Dockerfile 最佳实践已经出现在官方文档中，地址在 Best practices for writing Dockerfiles[1]。如果再写一份最佳实践，倒有点关公门前耍大刀之意。...因此本篇文章是对官方文档的翻译，理解，扩展与示例补充 容器应该是短暂的 通过 Dockerfile 构建的镜像所启动的容器应该尽可能短暂 (ephemeral)。...而在前两步会有大量的镜像体积冗余，使用多阶段构建可以避免这一问题 这是构建 Go 应用的一个示例 FROM golang:1.11-alpine AS build # Install tools required...scratch COPY --from=build /bin/project /bin/project ENTRYPOINT ["/bin/project"] CMD ["--help"] 这是构建前端应用的一个示例...对于每一条指令，docker 都会在缓存中查找是否已存在可重用的镜像，否则会创建一个新的镜像 我们可以使用 docker build --no-cache 跳过缓存 ADD 和 COPY 将会计算文件的
正确的模型命名和关系字段命名。 设置适当的related_name属性。 用OneToOneField代替ForeignKeyField(unique=True)。...模型定义参考 字段 对字段名称的限制 字段名不能是Python的保留字，否则会导致语法错误 字段名不能有多个连续下划线，否则影响ORM查询操作 Django模型字段类 字段类 说明 AutoField...，默认为False blank 后台模型管理验证数据时，是否允许为NULL，默认为False choices 设定字段的选项，各元组中的第一个值是设置在模型上的值，第二值是人类可读的值 db_column...ManyToManyField属性 symmetrical：是否建立对称的多对多关系。 through：指定维持多对多关系的中间表的Django模型。...throughfields：定义了中间模型时可以指定建立多对多关系的字段。 db_table：指定维持多对多关系的中间表的表名。
作者 | S.L 来源 | http://r6d.cn/abGzy 代码中的很多操作都是Eager的，比如在发生方法调用的时候，参数会立即被求值。...延迟初始化 一般有几种延迟初始化的场景： 对于会消耗较多资源的对象：这不仅能够节省一些资源，同时也能够加快对象的创建速度，从而从整体上提升性能。...某些数据在启动时无法获取：比如一些上下文信息可能在其他拦截器或处理中才能被设置，导致当前bean在加载的时候可能获取不到对应的变量的值，使用 延迟初始化可以在真正调用的时候去获取，通过延迟来保证数据的有效性...Stream类型的一个特点是：它们可以是无限的。这一点和集合类型不一样，在Java中的集合类型必须是有限的。Stream之所以可以是无限的也是源于Stream「懒」的这一特点。...如果用非Stream的方式需要面临两个问题： 一是无法提前知晓fromNumber后count个素数的数值边界是什么 二是无法使用有限的集合来表示计算范围，无法计算超大的数值 即不知道第一个素数的位置在哪儿
今天是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 50天 实践环境升级基于K8s和ArgoCD 什么是 kubectl？...使用“kubectl apply”的最佳实践 使用版本控制系统 使用时的最佳实践之一kubectl apply是利用版本控制系统（VCS）。VCS 允许您跟踪代码随时间的变化。...这些管道可以自动将 VCS 中的更改应用到 Kubernetes 集群，从而进一步简化您的部署流程。 清理未使用的资源 使用kubectl apply清理未使用的资源非常重要。...清理未使用的资源对于维护干净高效的系统非常重要。未使用的资源可能会消耗系统资源，并使您的配置更难以理解和管理。 整体管理资源 另一个最佳使用实践是将资源作为一个整体而不是单独管理。...通过遵循本指南中概述的最佳实践，您可以更有效地使用kubectl apply。记住使用版本控制系统，整体管理资源，了解合并策略，了解声明性和命令性命令，并清理未使用的资源。
https://github.com/getsentry/sentry-javascript/tree/master/packages/browser/examples 相关示例 denyUrls...# Mac 自带的，也可以用你自己喜欢的 http server # Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8000 ......示例配置详解 Sentry.init({ // Client's DSN....debug：使用有价值的初始化(initialization)/生命周期(lifecycle)信息的调试模式 enabled：是否应该启用 SDK integrations：自定义集成回调 release...：针对每个捕获的面包屑调用的方法
在使用MATLAB进行优化算法设计时，可以遵循以下公认的最佳实践：使用向量化操作：MATLAB是一种高效的数值计算工具，优化算法的执行效率可以通过使用向量化操作来提高。...避免频繁的内存分配和拷贝：频繁的内存分配和拷贝会降低代码性能。可以通过提前分配足够的空间来避免在循环中动态地分配内存。使用适当的数据结构和算法：根据问题的特点，选择适当的数据结构和算法。...优化瓶颈部分的代码：通过使用一些优化技巧，如代码向量化、预分配内存、矩阵操作和符号计算等，来提高瓶颈部分的计算性能。...下面是一个实际的应用示例，演示如何使用MATLAB设计一个基于遗传算法的优化算法：% 定义目标函数function y = fitnessFunction(x) y = sum(x.^2); %...[x, fval] = ga(@fitnessFunction, N, options)以上示例中，首先定义了一个目标函数fitnessFunction，该函数计算解向量的各元素平方和。
PyTorch模型保存和加载有两种方法，官方最佳实践指南推荐其中一种，但似乎效果没啥区别。最近做模型量化，遇到一个意外的错误，才理解了最佳实践背后的原理，以及不遵循它可能会遇到什么问题。...这就是 PyTorch 最佳实践的用武之地。 序列化（Serialization）最佳实践 PyTorch 官方文档有个关于序列化的说明，其中包含一个最佳实践部分。...当反序列化模型时(我使用的模型的作者没有遵循最佳实践建议) ，Python 将通过查找 __class__ 的类型并将其与反序列化__dict__组合来构造一个对象。...总结 当保存整个模型而不是按照最佳实践只保存参数时，我们已经看到了什么出错了的非常详细的描述。...我个人的看法是，保存模型的陷阱是相当大的，很容易掉坑里，所以我们真的应该注意只保存模型参数，而不是 Module 类。 希望你喜欢这个深入 PyTorch 最佳实践的小插曲。
谷歌最近推出的NasNet，是当前图像识别领域的最佳模型，近日对此模型进行复现了下，也大致了解了其原理。这个模型并非是人为设计出来的，而是通过谷歌很早之前推出的AutoML自动训练出来的。...1、论文原理 而本文的模型，就是基于AutoML首先在CIFAR-10这种数据集上进行神经网络架构搜索，以便 AutoML 找到最佳层并灵活进行多次堆叠来创建最终网络，并将学到的最好架构转移到 ImageNet...其中NasNet的组成由两种网络单元组合而成 这两种单元的堆叠方案如下： 2、论文实践 在tensorflow slim模块中已经添加了该模型，它包含了mobile版本和large版本，本篇主要针对...实践分析：NasNet的效果对比还没做实验，在tensorflow slim中介绍可知其精度为目前最高。...，NasNet的识别速度就远没有别的模型来得快。
原始数据结构4个文档（mysql中的4行数据）： 原始数据模型结构 { _id: ObjectId(), deviceid: 1, date: ISODate("2019-11...date: ISODate("2019-11-10"), samples : [ { info: 20, time : 1573833155}, ] } 数据桶模型结构...（由4个文档合并成了1个文档）： 数据桶模型结构 { _id: ObjectId(), deviceid: 1, date: ISODate("2019-11-10"),...这个得益于上面的模型设计，将每次从10个文档批量更新转换成了一次从一个文档中更新10次，这样的好处就是，磁盘和内存中数据交换的数量减少了10倍，大大节省了磁盘io的开销。...我们大部分数据库存储引擎在资源限制都是一个绕不开的问题，限制也会比较麻烦，一般都会借助第三方中间件之类的工具来完成，所以我们在考虑限制资源之前，可以从业务特征出发，结合数据库的底层原理，做好适合的模型设计
前面系列文章介绍的场景，设定的工具使用对象是Sqlserver和Azure 的SSAS数据模型开发，其实TabularEditor亦可以有限度地使用在PowerBIDeskTop的模型开发上，本文简单介绍下其最佳的使用场景...PowerBIDeskTop模型不同于Sqlserver的SSAS模型 虽然大体上都是同一个引擎，但最终的定位的原因PowerBIDeskTop数据模型只是单机版的运行，其运行的方式未能如Sqlserver...SSAS数据模型读取到的元数据 SSAS数据模型读取到的元数据 最关键的一点是在TabularEditor读取不到PowerBIDeskTop模型的数据连接。...PowerBIDeskTop模型开发中TabularEditor最佳化使用场景 因PowerBIDeskTop建模的整个过程，都是界面化非常友好地进行，特别是前面的数据源导入、清洗等操作。...一次性完成更多的操作步骤再刷新PowerBIDeskTop模型 因PowerBIDeskTop需刷新的操作才能将新增内容导入到模型中，刷新的过程需要重新PowerQuery运算数据ETL过程，数据量大的话
据此腾讯云TI平台团队在对Deepspeed调研和实践的基础上，从性能和易用性两方面对Deepspeed框架进行了相关优化，并根据NLP大模型不同的参数规模沉淀出了完整且高性能的分布式训练方案。...腾讯云TI平台团队旨在通过“一套框架”+“三套最佳实践”，提供一套完整的：GPU机器+需求带宽+分布式训练的完整解决方案，与IAAS团队合作，致力于更好的服务外部有NLP预训练需求的客户。...3、TI-Deepspeed多机可扩展性优化 TI-Deepspeed结合腾讯云iaas基础设施对开源deepspeed框架多机可扩展性做了深度优化，也从实践和调研中积累了如何在腾讯云机器上更好的发挥框架性能优势的经验...、 三、TI-Deepspeed大模型训练最佳实践 腾讯云TI平台团队在对Deepspeed调研和实践的基础上，从性能和易用性两方面对Deepspeed框架进行了相关优化，并根据NLP大模型不同的参数规模沉淀出了完整且高性能的分布式训练方案...腾讯云TI平台团队旨在通过“一套框架”+“三套最佳实践”，更好的服务外部有NLP预训练需求的客户。
图片在图数据库的数据模型设计中，以下是常用的一些最佳实践或设计原则：节点和关系的定义：合理定义节点和关系的类型以及它们之间的关系，这有助于对数据进行更好的组织和查询。...定义节点和关系的类型可以使数据库更具可读性和可维护性。属性的适当使用：属性是与节点和关系相关的键值对，使用适当的属性可以更好地描述节点和关系的特征。...在设计中，我会尽量使用直观和具有描述性的标签和属性名称，以便更好地理解数据模型。正确建模关系：正确建模关系是图数据库设计中的关键因素之一。...我通常会仔细考虑节点之间的关系类型和方向，以确保数据模型能够准确地反映实际场景。例如，将节点的关系定义为有向边可以更好地表示节点之间的依赖关系。...以上是我在图数据库的数据模型设计中经常使用的一些最佳实践和设计原则。每个设计都应该根据具体情况进行评估和调整，以满足实际需求并提高数据库的性能和可维护性。
同事设计的数据表结构 ---- 我们需要实现的是大文件的切片上传功能，下面是同事设计的两个相关的MySQL数据表，一个用来记录文件信息，一个用来记录文件的分片信息： 表一：ext_big_file...再说说不好的地方： 很多字段都设置了允许空值，这并不是一个好的设计，我们应该尽量避免允许空值的情况出现； 字段默认值和字段类型没有匹配，主要是默认值大都偷懒设置成了NULL，默认值的类型最好是和字段类型一致的...，我们使用整型的时候，应该要明白业务上这个值是否会出现负数，如果明确不会的，那就应该加上无符号属性； 优化后的表结构 这两个表优化后的结构如下： 从表结构看，主要改动如下： 字段全部设置为非空...最佳实践总结 ---- 我们设计数据库时，应该考虑以下几点来确保最佳的设计： 最匹配原则：字段类型及属性应该是要和业务最匹配的，例如状态值通常是无符号的tinyint，定长字符串使用的应该是char（长度应该也是匹配的...其实，所有设计的前提和关键都是：理解业务。脱离业务的设计就是瞎扯，表设计不是把字段设计出来就可以了，而是要理解业务的逻辑。
各种网络模型未做工程化优化，部署困难。 tensorflow等框架对GPU等硬件的占用难以灵活控制。...部署 具体的部署步骤涉及这几个工具链： Dockerfile进行模型的镜像部署。 docker-py进行container的启动和关闭。 grpc和进行模型的外部通信。...python的with语句表达模型的加载和资源的释放。 gitlab进行内网的代码分发和版本控制。...整个接口的调用精简成面向对象的调用方式，with语句进入时启动模型，占用GPU，打开rpc调用端口，之后在调用结束后退出模型，释放资源，整个调用过程就简化成如下样子： with Model_Docker...当然这也好理解，这些开源作品基本都是大佬在水文章之余写的，而且一个完整的模型包括训练、测试和预测，模型在公开数据集上的训练效果才是关键，工程化的问题并不是最重要的事情，不过我还是想吐槽一下。
上训练出的预训练模型）。...一个简单示例如下： if self.style == 'pytorch': self.conv1_stride = 1 self.conv2_stride = stride else...rwightman/pytorch-image-models ResNet-rsb 网址： https://arxiv.org/abs/2110.00476 · A1 是为了提供 ResNet50 上最佳性能模型...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
其主要原理就是采用0和1两个值对网络的输入和权重进行编码，原始网络的卷积操作可以被位运算代替。在减少模型大小的同时，极大提升了模型的计算速度。但是由于二值网络会很大程度降低模型的表达能力。...模型文件往往占据很大的磁盘空间，例如，上一节介绍的网络模型，很多模型都接近200MB，模型中存储的是分布在大量层中的权值。在存储模型的时候用8位整数，模型大小可以缩小为原来32位的25%左右。...因此需要使用高于8位的值来计算梯度。因此，正如在本文一开始介绍的那样，在移动端训练模型的思路往往是，在PC上正常训练好浮点数模型，然后直接将模型转换成8位，移动端是使用8位的模型来执行预测的过程。...量化示例 举个将GoogleNet模型转换成8位模型的例子，看看模型的大小减小多少，以及用它预测的结果怎么样。...从量化前后的可视化模型对比，也可以看成量化对模型做了哪些操作。图10是未经量化的原始模型。
如果你一直在努力调整机器学习模型(ML)性能,那么你读这篇文章算是找对了地方。 超参调整针对的问题是如何为一个学习算法找到最优参数的集合。 通常，选出这些值的过程是非常耗时的。...对于每次组合，我们训练和评估一个不同的模型。 最后，我们保留一个只有最小泛化误差的模型。 ? 网络搜索的主要问题是一个指数时间算法。它的成本是随着参数的数量增加而呈指数增长。...使用这个实验设置，我们将要训练256个模型。注意如果我们决定多增加一个参数的寻优，实验的数字将会增至1024。 当然，目前的设置只会探索每个参数的四个不同的值。...learning_rate_search = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] 考虑一下第一次运行(256个模型试验)，我们找到了最好的模型的学习率是0.01。...如果最佳候选值非常接近边缘，那么您的范围可能会偏离，应该移动值范围并重新采样。此外，在选择好第一个候选值之后，可以尝试重新采样到更精细的值范围。 总之，这些是关键的要点。
我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。...本专题后面“迟到的事实”部分会讨论这种情况。 源系统采用关系模型设计，为了减少表的数量，这个系统只做到了2NF。地区信息依赖于邮编，所以这个模型中存在传递依赖。 2....销售订单数据仓库模型设计 我们使用四步建模法设计星型数据仓库模型。 （1）选择业务流程。在本示例中只涉及一个销售订单的业务流程。 （2）声明粒度。...至此，我们的示例数据仓库模型搭建完成，后面在其上将实现ETL。 五、小节 我们使用一个简单而典型的销售订单示例，建立数据仓库模型。...本示例模型在MySQL中建立源库表，在Hive中建立RDS和TDS库表。最后用一个Kettle转换预装载日期维度表数据。
模态框用处 抓住用户的吸引力 需要用户输入 在上下文下显示额外的信息 不在上下文下显示额外的信息 不要用模态框显示错误、成功或警告的信息。保持它们在页面上。 模态框的组成 退出的方式。...如果他用了前者，你能不能保证你的网页依然能够正常展示内容？ 可访问性一直都是产品极其忽视的，在文章的最佳实践最后特别强调了它是怎么做的，对我们这些开发者是很好的督促。...这种无状态模态框的方式，在模态框需要显示复杂逻辑的场景中，会自然将初始化逻辑写在父级，当模态框出现在循环列表中，往往会引发首屏触发 2-30 次模态框初始化运算，而这些运算最佳状态是模态框显示时执行一次... : null} 总结 这篇讲的是最佳实践，而且是 UX 层面的。...但我们还是看到一些同学提出了相反的意见，我总结下就是不同的产品或不同的用户带给我们不同的认识。这时候是不是要死守着『最佳实践』呢？
加快上市速度 第二个最佳实践是使用企业 IT 中的开源来加快面向客户的解决方案和产品的上市时间。...利用开源加快上市时间的最佳实践是通过这些关键因素实现的，并为创建更强大的企业解决方案奠定了基础。 强大的战斗测试解决方案 第三个最佳实践是利用开源创建健壮且经过战斗考验的企业 IT 解决方案。...谷歌的Kubernetes技术平台就是成功采用开源模型扩展其技术生态系统的组织的例子之一。...无论组织的地理位置、技能或成熟度如何，您都在与许多公司竞争，以争夺推动组织成功的最佳人才。 除了上面列出的最佳实践之外，开源帮助公司的方法之一是能够访问企业外部的工程人才。你可能会问，怎么会这样呢？...这种利用和扩展人才访问能力的能力是企业 IT 的关键最佳实践，有时可能难以吸引最佳人才，尤其是与"热门"互联网初创公司的"火爆"相比。 开源采用不仅能够访问此人才，还可能吸引这些人进入您的组织。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
