那么如果我们使用的 releases 还是 snapshots 仓库是如何判断的呢？ 这个主要是根据 POM 中的 0.0.1-SNAPSHOT 进行判断的。
Celery 是一个与django很好地集成的异步任务队列。在这篇文章中，我不会写一篇关于如何设置和使用 celery 的教程，已经有很多文章了。...group(group_tasks)- 芹菜创建n产品数量，其中n产品数量为。所有这些任务将并发执行而不会相互阻塞。...当项目的任务数量较少时，只运行一个工人规模。但是，考虑一下您正在从事电子商务项目的相同场景，您想要运行不同类型的报告。...因此，可扩展的解决方案是为每种报告类型创建单独的队列。但是这种方法也有一个问题。如果没有针对特定报告类型的任务，运行这些队列是一种资源浪费。因此，根据业务用例使用第一种方法还是第二种方法是一种权衡。...但是，我们还没有在 celery 中创建工人。
但是我们离线开发的时候使用的是 python、java以及 SQL 处理得到，导致我们在加新特征的时候往往需要先用 python 和 sql 写一遍离线逻辑，再用 c++、lua 实现同样的在线逻辑。...为了解决上面的问题，我们使用 C++ 开发了一套特征处理库，我们将所有的特征处理逻辑全部封装进该库之中，只要保证在线、离线输入的数据是一致的，那么得到的特征也可以保证一致。...快速验证想法的能力 同是打工人，大家身上都背着 KPI 和绩效。这时候，我们做的很多事会需要确定性结果，但是，作为算法工程师，我们做的很多事，都不能保证有确定性的结果。...虽然这一块，笔者自己的体会并不是特别深，但还是想写出来告诫一下自己别成为一个只懂算法的人。最后，个人对产品和算法的看法是算法的不确定性某种程度上是可以通过产品来进行弥补的。...另外，作为算法工程师毕竟会面临很多不确定性，如何在失败的情况下，保持一个好的心情也是一个很重要的能力。
://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz && \ tar xzf flower_photos.tgz ; ) && \ bazel..., 200 except Exception as e: return repr(e), 500 app.run(host='127.0.0.1',port=12480) 这里是如何将相应的...速度瓶颈可能还是在实际的计算工作中，所以升级Flask包装代码没有太多的意义。现在，也许这个代码足以处理你的负载。...有两种显而易见的方法可以扩大请求的通量：通过增加工人数量来横向放大，这在下一节将会介绍，或者通过使用GPU和批处理逻辑来纵向扩展。...如何将机器学习代码从Matlab中迁移出来。 o 在生产阶段不要用Matlab GPU驱动，Cuda，CUDNN o 使用nvidia-docker，试试其它的在线Dockfiles。
但是我们离线开发的时候使用的是 python、java以及 SQL 处理得到，导致我们在加新特征的时候往往需要先用 python 和 sql 写一遍离线逻辑，再用 c++、lua 实现同样的在线逻辑。...为了解决上面的问题，我们使用 C++ 开发了一套特征处理库，我们将所有的特征处理逻辑全部封装进该库之中，只要保证在线、离线输入的数据是一致的，那么得到的特征也可以保证一致。...快速验证想法的能力 同是打工人，大家身上都背着 KPI 和绩效。这时候，我们做的很多事会需要确定性结果，但是，作为算法工程师，我们做的很多事，都不能保证有确定性的结果。...虽然这一块，笔者自己的体会并不是特别深，但还是想写出来告诫一下自己别成为一个只懂算法的人。最后，个人对产品和算法的看法是算法的不确定性某种程度上是可以通过产品来进行弥补的。...另外，作为算法工程师毕竟会面临很多不确定性，如何在失败的情况下，保持一个好的心情也是一个很重要的能力。五个方面进行深耕，更有各类大厂的算法工程人员进行技术指导。
GitHub - isee15/Flower-Recognition: 微软识花 android版 (非官方) "微软识花是微软亚洲研究院推出的一款可以识别花朵的 app。...下载地址 apk下载地址 我用夸克网盘分享了「flower1.0.apk」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。...链接：https://pan.quark.cn/s/7ee3b4ba5447 实现 微软识花的识别过程完成是离线的，所有数据都在app内。...识别分成2部分，先识别是否是花，然后再识别具体的花的种类，都是用googlenet网络训练的。...这个App最重要的功能是识别，所以还是要靠caffe-android-lib还实现caffemodel的使用。
那么对于Embedding技术，如何在不使用深度学习模型的情况下（假设就是不能用DNN），融入到LR框架中呢？让我们来看看清华大学的博士石塔西大佬是如何解答的。...模型越复杂，离线和线上指标未必就更好，但是线上的时间开销肯定会增加，轻则影响算法与后端的同事关系（打工人何苦为难打工人），重则你那离线指标完美的模型压根没有上线的机会。...不推荐直接使用Embedding本身 首先，如果你的主框架是传统机器学习算法，那么Embedding肯定就不能是End-To-End学习得到的，而需要离线用另外的算法先学习好。...比如，你使用DeepWalk先学习用户的购买序列，离线学习好商品的Embedding。 第二个问题才是传统机器学习如何利用这些Embedding。...LR所使用的Embedding是离线计算得到的，黑盒，可解释性不强。而我们使用LR，图的就是其可解释性强，方便debug。
该段代码的主要功能是从http[:]//mybobo.mygamesonline.org/flower01/flower01.ps1下载一个新的powershell脚本。...这里post请求的内容是： POST /flower01/post.php HTTP/1.1.....虽然从搜索引擎来看，基本可以确定本次所使用的powershell应该是PowerShell Empire框架生成的远控，但并不复杂，也可以详细分析一下。...并且调用Get_info函数，参数是szLogPath，也就是C:\Users\Shyt\AppData\Roaming\flower01\flower01.hwp 所以这里的flower01.hwp是用于保存...因为不想用干净的网络访问C2，所以我还是尝试通过app.any.run的在线沙箱跑一下这个powershell样本。 虽然成功跑起来了，但是看到了一些报错信息 ?
在java中是使用类对现实世界中的实体进行描述，而现实中的实体有着错综复杂的关系，不单单是单独造几个类就能描述的，我们需要在现有类基础上进一步抽象出他们的共性，将这些共性单独封装成一个类，然后让学生老师工人使用即可...人类又是如何被三者使用的呢?我们自己就是人类，因为我们继承了人的基因，所以拥有了人的属性，同理我们只需让学生，工人，老师继承人类即可。...子承父业，学生类，老师类以及工人类它们在堆内存上的信息不仅仅是我们在子类代码中看到的成员，既然是继承它也包含了从父类继承过来的成员，如下图所示 子类的成员既有自己独特的也有父类的，总得来说都是子类的。...1.4父类成员的访问 在继承体系中，子类继承了父类的成员，那么我们将如何去访问父类中的成员呢?答案是通过super关键字。...不过这种方式属于是对访问权限的滥用,还是具体情况具体分析, 该类提供的字段方法到底给 “谁” 使用(是类内 部自己用, 还是类的调用者使用, 还是子类使用).根据实际需要来提供访问修饰限定的符。
Mitchell教授认为科学界目前还在探索的两个主要方向就人脑智能和如何用机器打造人脑智能，在过去相当长一段时间内，脑科学和计算机科学是泾渭分明的两个领域。...演讲中教授举例很多非常精彩的实例，大数据文摘从现场带来第一手资料，以下为演讲速记—— 今天我在这里和大家来探讨一下这个问题，也就是我们的智能如何从物理的材料当中实现突破，现在科学界还是很伟大的未被解答的问题...进一步通过矢量进行预测，比如这里是芹菜，这边是飞机的两个矢量，两个矢量的特征都和相应的词对应，对这个芹菜可以看到左手边是芹菜，和芹菜相关联的字数，口味和芹菜相应的一个关联度，对飞机来说，飞机出现很多的动词...我们看到在下面对任何词的神经活动，比如芹菜，把这些语义的特征组合起来，通过模型的学习，把这些特征进行关联，吃这个词和我们的芹菜这个词是关联度最高的，通过这样的研究很有意义，给到一个新词，比如说之前没有培训过...AI这类的公司它能够成功究竟是取决于它的一些技术呢还是取决于它的产品？
如今，定向进化已广泛应用于设计具有更好性能的新型 P450 酶，然而，传统方法通常需要多轮随机诱变和高通量筛选，因此无论是执行实际实验还是通过计算机模拟计算，都很难详尽地探索潜在的蛋白质空间。...，以扩展自然蛋白质序列空间，可能是设计新型 P450 酶的适当方法。...首先，研究人员通过祖先序列重建、回复突变试验、渐进式正向积累和晶体学分析，确定了构成催化口袋的创始残基，其负责 P450 酶基因功能的创新；其次，研究人员通过深入的结构分析，阐明了功能创新的催化口袋的设计原理...第一步：确定构成催化口袋的创始残基，负责 P450 酶基因功能的创新。...「三点固定」指的是与芹菜素分子中三个枢纽的关键相互作用，包括：芹菜素分子中的 4’-OH (第一个枢纽) 由 T114 提供的氢键固定，芹菜素的 「B」环 (第二个枢纽) 由 F123 和 M248 的
转到你的模块文件夹并启动一个python shell： cd ~/downloaderApp python 在python shell中，调用delay()方法向RabbitMQ提交作业，然后使用该ready()函数确定任务是否完成...监控您的Celery集群 该celery二进制提供一些命令来监视工人和任务，远远超过浏览日志文件更方便： 使用status命令获取worker列表： celery -A downloaderApp status...celery -A downloaderApp inspect stats 使用Flower Permalink监视Celery群集 Flower是一种基于Web的监视工具，可用于代替celery命令。...5555是默认端口，但可以使用--port标志更改： cd /home/celery/downloaderApp celery -A downloaderApp flower --port=5555...您可以使用curl练习如何使用Flower API进行交互。
Kafka的负载均衡则是采用broken和topic每个都有一个master和flower，每个topic的matser和flower不在同一个broken，这样保证一个服务器宕机，其他的flower也会存储数据...所以可以确定，kafka的一条消息，其实就是由topic-partition-offset来组成唯一性的。...1.4、replica 如何保证数据不会丢失呢，这时候kafka的replica就体现出来了，我们为了防止数据丢失，其实还是用冗余机制----存储多份相同的数据来实现的，这时候一个broker宕机，数据全部丢失了...所以数据replica存在不同的broker上，当数据其中一个broker宕机的时候，其他的broker还有备份数据，如何实现的呢，是通过follower 和leader来实现的。...2.4、审计数据收集 因为kafka的持久化特性，让离线审计成为可能。
蓝绿部署 Martin Flower曾在文章中阐述了蓝绿部署的整体要点，建议大家看看。 基本上，蓝绿部署是一种以可预测的方式发布应用的技术，目的是减少发布过程中服务停止的时间。...理论上听起来很棒，但还是要注意一些细节： 当你切换到蓝色环境时，需要妥当处理未完成的业务和新的业务。...如果你的数据库后端无法处理，会是一个比较麻烦的问题； 有可能会出现需要同时处理“微服务架构应用”和“传统架构应用”的情况，如果在蓝绿部署中协调不好这两者，还是有可能导致服务停止的； 需要提前考虑数据库与应用部署同步迁移...灰度发布／金丝雀发布 灰度发布是在原有版本可用的情况下，同时部署一个新版本应用作为“金丝雀”（金丝雀对瓦斯极敏感，矿井工人携带金丝雀，以便及时发发现危险），测试新版本的性能和表现，以保障整体系统稳定的情况下...如果“金丝雀”在线使用测试成功，升级剩余的其他服务器。（否则就回滚） 总结 对于云计算来说，以上三种策略都是可用的。
本文原题为“大规模群消息推送如何保证实时性？”，来自瓜子二手车IM负责人：封宇，本次内容有修订，感谢原作者（原文链接在文末）。 1、编者注 ? 众所周之，群聊是移动端IM的服务端技术难点所在，难在哪？...大量的群聊消息，是一条条推给群内成员还是可以使用什么样的优化策略？...《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》 3、本文背景 公司IM的第一版红包功能上线后，收集到不少问题。...6、精确定位问题的原因 回顾我们的架构设计（见上节中的大图），我们尝试精确定位问题的根本原因，原因分析如下。...这样做的初衷是确保消息投递绝对可靠（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》的离线消息章节）。由于大群人数较多，写离线消息也有较多时间开销。
所有的离线安装包已经整理好，请后台回复 “superset0928” 下载。...pip install flower celery flower --app=superset.tasks.celery_app:app flower页面： 安装浏览器驱动 为了可以渲染看板，需要在superset...发送看板： 可以选择发送的看板，crontab表达式，邮箱，是否发送测试邮件，内联还是附件。。 也可以选择发送图表： 可以选择发送原始数据。...可能是SMTP或者其他的配置问题。...如果log正常，请注意设置 SCHEDULED_EMAIL_DEBUG_MODE 是不是设置成了True，如果是True将进行调试模式不会真正的发送邮件，要改成False。
以下是演讲全文，AI科技评论做了不改变原意的整理： 人工智能与脑科学的进展 今天在这里，我想和大家探讨一个问题，那就是我们的智能如何从物理材料中实现突破，这是科学界还未解答的问题。...总之，无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。 人工智能与脑科学的结合 所以就出现了这样一个问题：为什么不将两者结合起来呢？在研究方面，无论时脑科学还是人工智能都在进行交叉的研究。...然后进一步通过矢量来进行预测，比如这里是芹菜和飞机的两个矢量，两个矢量的特征都和相应的词对应。...对应芹菜可以看到和芹菜相关联的字数，口味是和芹菜相应的一个关联度；对飞机来说，则会出现很多的动词，可以看到相关的一些词就出现了。...我们看到在下面对任何词的神经活动，比如芹菜，把这些语义的特征组合起来，通过模型的学习，把这些特征进行关联，可以发现，“吃”这个词和芹菜这个词的关联度是最高的。
本文将介绍几个实用的Chrome命令，讲解它们的用途、常见问题以及如何避免错误。...20. chrome://dino/: 小恐龙游戏虽然不是传统意义上的“命令”，但在离线状态下访问此地址，会出现Chrome内置的小恐龙跑酷游戏，是放松心情的好去处。...23. chrome://appcache-internals/: 应用缓存查看和管理网页应用的离线缓存，有助于诊断离线应用的问题。常见问题：如果离线应用无法正常工作，检查此处的缓存状态。...28. chrome://service-worker-internals/: 服务工人查看和管理服务工人，这是一种可以在后台运行的脚本，实现离线缓存等功能。...32. chrome://settings/privacy: 隐私和安全设置管理浏览器的隐私偏好，包括Cookies、位置信息、安全浏览等设置，保护你的在线隐私。
评价结果的客观性，由于用户的主观性，不管离线评测的结果如何，都不能得出用户是否喜欢某推荐系统的结论，只是一个近似的评估。 深度评估指标的缺失。...离线模型与在线模型之间的评估 很多时候，我们需要确定离线模型的效果足够的健壮才能允许上线进行线上测试，那如何进行离线模型与线上模型的评估对比就是一个比较复杂的问题。...这一组指标是结合在一起看的，其中online_offline_cover_rate是指针对每一个用户计算理线模型推荐的商品与在线模型推荐的商品的重合个数/在线模型的推荐商品个数，online_offline_cover_rate...越低代表离线模型相对在线模型越独立；first_click_hit_rate是指offline模型对用户每天第一次点击的命中率，也就是命中次数/总统计用户数。...时间维度 包括季节，是工作日还是周末，是白天还是晚上等。 附常规评价指标的整理结果(来自论文Evaluation Metrics for Recommender Systems)： ?
虽然这周只能休息一天，但对于我这个有“高度自觉性”的裆部技术博主来说，显然是木得休息的，必须得肝。前天，有同学问我是如何做到兼顾工作的同时还能更新公众号的，我给出的答案其实很简单。 ?...所以周六除了陪大可爱和小可爱吃了一顿烤肉外（嗯，忙里偷闲陪一下还是很有必要的），我一直在干三件大事： 第一件，上周《做点事》的文章里提到过，我要做一个在线的 Java 学习网站（和大学同学石磊一起做），...第三件，重新整理《教妹学 Java》专栏，GitHub、码云、在线阅读版的 docsify 和离线版的 PDF 做了全面升级，目前草帅版已经完结。我来重点说说这件事。 先说 GitHub。 ?...但有一说一，我对自己还是有信心的，毕竟种一棵树最好的时间要么是十年前，要么是现在。Guide 哥是大三就开始整的，我现在开始整，是有点晚，但只要开始就不算太晚。...第三，在线阅读是通过码云 Pages + docsify（我之前详细介绍过，点击链接可查看）生成的（持续性白嫖），在此基础上增加了全局搜索、侧边栏和网站小图标。 ?
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