我们通过构建收银台体验开启了我们的 GraphQL 采用之旅。当 我们用 GraphQL 构建收银台应用程序 时，我们看到了采用 GraphQL 的巨大好处，这成为我们的指路明灯。我们构建了更多的应用程序，提供了基础设施支持，发布了一个公共 GraphQL API，并在全公司提供了培训和学习材料。我们还建立了一个标准机构，提供了一个 GraphQL 工具 fanny pack，并构建了示例应用程序来帮助团队开始使用 GraphQL。
测试覆盖率和代码覆盖率是衡量代码有效性的最流行方法。这些术语有时会同时出现，因为它们的基本原理相同。但是它们并不是那么一致。很多时候，测试团队和开发团队对这两个术语的使用感到困惑。下面详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。
如IEC 61499的说明所示，使用该标准开发的应用程序使用功能块（FB）。 有一些创建和定义FB的方法，但是从FB的某个角度到实际控制物理的某些方面，某些东西必须真正实现FB网络背后的逻辑，并且在FB本身之后。 这就是运行时环境的一部分。这个软件以某种方式加载FB的网络，然后执行事件，遵循标准的规则，就像这里所看到的那样。 所有这一切都是运行时环境所知。 那么标准中的运行时环境在哪里？ 无处。 基本上，IEC 61499指出如何开发分布式工业系统，但并没有说明如何实际实施。 在下面的图片中，它呈现了应用程
JVM上的语言越来越多了，从前几年的groovy、Scala和Clojure，现在又听说一门Kotlin。对于前三种语言，groovy算是JVM平台上的动态脚本语言，可以类比Python；Scala以其直逼C++的语言复杂度而出名，但是该语言的流行是因为高并发（akka）和大数据处理（Spark）；Clojure是JVM上的Lisp重现，是纯粹的函数式编程语言，它在实时计算（Strom）中承担了一部分责任。
像 AWS Lambda 这样的服务，代码每运行 100 毫秒，就需要支付一定的费用。例如 512 MB 内存的 Lambda 的（每 100 毫秒）费率是 $0.000000834。最好的一点是，如果代码没有运行，就无需支付费用——在一些大的组织机构中，如果服务器的使用率低于 20%，这种无服务器的方式会在财务上带来巨大的成本节约。企业已经注意到了这一点。
计算机系统是由硬件和系统软件组成的，它们共同协作以运行应用程序。计算机内部的信息被表示为一组组的位，它们依据上下文有不同的解释方式。程序被其他程序翻译成不同的形式，开始时是ASCII文本，然后被编译器和链接器翻译成二进制可执行文件。
摘要： 介绍MindTouch公司的企业级协作平台和平台架构。本文主要内容翻译自于【3】,也是协作吧！！的第一篇作品，希望大家多提意见。 正文： MindTouch, INC 作为 Dream 和Mindtouch理念的缔造者，可算是煞费苦心。可以这样描述MindTouch,它构建于Dream(Distributed REST Application Manager)之上，成为非常流行的企业级wiki，但功能却要强大得多。MindTouch相当于是一个wiki接口，这个接口可以非常容易的调用分布式平台暴露出
介绍 应用程序编程接口（API）设计自计算机早期就已经存在 - 程序员不久之后就意识到明确定义的一组方法或功能有助于促进方案交流。虽然各种API之间的规格有所不同，但最终目标是通过利用从使用API获得的服务为程序员提供价值。 像软件工程的许多其他元素一样，受管理的生命周期有利于促进API开发。 API生命周期管理由于外部API消费者的影响，需要最高程度的管理，这可能是API开发人员所不知道的。这是因为使用该API的开发人员必须依赖于在其洞察力或控制之外进行的决策。 不同API的数量庞大，从专有例程到基于
Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据，因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术。
本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer
选自kdnuggets 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、Nurhachu Null 一个弹性的数据科学平台（Data Science Platform）对于大型企业内的每个集中化数据科学团队都是不可或缺的。它能帮助团队在 PB 级尺度上对模型进行集中化、再利用和产品化。本文作者为 Algorithmia 的 Ahmad AlNaimi。 你开发了一个 R/Python/Java 模型。它运行得很好。然后呢？ 首先你的 CEO 要听闻机器学习，并且知道数据是新的石油。数据仓库团队中有个人刚提交了他 1P
动力节点Java培训最新上线Java实验班，等你来测试自己适不适合学习Java编程哦！
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Spring是一个轻量级的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架。Spring使你能够编写更干净、更可管理、并且更易于测试的代码。
初学者在接触Java编程的时候总会遇到一些情况，比如：跟着Java基础教程看过一遍后，自己写代码的时候却无从下手，写代码的时候经常遇到不懂的地方，如果停下来去详细了解，可能会花掉大量时间，如果跳过去，可能今后的问题会越积越多，如何寻求其中的平衡？怎么处理好这些问题，影响着日后对Java编程进行更好的深造。
运营作为产品和客户的桥梁，在把产品价值传达给客户的同时，也深入了解客户需求。随着流量红利削减，越来越多的企业开始关注精细化运营，希望通过提升客户体验，来提高转化率，实现流量价值最大化。
REST围绕着资源这个概念而构建的，然后用URI来表示。然后一个HTTP动词和资源URI组合起来对指定资源进行HTTP调用来执行操作。大多数REST框架提供了指定资源名称的生成器，框架围绕着它来生成脚
在现代 Web 开发中，性能优化是一个关键的方面。用户期望快速加载的网页，而慢速的加载和响应时间可能导致用户流失和不良的用户体验。为了满足用户的需求，我们需要准确地测量和分析网页的性能，并采取相应的优化措施。
由于很少有机会对一个应用软件进行所有可能的测试 (包括所有可能的事件组合、所有的相关性、或者一切可能出错的东西)，对大多数软件开发项目来说，利用风险分析是适当的。
本文介绍了一些关于Java API安全和性能方面的简单易用的技巧，其中包括保证API Key安全和开发Web Service方面中在框架方面选择的一些建议。
如果各子类是分别开发的，或者是在重构过程中组合起来的，你常会发现它们拥有重复特性，特别是字段更容易重复。这样的字段有时拥有相似的名字，但也并非绝对如此。判断若干字段是否重复，唯一的办法就是观察函数如何使用它们。如果它们被使用的方式很相似，你就可以将它们归纳到超类去。
原型（prototypes）是把系统主要功能和接口通过快速开发制作为“模型”，以可视化的形式展现给用户，用以征求意见，确定需求。同时也应用于开发团队内部，作为讨论的对象和分析、 设计的接口。
通常网站管理者都想通过网站分析来得到一定的效果，但不知道怎么做才好。实际上能否灵活的使用网站分析很大程度上取决于你如何利用网站分析。这里给大家介绍一下网站分析师应该注意的五点内容。
程序员都喜欢使用API！例如为app应用构建API或作为微服务架构体系的一部分。当然，使用API的前提是能让你的工作变得更轻松。为了简化开发和提高工作效率所作出的努力，有时也意味着需要寻找新的类库或者过程（或者减少过程）。对于很多开发团队来说，对于其APP和API进行管理认证和访问控制要耗费很多的时间，因此我们需想分享一些技巧，它们能节约你的时间，减少代码编写量，并能让你的应用更加安全和易于维护。 先介绍下本文提及的背景知识：Okta是一个基于REST、JSON API构建的Java应用，使用Spring
互联网是一个去中心化的网络。相较于传统客户端/服务器应用，互联网的巨大优势在于其提供了开放、透明、公平的竞争环境。更多的竞争意味着更多的创新，这最终体现在为消费者提供更好的用户体验。其余的都是历史，互联网已经胜利了。
墨墨导读：本文将分享我们所学到的经验、如何调优Elasticsearch，以及要绕过的一些陷阱。
几周前，我读了一篇名为“ Good Code vs Go Code中的错误代码 ”的文章，作者指导我们逐步完成实际业务用例的重构。
前面在学习JVM的知识的时候，一般都需要利用相关参数进行分析，而分析一般都需要用到一些分析的工具，因为一般使用IDEA，而VisualVM对于IDEA也不错，所以就选择VisualVM来分析JVM性能，这篇文章就介绍一下如何利用VisualVM进行性能分析，以及在分析之前需要知道一些GC优化的原则，GC优化的目的，以及遇到问题时怎么去解决问题的方法。
本文梗概： 刚开始接触持续部署、微服务（MS）和容器，你可能觉得这三个东西毫无关联。因为DevOps并没有规定持续部署中需要使用微服务，也没有要求微服务必须打包集成到容器中。但是，当我们发现这三样东西相互结合的时候，新世界的大门就这样打开了。容器领域的发展以及不可变部署的理念指导我们克服了很多以前微服务出现的问题。同时使系统变得更加灵活，部署变得更加快捷，进而实现持续部署并提高成本效率。 原著作者介绍： Viktor Farcic CloudBees资深顾问，熟悉多种编程语言，从最早的Pascal，Bas
这只是Qt 5.15中一个新功能的快速更新，我对此感到非常兴奋。传统上，窗口装饰一直是一件很无聊的事情。标题栏，边框，最小化，最大化，调整大小和退出，差不多就是这样了。但是，近来，应用程序越来越倾向于在其装饰中包括特定应用程序的UI和主题。比如： MacOS已经这样做了一段时间。
人们出于各种原因在GitHub上发布他们的代码项目，大多数是因为他们想向公众展示编码技能或推广自己的产品。考虑到这一点，我们可以用4个标准点来定义“成功”的GitHub项目：
作者 | KimJohn Quinn, Rakesh Raja, Jason Moehlman
TestNG使用注释来帮助开发人员编写测试。了解TestNG提供的所有注释及其简要说明。
前面几篇优化笔记写的太过概括，有朋友建议我把优化的步骤和方法写详细点，这篇比较我就详细讲解下使用ANTS Profiler+SQL Server Profiler查找瓶颈所在。
做研究打比赛和真正的做一个机器学习和深度项目是不一样的，如果你有这方面的困惑的话，可以看看这篇文章。
在调试软件时，工具非常重要。获取正确的工具，然后再调试时提取正确的信息。根据获取的正确的错误信息，可以找到问题的根源所在。找到问题根源所在，你就能够解决该错误了。
高效并发是JDK5升级到JDK6后一项重要的改进，HotSpot虚拟机开发团队在这个版本上花费了巨大的资源去实现各种锁优化。比如，自旋锁，自适应自旋锁，锁消除，锁膨胀，轻量级锁，偏向锁等。这些技术都是为了在线程之间更高效的共享数据及解决竞争问题。从而提高程序的运行效率。
在 2019 年 1 月份的时候，我们发表过一篇博客 SparkSQL在有赞大数据的实践，里面讲述我们在 Spark 里所做的一些优化和任务迁移相关的内容。本文会接着上次的话题继续讲一下我们之后在 SparkSQL 上所做的一些改进，以及如何做到 SparkSQL 占比提升到 91% 以上，最后也分享一些在 Spark 踩过的坑和经验希望能帮助到大家。
使用 Spring5 构建 REST Web 服务 零、前言 一、一些基本知识 二、在 Spring5 中使用 Maven 构建 RESTfulWeb 服务 三、Spring 中的 Flux 和 Mono（Reactor 支持） 四、SpringRest 中的 CRUD 操作 五、纯 REST（无响应）和文件上传中的 CRUD 操作 六、SpringSecurity 和 JWT（JSON Web 令牌） 七、测试 RESTful Web 服务 八、性能 九、AOP 和记录器控件 十、构建 REST 客户端
在敏捷开发过程中，添加到现有微服务的任何更改或新功能都可能会破坏应用程序功能。 开发人员使用测试框架（如JUnit和TestNG）来创建单元测试，以验证小型自包含代码的功能。
程序分析是以某种语言书写的程序为对象，对其内部的运作流程进行分析。程序分析的目的主要有三点：一是通过程序内部各个模块之间的调用关系，整体上把握程序的运行流程，从而更好地理解程序，从中汲取有价值的内容。二是以系统优化为目的，通过对程序中关键函数的跟踪或者运行时信息的统计，找到系统性能的瓶颈，从而采取进一步行动对程序进行优化。最后一点，程序分析也有可能用于系统测试和程序调试中。当系统跟踪起来比较复杂，而某个BUG又比较难找时，可以通过一些特殊的数据构造一个测试用例，然后将分析到的函数调用关系和运行时实际的函数调用关系进行对比，从而找出错误代码的位置。
浏览器中 JavaScript 的执行流程和 Node.js 中的流程都是基于 事件循环 的。
AI 研习社按，机器学习研究者、Jetpac 的 CTO、《The Public Data Handbook》和《The Big Data Glossary for O’Reilly》两本书的作者 Pete Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。AI 科技评论把文章编译如下。
2019 年过去了，我想看看 AI 进展到哪一步了。特别是深度强化学习这个被人追捧为人工智能（AGI）具有变革性的关键一步，它的算法可以让机器用一种通用性的方式像人类一样学习做任何事。
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