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Thoughtworks 第28期技术雷达——工具象限选编

DVC 一直是我们在数据科学项目中管理实验的首选工具。由于 DVC 是基于 Git 的,因此对于软件开发人员来说,DVC 无疑是一个备感熟悉的环境,他们可以很容易地将以往的工程实践应用于数据科学生态中。DVC 使用其特有的模型检查点视图对训练数据集、测试数据集、模型的超参数和代码进行了精心的封装。通过把可再现性作为首要关注点,它允许团队在不同版本的模型之间进行“时间旅行”。我们的团队已经成功地将 DVC 用于生产环境,实现了机器学习的持续交付(CD4ML)。DVC 可以与任何类型的存储进行集成(包含但不限于 AWS S3、Google Cloud Storage、MinIO 和 Google Drive)。然而,随着数据集变得越来越大,基于文件系统的快照可能会变得特别昂贵。当底层数据发生快速变化时,DVC 借由其良好的版本化存储特性可以追踪一段时间内的模型漂移。我们的团队已经成功地将 DVC 应用于像 Delta Lake 这样的数据存储格式,利用它优化了写入时复制(COW)的版本控制。我们大多数的数据科学团队会把 DVC 加入到项目的“Day 0”任务列表中。因此,我们很高兴将 DVC 移至采纳。

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浅谈跨平台框架 Flutter 的优势与结构 顶

目前,移动开发技术主要分为原生开发和跨平台开发两种。其中,原生应用是指在某个特定的移动平台上,使用平台所支持的开发工具和语言,直接调用系统提供的API所开发的应用。 原生开发的主要优势体现在: 1.可以快速访问本平台的全部功能,比如摄像头、GPS等; 2.原生应用的速度快、性能高,而且可以实现比较复杂的动画和绘制效果,用户体验较好。 原生开发的缺点也很明显,主要体现在: 1.开发成本较高,不同的平台必须维护不同的代码,人力成本也会随之增加; 2.有新的功能需要更新时,只能进行版本升级。 随着移动互联网的高速发展,在很多的业务场景下,传统的纯原生开发已经不能满足日益增长的业务需求,主要表现在以下两个方面: 1.应用动态化的需求增大。当需求发生变化,或者是需要增加新的功能时,传统的纯原生应用开发只能通过版本的升级来更新内容,然而应用的上架和审核都需要一定的时间。因此,开发人员迫切地希望进行应用内容的更新时,可以不更新版本,提升工作效率。 2.业务需求变化快,开发成本变高。原生开发一般需要技术团队对iOS、Android两个开发平台进行维护。当版本更新迭代时,开发和测试的成本都会增加。 针对上述两个问题,跨平台框架应运而生。

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