如今，软件通常会作为一种服务来交付，它们被称为网络应用程序，或软件即服务（SaaS）。12-Factor 为构建如下的 SaaS 应用提供了方法论：
标准化在多个场合的交流中，始终是大家关注的焦点，无非就是What/Why/How之类的问题。当然脱离标准化，自动化是否可以运行？答案不能否定，但这样的自动化成本和代价必须要更高。因为这样，意味着每一次应用的接入都需要重新Review之前的自动化实现。其实我们不妨可以想象一下：
一个常见问题是：如何处理不同环境下不同的配置？传统的解决方案是为每个环境都单独设置一个配置文件，比如 rails 项目里一般会有 development、production、test 等几个配置文件，不过此方法不易扩展：更多部署意味着更多新的环境，随着项目的不断深入，开发人员可能还会添加他们自己的环境，这将导致各种配置组合的激增，从而给管理部署增加了很多不确定因素，此外，直接在文件中保存配置的话，如果有用户名密码等敏感信息，往往意味着它们会一并被保存到版本库中，这可能会诱发安全隐患，类似的案例在 github 上已经数不胜数了。关于此类问题，12factor 给出的解决方案是在环境变量中保存配置，如此一来，代码层面上就不用再关注不同环境下配置的差异了，版本库里也不用保存敏感信息了（都保存到环境变量里面了）。
谈起DevOps，涉及到的东西太多，有文化，有工具、有架构、有组织、有思维、有过程、有度量等。之前看了一个DevOps模型，它从持续交付的过程来看，包含源代码管理，持续集成、持续测试等等，涉及到的点大概有十几项。
链接: https://runninginproduction.com/podcast/10-scholarpack-runs-10-percent-of-the-uks-primary-schools-and-gets-huge-traffic
CMDB模型最终是要实例化数据和关系的，正确的模型构建可以为多变的场景提供数据基础。
云帮是什么？ 云帮是一款基于容器技术的(应用管理/Docker管理/高效运维)PaaS平台。社区版针对个人、企业完全免费，您可以自由的下载与传播，但需要遵循我们的社区版协议。 云帮从哪里来？ 云帮是北京好雨科技有限公司结合容器技术整合的一套管理平台。从2015年3月开始，历经18个月，云帮已经帮助30余家传统企业完成由传统IT架构向容器技术架构的迁移。同时，近千家互联网企业接受并体验了我们的公有云服务，解决了他们在开发、测试、交付、运维等整个应用生命周期中遇到的诸多问题。 如今，我们宣布云帮社区版免费，希望
抛开我最近创业对这一问题的必要性思考，回归到一个企业内运维团队本身，个人觉得也需要思考这个命题。一个完善的运维平台才能做到对业务的运营有效支撑。个人把产品的水平闭环思考分解成如下几个问题，从这些角度下去，发现很容易找到该问题本质。
摘要 今天我为大家带来的分享主题是新一代CMDB模型的构建指南，主要分为四大部分。 困境：当前CMDB模型面临的普遍困境 很多CMDB建设前期做得风风火火，而后期维护渐渐被开发、运维等角色抛弃，成为废墟。究其原因，部分是系统本身的各种因素阻碍，但更多是方法论问题，总以为找到了很强的驱动力来建设资源维护的流程和场景，其实都是自己的一厢情愿。 从常规部门的角度看，数据中心的基础设施部门统揽 CMDB 所触及的配置建设和管理，但是资源部门根本不关心（也无法关心）资源所关联的上层应用。整个问题看似走进了无解的胡同
原文作者：Rafael Benevides 原文地址：https://dzone.com/articles/12-factors-to-cloud-success-rhd-blog 原文 Hey, d
翻译自 Learn 12 Factor Apps Before Kubernetes 。译者在团队里也一直把 12 factor 作为 Kubernetes 学习的必修前导课。译者和这个作者心有戚戚焉，确实很想告诉别人，这个很重要，但不好表达，而这个 12 factor 理论说出了我们很多的想法。不管使用何种管理工具，12 factor 都可以让云原生之旅更顺畅。
该文介绍了如何利用12-Factor App来成功搭建云应用，提到了12个关键方法，包括基准代码、依赖、配置、后端服务、构建、发布、运行、进程、端口绑定、并发性、易处理、开发环境与线上环境等价、日志、管理进程等。
云原生应用凭借”快速运行环境整备、故障隔离、容错、自动故障恢复、易于随用户数量增多而进行容量伸缩、便于移动和多种客户端应用访问“等优势[1]在现代软件开发领域迅速崛起，代表了现代分布式软件系统的开发方向。 云原生应用架构的准则可以包括[2]： ● The 12-Factor App [3] ● 微服务 ● 自服务的敏捷基础设施 ● 基于API的协作 ● 反脆弱性 虽然The 12-Factor App准则描写细致全面，但内容较多，难以记忆。本文将用图解的方式，演绎The 12-Factor App准则
我们正在这里做出一个预测。正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。让我们从预测的置信区间开始:
另外还有重复力效应（个体永久环境效应）、母体效应、窝别效应等等，都是使用表型数据剖分的形式进行计算和评估。
构建一个稳健易扩展的应用服务一直是我们不断追求的事情。早在九年前，《The Twelve-Factor APP》一文便从 12 个方面进行了软件开发准则的相关总结，即使时光飞逝，软件开发领域发生了翻天覆地的变化，但此文仍具有很高的参考价值，本文将会进行简单的重温。
微服务架构已经很流行了，并且有大量文章描述相对单体架构，微服务架构带来的众多优点。
简介 如今，软件通常会作为一种服务来交付，它们被称为网络应用程序，或软件即服务（SaaS）。12-Factor 为构建如下的 SaaS 应用提供了方法论： 使用标准化流程自动配置，从而使新的开发者花费最少的学习成本加入这个项目。 和操作系统之间尽可能的划清界限，在各个系统中提供最大的可移植性。 适合部署在现代的云计算平台，从而在服务器和系统管理方面节省资源。 将开发环境和生产环境的差异降至最低，并使用持续交付实施敏捷开发。 可以在工具、架构和开发流程不发生明显变化的前提下实现扩展。 这套理论适用于任意语言和
题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。没多久,他
云原生概念12个因素 简介 如今，软件通常会作为一种服务来交付，它们被称为网络应用程序，或软件即服务（SaaS）。12-Factor 为构建如下的 SaaS 应用提供了方法论： 使用标准化流程自动配置，从而使新的开发者花费最少的学习成本加入这个项目。 和操作系统之间尽可能的划清界限，在各个系统中提供最大的可移植性。 适合部署在现代的云计算平台，从而在服务器和系统管理方面节省资源。 将开发环境和生产环境的差异降至最低，并使用持续交付实施敏捷开发。 可以在工具、架构和开发流程不发生明显变化的前提下实现扩展。 这
这篇文章涵盖了孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版中关于方差分析的章节，包括：多样本均数比较的方差分析/多因素实验资料的方差分析/重复测量设计资料的方差分析/协方差分析。
Style Analytics是一家面向投资专业人士的独立全球软件提供商。Style Analytics之前被称为Style Research，拥有超过20年的因子分析经验，为30个国家的280多家投资机构提供服务。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
json数据大家统一用我给的测试数据，自己在浏览器打开下载：http://biotrainee.com/jbrowse/JBrowse-1.12.1/sample_data/json/modencod
描述：The Twelve-Factor App 即应用的十二要素,它包含SaaS应用程序现代开发的实践标准和部署规范，并特别关注于应用程序如何保持良性成长，开发者之间如何进行有效的代码协作，以及如何 避免软件污染 。 它适用于任何 SaaS 应用的开发人员以及部署和管理此类应用的运维工程师学习; 参考地址:https://12factor.net/zh_cn/
在文章《特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。
良好的实践需要遵循一定的原则，通过原则指导的实践才能行稳致远。在云原生应用交付中，可通过 The Twelve-Factor App（应用 12 因素）原则作为云原生应用交付实践的指南。
这是本学期机器学习课程的项目。通过这个项目了解了不少东西，希望通过博客记录下整个项目过程。 ---- 国外有一个网站 http://www.alllooksame.com/ 上有一个非常有趣的测试，他们在街头收集了一共18名中国人、韩国人、日本人的照片，放在网站上，让人去识别。博主自己尝试过一次，18个对了7个，38%的正确率，跟猜的概率并没有相差太多，恰好刚在学习深度学习一些模型，了解到可以通过深度的学习模型构建分类器去识别。在一时冲动之下，有了这个项目。废话不多说，直接开始博主完成整个项目的过程。 --
文章主要从数据科学的角度探讨了房屋价格预测的方法。首先介绍了房屋价格数据预处理的方法，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理和数据标准化等。然后介绍了基于线性回归的预测方法和基于树的预测方法，包括决策树、随机森林、梯度提升树和神经网络等。最后通过Kaggle上的一个竞赛数据，进行了实际的数据分析和预测，并提供了详细的代码和解释。
本文作者介绍了未来云原生应用建设的方法论，开发Cloud Native App的理想实践标准——12要素原则的前6个原则，并围绕数字化企业云平台讲述了具体实践方法和步骤。 Uber、滴滴、小米、红领、Airbnb等软件服务给我们日常生活带来革命性的颠覆，互联网给我们带来生活极大的便利。未来会有更多的传统企业以互联网思维模式进行业务创新，在实现自身数字化转型的同时，为我们带来更优的生活体验。所有的这一切需要强大的IT能力支撑，需要企业IT的精益运营，让软件的生产、交付、获取、升级、遥测是简单的。 在以云计算
以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。
我们已经在定价过程中看到，分母的方差可以被预测代替，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。所以我们考虑
项目链接：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
但是迁移到临床数据里面，就稍微复杂了一点，就是把条目繁多的临床资料整理一下，比如下面这些信息：
森林图是一种常用于展示多个研究结果的统计图表。它显示了各个研究的效应量（effect size）或优势比（odds ratio, OR）以及它们的95%置信区间（confidence interval, CI）。通过森林图，研究者可以快速地比较和评估不同变量对结局变量的影响。
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。
使用rbind()，操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
Landsat 8 Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
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