用闭包编写装饰器 装饰器是 Python 中一个非常强大的功能,它允许你动态地修改函数的行为。...在 Python 中,有两种类型的装饰器: 基于函数的装饰器 基于类的装饰器 基于函数的装饰器是一个函数,它接受一个函数对象作为参数,并返回另一个增加了额外功能的函数对象。...这个返回的函数对象也是一个闭包。因此,在创建基于函数的装饰器时,你会用到闭包。 如你所知,装饰器可以在不修改函数内部代码的情况下改变函数的行为。实际上,基于函数的装饰器就是闭包。...探索闭包的替代方案 到目前为止,你已经了解到 Python 闭包可以帮助解决一些问题。然而,理解闭包的内部工作原理可能比较困难,因此使用其他工具可能会让你的代码更容易理解。 你可以用一个实现了 ....以 make_root_calculator() 工厂函数为例: >>> def make_root_calculator(root_degree, precision=2): ...
在测试过程中,测试用例的设计和编写是一个至关重要的过程,用例的覆盖率高低也直接的代表了项目的质量水平,用例的描述,用例覆盖率的结果好坏很大一部分取决于用例评审;用例的评审方式很多,比如交叉评审...,上级评审,项目组评审,同行评审;但现在大部分基本很多都是前三种,并且正规的都是走向项目组评审; 项目组的用例评审不仅仅是要确认用例覆盖率,也是要表现测试的对业务理解度,测试的专业性,以及提示产品...; 那基于这个现象,那要解决这些痛点,采用演讲式的用例评审;前期的准备工作基本跟用例评审的准备差别不了多少(常规的用例评审准备,看需求,标准测试点和疑惑点,然后看交互,标注测试点和对存在疑惑点新增...,然后讲完某个重要点,停下,问下大家是否考虑不足的地方,或者对疑惑点进行探讨,然后再继续,最后对所有的疑惑点,需要更新的,都有责任人,时间,然后发出会议记录;案例:搜索框的用例评审,交互上就一个搜索框,...大家看下这个搜索框,这个搜索框主要用来对用户名称和用户ID进行搜索,并具有模糊匹配功能,作为测试我们考虑对于用户名称搜索,除了简单的考虑到有用户ID,用户名和无用户名,无用户ID的搜索之外,重点在于两个方面
a 2019-7-1 13:34 潘老师,想问下时间作为执行者会有前置条件吗?时间是自然流逝,到点执行,我个人觉得是没有前置条件的。举个例子,微信支付的退款,1直连商户系统-受理退款。...2时间-处理退款,我们目前写了前置条件,这样对吗 黑衣道人: 前置条件是执行前进行判断的条件,时间到先对前置条件进行判断,不满足就不执行或抛出异常,所以,时间作为执行者,也是有前置条件的。...如果有前置条件还会到步骤一吗。2,微信支付系统的内部规范,时间的步骤一,时间驱动系统做某事,这个时候是先有前置条件还是步骤一? 潘加宇: 前置条件如果不满足,系统不响应执行者的请求。...可以像下面那样: 先看执行者是人的情况,第一步"会员选择项目",下一步"系统反馈项目详情",不响应第一步的实现可以是"会员界面"中的ListItem甚至整个ListBox的Enabled为false。...为了更方便理解,再补充一下: 用例里面这些概念是借鉴了1986年Bertrand Meyer提出的Design by Contract。以下截屏自Bertrand Meyer的书: ?
请教潘老师:运维系统业务建模过程中,,运维人员的日常巡检过程、重大保障活动是业务用例吗?这2个活动是运维的重要客户服务内容,但问题是运维人员是组织内部业务工人,不是组织外的。...建议先找到真正的业务用例,再画时序图,推导出系统用例 梅内.西马尔(124***74) 14:30:13 人家现在就是在找业务用粒来的 锡山飞狐 14:32:03 感觉应该还不止这些...乐吧(543***762) 14:35:50 判断是否是业务用例的标准,应该是它是否对外提供了价值呀,不要将业务过程或某个内部业务流程当作业务用例呀 mousedogpig(511184101) 14:...我问个问题:通过日常巡检过程、重大保障活动来对外提供的价值,这个业务用例应该命名为什么?...,执行者应该付费客户 锡山飞狐 15:51:52 多谢@乐吧 的参与,不是太认同只有一个"运维服务"业务用例,比较认同保障重大活动是业务用例。
”,按照书上说的指向系统就是一个系统用例,那是不是所有的微信小程序、h5页面都有这样一个用例?...如果是这样,那么图中这两个“启动二维码对应的程序”是两个系统用例,但是名字相同,这样是合理的吗 UMLChina潘加宇 系统暴露给微信的接口,应该就是“启动二维码对应程序”,参数是“二维码”,二维码的信息应该包括指定页面或小程序的路径和服务参数...所以,图中这两个“启动二维码对应的程序”是同一个责任,只不过参数值,也就是具体二维码不同。 当时这样的考虑是序列图中有微信扫码,小程序等信息,这样这个建模示范视频更好卖。...如果是严谨的做法,应该把“微信”从序列图中删掉,把扫码等责任也删掉,用例仍为食客→取号,食客→点菜。 然后,在设计工作流再考虑这个边界类实现的问题。 这个问题似乎我之前回答过。...不过当时没归纳到答疑记录,把之前的回答也贴一下。
2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题,业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗?...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围,能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了,把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门,...就要用"部门"的眼光去思考"请假"等问题 2013-02-08 9:55:28 上李帅(958**7) 比如那些非常苛刻的工厂,员工上厕所都要记时,那么厕所应该也纳入研究对象么?...2013-02-08 11:11:15 潘加宇(3504847) 请假本身不是部门的用例,但会影响部门的某些用例的实现,把请假作为一个场景放在这些用例下面。
亚马逊周四发布了一个案例研究,重点介绍两年前在2016年11月亚马逊Re:Invent大会上作为亚马逊网络服务(AWS)的一部分推出的Rekognition正在使用的案例研究,作为积极的用例进行了引用。...亚马逊写道,Marinus Analytics是一家成立于2014年的大数据分析公司,它正在使用包括Rekognition在内的AI工具帮助寻找人口贩卖受害者,并使其与家人团聚。...另一个点击Rekognition的字符识别算法来检测图像中的单词和短语,提取它们,并将它们转换成机器可读的文本,它以可搜索的格式组织和整理。...要么是你在技术上失败了,要么是灾难性的结果,要么是一些意想不到的用例,在长期使用技术的情况下,它最终是不可接受的。”...华盛顿县用它来制造一款智能手机,让下属可以通过一个包括30万张面部的数据库来扫描照片。 ACLU在其测试结果的一份声明中表示,“身份识别,无论是否准确,都可能使人们丧失自由甚至生命。
ReentrantLock JVM 的对象分配在哪个区,Class 对象分配在哪个区 二面: 常用的设计模式介绍:单例模式、装饰者模式等 Java 会出现内存溢出吗?...的底层实现 http 和 https 的区别,tcp 握手过程 jvm 垃圾回收算法手写冒泡 手写单例包括多线程下 Java 线程间怎么实现同步,notify()与 notifyAll()的区别 数据库的悲观锁和乐观锁应用场景...说一个你对 JVM 优化的实际案例,包括实际步骤和方法 Docker 有使用过和了解吗?...五层,分别有哪些协议及作用 3,爬虫用的什么数据结构 4、tcp 的流量控制和拥塞控制 5,mysql 用的什么存储引擎,这个存储引擎用的什么数据结构 ,有哪些优缺点,怎么使用 6,jvm 的垃圾回收机制和垃圾收集器...以及这种差异形成的原因 4)讲一下堆以及堆排序 5)说一下 B+tree 和二叉搜索树的区别?
两个系统的重要模块很多,下图列举其中一些:包括改写纠错,基础召回,知识图谱召回,语义匹配召回;排序模块关注特征工程,学习模型的选择,模型融合与智能决策。...如下图所示: 我们当前的策略是基于表达,如下图所示框架:首先,抽取query下的正负样例;之后,做多粒度切词,用embedding做加权平均,得到文本串的向量表示;再经过两个全连接层生成正样例相关性和负样例相关性...;在此基础上,构造损失函数使得正样例大于负样例相关性,用反向传播来优化网络参数。..., good, normal 负样例:skip-above看到的没有点为负样例,相关性负采样,排序靠后的位置做随机负采样,从而构建学习样本。...五、 总结 最后做一个总结,我们在做搜索引擎算法迭代的基础上,一直沿着两条路:相关性迭代,怎么去计算更准确,召回更多结果,包括基础相关性,语义匹配以及知识图谱优化相关性计算;同时在排序模型,丛集与策略的模型演化到机器学习的模型
然而常用的数据集大部分都关注英文场景,对于中文场景,已有的数据集在数据规模、细粒度的用户标注和假负例问题的解决上存在局限性。...大部分数据集采用了二值相关性标注(粗粒度),即相关或者不相关。已有工作表明细粒度的相关性标注信息有助于挖掘不同实体之间的关系和构建更加精准的排序算法。...然后已有数据集不提供或者仅提供少量的多级细粒度标注。例如 Sogou-SRR 或者 Tiangong-PDR 仅提供不超过 10 万个的细粒度标注。 3)假负例问题影响了评价的准确性。...数据集构建流程 数据集的构建流程包括查询词采样,文档召回,段落提取和细粒度相关性标注。...具体而言,我们先基于已有的训练数据,训练了一个以交叉编码器为框架的查询词 - 段落重排序模型,接着我们用这个模型对其他数据进行预测,去除过高置信分数(信息量低)和过低置信分数(噪音数据)的段落,对保留的段落进行进一步标注
大数据文摘作品 作者:魏子敏、龙牧雪 “我的公司应该使用AI吗?”...近日,来自DeepMind、谷歌大脑、OpenAI、英伟达等10家科技企业的顶级大脑试图帮你回答这个问题,并发布了白皮书《你的企业应该使用人工智能吗?》。...白皮书的研究者包括 OpenAI的研究员Ankur Handa, 谷歌大脑高级研究员Goodfellow, DeepMind研究员Jörg Bornschien, Renault Digital的研究员...本次报告对AI在商业中的应用进行了探讨,旨在探索AI在商业中的应用情况。并给出了一些未来几年的商业预测。 包括: 到2018年,20%的商业内容将来自AI。...Jörg Bornschien, DeepMind: 我们将能迅速获取知识:用少量学习(Few shot learning)来举例,一个生成或判别模型可以对很少的样本做出归纳。
我们可以将问题重述如下:我们需要一个排序的数据结构,它可以用低于O(n)的时间复杂度实现push() / remove()。...我很咸,因为经过这么长时间,我发现了 Sorted Containers,这是一个纯 Python 库,在实践中比用 C 实现的花哨的自平衡二叉搜索树更快!...它有广泛的基准来证明这一点,并为我们自己的用例、优先级队列模拟了工作负载基准——所以是的,虽然面试的答案是“自平衡 BST”,但实际答案是Sorted Containers。 它是如何工作的?...• 我们真的需要超过 10k 的到期时间吗?或许?使用 1 秒的粒度,我们最多只能表示 2.7 小时;10 秒需要我们长达 27 小时,这可能刚刚起作用。...可能不是,但我们需要一种方法来舍入细粒度更小的值。 对数时间 1、2、4、8、...怎么样?四舍五入到 2 的幂会降低粒度,但时间实际上并不是从零开始的。
搜索基础服务:基于搜索核心组件分层包装的检索服务,主要包括离线索引、在线检索及检索接入三大层次。支持包括内存、磁盘索引在内的分布式索引及检索环境。...搜索 OSS 体系:包括离线索引生成、在线索引滚动更新、检索干预、ABTest 等多项能力。后续将进一步完善包括好例、离线效果评估等其它精细化运营系统。...效果扩展组件:搜索效果随业务场景而变化,我们将打分排序解耦剥离,内置部分基础相关性排序功能,也可自定义排序。...Query 检索召回 检索多次下发 一个 Query 的搜索过程可以分为以下几个主要部分: Query 分析(适用于网页和垂搜),包括切词、纠错、拓展、改写等。 检索召回,包括倒排求交、截断合并等。...多粒度索引 不同于 N-gram 这种暴力索引方式,多粒度索引专注于文档与 Query 中的隐性词组发现,对正常分词补充。检索时先进行粗粒度词召回,如果粗粒度无结果或结果偏少,将再次进行细粒度词召回。
分词概述 随着信息技术的发展,网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息,是搜索引擎等领域的技术基础,而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。...分词开发 场景介绍 分词相关接口可以应用于搜索引擎开发。对于搜索引擎而言,最重要的是如何把全网搜索的结果进行筛选,并按相关程度进行排序。分词的准确与否,常常直接影响到搜索结果的相关度排序。...接口说明 分词API的主要功能是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,可自定义分词的粒度。...type 否 long 分词的粒度,默认为0。取值包括: 0:基本词,粒度较小。如“我要看速度与激情”,分成“我/要/看/速度/与/激情”。1:在基本词的基础上,做实体合并。...时间 要求真实用例,勿做修改。 地点 包含酒店、餐馆、景点、学校、道路、省、市、县、区、镇等,部分依赖字典。 验证码 用例真实,勿做修改。
如果只把要实现的功能用这段自然的语言描述出来,开发会看发不出吗?为什么一定要纠结于用例怎么写呢?...如果要做成本估算或进行工作量估算可能得定定个颗粒度标准,见过为了绩效考核和缺陷计量而制定用例颗粒度标准的,结果写用例写的很痛苦 李俊杰(705***85) 23:19:28 如果只是用来表达需求,能写到可交流...,可沟通,可确认就行吧,能有颗粒度的标准吗?...李俊杰(705***85) 23:20:08 毕竟用例也是一种语言,语言能有颗粒度的标准吗?...如果是来自开发团队的设计决策,这个需求是不存在的,应该从涉众的角度找用例(系统为涉众提供的价值),例如:时间→检查新订单并提醒,甚至和"定时"没关系!
以网页搜索任务为例,假设搜索查询文本为 Q,相关的一篇文档为 D+,不相关的一篇文档为 D-,二者经过 SimNet 网络得到的和 Q 的匹配度得分分别为 S(Q,D+) 和 S(Q,D-),而训练的优化目标就是使得...那么,我们可以容易地把多切分粒度生成的多表示向量进行融合,再通过融合后的语义表示层得到最终的匹配相似度。 匹配层的融合可以用最简单直观的方式实现,即不同表示粒度的匹配得分上做加权和。...这也应该是因为使得粒度之间的互补性能更早更充分地发挥作用。 2. 高频 Bigram 和 Collocation 片段引入 比基本切词更大的短语片段粒度会不会进一步提升效果?...在网页搜索应用上的成功,有个很重要的因素就是有海量的用户点击数据。但是光有数量还不够,还要看数据如何筛选,正例负例如何设定,特别是负例如何选择的问题。...另外,有的 Query 有点击的网页很多,有的很少,能组成的正负 pair 数差别会很大,这时候如何处理?而对于负例,数量和质量上还应该考虑哪些因素?
为了解决上述痛点,搜索中台质量侧从如下几个方面进行落地实践: 二、多方位保障手段 1 基线用例集补齐 为了保证用例集尽可能的覆盖业务场景,搜索中台的持续集成包括三个部分:流量回放+小流量场景补全(ci集成用例...,但是流量回放有个弊端,能覆盖80%的场景,剩余的20%的场景因流量太小可能采集不到,这样就需要额外的集成用例补充以保证用例集的完整; ?...CI集成用例:我们单独搭建了搜索测试工程:bit-search-platform,用以补充剩下的小流量场景用例及异常用例,包括业务层的ic-search和showcase-render,底层的es-proxy...场景用例执行集:以上两种都是针对应用级别的用例,但是如果支持项目的话,需要单独的用例执行集,方便开发自测和测试回归,我们针对几个大模块在接口测试平台补充了相应的核心场景执行集,例如:C端商品搜索、B端商品搜索...三、未来展望 搜索现存问题和挑战还有很多,搜索结果排序还达不到灵活精排,搜索分词类目预测,产品词,近义词还比较零散,ES 提供的ik_max 最细粒度分词能保证足够的召回量,但最细粒度的召回策略无法满足业务需求
以上文银行操作为例,Referer字段地址通常应该是转账按钮所在的网页地址,应该也位于www.examplebank.com之下。...(c)使用普通索引或多列唯一索引; 注意:对于使用唯一索引来搜索并给某一行记录加锁的语句,不会产生间隙锁。...这些设计模式被分为三大类:创建型、结构型和行为型,分别包括内容如下: 创建型模式5个:单例模式(Singleton)、抽象工厂模式(Abstract Factory)、建造者模式(Builder)、工厂模式...设计模式的学习是一个艰苦漫长的过程,需要大量的实践、思考和总结,即便如此,我们首先要有这个学习的意识。 下面以最为常用的单例模式为例,以 Golang 演示线程安全的单例创建方法。...12.给你一个文件,文件中存有10亿+个整型数值,每行一个,如果需要对其进行递增去重排序,该如何实现呢? 待排序元素数量过大,一次性无法载入内存进行排序,这种情况应该想到使用分而治之的思想。
很多炼丹师往往迷恋于各种复杂的网络结构,比如某市值跌了几个“百”的大厂,每年都有各种花里胡哨的论文,这些结构有用吗?既然能发论文肯定有用(手动滑稽)。为什么十方在众多论文中强推"脸书"这篇呢?...没错,这篇论文的精髓,不是网络结构,而是你在做召回时会遇到的方方面面的问题,以及解决方案,十方给大家慢慢揭晓。 对于一个搜索引擎而言,往往由两个层构成,一个叫召回层,另一个叫排序层。...不同于面部识别召回,搜索引擎的召回需要合并字面召回和向量召回两种结果。"脸书"的召回,还有其他难点,"人"的特征,在"脸书"的搜索尤其重要。 先膜拜下"脸书"的召回系统: ?...如果给每个正例采n个负例,候选集合大小为N,模型实际优化的top K 召回率,K约等于N/n。 关于训练数据 训练数据的构造,应该是做召回最重要且没有之一的事了。...曝光样本:作者认为召回就是粗粒度的排序,因此召回阶段就是要召回排序会打高分的documents,既然样本会曝光,说明排序模型认为这些样本分高,因此召回阶段应把这些样本当作正样本,不管有没有点击。
推荐和搜索的区别 推荐和搜索非常相似,都是根据已有的输入,返回跟输入相关的文章,但是对于内容理解的要求区别较大,下面仔细分析下原因: 搜索是给定一个 query 后,预测 doc 被点击的概率进行排序。...注意:这里排序的条件跟搜索是不同的,排序的条件是 term 的并集 ( 条件概率标红部分 )。...通过上述分析,我们可以得到这样的结论:搜索经过召回之后,排序有完整的上下文信息;但是在推荐中由于经过了用户画像,使用传统的内容理解方案时,排序会丢失用户阅读的上下文信息。...目前我们仅针对实体做了关联关系的计算。 大家很容易想到,如果两个实体经常会在同一篇文档中出现,应该就是高关联的;或者用户经常连续搜索,即搜完“刘德华”,然后会马上搜索“朱丽倩”,应该也是高关联的。...语义匹配 对于概念和事件类型的标签,原文中可能并不会出现,用抽取的方式就没有办法解决。我们采用召回+排序的方式解决。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云