可观察性指的是一个对象会在其数据发生变更时向其他类发出通知。可观察性是数据绑定库 (Data Binding) 的重要特性之一，它可以将数据和 UI 元素绑定在一起——当数据发生变化时，屏幕上的相关元素也会随之更新。
数据绑定最重要的特性之一是可观察性。你可以用它绑定数据和 UI 元素，以便在数据更改时，相关元素在屏幕上更新。
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。 考虑下面交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替，每一个状态都只依赖
现在无论走到哪儿，如果Android开发者说自己不了解Jetpack，怕是会被人”鄙视“的看一眼，从今天开始，我会写一系列Jetpack的文章，让我们一起来学习强大的Jetpack吧。
每个Agent函数都可以由机器/程序组合呈现。False。受机器的运算能力和存储能力限制。一个Agent函数可能对应多个Agent程序。True。Agent程序与运行平台关联。
先梳理一些概念： Rx：ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，最初是LINQ的一个扩展，由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发，在2012年11月开源，Rx是一个编程模型，目标是提供一致的编程接口，帮助开发者更方便的处理异步数据流，Rx库支持.NET、JavaScript和C++，Rx近几年越来越流行了，现在已经支持几乎全部的流行编程语言了，Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护，比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET，社区网站是 reactivex.io。
拉取？ 由消费者来决定何时从生产者那接收数据，生产者本身不知道数据何时交付到消费者手中的。
可观察性是DevOps团队的重要组成部分，它可以帮助组织从系统的输出信息，推断系统内部状态。它是一个持续的过程，从你的CI/CD流水线开始，并贯穿于应用程序的整个生命周期。
仅支持通过使用 in-place 方式从 MySQL 5.7 升级到 MySQL 8.0 升级； 不支持从 MySQL 8.0 降级到 MySQL 5.7（或从MySQL 8.0 版本降级到任意一个更早的 MySQL 8.0 版本）。唯一受支持的替代方案是在升级之前对数据进行备份。
客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
不知不觉,LangChain 已走过了第一年。作为一个开源框架,LangChain 为构建基于大型语言模型的AI应用提供了所需的模块和工具,极大地降低了开发门槛,使任何人都可以基于GPT-4等模型实现自己的创意。
Redux-observable是一个基于rxjs的Redux中间件，允许开发者使用异步操作。它是redux-thunk和redux-saga的替代品。
用observable.shallowObject(value)方法可以实现“浅观察”，只自动响应“浅层”的子属性
"别再更新了，实在是学不动了"这句话道出了多少前端开发者的心声，"不幸"的是 Vue 的作者在国庆区间发布了 Vue3.0 的 pre-Aplha 版本，这意味着 Vue3.0 快要和我们见面了。既来之则安之，扶我起来我要开始讲了。Vue3.0 为了达到更快、更小、更易于维护、更贴近原生、对开发者更友好的目的，在很多方面进行了重构：
不久之前 Bertalan Miklos 写了一篇很好的博文，比较了 MobX 和基于 proxy 的 NX-framework。这篇博文不仅证明了 proxy 的可行性，更好之处在于其触及了 MobX 中一些非常基础但通常又被隐藏的概念。迄今为止我还尚未详细阐述过这些概念，所以本文将分享一些 MobX 特性背后的心路历程。
本次分享的知识来源于《Causal Inference in Statistics：A Primer》的翻译版本《统计因果推理入门》，该书由杨娇云等人翻译，主要包括因果学习的基础知识。 电子图书获取方法： 关注公众号“AI八倍镜”并回复“因果学习”。
一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
在不断发展的软件开发世界中，可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目，但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
GitOps 是一种新的软件开发范式，承诺简化和完全自动化软件部署过程。GitOps 不依赖 IT 人员或笨拙的脚本来配置环境，而是将所有环境定义成代码，并通过一致和可预测的方式一起部署环境和应用程序。所有的东西都放在源代码控制系统中，使用的是大多数开发人员都熟悉的工具。
可以看到，我们用到了scan操作符，该操作符的工作方式和数组的reduce类似，回调函数接收一个值， 回调的返回值作为下一次回调运行暴露的一个值。
微服务和高度分布式的系统是非常复杂的。系统中有许多移动部件，包括应用程序本身、基础设施、版本和配置。通常，这会导致运维人员难以跟踪生产或其他开发环境（QA、开发、预生产）中的实际情况，而当你需要对系统进行排障时这又成了一个问题。
图片在这段视频中您将学习如何开始使用Kibana您将学习如何访问Kibana并熟悉Kibana的使用界面视频内容当您在Elastic cloud部署一个ES集群后您可以通过单击'continue'开始使用Kibana来访问Kibana使用Kibana附带的样本数据集之一添加示例Web博客数据集例如单击尝试样本数据，然后单击添加数据此操作将示例数据加载到ElasticSearch并创建仪表板这样你就可以浏览这些数据让我们熟悉一下Kibana的界面点击elastic logo返回到Kibana主页Kibana主
在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 重新考虑上一篇的例子 上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了
当其中一个可观察数据对象绑定到界面并且该数据对象的属性发生更改时，界面会自动更新。
马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。
在大学学习<概率论和数理统计>的时候,我们就已经学习过马尔科夫链,这里对于马尔科夫链就不多做赘述,而今天这一篇文章所要概括的是隐马尔科夫模型(HMM). ps:马尔科夫的彼得堡数学学派挺有意思,有兴趣的可以找一些相关资料拓展一下 一:隐马尔克夫模型应用 隐马尔科夫模型在语音识别上是一种非常成功的一种技术,在自然语言理解上已经运用的非常成熟,由于HMM的诸多优点,我们在以下几个领域应用后有了很不错的成绩: 1:分词处理 分词处理在我们生活中很常见,比如在一个句子中,每一个现在的词是HMM的一个状态,而词语的产
设计可扩展的云原生应用程序需要深思熟虑，即便拥有大量云来部署我们的应用程序，仍然有许多挑战需要克服。以复杂而臭名昭著的分布式计算仍然是真实的。另外网络会导致速度变慢和意外错误。因为云原生应用程序通常是微服务，所以必须专门设计和部署以克服这些挑战。
组件\color{#0abb3c}{组件}组件不应该直接获取或保存数据，它们应该聚焦于展示数据，而把数据访问和处理的职责委托给某个服务\color{#0abb3c}{服务}服务。那面对组件和服务之间的关系，该如何处理他们之间的依赖关系呢？Angular就引入了依赖注入框架\color{#0abb3c}{依赖注入框架}依赖注入框架去解决这件事情。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
本文实例讲述了PHP中常用的三种设计模式。分享给大家供大家参考，具体如下： PHP中常用的三种设计模式：单例模式、工厂模式、观察者模式 1.单例模式 为何要使用PHP单例模式？ 多数人都是从单例模式的字面上的意思来理解它的用途, 认为这是对系统资源的节省, 可以避免重复实例化, 是一种”计划生育”. 而PHP每次执行完页面都是会从内存中清理掉所有的资源. 因而PHP中的单例实际每次运行都是需要重新实例化的, 这样就失去了单例重复实例化的意义了. 单单从这个方面来说, PHP的单例的确有点让各位失望.
Prometheus是用于监控和可观察性的标准开源解决方案之一。 Prometheus于2012年起源于SoundCloud，迅速获得广泛采用，后来成为首批CNCF项目之一，第二个毕业项目（仅次于Kubernetes）。它被许多具有前瞻性思维的公司用于生产，包括DigitalOcean、Fastly和Weaveworks等重量级公司，并拥有自己的年度会议PromCon。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-OpenTelemetry。 作为一个云原生“核心”标准，OpenTelemetry在观测分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
Reactive Extensions（Rx）是对LINQ的一种扩展，他的目标是对异步的集合进行操作，也就是说，集合中的元素是异步填充的，比如说从Web或者云端获取数据然后对集合进行填充。Rx起源于Microsoft DevLabs小组的研究，他扩展了LINQ的一些特性，目前Rx支持多种平台如JavaScript，Windows Phone，ios，Android 。随着数据处理变得复杂，LINQ使得我们的处理逻辑变得简单清晰，同样地，随着越来越多的数据通过从云端异步获取，Rx使得这种异步数据处理操作变得简
不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。
信息架构的增长促使许多组织采用云服务，并随着时间的推移而增长。微服务在这方面一直处于领先地位，并且在设计各种应用程序以使其成为可独立部署的服务方面，其受欢迎程度呈指数级增长。第三方工具可以通过中断或暂停服务来帮助DevOps团队设置不会影响调试过程执行的断点。
机器学习，语音识别和语言技术的重大进步正在迅速改变推荐系统与用户互动的方式。因此协作交互式推荐器 （CIR） — 推荐系统与用户进行了有意的交互，以最好地满足该用户的需求已经成为在线服务的切实目标。
RxJava是使用Java实现的响应式编程库，RxJava即 Reactive Extensions Java。目前有两个版本RxJava1和RxJava2,推荐使用RxJava2,RxJava1已经停止支持了
随着 Kubernetes 的普及，其复杂性也在增加，强大的开源社区和云原生生态圈，围绕集群管理、开发、测试、安全等提供大量工具和服务。
在我们深入了解如何进行升级之前，让我们先从 10,000 英尺的高度看一下我们的 MySQL 基础设施：
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。
随着动态系统架构的复杂性和规模的增加，IT 团队面临着越来越大的压力来跟踪和响应其多云环境中的条件和问题。因此，IT 运营、DevOps 和 SRE 团队都在寻找对这些日益多样化和复杂的计算环境的更高可观察性。 但什么是可观察性？为什么它很重要，它实际上可以帮助组织实现什么？ 什么是可观察性？ 在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（例如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。在这些现代环境中，每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一个组成部分突然出现，当时 Hadoop 是进行大数据分析的新颖且创新的方式。
当今，可观测性领域正在经历一场颠覆性的转变，其中核心驱动力便是 “eBPF”（扩展伯克利数据包过滤器）技术。作为下一代改革先锋，eBPF 技术正在彻底改变我们对系统观测和监控的认知。在之前的文章中，我们已经详细介绍了 eBPF 技术及其对可观测性的影响。
最近有一件事情让我印象特别深刻，作为引子和大家唠一唠：我们在内部做一些极端的流量回归仿真实验时，在 TiKV（TiDB 的分布式存储组件）上观测到了异常的 CPU 使用率，但是从我们的 Grafana Metrics、日志输出里面并没有看到异常，因此也一度困惑了好几天，最后靠一位老司机盲猜并结合 profiling 才找到真凶，真凶出现在谁都没有想到的地方：Debug 用的日志模块（澄清一下：目前这个 Bug 已经修复了，而且这个 Bug 的触发是在非常极端压力的场景下+日志级别全开才会出现，请各位用户放心）。
可观察性的概念起源于工业领域，在该领域中，可观察性被定义为从系统外部输出推断系统内部健康状态的能力。
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