合理安排流水线并行测试 在本地先将需要进行变异测试的项目的运行时间统计起来，根据运行时间进行流水线并行分配。...分布式运行 建议不要全部进行分布式，推荐选择较长时间的任务 优化效果 优化后，已经可以在流水线稳定运行，优化前后流水线时间对比： 流水线 优化前耗时 优化后耗时 1 54min 21min 2 23min...解决方法：将所有有返回值地方均做单测覆盖。 ? ? 补充相关测试用例 ? 3. Value Change 变异体改变操作符，导致变量值改变。...解决方法：在Mock函数中使用stmock.Eq()进行输入参数验证。 ? ? 6. 逻辑判断 逻辑判断时存在多种组合，当前测试用例并没有全面覆盖，导致变异体存活。...已覆盖函数，出现大量存活变异体 该函数在其他函数中存在调用，所以在覆盖率统计时被算作已覆盖，但无测试用例来检验该函数。 解决方法：新增单测用例 ? 8.
因此，为了避免界面报错找不到接口，在新增功能的场景下，后端先发布，前端后发布。在删除功能的场景下，前端先发布，后端后发布。...只需要把 S3 作为 CDN 的源，在发布时修改对应发布的目录就可以了。 由于我们做到了前后端分离。...你不再需要多个运行环境，你需要一个多阶段的生产环境 (Multi-Stage Production)。 4. 函数的管理和 NanoService 反模式。 Stub ？...因此我们意识到： ###你不再需要多个运行环境，你只需要一个多阶段的生产环境 (Multi-Stage Production) 通常情况下，我们会有多个运行环境，分别面对不同的人群： 1....CloudNative 的持续交付 在实施 Serverless 的微服务期间，发生了一件我认为十分有意义的事情。我们客户想增加一个很小的需求。
: Kubernetes and Docker 这个话题也的确被不少标题党炒作了一番，实际上k8s仅仅是放弃其对dockershim组件的支持，更推荐的k8s运行时是兼容CRI的containerd之类的底层运行时...可以在ARG中同时声明参数名和参数值 也可以只声明参数名，在构建时通过–build-arg=值>的形式来赋值，赋值的前提是在Dockerfile中进行了声明，否则会出现警告 语法为 ARG...EXPOSE指令实际上并不发布端口，即端口限制，它的作用仅仅是作为构建映像的人和运行容器的人之间的一种文档，关于要发布哪些端口。...当运行容器时，要实际发布端口，使用docker运行中的-p参数来发布和映射一个或多个端口，或者直接使用-P来自动随机映射EXPOSE声明的端口 语法为 EXPOSE [/被传递给ENTRYPOINT 例如，docker run -d将传递-d参数给ENTRYPOINT 也可以使用docker run --entrypoint覆盖ENTRYPOINT
在DSP开发中，经常需要等待某个事件的触发，所以经常会写出这样的程序： 这段程序等待内存变量flag的值变为1(怀疑此处是0,有点疑问,)之后才运行do2()。...这个函数通知编译器插入一个内存屏障，但对硬件无效，编译后的代码会把当前CPU寄存器中的所有修改过的数值存入内存，需要这些数据的时候再重新从内存中读出。...但是实际运行的时候该线程却不会退出，即使在外部将它的值改为1，看一下对应的伪汇编代码就明白了： 对于C编译器来说，它并不知道这个值会被其他线程修改。自然就把它cache在寄存器里面。...记住，C 编译器是没有线程概念的！这时候就需要用到volatile。volatile 的本意是指：这个值可能会在当前线程外部被改变。...Cache 到寄存器中的变量值先写回内存，如果以后又要使用这些变量再重新读取。
指令包含了很多阶段，对其进行拆解，每个阶段由专门的硬件电路、寄存器来处 理，就可以实现流水线处理。实现更高的CPU吞吐量，但是由于流水线处理本身的额外开销，可能会增加延迟。 cpu多级缓存 ?...示例方法：{i++ （i为实例变量）} 这样一个简单语句主要由三个操作组成： 读取变量i的值 进行加一操作 将新的值赋值给变量i 如果对实例变量i的操作不做额外的控制，那么多个线程同时调用，就会出现覆盖现象...如果对一个变量执行lock操作，将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量之前需要重新执行load或assign操作初始化变量的值。...可见性 volatile 变量值被一个线程修改后会立即同步回主内存、变量值被其他线程读取前立即从主内存刷新值到工作内存。..."如果对一个变量执行lock操作，将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量之前需要重新执行load或assign操作初始化变量的值" final 修饰的字段在构造器中一旦初始化完成，且构造器没有把
： mkdir -pv my-app && cd my-app vue create my-app # 当被问及是否要使用默认配置时，请按“Y” npm run serve # 运行以下命令来启动应用程序...适用于常规的 JavaScript 开发调试，包括代码高亮、断点设置、变量值查看等。...它可以用于在提交代码之前自动运行 ESLint 和 Prettier 进行代码风格校验。 Weex Studio：用于开发基于 Vue3 的 Web 应用和原生应用。...如需在自己的账号运行这个Demo，只需要将 https://github.com/scaffolding-design/javascript.git 这个仓库Fork 到你自己的Github账号下，同时在...API 参考 API 可以在本地通过 http://localhost:80/ 访问。确保服务器正在运行后进行请求。
假设t1在与t2线程竞争中线程t1能去更新变量的值，而其他线程都失败。（失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次发起尝试）。t1线程去更新变量值改为57，然后写到内存中。...就是指当两者进行比较时，如果相等，则证明共享数据没有被修改，替换成新值，然后继续往下运行；如果不相等，说明共享数据已经被修改，放弃已经所做的操作，然后重新执行刚才的操作。...解决方案CAS类似于乐观锁，即每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。...第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（memory order violation）而引起CPU流水线被清空（CPU pipeline flush），从而提高CPU的执行效率。...（Memory Order Violation）而引起CPU流水线被清空，从而提高CPU的实行效率。
由于图像的域更改为扭曲窗口的图像，因此分类器模型在扭曲图像和新标签上进一步训练。在训练分类器时，与地面实况 (GT) 框具有 >0.5 IoU 的区域被认为是该类别，并被训练为输出 GT 框的类别。...每个过滤器都使用覆盖一定比例图像的不同大小的池化进行处理，并将结果连接起来。 256 是特征图中过滤器的数量。 虽然 SPP 层不是作者提出的，但他们首先考虑在 CNN 中使用 SPP 层。...SPP-Net的目标检测流水线如上图所示。 CNN 在完整图像上执行一次，并根据选择性搜索检测到的区域裁剪 CNN 的输出特征。 SPP 应用于每个作物，并根据 SPP 层的输出预测类别。...这些特征可以在训练期间共享，从而加快训练速度并免除缓存特征。这个技巧被称为分层抽样。此外，Fast R-CNN 通过多任务损失联合优化分类器和边界框回归器，而不是单独训练。...Faster R-CNN，RoIAlgin 显示了在训练期间未使用掩码损失时的结果。结果表明，在使用掩码预测目标进行训练时，对象检测管道可以学习到更通用、更丰富的特征。
另外在现代CPU中指令的运行并不一定严格依照顺序运行，没有相关性的指令能够乱序运行，以充分利用CPU的指令流水线，提高运行速度。以上是硬件级别的优化。...5.volatile的本质： 1> 编译器的优化 在本次线程内, 当读取一个变量时，为提高存取速度，编译器优化时有时会先把变量读取到一个寄存器中；以后，再取变量值时，就直接从寄存器中取值；当变量值在本线程里改变时...当变量在因别的线程等而改变了值，该寄存器的值不会对应改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致。...当该寄存器在因别的线程等而改变了值，原变量的值不会改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致。...} 由于*ptr的值可能被意想不到地该变，因此a和b可能是不同的。
有四种利用现成启发式算法的途径： 使用启发式算法预处理。如果该特征非常棒，那么这就是一个选择。举个垃圾邮件过滤器的例子，若发件人已经被加入黑名单，不要试图重新学习“加入黑名单”是啥意思。...另外，如果你增加了直接优化的指标，但决定不予发布，或许有必要重新修订目标。 13....，考虑当前的建模方式是否便于特征的修改和重组，当前的机器学习流水线（pipeline）是否便于创建副本并检验其正确率，以及是否可以创建两到三个副本并行运行等等。...最后需要指出的是，并不一定非要在一个机器学习流水线中覆盖所有特征，在下一个版本中实现也是可行的。 17....当这种情况频繁发生时，通常应该重新审视你的建模目标。 26. 从误差中查找新模式、创建新特征 假设你的模型在某个样例中预测错误。在分类任务中，这可能是误报或漏报。
他们做的一件非常有趣的事情是，他们确定了扩展Argo CD的方式：增加更多功能，还是在现有的基础上创造出一种新的、专为当前任务而设计的解决方案。 为了介绍这个决策，他们决定创造出一些全新的东西。...今天我们在这里介绍一个我们正在开发的全新开源项目，它被称为Kargo。Kargo是一个多阶段的应用编排工具，用于在各个环境中推进变更。...理想情况下，你的流水线需要快速，因为GitHub按分钟收费，每次运行这些作业都可以并行运行，因为每个构件可以独立地生成。...如果要处理多集群或多阶段的编排，那么就需要考虑使用Argo来实现。Argo CD对于开发人员来说是一个直观的界面，可以在日常工作中使用。...Kargo简单演示（阶段 - 自下而上定义流水线） image.png 这是我们的主要流水线视图。你看到的是一个多阶段部署流水线，包括三个阶段：Dev、Staging和Prod。
虽然他们也投入了资源来做 DevOps ，但每条生产流水线都是独立设置的，迫使团队为每个项目重新造轮子。更糟糕的是，由于没有跨团队协作，平台中的任何错误又会出现在每条新的流水线中。...这些模块在流水线的阶段中可以被组合使用，而且任何了解 Jenkins 流水线语法的人都可以轻松读懂。...他们还可以通过多种方式覆盖和继承核心 MPL 模块，或者轻松地与其他团队分享自定义模块。接下来的信息，展示了这些模块的适用范围： ? 你还可以在模块中指定某些流水线所需的后续步骤。...否则，它将运行该 Default Checkout 模块。所有被调用的模块使用与父模块相同的配置，这就是 CFG 被传递给 MPLModule 调用的原因。...MPLModule 自定义配置和模拟步骤，以检查在执行期间，工具是否已根据提供的配置更改为 Maven 2。
再看软件一级的优化：一种是在编写代码时由程序员优化，另一种是由编译器进行优化。编译器优化常用的方法有：将内存变量缓存到寄存器；调整指令顺序充分利用CPU指令流水线，常见的是重新排序读写指令。...1void Barrier(void) 这个函数通知编译器插入一个内存屏障，但对硬件无效，编译后的代码会把当前CPU寄存器中的所有修改过的数值存入内存，需要这些数据的时候再重新从内存中读出。...2、C语言关键字volatile C语言关键字volatile（注意它是用来修饰变量而不是上面介绍的volatile）表明某个变量的值可能在外部被改变，因此对这些变量的存取不能缓存到寄存器，每次使用时需要重新存取...volatile 的本意是指：这个值可能会在当前线程外部被改变。...Cache 到寄存器中的变量值先写回内存，如果以后又要使用这些变量再重新读取。
（可以被覆盖） ENTRYPOINT 设置容器创建时的主要命令。（不可被覆盖） EXPOSE 声明容器运行时监听的特定网络端口。 ENV 在容器内部设置环境变量。...RUN指令执行的命令会在新的镜像层中运行，并且在后续构建中，只有在该层之前的内容发生变化时才会重新运行，利用了Docker的缓存机制，提高了构建速度。...在运行容器时，你可以通过docker run命令的-e选项来覆盖环境变量的值。...构建参数允许在构建镜像时传递变量值，这些变量可以在Dockerfile中使用，并且在构建过程中可以通过--build-arg选项进行覆盖。...上述命令中，我们通过--build-arg选项将构建参数MY_ENV的值覆盖为development，构建参数的使用使得在构建镜像时可以根据需要进行参数化配置，使镜像更加灵活和可配置。
最近的研究表明，可微分物理是解决软体控制任务的强大工具。然而，当末端执行器的初始接触点次优或在多阶段任务中执行接触点切换时，可微物理求解器经常会卡住并导致局部最小值。...该方法的关键思想是将基于最优传输的接触点发现算法集成到可微物理求解器中，以克服初始接触点次优或接触点切换时的局部极小值，并在单阶段任务和多阶段任务上分别取得良好性能。...简介 软体操纵在烹饪、织物操纵、医疗保健和可变形物体的制造中有着广泛的应用。微分物理最近被证明是一种强大而解决软体操纵任务控制问题的有效工具。...此外，有些任务需要 agent 在操纵期间进行接触点切换，在这种情况上局部最优问题成为完成这些多阶段任务的严重瓶颈。...我们的直觉是鼓励操纵器去覆盖高优先级区域。我们为每个姿势运行可微物理求解器并获得它们的动作轨迹。通过比较每个轨迹实现的形状差异损失，我们选择实现最低损失的姿势。
ARG只在构建期有效，运行期无效 不建议使用构建时变量来传递诸如github密钥，用户凭据等机密。因为构建时变量值使用docker history是可见的。...ARG变量定义从Dockerfile中定义的行开始生效。 使用ENV指令定义的环境变量始终会覆盖同名的ARG指令。6.2、ENV在构建阶段中所有后续指令的环境中使用，并且在许多情况下也可以内联替换。...十、EXPOSEEXPOSE指令通知Docker容器在运行时在指定的网络端口上进行侦听。 可以指定端口是侦听TCP还是UDP，如果未指定协议，则默认值为TCP。 EXPOSE指令实际上不会发布端口。...它充当构建映像的人员和运行容器的人员之间的一种文档，即有关打算发布哪些端口的信息。...要在运行容器时实际发布端口，请在docker run上使用-p标志发布并映射一个或多个端口，或使用-P标志发布所有公开的端口并将其映射到高阶端口。
目标 基于 Kubesphere 的流水线： 自动创建服务部署清单 自动创建服务 pipeline 提交到服务部署清单仓库 流水线风格统一 通过服务流水线发布版本之后在一段时间内可以回滚 实现 GitOps...canary、ga 文件夹根据 STAGE_LEVEL（用 top pipeline 创建服务流水线的时候需要选择）的值会自动在 kustomization.yaml 中进行管理。...持久化参数信息：流水线运行时会将所填参数更新到 Pipeline CR 的 parameters 中（避免流水线执行失败后，重新运行时，需要重填参数）； 流水线会自动获取需要选择的动态参数，需要人为选择...正式环境发布之后（即流水线最后一步），可以点击“终止”回滚到上一个镜像版本（一般在新版本测试不通过的情况下点击“终止”），如果 30 分钟内没有点击，或者点了继续，本次发布流程将结束。...所以当 K8S 资源对象被修改时，Git 中清单没变化的情况下，不需要自愈修复，argocd 不会做还原； 但下一次流水线发布版本时，Git 上的清单会发生变化，此时 K8S 资源会被还原。
保存并执行流水线 配置完 Pipeline 脚本后，点击页面底部的 “保存” 按钮。 在项目页面，点击 “立即构建” 或 “Build Now” 按钮来运行这个流水线。 6....通过这种设计，您可以同时执行多个独立的操作，从而加快整体流水线的执行时间。典型的使用场景包括： 同时在多个环境中运行测试。 并行执行不同的子任务，如构建和代码质量检查。...自动化构建与发布: 一旦代码被推送到 Git 分支（例如 main 或 master），Jenkins 会自动执行整个构建、测试和发布过程，并在最后将更新的应用部署到 Kubernetes。...它提供了一种更直观、更易于阅读和理解的方式来描述流水线。 结构化: 流水线的各个部分如 stages 和 steps 被明确分开，代码结构更清晰。...这个分支最终被命名为 Jenkins。 2. 早期发展 2011年: Jenkins 的第一个版本发布，成为独立的持续集成工具。此时，Jenkins 开始迅速发展，成为 CI/CD 工具中的佼佼者。
比如说，一个 web 应用没有任何报错产生能正常运行，但是客户想让访问者在导航到主页之前先进入到登录页面。但是当前的代码直接让访问者导航到了主页面，这与客户的需求不相符。...实验：为一个 Golang 应用创建一个流水线 在这个实验中，我们构建一个持续交付（CD）的流水线。我们使用一个用 Go 语言编写的简单的小程序。为了简单起见，我们只对代码运行一种类型的测试。.../app" ] Dcokerfile 是一个多阶段的文件能让镜像保持的越小越好。它从基于 golang:alpine 构建镜像开始。...在发布阶段（从42行开始）开头定义了一个环境变量，这个环境变量会在后面的步骤中使用到。这个变量指向的是我们先前步骤在 Jenkins 中添加的 Docker Hub 凭据。...它默认使用我们 registry 中的 Dockerfile 然后添加构建号作为镜像的 tag。后面，当你需要决定哪次 Jenkins 构建作为当前运行容器的来源时这会非常的重要。
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