原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程二（Spring中国教育管理中心）
一、简述 MongoDB中使用find来进行查询。查询就是返回一个集合中文档的子集，子集合的范围从0个文档到整个集合。默认情况下，"_id"这个键总是被返回，即便是没有指定要返回这个键。（"_id"是一个集合中每个文档的唯一标识） 查询的使用上有限制，传递给数据库的查询文档必须是常量。(当然，在你的代码里可以是正常的变量) 一个键可以有任意多个条件，但是一个键不能对应多个更新修改器。 条件语句是内层文档的键，而修改器是外层文档的键。 二、使用find或者findOne函数和查
【引】周末的清晨，少有的好天气冲走不少日常中的忙乱和阴霾，石头兄弟给我发来了一篇文章“system abstraction”（https://cacm.acm.org/magazines/2022/4/259395-systems-abstractions/fulltext），颇有感触，不敢私藏，加入了自己的观点，编译成文。
题图不是艺术效果，而是以太坊在 2019 年 1 月 1 日的所有智能合约交易的数据可视化图像。
【代码膨胀】是代码、方法和类，它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常，这些异味不会立即出现，而是随着程序的演化而积累（尤其是当没有人努力根除它们的时候）。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
生成式人工智能将成为企业的强大工具，能帮助增强我们的工作与处理日常任务，使我们更高效、更有生产力。据最新研究估计，这项新技术每年将带来两万五千亿到四万亿美元的GDP增长。
尽管微服务中的“微”一词表示服务的规模，但它并不是使用微服务的唯一标准。当团队转向基于微服务的架构时，他们旨在提高敏捷性以及自主且频繁地部署功能。很难确定这种架构风格的简单定义。我喜欢Adrian Cockcroft的关于微服务的简短定义：“ 面向服务的体系结构，它由松散耦合的、具有上下文边界的元素组成。”
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
istio的第二篇主要介绍流量管理 1.前言 Istio的流量路由规则允许您轻松控制服务之间的流量和api调用。ISTIO简化了诸如断路器、超时和重试等服务级别属性的配置，并使设置重要任务（如A/B测试、金丝雀卷展和具有基于百分比的流量分割的分阶段卷展）变得容易。它还提供了开箱即用的故障恢复功能，有助于使您的应用程序在从属服务或网络故障时更加健壮。
在构建全文搜索体验（例如FAQ搜索或Wiki搜索）时，有多种方法可以使用Elasticsearch Query DSL来应对挑战。对于全文搜索，我们的武器库中有很多可用的选项，从最简单的match查询到强大的intervals查询。
本文重点内容： 1、记录动画 2、创建可以玩的敌人动画 3、混合动画 4、使用已有的模型和动画
本文最初发布于 Max Desiatov 的个人博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
我的名字是albin，今天在这个快速的闪电演讲中，我要给大家介绍一下我的torch的现状。我之前参加过这个会议，也许你们见过我做这个演讲的多个版本。我们每年都会进行这个演讲，我去年做过一次。我在PyTorch的核心库维护方面做了很多工作。今天我想谈论的是三个重要的PyTorch里程碑以及今年发生的事情中的三个重要事件。还有一些有趣的数字，Joe之前已经给大家展示过其中的一些，但能亲眼看到这些数据总是很有趣的。最后，我会给大家介绍一下如何参与pytorch以及如何帮助我们build pytorch。
如果你已经做了很长时间的 Web 开发，你可能知道我们的很多工作都是围绕着数据展开的：读取数据、写入数据、操作数据，并以合理的方式在浏览器中显示出来。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
React 是一个用于构建用户交互界面的 JavaScript 库，其核心机制就是跟踪组件的状态变化，并将更新的状态映射到到新的界面。在 React 中，我们将此过程称之为协调。我们调用setState方法来改变状态，而框架本身会去检查state或 props是否已经更改来决定是否重新渲染组件。
假设您正在尝试构建一个模型来预测受访者，并且在您的数据集中，约有3％的人口会作出回应（目标= 1）。在不应用任何特定分析技术的情况下，您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者（预测目标= 0），从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质，我们称之为高度不平衡的数据。 数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡; 更具体地说，数据集
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
大部分工作人员刚刚从Lucene Revolution社区回来。与Lucene/Solr社区的精英们一起参加活动实在是一次让人无法忘怀的经历。我们可以越来越明显的看到，搜索类控件已经逐渐成为现代应用的主流UI元素。这些应用的用户期待更加丰富的交互性，并且由于搜索控件已经越来越智能化，搜索控件正在成为与大数据和复杂应用进行交互的核心。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
在图论的上下文中，图是一种结构化数据类型，具有节点(nodes)（保存信息的实体）和边缘(edges)（连接节点的连接，也可以保存信息）。
关于 eBPF 的故事已经在云计算世界泛滥了一段时间。有时候，人们会把它描述成自切片面包以来最伟大的东西，有时候又嘲笑它是对现实世界无用的干扰。当然，现实情况要微妙得多，所以我们似乎有必要仔细了解一下 eBPF 能做什么和不能做什么——技术毕竟只是工具，我们应该为手头要处理的任务选择合适的工具。
像开发者专用的Duet AI这样的基于上下文的生成式人工智能工具，能否在整个软件开发生命周期内推动全天候的生产力？
准入条件：必须在事务块内，即顶级事务内TBLOCK_INPROGRESS 或子事务内 TBLOCK_SUBINPROGRESS。
AI科技评论按：3月4日，中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】在北京中科院自动化所举行，本期主题为【机器学习前沿】，由周志华教授担任学术主任，前来授课的嘉宾有：耿新、郭天佑、刘铁岩、王
早已久仰NoSQL的大名，知道它相对有关系型数据库，有很多的优点，只是一直没有时间来研究这个东西。所以借这个项目，对Mongodb进行了一次深入了解。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
本文将讨论微服务与 DDD 涉及到的概念、策划和设计方法，并且尝试将一个单体应用拆分成多个基于 DDD 的微服务。
前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法，我们使用数据与输出值（标签）来建立模型拟合它们。但是我们并不总是有已经打标签的数据，却仍然想去分析它们。这种情况下，我们可以使用无监督的算法如聚类。因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析，所以它被广泛使用。 本章中，会讲解K-means聚类算法。该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中，每个子集合中的元素都要比其它集合中的元素更相似。此算法中，我们没有任何目标或结果来预测评估。 本章中依然会介绍TensorFlow的使用，并介绍基础数据结构tensor
我们推出了一个新的系列，对PytorchConference2023 的博客进行中文编译，会陆续在公众号发表。也可以访问下面的地址 https://www.aispacewalk.cn/docs/ai/framework/pytorch/PytorchConference2023/torch_infra_new_ci 阅读。
在企业中运维工作人员通常需要同时管理几十台甚至几百台主机（虚拟机），如果需要批量修改设置或者做更新操作的话，即便是事先编写好脚本，一台一台的去运行脚本也是非常耗时的，效率也十分低下。所以这时候我们需要可以在一台主机上，同时操作、控制多台其他主机的运维工具。
TypeScript 中有很多地方涉及到子类型 subtype、父类型 supertype、逆变和协变covariance and contravariance的概念，如果搞不清这些概念，那么很可能被报错搞的无从下手，或者在写一些复杂类型的时候看到别人可以这么写，但是不知道为什么他可以生效。（就是我自己没错了）
抽象类是许多面向对象语言的核心特性，例如Java。也许是因为这个原因，他们往往被过度使用，实际上被误用了。在本文中，我们将使用一些模式和反模式的示例来说明何时使用抽象方法，何时不使用。
本文是 Subclassing in Python Redux 的中文版。在阅读的过程中，我发现与我的「友好的 Python」不谋而合，故向作者请求翻译此文。版权归原作者 Hynek Schlawack 所有。除非特别说明，本文所有的「我」均指原作者 Hynek。
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余，还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近，我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继，其中包含 “serverless” Google Firebase Function（与 AWS Lambda，Azure Function 等相同）。到目前为止，我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考，但是我想在这里用 async/await，因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱，因为我遇到了所有这些陷阱，所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
现在你知道一个ReportListener是什么样的了，你可以建立拥有你所需要行为特性的不同的子类。不过，在你动手做之前，先来看一下如何把它们（你的自定义子类）的事情告诉ReportOutput.APP。
在编写Python命令行(CLI)应用程序时，使用Click库进行参数解析的深入教程
今天，我们宣布Flutter 2：Flutter的重大升级，使开发人员能够为任何平台创建美观，快速且可移植的应用程序。借助Flutter 2，您可以使用相同的代码库将本机应用程序发布到五个操作系统：iOS，Android，Windows，macOS和Linux； Windows Vista，Windows XP和Windows XP。以及针对Chrome，Firefox，Safari或Edge等浏览器的网络体验。Flutter甚至可以嵌入到汽车，电视和智能家电中，为环境计算世界提供最普遍和最便携式的体验。
JetBrains 提供了 Kotlin Multiplatform 的首个稳定版本，支持跨 iOS、Android、桌面、Web 和服务器进行代码共享——尽管用于共享用户界面（UI）代码的部分，Compose Multiplatform，仅适用于 Android 和桌面。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析
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