微服务参考模型梳理了产品在微服务实施过程中的适用性评估、成熟度参考、度量体系以及能力提升计划，旨在帮助团队尽早识别微服务实施过程中的风险，并有效地推进微服务相关实践的落地。...参考模型从业务属性、竞争力、技术实践和团队组织四个方面对现状进行评估，帮助团队尽早识别产品微服务落地过程中的风险。 有效制定实施过程中的阶段性目标 参考模型定义了微服务实施过程中的阶段性产出。...1.2 参考模型的核心内容 微服务参考模型主要由三个部分组成，即适用性评估、成熟度参考以及度量指标，如图1-1所示。 ?....-1 微服务参考模型 适用性评估 微服务架构的落地涉及分布式、DevOps、持续交付、敏捷实践等多维度的内容，对现有系统进行服务化改造需要考虑诸多因素。...所以，如何评估现有产品，判断其是否适合微服务化改造，以及从哪些维度进行改造，是万里长征的第一步。第一部分适用性评估将帮助我们解决这些问题。
大家可能对有参考质量评估有一定了解，某些有参考评价在应用上会有所限制，甚至在视频增强领域会存在不适应性，因此在第一阶段内容里会提到腾讯在无参考质量评估方面投入的原因以及想要去解决的一些问题，同时也会为大家列举几个在业界常用的有参考.../无参考、传统学习/ 深度学习的质量评估方案。...对视频破坏少一点分数也会相应高一些，但是对于锐度来说，锐度程度越高用户越喜欢，锐度的grading值不能反映人眼Quality Assessment，在视频增强里这是一个完全不一样的领域，所以要引入一些不同的参考质量评估方法...上图列了几个视频评估的方法分类，第一类是Full Reference (FR) vs Non Reference (NR)，即有/无参考质量评估，Non Reference在应用场景中应用比例较高。...无参考的视觉评价在视频修复和增强方面可以提供一个评估标准，在设计这个视频平台时的唯一消费者都是人，无论对视频如何进行压缩、处理和储存，只要没有人看就没有达到技术所满足的效果。
关于HEDnsExtractor HEDnsExtractor是一款功能强大的域名与IP安全评估工具，该工具使用到了Hurricane Electric门户提供的能力，可以帮助广大研究人员快速识别网络系统和...IP地址，并对目标网络执行安全评估、扫描和分析。...功能介绍 1、支持通过命令行参数或STDIN自动识别目标网络系统的IP地址； 2、支持基于IP地址提取目标网络系统信息； 3、支持从目标网络提取相关域名； 工具安装 由于该工具基于Go语言开发...CONFIGURATION: -vt-api-key string Virustotal API密钥 OTHER OPTIONS: -only-domains 仅显示域名信息...104.16.99.52] 104.16.0.0/12 [INF] [104.16.99.52] 104.16.96.0/20 （向右滑动，查看更多） 获取hackerone.com所使用的IP地址，并仅枚举域名
本文旨在介绍业界视频质量评估进展并提出一种基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法。...LIVE数据库包含10个参考视频和对应每个参考视频的15个失真视频。CSIQ数据集包含12个源视频和相对应的18个失真视频。我们使用标准的PLCC和SROCC作为质量准则来比较不同算法的性能。...因为这两个数据库相对较小，我们参考另外一片深度学习文章 [10] 的做法，每次随机抽取80%的参考视频和由它们所得到的失真视频作为测试集。我们重复了20次这样的数据集划分并且每次都从头开始训练模型。...我们与常用的全参考质量评估算法进行了对比，比较的算法包括PSNR，MOVIE [11]，ST-MAD [12]，VMAF和DeepVQA [10]。...参考文献 1 Wang, Haiqiang et al.
Sketch中的插件系统可让您完全访问应用程序的内部结构和macOS中的核心框架。所以你有一个巨大的力量来构建几乎任何东西。 然而，伟大的力量有很大的责任，所以...
Razor 语法快速参考 本文引自:http://haacked.com/archive/2011/01/06/razor-syntax-quick-reference.aspx 语法名称 Razor
背景 用于转录组和基因组组装质量进行评估的软件，前面介绍了quast，今天的是busco，对于动物植物较大的基因组拼接结果评估，这个软件很好用。...busco简介 BUSCO（Benchmarking Universal Single-Copy Orthologs）主要用于转录组和基因组组装质量进行评估的软件。...BUSCO 对拼接结果的评估与 quast 不同，它并不追求基因组拼接的长度，而关注的是是否将一些单拷贝直系同源基因拼接出来。...BUSCO 评估的原理其实不难，软件根据 OrthoDB 数据库，构建了几个大的进化分支的单拷贝基因集。...包括基因组组装评估（all）、转录组组装评估（OGS）以及基因预测评估（trans） 其他选项 -sp ：做 AUGUSTUS 用于训练的物种名字 -e ：blast 的 e 值
文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。...所以，为了得到泛化误差小的模型，在构建机器模型时，通常将数据集拆分为相互独立的训练数据集、验证数据集和测试数据集等，而在训练过程中使用验证数据集来评估模型并据此更新超参数，训练结束后使用测试数据集评估训练好的最终模型的性能...2 评估指标的局限性 在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的指标进行评估。在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面地反映模型的一部分性能。...如果不能合理地运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。 3 分类模型的评估指标 正样本：需要判定概率为1的类型的样本叫做正样本。...第三，可以找一个更合适的指标来评估该模型。
一、nginx 域名绑定 域名 nginx绑定多个域名可又把多个域名规则写一个配置文件里，也可又分别建立多个域名配置文件，我一般为了管理方便，每个域名建一个文件，有些同类域名也可又写在一个总的配置文件里...一、每个域名一个文件的写法 首先打开nginx域名配置文件存放目录：/usr/local/nginx/conf/servers ，如要绑定域名www.itblood.com 则在此目录建一个文件...：www.itblood.com.conf然后在此文件中写规则，如： server{ listen 80; server_name www.itblood.com; #绑定域名...nginx服务器重起命令：/etc/init.d/nginx restart 二、一个文件多个域名的写法 一个文件添加多个域名的规则也是一样，只要把上面单个域名重复写下来就ok了，如： server{...301跳转 如果不带www的域名要加301跳转，那也是和绑定域名一样，先绑定不带www的域名，只是不用写网站目录，而是进行301跳转，如： server { listen 80; server_name
一、组装结果评估 1、准确性 基因组大小接近真实大小，拼出来的一般小于真实大小； GC含量接近真实GC含量，一个物种含量固定，可以判断污染； 基因组框架没有问题；...三、quast评估 今天给大家介绍一款，quast QUAST: Quality Assessment Tool for Genome Assemblies，可以对不同软件拼接的基因组序列，...如果有近源参考序列，加入近源参考序列，可以比较基因组结构连接信息，与参考序列最近源的则为最佳结果。如果没有参考序列，软件会将两两序列进行比较。...软件官网：QUAST：http://bioinf.spbau.ru/quast #quast 评估案例： quast.py -r MGH78578.fasta spades.fa soapdenovo.fa...-r 参考序列文件,不带的话，结果就没有和参考序列比较，只是spade和soapdenovo比较。
由于“分割评估”涉及技术部分更多，将主要步骤分享如下： 一、后台定义部分 （1）激活“分割评估”功能； （2）定义“评估类型”（ValuationType)（如本文中提到“自制品”、“外购品”两种评估类型...，并选择相应帐户分类参考参数（与评估类相关），评估类型是评估类别的细分）； （3）定义“评估类别”（ValuationCategory)（分割评估的标准，将其中的评估类型与相应工厂激活）； （4）定义“...评估区域”（ValuationArea)（评估区域可以公司范围内，也可以在工厂范围内） 二、前台操作部分 （1）定义物料主数据，将评估类别定义在会计视图中（其价格控制须选移动平均价V）； （2）定义“评估类型...”为自制品的物料主数据（其评估级别与价格控制据需要填制）； （3）定义“评估类型”为外购品的物料主数据（其评估级别与价格控制据需要填制）； 注：前台操作第一步为第二步、第三步奠定基础，起作用的将是各制带评估类别的物料...三、相关关联部分 （1）“评估类型”分配给“评估类别”，再与物料主数据关联； （2）“评估类”（ValuationClass)分配给“物料类型”（MaterialType),再与物料主数据关联； 带有分割评估的物料
这里引用一些优秀的参考，不定期更新：Linux 数据包的接收与发送过程Linux 虚拟网络设备从 container 到 pod容器网络(一)容器网络(二)浅聊 Kubernetes 网络模型使用 Go
public class HttpResponse implements HttpServletResponse,Response { private...
假如在 iOS 端已经给控件提前适配了标识符(参考侵入式查找策略一节)，名为：ctrl_access_id，谓词表达式就可写成： [`name == "ctrl_access_id"`] 4.2.3 ios-class-chain...所幸我们只要掌握要一些常用规则，足以应付多数情况，而且桌面版的appium也能作为参考工具。...比较常用的一些配置和笔者碰到的问题例举如下，供大家参考： getMatchedImageResult： 设置为True能保留查找到的图片的base64字符串表示，从而进行图片识别的debug。...六、总结 本文简要对比了游戏自动化测试方案、appium的入门参考知识以及常见问题解答。appium 原生控件查找一节重点分析了ios-class-chain策略的使用方法。...大家有任何问题，欢迎在评论区一起交流啊~ 七、参考链接 https://appium.io/docs/en/about-appium/getting-started/ https://appiumpro.com
metasploit-framework旗下的msfpayload（荷载生成器），msfencoder（编码器）
在实际使用中难免会遇到一些病毒，所以大家采购时会有一些主机安全风险评估，会选择一些相对平稳的主机，以免后期运用造成数据的丢失和工作效率低下的问题。...那么主机安全风险评估有哪些种类，和怎么控制风险的发生呢，小编给大家整理了一下相关介绍。...安全风险评估和工具 电脑的使用现在已经很普遍了，使用电脑就会有一些隐私的数据，想达到数据的安全以及防止数据的安全性，我们要对主机进行一个安全风险的评估。安全风险评估分为哪些呢？...风险评估一方面是对安全手段的评估，另一方面要对实际安全效果的评估。要想达到这种目的，我们要通过安全扫描、手工检查、渗透测试、安全审计、安全策略等方法进行安全风险评估。...企业更要有安全意识，把基础网络和重要信息的制度输入给员工，结合开展风险评估、应控等形式提高基础网络和信息系统的维护。
前面一节提到了模型评估指标中 ROC 的详细概念和四个常见的问题，以后在遇到 ROC 想必再也不会发懵了：聊聊模型评估的事儿，附 roc 常见的四个灵魂发问 但是一般在说到 ROC 的时候，就会不自觉地提到
离线评估无法完全消除模型过拟合的影响，因此，得出的离线评估结果无法完全替代线上评估结果 离线评估无法完全还原线上的工程环境。一般来讲，离线评估往往不会考虑线上环境的延迟、数据丢失、标签数据缺失等情况。...因此，离线评估的结果是理想工程环境下的结果。 线上系统的某些商业指标在离线评估中无法计算。离线评估一般是针对模型本身进行评估，而与模型相关的其他指标，特别是商业指标，往往无法直接获得。...比如，上线了新的推荐算法，离线评估往往关注的是ROC曲线、P-R曲线等的改进，而线上评估可以全面了解该推荐算法带来的用户点击率、留存时长、PV访问量等的变化。...5 模型评估的方法 知识点：Holdout检验、交叉验证、自助法（Bootstrap）、微积分 问题：在模型评估过程中，有哪些主要的验证方法，优缺点？...7 过拟合与欠拟合 问题：在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象？
前段时间，不是写了个扫短位域名的脚本么，然后在网上找whois信息的时候，发现这家的查的挺详细的，然后今天分享一下。...首先是域名Whois查询： Api地址：http://whois.4.cn/api/main 请求类型：可Get可Post 请求参数： domain: vastsa.cn //你要查询域名 isRefresh...然后是Whois历史信息： Api地址：http://whois.4.cn/api/whoishistory 请求类型：可Get可Post 请求参数： domain: baidu.cn //要查询的域名
摘要 dotnet help [-h|--help] 说明 dotnet help 命令打开 docs.microsoft.com 参考页，以提供指定命令的更多详细信息。
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