今天一篇“吴恩达:AI智能体工作流……超过下一代基础模型”的文章刷屏,随后我去看了原文,觉得现在的媒体有点脑残夸张,用标题取胜。实际上吴的意思是通过agent workflows可以大幅提高LLMs的输出表现(performance),因此,他猜测今年构建agent工作流会是一个比基础模型建设更重要的趋势,他自己也会投入更多注意力在这件事上。由于公众号文章无法插入链接,你可以访问我的博客(点击下方阅读原文)来找到文章链接。
之前在看到这句话的时候,我刚实习入职不久,瑟瑟发抖。好巧不巧,今天又看到了类似的文章讲git重要性的。
TI EDI到SQL Server示例流具有预配置的端口,用于从TI的EDI集成规范转换以下交易集:
本文将介绍与HD Supply进行EDI对接,通过调用知行之桥的Admin API及JSON格式来集成业务系统。
配套视频 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3oiaawaaa7mac2jveojqva4wdbnzaacya.f10002.mp4?dis_k=0377bc3b10a320fa1c
大家好,我是蔡顺峰,白鲸开源的数据工程师,同时也是Apache DolphinScheduler项目的committer和PMC成员。今天我想和大家分享的主题是工作流实例的生命周期。
协同办公(Coordination Office)是指通过统一的规则和有效的技术平台,将办公业务中涉及的组织、个人、事件等因素紧密联系起来,高效准确地实现办公目标的一种新型办公方式,而根据协作目的不同,会使用到的工具也不同,协同办公也包括了项目协作工具、研发协同平台、文档协同工具、知识库工具、设计协同工具、在线会议软件、企业沟通工具。下面我们就根据在产品研发中常用的项目协同管理场景盘点一下几个国内外知名软件。
⌚️⌚️⌚️个人格言:时间是亳不留情的,它真使人在自己制造的镜子里照见自己的真相! 📖Git专栏:📑Git篇🔥🔥🔥 📖JavaScript专栏:📑js实用技巧篇,该专栏持续更新中🔥🔥🔥,目的是给大家分享一些常用实用技巧,同时巩固自己的基础,共同进步,欢迎前来交流👀👀👀 👉👉👉你的一键三连是对我的最大支持💙 💜 ❤️ 文章目录 ✅前言 ⭕️内容 🔶GitHub 🔶SSH Key 🔶Repository的克隆和推送 🔶可视化工具(Sourcetree) 🔶git工作流(git-flow) 🔳总结
前不久,微软在 Linux 基金会董事会的代表 Sarah Novotny 认为,由纯文本电邮讨论推动的 Linux 内核开发需要被更好的或替代协作工具取代,以降低门槛引入新的贡献者,维护和维持未来的 Linux。她认为替代工具可以是基于文本的、基于电邮的补丁系统,某种程度上是过去五到十年成长起来的开发者所熟悉的工具。此前 Linus 曾在接受采访时表示很难找到新的 Linux 内核维护者。
在Excel中创建的大多数商业报告不是单页的文档,而是包含了多个上下文相关的信息,这些信息被存储在多个工作表中。例如我们的一些地区销售报告、按部门分类的员工记录、每家店铺的库存清单等。
大家好啊,我是小卷,最近AI绘画又发展出一些新玩意了,小卷因为工作的关系有一个月没关注AI的发展了,都有点跟不上版本节奏了。。。
关于 CI/CD ,在2023年的今天,基本所有技术团队或多或少都会使用,其很大程度上减轻了我们的冗余重复工作,从而简化我们的工作流程。
蜀海供应链是集销售、研发、采购、生产、品保、仓储、运输、信息、金融为一体的餐饮供应链服务企业。2021年初,蜀海信息技术中心大数据技术研发团队开始测试用Apache DolphinScheduler作为数据中台和各业务产品项目的任务调度系统工具。本文主要分享了蜀海供应链在海豚早期旧版本实践过程中的探索创新和在跨大版本升级部署过程中的经验,希望对大家有所启发和帮助。
前段时间我更新了我的分布式爬虫管理框架—— Gerapy(话都说到这儿了打个广告,跟繁琐的命令行说拜拜!Gerapy分布式爬虫管理框架来袭!,哇,哇,就是,哇!)
所谓混合开发,指的是 App 的整体架构以原生技术栈为基础,将 Flutter 运行环境嵌入到原生 App 工程中,然后由原生开发人员为 Flutter 运行提供宿主容器及基础能力支撑,而 Flutter 开发人员则负责应用层业务及 App 内大部分渲染工作。
在研发管理过程中,不同业务间的管理习惯差异,特性与业务间的研发模式差异,都会导致团队的需求无法进行统一管理与度量。 那面对差异化的场景应该如何对需求进行分类与流程设定? 如何对不同类型的需求进行有序管理,保证精细的度量? 为解决上述问题,TAPD贴心准备了新技能——TAPD多工作流,帮助团队实现多样化的研发流程管理。 开启新技能 TAPD 多工作流支持在同个项目下设置多个工作流,帮助团队更轻松地实现对不同类型需求的差异化管理,让项目进度管理更加顺畅。 差异化需求管理:支持在同一个项目下,自由配置不同类
大学里面数据结构里面有专门的一章图论,可惜当年没有认真学习,现在不得不再次捡起来。真是少壮不努力,老大徒伤悲呀! 什么是DAG(Directed Acyclical Graphs),先来看下教科书上的定义吧:如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点。 让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。 Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架,是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,即Map被拆分成In
2023开年以来,新享科技项目管理软件UniPro收获一波客户侧的点赞好评。在过去一年中,UniPro不断与客户保持高频沟通,满足客户需求为出发点,以产品功能实现为落脚点,不断打磨产品。
CI/CD是一种 DevOps 方法,它结合了持续集成和持续交付的概念,允许企业通过在软件开发生命周期中集成自动化来始终如一地向客户交付应用程序。
我们将组件化思维再扩展到人,也可说程序员为美术、策划赋能,同时美术、策划又为程序员腾挪出宝贵的时间,从而形成一种良形循环。
原文 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-loves-github-actions/
最初学习 git 已是多年前在校期间,用于课程设计,场景也相对简单。实习后由于所在公司一直使用 svn,缺少协作实践场景,时间久了 git 知识已逐渐淡忘。公司从去年开始已经在内部全面推广 git,随着项目规模不断扩大,git 操作方面已明显力不从心,因此再次系统化学习 git,写此笔记以总结备忘。
本文将继续分享Daimler示例工作流:使用Excel端口和Email端口生成一系列文件,完成与Daimler的EDI通信。
近年来,EDI系统在各行各业得到了广泛的应用,随着EDI对接需求的变化,EDI系统的难度和复杂度不断增加。为满足客户提出的全新需求,扩展系统功能,修复旧版本可能出现的问题,EDI工程师们不断钻研,定期更新EDI系统。新版本的EDI软件有更强大的功能,更好的性能以及更漂亮的界面,通过系统更新,用户将拥有更好的使用体验。
txtai执行机器学习工作流来转换数据,并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。下面的文章提供了对txtai的介绍。
本文将深入探讨Oozie的工作流设计、实践技巧,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Oozie技术功底。
持久任务框架 (DTF) 是基于async/await 工作流执行框架。工作流的解决方案很多,包括Windows Workflow Foundation,BizTalk,Logic Apps, Workflow-Core 和 Elsa-Core。最近我在Dapr 的仓库里跟踪工作流构建块的进展时,深入了解了一下,这个DTFx在Azure 基础设施有大量的应用,现在Dapr团队正在把这个实践抽象成工作流构建块,具体参看https://github.com/dapr/dapr/issues/4576。DTFx 正好是.NET开发的,所以对他多了几分关注,以前没有深入进去看看,现在我觉得是值得推荐给大家的一个工作流方案,它足够轻量级,而且非常简单,依赖很少。
为了更好的帮助大家找到适合自己的流程引擎,快速的完成流程引擎技术架构选型,快速的完成项目交付我们找到了4个开源的java工作流引擎,一些应用环境对比分析。
本教程假定您知道docker的工作原理,并有一个使用它的项目。确保您Dockerfile 在项目的根文件夹中。这里使用的示例项目是一个非常基本的项目,只有一个Python文件。完整的代码可以从github仓库中下载。
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付(CI/CD)平台,可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求,或将合并的拉取请求部署到生产环境。
作者 | Adrien Joly 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 将单体拆分成服务会带来维护多个存储库(每个服务一个存储库)的复杂性,每个存储库都有独立(但相互依赖)的构建流程和版本控制历史。Monorepo 已经成为一种降低复杂性的流行解决方案。 尽管 Monorepo 工具开发商有时会提供建议,但在现有代码库中配置 Monorepo 并不容易,尤其是单体代码库。更重要的是,迁移到 Monorepo 可能会给代码库开发团队带来巨大影响。例如,需要将大多数文件移动到子目录中,这会与团队当前正在进
在庄子的《南华经》中有一则寓言。说是有位叫丁的厨师,替梁惠王杀牛, 其技法之娴熟,有行云流水一般的顺畅感。惠王就问他为什么有如此高超的技术。他回答说:“臣所喜好的是『道』,早就超越所谓的技术了。最初臣
导语 | 微服务架构的一大核心是把大的复杂的业务系统拆分成高内聚的微服务,每个服务负责相对独立的逻辑。服务拆分的好处无需赘述,但是要实现业务价值,不是看单个服务的能力,而是要协调所有服务保证企业端到端业务流的成功。那么,谁来负责端到端业务流的成功呢?在调研工作流引擎的过程中,笔者了解到微服务编排模式及微服务编排引擎Zeebe,可以很好的回答这个问题。文章作者:唐炯,腾讯CSIG研发工程师。 一、工作流与微服务编排 1. 工作流 提到工作流,印象里都是OA系统各种请假审批流。事实上,广义上的工作流是
说起自动化,无论是在公司还是我们个人的项目中,都会用到或者编写一些工具来帮助我们去处理琐碎重复的工作,以节约时间提升效率,尤其是我们做前端开发会涉及诸如构建、部署、单元测试等这些开发工作流中重复的事项,本篇文章就是介绍如何利用 GitHub 提供的 Actions 来完成我们前端的发布自动化。
GitHub Actions是一个用于GitHub的因果关系的API,即基于任何事件协调任何工作流,与此同时GitHub负责管理执行、提供丰富的反馈,并保证整个过程中的每一步。
相信很多web前端开发的小伙伴和我一样,在想到要开发桌面端应用的时候会第一时间想到用Electron来开发。它可以让我们使用熟悉的HTML+JS+CSS来开发桌面应用。只需要一套代码,你的应用就可以轻松的运行在Windows,macOS,Linux三大操作系统上。
"Cadence is a distributed, scalable, durable, and highly available orchestration engine to execute asynchronous long-running business logic in a scalable and resilient way. "
Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
你有没有为了学git的经历一而再再而三查看别人的文档还是学不会的经历,只是它、因为你没有使用git的需要,更何况繁琐的命令行让人头疼,什么缓存区,分支,HEAD,合并分支这些让人头疼的东西敬而远之,有一款github官方的应用程序就是为了小白而生的,这篇教程里不会介绍任何一个命令但是看完之后你能轻松使用git。
在 Erda 2.1 版本中,围绕研发全流程自动化的主线路,我们重点发布了协同事项信息自动化同步、流水线自动发现归类等研发自动化的特性。研发自动化是个大而复杂的内容, Erda 产品将会围绕此目标,会通过多个迭代版本来稳步推进。
任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。在日常的数据处理中,定时运行一些业务是很常见的事,比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台,将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。
作者简介 裴双才,Geekwolf,现MAKA运维负责人,博客: http://www.simlinux.com 《FastDFS分布式存储实战》作者,《Ansible中文手册》译者。 RHCA/RHCVA,混迹各种开源社区,专注高效运维、DevOps、性能优化、Docker、MySQL等方向,热衷技术分享,欢迎一起讨论技术,互相学习,共同进步。
前言 参考原文:http://sauceio.com/index.php/2015/09/can-you-test-it-all-test-coverage-vs-resources/ 近期参与每一个项目的时候,我都有这样一个疑问:产品的所有方面都可以被测试吗?当然答案是否定的。要么没有时间测试,要么就是缺人测试。那么问题来了:在有损测试的情况下,我们该如何保证交付高质量的产品?也许我们应该更加精准的完成测试。 常见原因 以笔者多年的工作经验来讲,我们手忙脚乱地完成测试并发布产品,通常是由以下原因导致的:
本文由 Serverless.com 产品经理 Oliver 翻译修改自 Xavier Lefèvre 所写的 ‘What a typical 100% Serverless Architecture looks like in AWS!' 要讨论无服务器架构的话,并不能仅仅局限于 FaaS 上,比如腾讯云 SCF,或 AWS Lambda。函数计算最吸引人的两个原因是:弹性伸缩(扩缩容)和按量计费,与此同时开发者还可以大幅减少甚至免去运维的工作和困扰,进而专心在软件功能开发和代码可靠性提高上。 以下是一
作者:Elisabeth Richter Sasha Rezvina翻译:陈之炎校对:欧阳锦 本文约5100字,建议阅读10分钟本文为您展示了KNIME分析平台的用户界面,解释了其关键功能,在展示友好的KNIME分析平台的同时,演示如何创建一个无代码的数据科学项目。 标签:KNIME分析平台 概述 近年来,数据科学在我们的日常生活中无处不在,许多数据分析工具得以萌芽和发展,供数据科学家使用。Python、R或KNIME分析平台是最常见的数据分析工具。KNIME分析平台包含了可视化编程环境和直观界面等技术在
不久前,一支来自 Facebook 的工程团队斩获了 ACM SIGPLAN POPL 最具影响力论文奖,这是机器学习研究社区最受关注的奖项之一。该团队获奖论文为「Compositional Shape Analysis by Means of Bi-abduction」,介绍了近年来我最喜欢的机器学习应用之一「Project Infer」背后的科学原理。Project Infer 的目标是:在移动应用程序发布之前检测其代码中的 bug,这样的技术似乎是科幻电影中的桥段。
GitHub Actions 是一个可以让您轻松管理自动化所有软件工作流程,从 GitHub 构建、测试和部署您的代码的一套工具,它让代码审查、分支管理和问题分类以您想要的方式工作。它是现在世界上非常流行的 CI/CD 工具。
GitHub 今天开源了一个新版 GitHub Actions 的测试版,该版本内置了持续集成和交付(CI/CD)功能。CI/CD 是开发人员在同一个项目中将更改合并和集成到代码库中而不产生冲突的一种方法。整个平台计划于 11 月 13 日正式发布。
或许你会感到疑惑,怎样的项目算是大型前端项目呢?我自己的理解是,项目的开发人员数量较多(10 人以上?)、项目模块数量/代码量较多的项目,都可以理解为大型前端项目了。
GitHub宣布了一项名为GitHub Actions的新功能,这是一种自动化和自定义工作流程的新方法,该功能允许用户直接在网站上构建,共享和执行代码。
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