如果要将AI嵌入到企业计算系统中，企业必须重新调整其机器学习（ML）开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发，集成，测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成（CI），持续交付（CD）和持续培训（CT）的平台和方法，并详细介绍了如何通过特征存储（Feature Store）执行CI / CD机器学习操作（MLOps）。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
如果需要恢复数据，只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可。
Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤：
测试用例是任何测试周期的第一步，对任何项目都非常重要。如果在此步骤中出现任何问题，则在整个软件测试过程中都会扩大影响。如果测试人员在创建测试用例模板时使用正确的过程和准则，则可以避免这种情况。
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视，如果读者已经非常熟悉 SQL，采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择，比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具，便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
大数据和机器学习的组合是一项革命性的技术，如果以恰当的方式使用它，它可以在任何工业上产生影响。在医疗保健领域，它在很多情况下都有重要的使用，例如疾病检测、找到流行病早期爆发的迹象、使用集群来找到瘟疫流行的地区（例如寨卡（zika）易发区），或者在空气污染严重的国家找到空气质量最好的地带。在这篇文章里，我尝试用标准的机器学习算法和像 Apache Spark、parquet、Spark mllib和Spark SQL这样的大数据工具集，来探索已知的心脏疾病的预测。 源代码 这篇文章的源代码可以在GitHub的
MLlib fits into Spark’s APIs and interoperates with NumPy in Python (as of Spark 0.9) and R libraries (as of Spark 1.5). You can use any Hadoop data source (e.g. HDFS, HBase, or local files), making it easy to plug into Hadoop workflows. 1、Spark MLib介绍
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。本文将介绍如何使用 Apache Doris Routine Load 将 AutoMQ 中的数据导入 Doris。详细了解 Routine Load 请参考 Routine Load 基本原理文档。
论 DevOps、测试管理和 QA 部门之间如何共同合作，以达到更快地交付。 ---- 在敏捷操作下，DevOps 正在蓬勃发展并成为大量机构的主要优势。由于 DevOps 为业务、开发、运营和质量保证部门开辟了协作战线，它能够有效的向客户提供更新和更强的功能。DevOps 符合敏捷项目所固有的精益、精敏的内在价值观，团队须尽最大努力确保提供合适的配置以应对挑战。 ---- 经验证明 DevOps 可以从测试管理的使用中获益匪浅。然而，有些人可能会想知道这个过程如何适应整个 DevOps 环境的细节。随着
通过之前的三篇文章，我们已经学习完了服务容器相关的内容，可以说，服务容器就是整个 Laravel 框架的灵魂，从启动的第一步开始就是创建容器并且加载所有的服务对象。而说起管道，其实大家也不会太陌生，在程序开发的世界中，管道模式的应用随处可见，同样在 Laravel 框架中，它也是核心一般的存在。甚至可以说，管道和服务容器的组合，才让我们有了一个这样的框架可以使用。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2jeaaiaaa3eaeb6fj3vpfasodareqabaa.f10002.mp4?dis_k=cc04b07c621debb660c5902
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
printf ‘输出类型输出格式’ 输出内容 输出类型 ： %ns ：输出字符串。n是数字指代输出几个字符 %ni ：输出整数。n是数字指代输出几个数字 %m.nf : 输出浮点数。m和n是数字，指代输出的整数位数和小数位数。如%8.2f 代表共输出8位数，其中2位是小数，6位是整数。 输出格式 ： \a : 输出警告声音 \b : 输出退格键，也就是Backspace键 \f : 清楚屏幕 \n : 换行
在Java中，工具类定义了一组公共方法，这篇文章将介绍Java中使用最频繁及最通用的Java工具类。以下工具类、方法按使用流行度排名，参考数据来源于Github上随机选取的5万个开源项目源码。
在Java中，工具类定义了一组公共方法，这篇文章将介绍Java中使用最频繁及最通用的Java工具类。以下工具类、方法按使用流行度排名，参考数据来源于Github上随机选取的5万个开源项目源码。 一. org.apache.commons.io.IOUtils closeQuietly：关闭一个IO流、socket、或者selector且不抛出异常，通常放在finally块 toString：转换IO流、 Uri、 byte[]为String copy：IO流数据复制，从输入流写到输出流中，最大支持2GB t
在Java中，工具类定义了一组公共方法，这篇文章将介绍Java中使用最频繁及最通用的Java工具类。
作者：Java技术栈 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62214529 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。 比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
数据流 在当今的数据环境中，没有一个系统可以提供所有必需的观点来提供真正的洞察力。从数据中获取完整含义需要混合来自多个来源的大量信息。 与此同时，我们不耐烦地立即获得答案;如果洞察时间超过10毫秒，那么该值就会丢失 - 高频交易，欺诈检测和推荐引擎等应用程序不能等待。这通常意味着在数据进入记录数据库之前分析数据的流入。为数据丢失增加零容忍，挑战变得更加艰巨。 Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。 本文介绍了Apache Kafka，
1、测试用例定义 测试用例又叫test case，是为某个特殊目标而编制的一组测试输入，执行条件以及预期结果，以便测试某个程序路径或核实是否满足某个特定需求。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新，以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外，它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分，这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
特征工程本质是一项工程活动，它目的是最大限度地从原始数据中提取并加工特征以供模型或者算法使用。在传统机器学习领域流传着这样一句话： “数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，从而可见特征工程的重要性。其实对于结构化数据建模，即使用深度学习模型，特征工程也是比模型本身要重要的。
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
2.依据RobotFramework2.6.3版本翻译，由于水平有限，时间仓促，难免有错误，请大家不吝指出。
关注【Java技术精选】获取更多好文 1 Apache相关IOUtils类 closeQuietly：关闭一个IO流、socket、或者selector且不抛出异常，通常放在finally块 toString：转换IO流、 Uri、 byte[]为String copy：IO流数据复制，从输入流写到输出流中，最大支持2GB toByteArray：从输入流、URI获取byte[] write：把字节. 字符等写入输出流 toInputStream：把字符转换为输入流 readLines：从输入流中读取多行数
IBM曾经指出，测试管理有助于DevOps通过利用数据促进持续集成和交付。本篇文章主要讲述普元DevOps6.0是怎样设计一个帮助用户获得他们优质产品的测试管理，普元DevOps6.0的测试管理如何做到帮助产品更快地交付。
公司在数据和分析能力上投入了大量资金，为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道，每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂，重要的是要有工具和实践来开发和调试更改，并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法，但它们并不相同。
贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。
在本指南中，我们将看到如何创建自定义管道并在Hub上共享它或将其添加到🤗 Transformers 库中。
距离上一次更新刚过了二十多天，距离0.17版本刚过了三个多月，Druid再次迎来重大更新，Druid也越来越强大了。
在写 JMeter 脚本的时候经常需要模拟一些数据，通常的做法是采用”CSV Data Set Config”从 CSV 文件中读取数据。但是使用数据文件不够灵活，需要提前根据虚拟用户数准备相应数量的测试数据。比如，某应用的用户注册过程需要提供手机号码，如果采用 CSV 文件，测试 1000 虚拟用户就需要准备 1000 个手机号码。如果测试过程中要增加虚拟用户数目，则需要准备更多的测试数据。整个过程比较费时费力。
场景：一旦我们使用Python DataFrame Merge()方法连接两个数据集，我们可能会看到空值或占位符字符串（如NaN）表示该数字为空。
一 测试目的 开发需要为了寻求系统最优的解决方案,但是网上关于性能方面的资料并不是很多,没有很明显的数据说明,只是一般的结论性判断不好说什么,所以这里自己重新测试整理了一番. 二 测试环境 主机主机ip为...86,系统为64位win7,4g内存,双核2.93GHz,2.94GHz,从机ip为...59,系统为64位win7,6g内存,双核2.93GHz,2.94GHz. 双机在同一个局域网,开启了密码验证,主从配置通过配置文件直接配置后,从机配置为不可写入. 开发工具为Ecli
src/test/java/com/zhongxin/utils/HttpUtils.java
物联网 MQTT 测试云服务 XMeter Cloud 专业版于 2022 年底上线后，已有不少用户试用，对数千甚至上万规模的 MQTT 并发连接和消息吞吐场景进行测试。同时我们也收到了希望支持更多物联网协议测试的需求反馈。
边界值分析法是一种很实用的黑盒测试用例方法，它具有很强的发现故障的能力。边界值分析法也是作为对等价类划分法的补充，测试用例来自等价类的边界。
（2）内容：BUG统计表、网站项目进度表（以月度统计，每周更新一次）、延期需求统计表
做过接口自动化的朋友可以想一下，我们在使用postman或JMeter编写用例脚本的时候，比较费时间的就是接口间参数的传递了。
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
随着软件系统规模的持续增大，业务复杂度的持续增加，软件测试的复杂度也随之越来越大。而软件测试工作复杂度的直接体现就是测试用例编写、维护、执行和管理，所以编写易读、易维护和易管理的测试用例可以有效的降低测试工作的复杂度。本文主要系统的介绍了测试用例的几种经典编写和管理方法，包括每种的特点，适用场景以及实例。帮助不同的项目和团队，根据自己的情况选择适合的测试用例编写和管理方法，从而降低测试工作的复杂度，提高测试工作的效率。
Hive支持的函数除了内置函数，允许编写用户自定义函数（User Define Function）来扩充函数的功能。
先从引发的5个问题讲起，再简单回顾一下devops 简介和兴起背景 ,再从itest 测试管理团队的视角提出应对办法
ML pipeline提供了一组统一的高级API，它们构建在 DataFrame之上，可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。 一 重要概念 1.1 管道中的主要概念 MLlib对机器学习算法的API进行了标准化，使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。 DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，a DataFrame具有可以存
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