flume是比较常用的大数据技术，那么学习flume，我们还需要思考flume，这样理解才能在遇到问题的时候，更容易解决，使用起来更加的得心应手。下面介绍了flume的相关内容及个人的理解。...因为有了数据源source和数据传递目标sink，应该就可以了。为何还需要channel。感觉channel是多此一举。 从正常的角度来说channel确实是不需要的。...kafka.topics：kafka消费者从topics 列表读取消息 kafka.topics.regex：定义了一组topic.比 kafka.topics有更高的优先级.是对kafka.topics...sinks.ki.kafka.producer.compression.type = snappy 3.kafka作为channel events存储在kafka集群，kafka提供高可用和副本，因此如果客户端或则kafka broker崩溃的话...channel 配置发生了变化，比以前的flume 版本。 flume兼容以前版本，但是过时的属性会有警告。
HR提供的截至2017年10月30日的数据 上图是美国网页设计师薪资的预期百分比，该比例低于年薪。...HR提供的截至2017年10月30日的数据 该图表描述了美国网络软件开发人员工作的人员的预期百分比，该薪酬低于年薪。...优秀的开发者一般更注重细节，并且关注每一处细节。...合格的网页设计师应比平面设计师更懂代码，比程序员更懂设计。作为精美网页的缔造者，能让网站用户眼前一亮，从而产生良好的体验才是他们的最终目标。...设计师虽然容易上手，却对天赋有一定的要求，对个人的综合素质要求很高，如果想要成为最好的设计师，需要大量的涉猎各种类型的知识，还要随时关注最新的潮流，有时候甚至会感觉到压抑，容易怀疑自己。
它还规定，“如果一个编译器或库有bug影响到了这个规范，即使我们修复了bug，依赖这种有bug行为的程序可能会崩溃。我们保留修复此类bug的权利。”...具有多个元素的union ，不能包含具有非空方法集的interface{}。目前尚不明确这些限制在将来是否会被消除。...2.接口 AMD64 Go 1.18引入了新的GOAMD64环境变量，该变量在编译时选择AMD64体系结构的最低目标版本。允许的值为v1、v2、v3或v4。...因此，当这些源内存占用很大时，垃圾收集器的开销更容易预测。对于大多数应用来说，这些变化可以忽略不计；然而，一些Go应用程序现在可能比以前使用更少的内存，在垃圾收集上花费更多的时间，反之亦然。...7.引导程序 从源代码构建Go版本时，如果未设置GOROOT_BOOTSTRAP 环境变量，则Go的早期版本会在目录HOME/go1(%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%\go1.4
测试驱动开发意味着首先编写一个测试，然后根据测试开发你的代码，这样更容易识别出错误。...当您将大型组件保存在它们自己的文件夹中，而组件使用的小型组件保存在子文件夹中时，更容易理解文件层次结构。...小型组件更容易阅读、测试、维护和重用。 React 中的大多数初学者甚至在不使用组件状态或生命周期方法的情况下也创建类组件。 相比于类组件，函数组件更写起来更高效。...更少的代码 更容易理解 无状态 更容易测试 没有 this 绑定。 更容易提取较小的组件。 当你使用函数组件时，您无法在函数式组件中控制 re-render 过程。...崩溃组件测试是一种简单快速的方法，可以确保所有组件都能正常工作而不会崩溃。 组件崩溃测试很容易应用到您创建的每个组件中。
由于CNN在正向传播过程中自然形成了一个特征金字塔，所以更容易在较深的层中检测到较大的目标，在较浅的层中检测到较小的目标。...5.6.1 Bootstrap 目标检测中的Bootstrap是指一组训练技术，训练从一小部分背景样本开始，然后在训练过程中迭代地添加新的错分类背景。...在早期的目标检测器中，最初引入bootstrap的目的是减少对数百万个背景样本的训练计算量。后来成为DPM和HOG检测器中解决数据不平衡问题的标准训练技术。...5.6.2 深度学习检测器中的HNM 在深度学习时代后期，由于计算能力的提高，在2014-2016年的目标检测中，bootstrap很快被丢弃。...在RefineDet中，一个anchor refinement module用来过滤容易的负样本。
（2）BB aggregation BB聚合是另一组用于NMS的技术，将多个重叠的边界框组合或聚类成一个最终检测。这种方法的优点是充分考虑了对象关系及其空间布局。...现代检测数据集要求预测对象的长径比，进一步将不平衡比提高到10^6~10^7。在这种情况下，使用所有的背景数据进行训练是有害的，因为大量易产生的负样本将压倒学习过程。...HNM 在目标检测中的技术演进如下图所示： （1）Bootstrap 目标检测中的Bootstrap是指一组训练技术，训练从一小部分背景样本开始，然后在训练过程中迭代地添加新的误分类背景。...在RefineDet中，设计了一个 “ 锚框细化模块（anchor refinement module） ” 来过滤容易出现的负样本。...另一种改进是设计新的损失函数，通过重新定义标准的交叉熵损失，使其更关注于困难的、分类错误的样本。
bootstrap的好处是方差比较小，算法容易收敛。坏处则是有偏差，因为我们是用估计去更新估计，如果我们后一状态的估计本身是高估或者低估的，那么这种更新就会让偏差传递到前一个状态的价值估计。...构造损失函数 既然我们要结合深度学习，那就需要构造损失函数进行训练，回想之前Q-learning的更新公式，其中的核心部分是TD-Target减去Q(S,A)，TD-Target是比Q(S,A)更准确的估计...DQN的高估问题及目标网络 DQN产生高估的原因有两个：第一，自举bootstrap导致偏差的传播，这个前面分析过；第二，我们更新Q值过程中的最大化会导致 TD-Target高估真实价值。...使用Target-Network虽然可以缓解bootstrap带来的偏差，但是却不能完全解决这个问题，因为目标网络的参数仍然与 DQN 相关。...前面提到使用目标网络可以缓解bootstrap导致的偏差，但是无助于缓解最大化造成的高估，这个小节介绍Double DQN就是在目标网络的基础上，缓解最大化造成的高估。
「在Prompt中添加角色分配和目标设置」。...目标与角色密切相关。在Prompt中明确引导交互的目标不仅是一个好主意，而且是必要的。 「正负提示是指导模型输出的另一套框架方法」。...这里的想法是，多个示例将为模型提供比单个示例更多的引导。例如： 如上所示，Prompt中包含的示例越多，生成的输出就越接近所需的结果。...❞ 可能的输出摘录如下： ❝介绍 定义时间悖论 时间旅行叙事中时间悖论的意义 章节结构概述 第一章：Bootstrap 悖论 1.1 Bootstrap悖论的本质 解释概念及其起源 文学、电影和现实生活中的轶事的关键例子...正如将大问题分解为更小、更易于管理的问题通常是人类成功的方法一样，LLMs擅长以更容易处理的方式完成更大的任务。
其输入方式是完全随机的，并不知道预期的输入应该是什么样子，也可以是经过一些修改后看起来像是有效的输入。 产生完全随机输入的Fuzzer被称为 Dumb Fuzzer。...对于更复杂的协议，重放可能更困难。这是因为Fuzzer需要以动态方式响应程序，以允许处理继续深入协议。...生成fuzzers也可以更容易地深入到协议中，因为它可以构建有效的输入序列，对该通信的特定部分进行模糊处理。...非常长超长字符串或Null 能支持的最大值和最小值整数 像-1、0、1和2这样的值 根据你要模糊处理的内容，可能会有一些特定的值或字符更容易触发bug。...减少测试用例 由于模糊测试是随机改变输入的，一个崩溃的测试用例通常会有多个与触发该错误无关的改变。
这是最主要的差异要素，因为容器共享物理主机的OS，所以它们很容易移动。用户也可以在同一台主机上启动比VM数量多得多的容器，因为它们共享内核，库和二进制文件。...比如说突然某个内核出错了，导致某个容器（多个容器组内的）崩溃了，那么RC的责任是新启动一个副本Pod，直至之前的Pod在重启后恢复为止。一旦之前的Pod启动并且再次运行了，RC就会杀死副本Pod。...最后，Replication Controller类似于HA，因为RC持续监控环境，确保正确数量的Pod在运行，如果数量少于预期，就会调度一个新的实例。...Kubernetes的优势 虽然Kubernetes并不是市场里唯一的容器管理平台（还有Docker Swarm和Mesos），但是它更受欢迎。为什么呢？...它的社区比Mesos的社区（次大的竞争者社区）大5倍，比所有竞争者的社区加起来都要大。 Kubernetes的缺点 Kubernetes受到了广泛的称赞，但是它也有一些缺点。
此外，由于对冲通常会提高头寸的杠杆率，它们使得交易更容易受到强制去杠杆化的影响。最后，分散化也几乎没有任何帮助，因为低流动性波及的范围很广。实证研究表明，一个全球金融周期会使大多数市场同时涨跌。...事实上，低波动率本身往往是高杠杆率和拥挤仓位的原因，因此随后的市场更容易发生巨大波动。 因此，在评估和校准离群事件（“尾部风险”）的风险时，超越传统的风险度量是有帮助的： 风险评估应包括专家评估。...实验研究表明，模糊溢价通常比传统风险溢价更能推动价格变化。因此，未准备的预期损失与事件的稀缺性成反比。...追踪市场压力更简单，因此也更常见。一系列广泛的系统性风险指标已经被开发出来，它们依赖于市场价格、相关性和波动性。特别是，如果不确定系统压力的严重程度，波动率目标是一种有效的用于控制风险方法。...这在任何时候都为投资者创造了价值，尤其是在系统性风险上升的时候，因为作为信息网络的一部分，投资经理更容易及早采取行动，因为他们知道得更多，也更清楚其他人知道什么。
我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。...集成学习（Ensemble Learning）类似于这种思想，集成学习结合了来自多个模型的预测，旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好，从而提升预测性能（模型的准确率），预测性能也是许多分类和回归问题的最重要的关注点...· 为什么要使用集成学习 · (1) 性能更好：与任何单个模型的贡献相比，集成可以做出更好的预测并获得更好的性能； (2) 鲁棒性更强：集成减少了预测和模型性能的传播或分散，平滑了模型的预期性能。...理想情况下，我们更喜欢低偏差和低方差的模型，事实上，这也是针对给定的预测建模问题应用机器学习的目标。模型性能的偏差和方差是相关的，减少偏差通常可以通过增加方差来轻松实现。...相反，通过增加偏差可以很容易地减少方差。 与单个预测模型相比，集成用在预测建模问题上实现更好的预测性能。
“云端的崩溃是非常不寻常的，”当被问及11月19日的崩溃时，亚马逊网络服务的高级公关经理Kristin Brown告诉《电子商务时报》。...云服务的重要性 市场情报公司Synery Research Group的首席分析师 John Dinsdale表示："企业对于将工作负载迁移到公共云端的接受程度甚至比预期的要高，同时，托管软件应用程序在疫情期间尤其受到企业青睐...基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)，这些服务都是以订阅方式提供的，其增长比预期高出约三个百分点。...市场研究公司 IDG 在 6 月发布的 2020 年云计算调查报告中表示，在 550 多个被调查的组织中，81% 的组织已经在使用云基础架构或在云中拥有应用程序。...Enderle表示：“崩溃永远不会消失。这些系统过于复杂，又是一个过于有吸引力的目标，很难做到完全消除风险。”
selfSignedRootCertGracePeriodPercentile: 自签名根证书的允许时间间隔百分比。...HandleCrash函数用于处理崩溃事件。这个函数将运行时捕获到的崩溃信息输出到日志文件，并调用syscall.Exit来终止程序的运行。...它们提供了一些工具和方法，以便在Istio中处理gRPC通信时能够更方便地处理错误和配置gRPC相关的参数。...它接受一个字符串作为后缀，并将其与目标字符串进行比较。如果目标字符串以后缀结尾，则匹配成功。...可以基于字符串的精确匹配、前缀匹配、后缀匹配、正则表达式等方式来定义和匹配策略规则，以实现更细粒度的访问控制。
一个典型的例子是Magenta，由谷歌大脑创造的，旨在推进 AI 在艺术领域的发展，可以进行包括 AI 音乐、绘画、笑话生成在内的多个项目。...此外，GAN 的训练还很容易出现模式崩溃，也是训练过程中常见的失败案例，在这种情况下，生成器学习只产生有限的一组输出，因此鉴别器无法学习识别伪造图像的稳健策略。...这种方法有助于判比器学习更健壮和鉴别特征，因此即使是一阶段的训练， XMC-GAN 也更不容易模式崩溃。...文本到图像合成的对比损失文本到图像合成系统的目标是生成清晰的、具有高语义逼真度的、符合条件的文本描述的真实场景。...此外，我们还在 LN-OpenImages 上进行培训和评估，这比 MS-COCO 更具挑战性，因为数据集更大，图像覆盖的主题范围更广，也更复杂(平均8.4个对象)。
具体来说，在synthetic_targets.rs文件中定义了多个合成目标，其中包括MirOptPanicAbortSyntheticTarget结构体。...MirOptPanicAbortSyntheticTarget结构体的作用是用于检查Rust编译器的MIR优化是否会导致程序崩溃。...它会执行一系列测试用例，观察程序的行为是否符合预期，并输出相应的结果。 通过这些合成目标，可以在构建过程中对Rust编译器进行自动化测试和验证，以确保工具链的正确性和稳定性。...Package还可以包含一个或多个目标，即Target结构体的集合，用于描述包的编译目标。 Dependency结构体表示一个依赖关系，用于描述一个包依赖另一个包的情况。...TargetSelectionList(Vec)：目标平台选择列表，可以同时配置多个目标平台。 Target：目标平台的配置，包括架构、操作系统、ABI等信息。
在某些情况下导致dump率极高， 数值设计不合理：宠物升级、建筑升级（副本难度、角色数值、闯关） 确认问题修改：登录时长、loading时间，掉线率 通过月度分析，确认问题的修改效果，并不断提出修正建议，以期达到预期的效果...结构分析法： 结构分析法是指被分析总体内各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标 一般某部分的比例越大，说明其总要程度越高，对总体的影响越大 崩溃类型TOP5 崩溃占比...该方法用起来比较简单，相信我们大家在平时会经常用到这种方法，去分析像漏测率、崩溃率、成功率等等等等。 E....目的：通过硬件配置的统计来发现玩家的硬件配置和卡顿情况的关系，看是否有部分硬件配置会容易导致卡顿的情况。...但是实际分析中，发现有部分硬件配置的占比超级大，怀疑是工作室外挂代练多个账号导致的卡顿，而工作室这种多开几十个客户端造成卡顿的情况在这个数据分析的需求中是不应该考虑的，我们要解决的是正常游戏的玩家客户端卡顿了的情况
介绍个前端框架，不是Bootstrap！ Bootstrap已经是公认的主流CSS框架了，我们还需要了解其他的CSS框架么？...Bootstrap的主流地位当然是没有争议的Grid布局及其原理（media query）也依然是面试的必考题目没有变，相比之下今天要讲的materializecss技术点并不比Bootstrap复杂，...Google 的目标是开发一个系统的设计，允许在任何平台上的所有产品有统一的用户体验。...所以我们更倾向于寻求类似react-bootstrap这种封装方案，没错就这个react-materialize（https://github.com/react-materialize/react-materialize...前端的外延有几个大块：后端-如何更好地实现业务；项目管理-如何按时按预期交付；测试-如何保证交付质量；产品交互及美术-如何保证用户体验。就是最后这一点，美感对前端来讲很重要。
学习算法：我们的目标是学习或逼近目标函数，学习算法则是一组试图用训练数据集对目标函数进行建模的指令。...当训练集小的时候，算法更容易受训练数据噪声影响，从而难以得到很好的泛化。...在经典bootstrap方法中，估计结果更偏向悲观，这是因为bootstrap采样样本中大约只涉及原始数据的63.2%的不重复样本。...他在他的文章“关于机器学习的十个误区”中说： 更简单的模型更准确。这种信念有时等同于奥卡姆剃刀，但剃刀只说了更简单的解释更可取，却没有说为什么。它们更可取，因为它们更容易理解、记忆和推理。...虽然一个简单的模型可能不是最“精确”的模型，但是它可能比其他复杂的方法更有效，更容易实现，更容易理解和推理。
类型检查器认为缺少一个预期的属性。忽略这个错误将意味着要承担持久化不一致数据的风险，在几个月之后，你可能需要花费几天的时间来调查和解决这个问题 我们可以使用哪些工具来实现这一目标呢？...如果开发人员从一开始就误解了该功能的预期行为，又该怎么办？如果这样的错误最终导致了严重的收入损失又该如何处理？ 与编程错误类似，业务逻辑问题可能会在生产环境由用户发现，但我们更希望尽早发现它们。...他们希望这个新特性能够比代码库中的其他特性更健壮、更易于维护。...为了实现这一点，他们在配置静态代码分析工具（如 ESLint 和 TypeScript）时采用比代码库的其他部分更严格的规则，并针对专门为该特性而创建的目录使用覆盖的方式启用更多的规则。...基于相同的原因，如果最新版本不能按照预期运行，回滚到上一个版本的成本会更低（就回滚代码提交的次数而言）。 因为这能鼓励团队将工作分成更小、更安全的增量。
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