问题实际操作时索引没有预期策略精确执行。长时间没执行：等了好久；执行不够精准：超过设置文档数量策略；超过size大小策略。...默认10分钟)PUT _cluster/settings{ "transient": { "indices.lifecycle.poll_interval": "1m" }}图片第二个问题：没有精准执行原因
按公司规模看裁员比例 可能是因为太小的企业还没有跑通业务变现的逻辑，老板抗风险能力也更差。...按公司规模看从事架构工作的比例 给我们的启示是 —— 「在求职架构岗位时，可以打听下公司从事架构岗位的程序员比例，如果高于17%，可能没有多少让你施展拳脚的地方」。...虽然不同职级「做架构」的裁员比例都低于「做业务」，但诚如上文提到，公司平均只有17%的程序员从事架构工作。显然「做业务」的工作机会远远多于「做架构」。...而大厂做架构的同学显然对自己的前景有极高的预期（不知道他们知不知道，他们也是被裁的比例最高的？） 为什么对于「在大厂做架构」的同学来说，预期会与实际有这么大差距呢？...下面是按「工作职级」划分的，谁听说的「公司中架构岗被裁的比较多」： 没有「初级工程师」觉得公司架构岗被裁的更多，而有56%的「专家及以上」认为架构岗裁员更多。 年轻人还是太年轻，不愿相信事实。
我们期望的是，将对变量vec调用std::move后，数据将会移动至变量vec2, 此时vec里面应该没有数据了。但是通过打印vec.size()发现vec中的数据并没有按预期移走。...这也就意味着，构造vec2时并没有按预期调用移动构造函数，而是调用了拷贝构造函数。 为什么会造成这个问题呢, 我们需要结合std::move和lambda的原理看下。...显然是，当std::move强转后的类型不是A&&，这样就不会命中移动构造函数。...结合本文最初的问题，在lambda中move没有生效，显然也是std::move强转的类型不是std::vector&&, 才导致了没有move成功。...那么，为什么会出现这个问题呢，我们需要理解下lambda的工作原理。 lambda闭包原理 对于c++的lambda，编译器会将lambda转化为一个独一无二的闭包类。
不过，有人认为这并不是一个 bug，而是预期功能，是「按预期工作的」。 行内人都知道，机器学习（ML）代码中的 bug 很难修复，并且它们不会造成编译错误，而是悄悄地降低准确率。...用户没有这样做，因而这个 bug 悄悄地降低了模型的准确率。 该 bug 非常小并且很容易出现。所以，这位用户很好奇会不会也对其他项目造成损害呢？...示例使用两个和四个工作进程的 batch 大小。 代码返回如下结果：每个进程返回的随机数都是相同的。...ta 认为，人们可能误解了这个问题，问题不在于设置特定的随机种子会导致每次训练过程中生成相同序列的随机数，这显然是按预期工作的。...所以，即使这个 bug 是「按预期工作的」，但向更多其他用户指出来也挺好的。 不知道机器之心的读者，有没有遇到过类似的 bug 呢？如果有，可以在评论中发表自己对该 bug 的观点。
黑盒功能测试 通过功能性的黑盒测试，我们可以在不知道软件如何执行的情况下检查该软件是否按预期进行。 软件是用模块或组件构成的。它是由许多不同的组件组成的一系列组件，组成一个完整的系统。...通过以这种方式，在小型组件中，我们可以测试每个组件以确保其正常工作，而不仅仅是测试大型系统。 因此，对于每个小组件，都有输入和预期输出。...您的简化测试输入为： 正数 负数 零 小数点后的数字 非数字值 空输入 非功能黑盒测试 我们还可以使用黑盒测试来测试其他预期的系统行为。这些可能包括系统响应时间，预期的数据，大量网络流量等场景。...显然，此过程需要自动化！ 白盒测试 白盒测试是当测试软件模块的内部结构时：代码本身。出于各种原因，白盒测试是可以采用的良好测试策略。...白盒测试允许您检查路径和数据流的内部工作方式，以查看它们是否最有意义和/或符合系统要求。 需要黑盒和白盒测试的结合 黑盒测试对于确保系统按预期运行至关重要。
（想想程序员工作中的重复劳动，一定要习惯构建并使用工具，提高工作效率）。 折旧(depreciation):资产价值随时间的流失而减少。...静态回收期没有考虑资金的时间价值，动态回收期是按照资金净现值折现计算的结果，考虑了资金的时间价值，要比静态回收期长。...效益成本比(Benefit Cost Ratio, BCR)，由预期收益除以预期成本所得出的比值。...，之前介绍了多项目或单项目中多方案选择决策的常用参考指标，在对互斥项目进行比较和优选时，应该选出盈利能力强的项目，一个好的投资决策需要注意：考虑整个生命周期内的现金流量，考虑资金的时间价值，对现金流量按资本成本或项目的预期收益率进行折现...显然，静态回收期PP和投资回报率ROI都不具备该特征，而净现值NPV、内部收益率IRR和获利能力指数PI都满足该要求。
4、测试用例不应该包含实际的数据； 测试用例是“一组输入、执行条件、预期结果”、毫无疑问地应该包括清晰的输入数据和预期输出，没有测试数据的用例最多只具有指导性的意义，不具有可执行性。...5、测试用例中不需要明显的验证手段； 我见过很多测试工程师编写的测试用例中，“预期输出”仅描述为程序的可见行为，其实，“预期结果”的含义并不只是程序的可见行为。...显然不是。订货是否成功还需要查看相应的数据记录是否更新，因此，在这样的一个用例中，还应该包含对测试结果的显式的验证手段：在数据库中执行查询语句进行查询，看查询结果是否与预期的一致。...集成测试采用的方法是测试软件单元的组合能否正常工作，以及与其他组的模块能否集成起来工作。最后，还要测试构成系统的所有模块组合能否正常工作。...集成测试的必要性还在于一些模块虽然能够单独地工作，但并不能保证连接起来也能正常工作。程序在某些局部反映不出来的问题，有可能在全局上会暴露出来，影响功能的实现。
在下面的例子中，按照上述逻辑使用 expr 并不正确，因为 if 的工作原理刚好相反，即 0 代表真。 #!.../checkPrice Cost to us> 11.50 Price we're asking> 6 We make money 这显然与我们预期不符！...我们稍微修改一下，以便使其按我们预期工作： #!...输入你想执行的运算，使用管道发送至该命令即可： $ echo "123.4+5/6-(7.89*1.234)" | bc 113.664 可见 bc 并没有忽略精度，而且输入的字符串也相当直截了当。...好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。
"赚个预期差的钱" "预期差怎么讲？"..."反正是差，但市场觉得很差很差，结果实际出来并没那么差，则股价也会涨" 今天股市算是正常运行，成交量还是很低，一直这样不活跃，说明观望气氛比较重，股民朋友没有方向了。这时如能有个突破，势必破竹。...债券按啥价格买卖？ 2015-09-10 全价结算：全价结算的意思是当你在进行债券买卖的时候，虽然是使用净价交易，但是在结算的时候要把利息算进来进行结算。...当然不行，原因有二：①票面利率仅反映的是我们可以获得的利息是多少，而获得的利息是可以用来再投资的，显然票面利率是单利； ②票面利率是按照债券面值计算的利息，而我们买入债券的时候并不一定是100元，可能是...显然，到期收益率更能真实反映投资收益，于是这个指标就应运而生啦。 2015-09-10 结论1：当市场利率提高时，久期大的债券下跌的幅度也越大。当市场处于加息周期时，尽量选择久期小的债券。
现有的数据中台中没有计算能力，仅存储数据，计算时需要通过RESTful接口取出数据再统计。...经测试，通过RESTful接口从数据中台取数，取出100个测点一天的数据量就需要10分钟时间，还没有开始计算，取数的时间已经远远超出了完成计算的预期时间。...基于现有结构，完成上述统计任务，性能上无法达到预期要求，需要将数据重新存储。...第三步，确定技术选型和方案 从上述的存储方案中得知，需要将实时数据按时间分段，段内按测点号、时间物理有序存储，常规数据库显然没办法做到这点。...完成该任务，用Java硬编码工作量巨大，Spark写起来也很麻烦。
在您的情况下，它显然用于调试，这是 set -x 的典型用例：在执行时打印每个命令可能会帮助您可视化脚本的控制流，如果它没有按预期运行。
完成此操作后，您可以返回并使用其他预留测试数据来验证模型是否确实按预期工作。尽管这是测试和验证的所有方面，但它发生在AI项目的训练阶段。这是在AI模型投入运行之前。...首先，我们需要确保AI算法本身能够正常工作。如果算法实施错误，则无需调整超参数并训练模型。但是，实际上，没有理由执行不当的算法，因为这些算法中的大多数已经被烘焙到各种AI库中。...这意味着，如果您不是从头开始编写代码，那么就实际代码而言，几乎没有什么要测试的-假设算法已经通过了测试。在AI项目中，假设已按照预期实施了QA，则质量检查将永远不会专注于AI算法本身或代码。...如果按照上面的内容进行操作，那么就会知道，使用代表训练数据并使用已经过测试和验证的来源的算法，经过正确验证的，通用化的系统应该会产生预期的结果。但是，如果您没有获得预期的结果会怎样？现实显然是混乱的。...但是，我们在培训阶段应该做的所有事情都完成了，我们的模型达到了预期的期望，但是在模型运行时并没有进入“推论”阶段。这意味着我们需要一种质量保证方法来处理生产中的模型。
一同由美国国家漏洞库(NVD)发布并保持数据的更新，CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)为漏洞和暴露确定了唯一的名称以及一个标准化的描述，同时实现更好的协同工作...7、无线订单链接越权查看（用户等信息打码，不能遍历）的按低风险处理 漏洞描述：这块是出现问题最多的地方，在这一部分，测试人员应该按照重新配置、实际结果和预期结果的步骤提供漏洞相关信息。...测试人员应该提供预期结果，这些细节可以帮助开发人员（有些没参与其软件开发人员对于程序细节不清楚）快速解决这个问题，但我们在报告中没有看到直观的漏洞数据统计图形，比如一些附加图形图像。...实际结果虽然出现在截图中，但测试人员并没有忘记提及预期结果。 在这里强调的一点是，所有漏洞总结报告都应该按照统一规则编写，漏洞总结报告在追踪漏洞方面是非常实用的。...另外测试人员也可以手动编写一个编号，这样做比填写完整标题的方案，很显然前者可以节约开发人员开发时间。
是美元还是按我们账面价值的百分比？ 由于许多不同的原因，我们认为衡量成本的最好方法是根据风险调整后的收益。风险是通过预期的年化收益率标准偏差来衡量的。...由于COVID-19危机，目前大多数市场的利差相当大，但这意味着按风险调整后的成本实际上相当接近。...建议在你的系统中保留至少3个移动平均线的变化，以获得足够的多样化，但最快的两个变化显然是在浪费钱。 重要提示：将所有工具的平均SR预期成本收益与欧洲美元的成本进行了比较。...即使我们假设LAM是可能的，加速也会在某一时刻停止工作（这里是在MAC16附近）。这是因为预期成本收益会随着频率的平方根而提高，但成本的增幅超过了线性水平。...看起来我们也有理由相信所有较慢的交叉有一个预期的SR至少为0。 11 经验法则 以上所有内容在理论上都很有趣，但要将其应用到实践中，显然还有很多工作要做。
其他公司则还没有开始试验或实施，但这仍然意味着大多数公司都在尝试。而且，这40%的公司没有应用人工智能技术，其主要原因并不是他们不相信人工智能。...我们按产业进一步研究公司应用人工智能技术的关联性。之所以能进行这一步研究是因为我们已经汇集了15个行业中的约200家公司。...在一系列适度限制下（总部所在地及现有利润率水平等），按行业逐一对这个公式进行估算。...显然,整个宏观经济效应将取决于：在应用人工智能的行业中是否会创造新的就业岗位，成为新职业或者作为支持扩大产出的方式；以及从人工智能中获取的生产力是否会在经济结构的其余部分产生巨大的过剩人口。...这些力量将进一步加速取代(旧的)人类工作，但我们从数据中推测，比起预期人类弄巧成拙，更多公司预期人工智能带来生产率增长和市场创新，即使是对于未来的就业的预期也是乐观居多。
通过做减法，我们优化了核心路径，为下一步的容量评估做了基础准备工作。...2容量评估 通过路径染色，在确定核心路径（资源）后，我们按照业务预期，从用户进入每个业务场景的每秒触发次数作为源头，分解到各场景内操作的核心路径，制定了容量核算表，从而评估出为了满足业务预期所需要的容量...虽然我们做到了对系统的把控，但是由于一些原因，比如除夕晚上大家的热情超出了预期，再比如扩容的某个资源由于和别的业务混用而无法提供评估预期的支撑，从而导致最终超出了我们前期准备的核心路径的资源。...，我们做了一套快速下发系统，并提前设计好变更策略，届时直接按策略推送。...很显然，银行接口的性能对于整个系统来说是一个局部短板。在跨年支付红峰冲击最大的时候，其实很多人通过前几天的红包游戏，已经积累了不少的零钱。
f1 f1只需要入参a b参数被替换为固定值b1 减少参数复杂度，能提升程序效率，尤其是热点函数 如果参数b突然变成了b2，那JIT就会从f1回退到f 简单来说：Go程序会怎么运行，往往在编码阶段就可以预期到了...来回收无用的内存 限制新增内存 - 即运行时尽可能地避免新内存的分配，最简单的方法就是不运行代码 自动GC是需要CPU的计算资源做支持，来清理无用内存 要保证内存资源能支持程序的正常运行，有两个思路： 显然...资源，进行内存回收 代价是业务处理逻辑会有一定性能损耗，被分配的计算资源减少 运行业务逻辑往往会增加内存 GC是回收内存 业务逻辑的Goroutine GC的Goroutine 我们可以将上述分为两类工作...尤其是在STW - Stop The World情况下，程序会暂停所有非GC的工作，进行全量的垃圾回收。...对应到上面提到的反馈呢，也就是GC Pacer并不是单纯的一种 按比例增长 的触发机制，还有一些其余因素的影响：比如，当前这次的GC花费的CPU计算资源与标记的耗时超过了预期，表示当前整个GC存在一定压力
然后，点击次数超过预期的搜索结果是相关的，而点击次数少于预期（否定）的搜索结果是无关的。 3. 检验假设 通过眼球追踪研究，我们有直接的证据表明，用户不太可能看排名较低的结果。...本文灵感来自于Joachims等人的工作，该工作假设通过排名进行线性遍历，以点击结果结束。一个典型的模型是上面的。在该模型中，排名的单击文档被认为比跳过的文档更受欢迎。在第列。...所以一个实验可以被一个四元组鉴定：query, A, B, m; query在我们的实验中没有使用， 它仅仅用于对观测进行分组，我们按和的顺序给出了结果。在一次实验中，我们收集了六个计数。...这显然不是真的，有些用户会放弃结果列表而不点击，也不查看所有结果。...如果我们给点击用户一些返回结果列表的概率，那么在级联模型下，可以允许多次点击的情况，这显然是真实发生的。
控制音量与音频播放 编写:kesenhoo 良好的用户体验应该是可预期且可控的。如果我们的应用可以播放音频，那么显然我们需要做到能够通过硬件按钮，软件按钮，蓝牙耳麦等来控制音量。...，如果我们的应用当前没有播放任何声音，那么按下音量键会调节响铃的音量。...这样能确保不管应用当前是否可见，音频控制的功能都能符合用户的预期。...无论用户按下设备上任意一个控制按钮，系统都会广播一个带有ACTIONMEDIABUTTON的Intent。...但是对于媒体播放应用来说并没有那么简单，实际上，在应用不可见（不能通过可见的UI控件进行控制）的时候，仍然能够响应媒体播放按钮事件是极其重要的。
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