可观测性建设从去年开始在国内非常的火热，大家谈的越来越多。随着云原生、微服务的发展落地，可观测性建设逐渐成为了一个必不可少的工程手段。开发者通常需要去思考建设可观测性的方方面面：如何在不同的Dev Stack和Infra Stack中埋点、如何插码、如何传递追踪上下文、如何生成指标/追踪/日志数据并进行关联，需要考虑的问题太多太杂，导致应用开发团队花了一半的时间用于可观测性的建设。
最近，关于数据科学家的工作应该包含哪些，有许多激烈的讨论。许多公司都希望数据科学家是全栈的，其中包括了解比较底层的基础设施工具，如 Kubernetes（K8s）和资源管理。本文旨在说明，虽然数据科学家具备全栈知识有好处，但如果他们有一个良好的基础设施抽象工具可以使用，那么即使他们不了解 K8s，依然可以专注于实际的数据科学工作，而不是编写有效的 YAML 文件。
采纳 tfsec 对于那些我们正在使用Terraform的项目来说，在需要检测潜在安全风险时，tfsec已经迅速成为默认的静态分析工具。它很容易被集成到CI流水线，而且拥有一个持续增长的检查库，可以用来检查所有主要的云供应商和诸如Kunernetes的平台。鉴于它的易用性，我们相信对任何Terraform项目而言，tfsec都会是一个非常好的补充。 试验 AKHQ AKHQ 是 Apache Kafka 的图形用户界面(GUI)，可以帮助你管理主题、主题数据、消费者组等。我们的一些团队发现 AKHQ 是用来
Netflix的数据科学团队已将其Metaflow Python库开源，该库是“以人为中心”的机器学习基础架构的关键部分，用于构建和部署数据科学工作流。
链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html
今天，我们发布了对 Kubernetes 的一流（first-class）支持，作为Metaflow[1]对 AWS 原生服务集成的替代方案。数据科学家可以将计算扩展到 Kubernetes 集群[2]，并编排由 Argo Workflows 执行流程[3]。详情可参阅我们的Kubernetes 部署指南[4]。
随着机器学习和人工智能领域的持续发展，神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化（quantization）是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算，研究者们已经提出了多种不同的量化方案。
【新智元导读】谷歌、IBM 和其他一些科技公司联合推出了开源 API Grafeas，能够存储、查询和检索所有类型软件组件的重要元数据，帮助企业构建规模尺度上的安全和管理的综合模型，为企业定义统一的
原文链接： https://tryolabs.com/blog/2019/12/10/top-10-python-libraries-of-2019/
Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一。它经过了主要的改进，旨在简化定制，并包括一些新功能，如支持其他Web技术，例如新的反应模块 - SpringWebFlux。它还为 InfluxDB添加了开箱即用的支持，这是一个开源时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。与 SpringBoot1.5使用的版本相比，它实际上是一个很大的简化。您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标可视化来了解自己有多少。我在那里描述了如何使用 @ExportMetricsWriter bean将[Spring Boot Actuator生成的指标导出到InfluxDB。示例Spring Boot应用程序已在分支主文件中的GitHub存储库sample-spring-graphite上提供该文章。对于本文，我创建了分支spring2，它展示了如何实现与使用Spring Boot 2.0版本之前相同的功能。弹簧启动执行器。
关于 Flux 项目谈安全的博客系列的下一篇文章将介绍我们如何以及为什么要为 Flux CLI 及其所有控制器镜像使用签名，以及你可以在工作流中做些什么来验证镜像来源。
受 DevOps 所承诺的跨职能合作的启发，平台工程已开始作为这种合作的一种明确形式出现在企业中：平台团队策划并展示基础能力、框架和经验，以促进和加速内部客户的工作，例如应用程序开发人员、数据科学家和信息工作者。
一般来说，让搜索引擎捕获和索引更多的内容往往是seo们头疼的问题。没有包容和索引，就谈不上排名。特别是对于一个具有一定规模的网站来说，要使网站完全被收录是一项相当费劲的SEO技术。
加工中心编程是一个合格加工中心操作员必须掌握的技艺，然而编程也是困扰很多朋友的难题。下面小编就带您系统的了解UG编程，相信可以打开您学习加工中心UG编程的兴趣之门。
Flexsim是美国的三维物流仿真软件,能应用于系统建模、仿真以及实现业务流程可视化.Flexsim中的对象参数可以表示基本上所有的存在的实物对象,如机器装备、操作人员、传送带、叉车、仓库、集装箱等,同时数据信息可以用Flexsim丰富的模型库表示出来.Flexsim具有层次结构,可以使用继承来节省开发时间.而且它还是面向对象的开放式软件.对象、视窗、图形用户界面、菜单列表、对象参数等都是非常直观的.由于Flexsim的对象是开放的,所以这些对象可以在不同的用户、库和模型之间进行交换,再结合对象的高度可自定义性,可以大大提高建模的速度.Flexsim的用户性和可移植性扩展了对象和模型的生命周期.
研究团队警告称，涉及的公司包括SAP的Artifacts管理系统，拥有超过9500万个工件，还有两家顶级区块链公司和其他一些财富500强公司。这些编码的Kubernetes配置机密被上传到了公共代码库中。
2019年2月13日更新*：本文的最初版本引起了很大的反响，大多数是正面的，有些则不是。争论的焦点在于我们在包含手动组件的环境中使用了“持续交付”这个术语。如果你所在的团队每天需要部署数百个版本，那么我们的框架可能不适合你。但是，如果你身一个像我们这样的受到严格监管的行业，例如财务行业，在这里版本控制更加严格，并且你希望充分利用功能分支、自动化集成、自动化部署和版本控制，那么这个解决方案可能对你同样有效。*
多年来，我们一直在与其他人一起工作并帮助他人学习Maven和与Maven存储库相关的所有事物。如果您想查看任何更多信息，演练，操作指南等，请告诉我们。我们一直在寻找优质内容的好主意，而最好的主意通常来自刚学习Maven的人！
5、层级沟通。相关方或相关方群体相对于项目团队的位置将会以如下方式影响信息传递的形式和内容： --向上沟通。针对高层相关方
Flutter 是一个跨平台的应用程序开发框架，支持屏幕尺寸变化很大的设备：它可以在小到智能手表的设备上运行，也可以运行在大电视等设备上。使用相同的代码库使您的应用程序适应如此多样的屏幕尺寸和像素密度始终是一个挑战。在 Flutter 中设计响应式布局没有硬性规定。在本文中，我将向您展示一些在设计此类布局时可以遵循的方法。在继续在 Flutter 中构建响应式布局之前，我想说明一下
在软件开发中经常会提到 持续集成(Continuous Integration)（CI）和 持续交付(Continuous Delivery)（CD）这几个术语。但它们真正的意思是什么呢？
对大部分初学者来说，数控手工编程的学习还是非常困难的。针对这种情况，下面是一套简单的手工编程思考模式并给出简单的编程格式。
直角坐标 G54是最常用的坐标形式，采用右手直角笛卡尔坐标 ，坐标轴相互垂直 ，一般用于工件坐标点可直接用直角坐标值表示的场合，尤其在加工规则图样时选用最多。
此时，ES 的作用类似传统业务系统中的 MySQL、PostgreSQL、Oracle 或者 Mongo 等的基础关系型数据库或非关系型数据库的作用。 我们举例说明。使用 ES 对基础文档进行检索操作，如将传统的 word 文档、PDF 文档、PPT 文档等通过 Openoffice 或者 pdf2htmlEX 工具转换为 HTML，再将 HTML 以JSON 串的形式录入到 ES，以对外提供检索服务。
AI 开发者按：大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
在容器化方面，数据的持久化存储是个难题。临时容器是一个短暂的计算环境，其中代码不会永远存储。但是您仍然需要将数据存储在某个物理磁盘上！
在这里我们解释如何配置 Spark Streaming 以接收来自 Kafka 的数据。有两种方法，一种为使用 Receivers 和 Kafka 高级API的旧方法，以及不使用 Receivers 的新方法（在 Spark 1.3 中引入）。它们具有不同的编程模型，性能特征和语义保证。就目前的 Spark 版本而言，这两种方法都被为稳定的API。
我已经在 ICT 行业工作了一段时间。我刚开始一份新工作，在第一次客户参与开始之前我有一些时间，所以我想我会好好利用这些时间，并考虑在不参加课程的情况下通过 TOGAF 9 认证。我有一些自学材料、视频和练习考试，所以我并不完全靠我自己，但肯定有很多材料要读。我想我会分享我的笔记，也许他们会帮助其他人抓住牛角。
本指南的目的是创建一个工作流，我们可以在该工作流中通过Maven和CI服务器来构建，存储，管理和监视已编译的制品。
精益企业是一个蓬勃发展的数字时代企业，在最短的可持续交付时间内为其客户提供具有竞争力的系统和解决方案。
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
A 显示器 B 数字化仪 C 打印机 D 绘图仪
作者：Christos G. Bampis，Li-Heng Chen and Zhi Li
MasterCAM后处理修改特殊技巧一.1 MasterCAM后处理修改特殊技巧：
1. 背景 ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景，后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面，用户经常遇到如下需求： 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志，使用关键字搜索实时定位问题？ 问
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟简化数据科学基础设施，为数据科学家提供从原型到生产的有效路径。 《高效数据科学基础》是为数据科学和机器学习应用程序组装基础设施的实践指南。它揭示了Netflix和其他数据驱动公司管理尖端数据基础设施的过程。 当您使用这个易于遵循的指南时，您将从头开始设置端到端基础设施，使用一个完全可定制的流程，您可以很容易地适应您的公司。您将了解如何使用现有的云基础设施、一堆开源软件和惯用的Python提高数据科学家的工作效率。在整个过程中，您将遵循以人为中心的方法，重点关注用户体
Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助开发人员在任何规模的项目上进行协作。Linux内核的开发人员Linus Torvalds在2005年创建了Git，以帮助控制Linux内核的开发。
一本关于如何调和看似相似但不同的趋势的入门书，这些趋势使数据团队难以解决棘手的“一次无处不在”的问题。
今天，我们发布了 Qt 5.13，我为每个人都投入的所有工作感到自豪。与往常一样，我们的版本带有新功能，更新，错误修复和改进。对于Qt 5.13，我们也一直专注于我们的工具，使得设计，开发和部署Qt的软件对设计人员和开发人员都更有效。让我们来看看Qt 5.13的一些亮点以及工具方面的一些更新。
大数据带来了无穷的想象力和无所不能为的信心，随着消费、政府、物流等大数据行业的快速发展，工业领域内，数字设计、数字工厂、数字制造等概念也一哄而上，仿佛工业大数据已经成为拯救实体经济的“大力丸”，中国有着规模庞大的各型工业设备、丰富的设备使用场景，中国的工业大数据随处都是。
焊接是一种通过熔合材料连接材料的工艺：在工件金属熔化时，通常添加焊料来形成熔池。采用焊接仿真评估焊缝的结构性能，建模中主要存在以下两大挑战：
今天先预热，介绍一下研究生计算机专业的方向有哪些，这也是很多即将读研的小伙伴关心的话题。
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向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能，它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
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