当我与能力强大的平台工程师和运维架构师交谈时，有一个迷人的趋势是，没有人似乎能就测试应该在哪里或如何进行达成一致。 您是在什么时候第一次意识到您的代码与其他服务不正确地协作的？...虽然更小的团队绝对可以为每位工程师提供一个运行在他们的笔记本电脑上的生产集群的副本，但这种方法的可扩展性非常糟糕，并且在本地复制上花费的时间更好地用于创建可以由整个团队共享并从开发的第一天开始安全用于测试的预发布环境...突然，我们有责任维护用于本地复制的Dockerfile，开发人员必须更新它以了解其更改是否与其他服务一起使用。...坚持这项工作的原因似乎令人信服：通过一致的本地副本，开发人员可以在更新进入预发布环境之前发现错误，并且不会阻塞其他团队的工作，这些团队需要预发布环境大部分时间可用。
虽然这可能适用于一个由三个开发人员和一只宠物仓鼠组成的团队，但它无法扩展到更大的团队。这就像在一个整个办公大楼只有一个浴室的情况下——混乱是不可避免的。 2....这种方法类似于生产环境中的金丝雀部署，但应用于演练环境。 主要优势在于开发人员可以共享环境而不会影响彼此的工作。
我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型，我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而，先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态，而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度，但动力学的内在维度是 3。一个是速度，两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来，DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架，可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域，如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合，以进一步降低计算成本和数据存储 [5]，或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。
本地复制方法 最初，在每个开发人员的机器上运行系统的完整副本似乎是理想的选择。它承诺了进行更改、运行测试和验证功能的便利性，然后再提交代码。 然而，随着系统的增长，这种方法很快变得不切实际。...这种集中式的、类似生产环境的解决方案似乎解决了本地测试的问题。 然而，在实践中，共享预发布环境也存在着自己的挑战。当多个团队试图同时进行测试时，资源争用成为一个重大问题。...虽然这种方法似乎解决了争用问题，但它往往会带来新的挑战。它不是消除资源冲突，而是将它们分散到多个环境中。在这些环境之间保持一致性变得越来越复杂，导致配置漂移。
CGI 服务器似乎会启动脚本，但直到 Android 应用程序强制退出之前才会返回。当 CGI 脚本返回时，它会提示 CGI 脚本正常退出，但什么也没做。...AsyncTask to execute the POST request.new HttpPostTask().execute();在修改后的代码中，HttpPostTask 类是一个 AsyncTask，用于在后台线程中执行
在软件构建过程中，我们需要为某些对象建立 一种“通知依赖关系” —-一个对象发(目标对象)的状态发生改变，所有依赖的对象(观察者对象)都将很好的得到通知。如果这...
什么是trie树 1.Trie树 （特例结构树） Trie树，又称单词查找树、字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树结构。...典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。...并根据构成关键词字符的先后顺序构造用于检索的树结构。 在trie树上进行检索类似于查阅英语词典。 一棵m度的trie树或者为空，或者由m棵m度的trie树构成。...排序 Trie树是一棵多叉树，只要先序遍历整棵树，输出相应的字符串便是按字典序排序的结果。 ...举例： 给你N 个互不相同的仅由一个单词构成的英文名，让你将它们按字典序从小到大排序输出。 4 作为其他数据结构和算法的辅助结构 如后缀树，AC自动机等。
BitMap利用byte特性 针对排序+去重 最佳实践： 100万条数据的排序+去重用时200毫秒左右 static void Main(string[] args) {...if (lstbyte[i] > 0) { /** * 这段代码用于判断...(byte)(data | v) : (byte)(data & ~v); } 运行速度和待排序去重的最大数的大小有关系
不过等一等，这么好用的action有一个弱点，它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码： ... ...
SAP MM里的ERS功能不适用于供应商寄售采购模式 今天收到了一个做零售行业项目的SAP同行的问题，客户问她是否可以在供应商寄售采购流程里启用SAP的ERS功能。...笔者在网上也查了资料，很多SAP同行的意见跟我一致，都是认为ERS功能只适用于正常采购模式，而不适用于供应商寄售采购模式。 聪明的你，有什么好的建议呢？ -完- 写于2022年1月11日晚。
关联规则挖掘最常用于营销，特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站，通过学生将课程添加到课程列表（虚拟购物车）来评估不同的课程。...Apriori algorithm 与其他一些机器学习算法相比，apriori的结果似乎非常简单，但它的优点是可以很容易地理解输出结果。...但是关联规则不受因变量个数的限制，能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系，所以其应用非常广泛，但是他是否可以应用于所有系统呢？Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看，添加到购物车，购买】，包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集，它适用于产品很多，并且有很大可能同时购买多种产品的地方，例如，在杂货店或运动器材商店或百货商店等。
正文 桶排序 原理： 将需要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序，排序完成，再将每个桶的数据都取出来，组成新的有序的数据。 ...O(n*log(n/m))，当桶的个数m接近n时，桶排序的时间复杂度接近O（n） 局限性： 在桶排序的过程中，划分桶时，需要桶和桶之间有着天然的大小顺序，这样桶内元素排序完成以后就不需要在外部排序...适用环境： 适用于外部排序中，外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大内存有限，无法将数据全部加载到内存中。...，如果数据范围k比要排序的数据n大太多就不适合用计数排序了。 ...2.只能给非负整数排序。所以在给其他数据类型排序时，需要转换为非负整数。 解答开题： 计算排序就像是桶排序的一种特殊排序。
CompareTo()方法是java.lang.Comparable接口的一个抽象方法。 其方法的主要作用是根据依据比较 对象的大小，比如Integer型，比较...
防盗声明：其他网站发现均为盗版 本文唯一链接：https://blog.csdn.net/weixin_44331765/article/details/12...
排序，是一种适用于搜索引擎、系统推荐以及机器翻译等的重要操作。 在诸如此类的应用程序中，研究人员经常使用一组名叫Learning to Rank的有监督机器学习技术。...在许多情况下，Learning to Rank应用于较大的数据集，在这些场景中，TensorFlow可扩展性是具有优势的。...谷歌AI发布了TF-Ranking，这是一个应用于Learning to Rank、基于TensorFlow的可扩展库。...现有的算法和度量支持 Learning to Rank算法的目标是最小化在项目列表上定义的损失函数，以优化任何给定应用程序的列表排序的效用。...然后，每个项目的分数被累积起来，用于排序。为了让这些复杂性对用户透明，TF- Ranking提供了一个List-In-List-Out (LILO) API，将所有这些逻辑包装在导出的TF模型中。
第二折，硬件与内容不适配， 我们需要做的是不放弃、敢抛弃 众所周知，2015年还是VR发展的早期阶段，好的头显设备也不太多，当时大多的VR内容企业在开发内容时，所基于的硬件载体基本都是Oculus的头显...第三折， “风口”论不适用于脚踏实地的创业者 可能很多人对超凡视幻的理解是，这是一个研发VR游戏的公司，毕竟超凡视幻目前在行业内对外的宣传途径多为VR游戏。
一个潜在的原因是，图像级预训练可能过度适用于整体表示，无法了解图像分类之外的重要属性 。 本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，检测框用于对象的表示。...基于此，作者提出了一个对象级自监督预训练框架，称为选择性对象对比学习（Selective Object COntrastive learning， SoCo），专门用于目标检测的下游任务 。...因此，作者设计了一个新的预训练任务，用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。具体而言，SoCo构造了对象级视图，其中相同对象实例的尺度和位置得到了增强。...分别使用在线网络和目标网络提取它们，如下所示： 在线网络后添加了一个projector 和 predictor 用于获得潜在嵌入，θ和θ都是双层MLP。目标网络后仅添加projector 。
商品的数据存储在ES中，需要通过spuIds进行排序查询数据返回。这时就需要用到ES中的排序部分，它需要使用一个Painless脚本，根据传递的参数值对id进行排序。..."nextPage": true, "sort": 7 } 在Elasticsearch中，Painless是一种安全、沙盒化的脚本语言，专门用于执行复杂的计算和操作...以下是Painless脚本在Elasticsearch中的一些常见用途： 计算评分：在搜索查询中，你可以使用Painless脚本来定义自定义的评分函数，从而影响文档的排序和排名。...排序：除了默认的基于字段值的排序外，你还可以使用Painless脚本来定义更复杂的排序逻辑。这意味着你可以根据文档内容的计算结果或其他动态条件对搜索结果进行排序。...params中key就是spuId里面的参数，value就是排序的数值。 那Java中如何实现呢？
排序是一种以最大化整个列表效用为目的，对项目列表进行排序的过程，适用于搜索引擎、推荐系统、机器翻译、对话系统，甚至还能用于计算生物学等众多领域。...在许多情况下，这些排序学习技术会被应用于大规模数据集，在这一场景中，TensorFlow 的可伸缩性会成为一个优势。然而，目前 TensorFlow 还不能直接支持学习排序。...和 Listwise 损失函数、多项目评分、排序度量优化和无偏见排序等等。...然后，每个条目累积下来的分数将被用于排序。TF-Ranking 提供了一个 List-In-List-Out（LILO）API，来将所有这些逻辑放入导出的 TF 模型中。 ?...排序评价指标优化 排序学习所面临的一个重要研究挑战是排序评价指标的优化（例如前面所提到的 NDCG 和 MRR）。
然而与此同时，从另一个角度思考这个案例，这种方式得到的500元“回报”，似乎是AIGC在商业世界中所能够获得最大的一笔回报。...演讲要点 技术的发展永远是在不停的波峰波谷之间徘徊 现在属于人工智能巨大变革之前的一个蛮荒时代 明年一季度AIGC技术创新会相对稳定，不会陷入到论文都看不过来的程度 调用API的大模型商业模式不适用于未来...因为这个时代似乎属于我们，就像当年的遗传学的时代属于孟德尔一样，谢谢大家。 — 完 — 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」
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