，毕竟，我们处理的是用户。 让我们通过编写一个测试: 在src/store中创建一个名为slices的新目录。...在这个目录中，添加一个名为user.test.js的文件。这个文件将包含我们将为userSlice编写的测试。 第一个测试是确保存储是空的或未定义的。...在slice目录中，创建一个名为user.js的文件。...thunk是一个函数，它以store的dispatch方法作为参数，然后在API或副作用完成后使用它来dispatch同步操作。 首先，让我们为这个特性编写测试。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...常用的机器学习算法 现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器 这可能是机器学习中最简单的算法。...在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ? 我们为每个节点递归地完成这个过程，并在遇到停止条件时完成。...6.神经网络 当我们讨论逻辑回归的时候，我已经提到过神经网络。在非常具体的任务中，有许多不同的架构是有价值的。更常见的是，它由一系列的层或组件组成，它们之间有线性连接，并遵循非线性关系。...为了简化你的工作，我已经准备好了它们的主要特征的结构化概述。 线性回归和线性分类器：尽管表面上看起来很简单，但它们在大量的特征上非常有用，在这些特征中，更好的算法会因过度拟合而受到影响。
考核内容: 类的继承 题发散度: ★★ 试题难度: ★ 解题思路: Class 可以通过extends关键字实现继承，这比 ES5 的通过修改原型链实现继承，要清晰和方便很多。...() } } 上面代码中，constructor方法和toString方法之中，都出现了super关键字，它在这里表示父类的构造函数，用来新建父类的this对象 super这个关键字，既可以当作函数使用...在这两种情况下，它的用法完全不同。 super作为函数调用时，代表父类的构造函数。ES6 要求，子类的构造函数必须执行一次super函数。...class A {} class B extends A { constructor() { super(); } } 子类B的构造函数之中的super()，代表调用父类的构造函数。...这是必须的，否则 JavaScript 引擎会报错。 参考代码: super是父类的引用，我们可以通过super来调用父类的方法和属性。
具体到《微信小程序全栈开发实战》这门课程，可以在课程的留言区问我；也可以把问题留下来，在我直播的代码直接把代码链接发给我，我在你的代码基础上查找问题，尝试将之解决。为什么要提供第二种方法呢？...学习产生惰性是一种正常现象 再说第二个问题，不能得到及时反馈怎么办。...现代教育心理学认为，学习是一个客观的过程，并不单纯是一个主观行为；教育工作者应该把学生产生惰性心理，看作是一种正常现象，而不应该简单归因于学生懒惰、不上进、意志不坚定等主观因素。...这样的技术以前是Flash，现在是微信小程序。 有人会说，对于新手来说，像计算机基础、数据结构、算法、设计模式等等，这些都需要准备。其实都可以先不准备。...就是上面我提到的，有问题就问+坚持在反馈中实践。 具体反馈指什么呢？ 最后补充一下，上面提到的反馈指什么？
和其他人一样，我在这条职业道路上也犯过不少错误。一般来说，我不会在犯错的当时就意识到自己做错了什么事情；我往往是在接触了正确的做事方式之后才知道自己之前的路走岔了。...4太多的文档 代码文档是很好的东西，因为它用简单的人类语言解释了你的代码具体在做什么事情，对吧？ 这个观点是错误的。 文档往往是陈旧、过时或完全错误的东西。...6过分依赖视觉检查和调试 做出一个表格并显示你的输出是非常容易的事情。而且 Visual Studio 是如此强大，以至于人们可以轻松地一步步检查代码并即时检查代码中的值。...但是，如果你沉迷在调试器里面，它就会带来害处。想象一下，如果你的方法只在应用程序启动并运行 45 分钟后才会被调用，你是否要等待 45 分钟才能到达这个点上，然后才开始调试呢？...更好的办法是将应用程序分解为一些可以独立调用的子模块。通过这种方式，你可以只关注那些产生错误输出的输入，并从那里开始对其进行测试。
class，这弯绕的啊 ” 当然，有评论就有回复，请看下面这位网友是怎么回复他的： “ 哪里绕弯了，只要记着数据驱动dom，习惯就好，这种模式才比较适合页面dom变化渲染，只是之前被jq带的根生蒂固 ”...有时候写文章，不一定仅仅是为了分享自己的工作经验，而是还想看看网友是怎么看待这个话题的，从而衍生出一系列的对话，以及思想碰撞。...通常这个阶段，可能会比较漫长，建议用国内淘宝的镜像cnpm。 也是在这期间，经常有同学在安装某依赖模块时，会碰到命令行报错，说是node或者npm版本过低等问题。...假如你果真碰到这个类似的问题，可以考虑先将项目中的node_modules删除掉，然后重新cnpm install安装项目所需的依赖。通常这个情况，就会迎刃而解（不要问为什么，这可能是个偏方）。...开发的时候，写好data 剩下的事情就是 通过异步请求来交互data，UI层绑定事件改变data，在组件间传递data。 后记 在这个MVVM横行的时代，我已经渐渐的忘却了jQuery的存在。
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python星耀群【我喜欢站在一号公路上】问了一个Python库安装的问题，一起来看看吧。...下图是他的一个报错截图： 二、实现过程 这里【对不起果丹皮】提示到上图报错上面说要你安装pep517，但是这个好像还挺难的。后来【莫生气】提示别省事，一个一个的去安装。...主要txt文件里边的库太多了，而且格式不太规则，挨个安装后，后来暂时没有发现问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python库安装的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
通过阅读本文你将能回答如下问题： 什么是维特比算法？ 为什么说维特比算法是一种动态规划算法？ 维特比算法具体怎么实现？...首先，让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用： 命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律，而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。...详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的？。...该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍，其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径，因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例，而我们的目标是最大化这个比例。...维特比算法（英语：Viterbi algorithm）是一种动态规划算法。它用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径。
通过阅读本文你将能回答如下问题： 什么是维特比算法？ 为什么说维特比算法是一种动态规划算法？ 维特比算法具体怎么实现？...首先，让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用： 命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律，而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。...详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的？。...该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍，其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径，因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例，而我们的目标是最大化这个比例。...维特比算法（英语：Viterbi algorithm）是一种动态规划算法。它用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径。 看看下面这个命名实体识别的例子： ?
题目 在Oracle中，使用了如下的语句创建用户LHRLDD，则对于该用户而言，以下说法错误的是（） CREATE USER LHRLDD IDENTIFIED BY LHRLDD; A、该用户的口令为...LHRLDD B、LHRLDD的默认表空间为USERS C、LHRLDD的临时表空间为TEMP D、使用UPDATE命令可以修改LHRLDD的口令 A 答案 答案：D。...本题考察创建用户的命令。...在创建用户的时候若省略了默认表空间及临时表空间的话，则可以通过查询系统表SYS.PROPS$表来获取默认值，如下所示： SELECT * FROM PROPS$ D WHERE D.NAME IN ('...DEFAULT_TEMP_TABLESPACE', 'DEFAULT_PERMANENT_TABLESPACE'); 更改密码需要使用ALTER USER来更改，选项描述错误，所以，本题的答案为D。
这就跟老师挂在嘴边的「你们是我带过的最差的一届学生」，有异曲同工之处。 不说算法岗，程序员这个职业，找工作也是越来越难。 试问，哪个职业找工作是越来越简单的？...尤其是在自动驾驶任务中，视频数据量大，车速快，车载计算能力有限，因此对自动驾驶相关的计算机视觉算法在时间消耗上都有很严格的要求。...因为数据集小的时候容易产生过拟合，但是DenseNet能很好解决过拟合问题，这一点从DenseNet不做数据增强的CIFAR数据集上的表现就能看出来，错误率明显下降了。...NAdam：在 Adam之上融合了 NAG的思想。 目前看过一些论文，感觉主流还是SGD或者是adam，resnet用的就是adam。...据大多数文章来看，Adam收敛更快，但是调参的参数更好的话sgd准确率比adam要高。这个我也深有体会，曾经用adam和sgd同时训练一个任务，sgd的效果更好。
作者提供了一个简单的凸优化问题的例子，其中Adam可以观察到相同的行为。 为了解决这个问题，作者提出了一种新的算法AMSGrad，它使用过去平方梯度的最大值而不是指数平均值来更新参数。...在每次重新启动时，学习速率被初始化为某个值，并且将减少。重要的是，重启是热重启，因为优化不是从头开始，而是从最后一个步骤中模型收敛的参数开始。...在图2中可以看到与快照集成相比，常用的SGD优化是运行在误差曲面上的。 ? 图2：SGDvs. 快照集成方法（Huang等，2017） 一般而言，总体的成功取决于组合中各个模型的多样性。...虽然搜索过程需要大量的资源，但是产生的结构可以用来替代现有的结构。这个搜索过程已经被证明是有效的，并且结构能够在语言建模方面取得卓越成果，并且与CIFAR-10上的最新技术相比具有竞争力。...毫无疑问，我没有提到许多同样重要和值得注意的方法。 请在下面的评论中告诉我，我错过了什么，我在哪里犯了错误或歪曲了方法，或者哪一方面的深度学习优化，你觉得特别令人兴奋或低估。
前三个已经烂大街了，我这里就不写了，点击蓝色字体查看相关的博文 JVM内存模型 JVM算法 JVM垃圾回收器 JVM调优 查看参数 第一种： 查看进程编号：jps -l jinfo -flag 具体参数...不过元空间与永久代之间的区别在于：元空间不在虚拟机中，而是在本地内存中，默认情况下，元空间的大小仅受本地内存限制。...-XX:MaxTenuringThreshold：设置垃圾的最大年龄 java8之后这个值最大只能设置为15，最低是0 落地实现： 拖地实现的案例： 四大引用 强引用Reference(默认支持模式...，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把这个请 求委派给父类加载器完成。...每个类加载器都是如此，只有当父加载器在自己的搜索范围内找不到指定的类时（即 ClassNotFoundException），子加载器才会尝试自己去加载。 创建一个对象，这个对象在内存中是怎么分配的？
心得3：DNN的深层理解 在第一个课程中，我学会了用NumPy库实现前向和反向传播过程，我因而对诸如TensorFlow和Keras这些高级别框架的内部工作机理产生了更深层次的理解。...在上这门课之前我对它的直觉是它使权重矩阵接近于零，从而产生一个更加“线性”的函数。吴教授则给出了另一个关于tanh激活函数的解释。...心得18：错误分析 吴恩达展示了一个效果比较明显的技术，即通过使用错误分析，来显著提高算法性能的有效性。基本思想是手动标记错误分类的示例，并将精力集中在对错误分类数据贡献最大的错误上。...识别猫的应用程序错误分析 例如，在识别猫的应用中，吴恩达判定模糊图像对错误贡献最大。这个灵敏度分析可以让你看到，在减少总的错误方面，你的努力是值得的。...这个想法是，网络中较早的隐单元具有更广泛的应用，通常不是专门针对你正在使用的网络中的特定任务。
如何调优批尺寸和训练epochs 在第一个简单的例子中，当调整网络时，我们着眼于调整批尺寸和训练epochs。 迭代梯度下降的批尺寸大小是权重更新之前显示给网络的模式数量。...它也是在网络训练的优选法，定义一次读取的模式数并保持在内存中。 训练epochs是训练期间整个训练数据集显示给网络的次数。有些网络对批尺寸大小敏感，如LSTM复发性神经网络和卷积神经网络。...如何调优训练优化算法 Keras提供了一套最先进的不同的优化算法。 在这个例子中，我们调整用来训练网络的优化算法，每个都用默认参数。...预先选择一个优化算法来训练你的网络和参数调整是十分常见的。目前，最常用的优化算法是普通的随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD），因为它十分易于理解。...一般来说，在优化算法中包含epoch的数目是一个好主意，因为每批（batch）学习量（学习速率）、每个 epoch更新的数目（批尺寸）和 epoch的数量之间都具有相关性。
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