Promise实例p2，那么不管p2的状态是什么，.then返回的新Promise实例p1的状态会取决于p2。...如果.catch(onRejected)的onRejected回调中返回了一个状态为rejected的Promise实例，那么.catch返回的Promise实例的状态也将变成rejected。...你可以通过修改以下代码中的注释部分来验证，不同的返回值对于finally返回的Promise实例的状态的影响。...如果回调函数的返回值是一个状态为rejected的Promise实例，那么.then, .catch或.finally返回的Promise实例的状态就是rejected。...如何理解then中抛出异常后会触发随后的catch 由于.then会返回一个新的Promise实例，而在.then回调中抛出了异常，导致这个新Promise的状态变成了rejected，而.catch正是用于处理这个新的
返回结果的 HTTP 状态码.png 返回结果的 HTTP 状态码 状态码的职责 当客户端向服务器端发送请求时,描述返回的请求结果 状态码的大致分类 1XX 信息性状态码 · 接收的请求正在处理 2XX...200 OK 表示从客户端发来的请求在服务器端被正常处理了 204 No Content 该状态码代表服务器接收的请求已成功处理,但在返回的响应报文中不含实体的主体部分 206 Partial Content...该状态码表示请求的资源已被分配了新的 URI,以后应使用资源现在所指的 URI。 302 Found 临时性重定向。...该状态码表示请求的资源已被分配了新的 URI,希望用户(本次)能使用新的 URI 访问 303 See Other 该状态码表示由于请求对应的资源存在着另一个 URI,应使用 GET 方法定向获取请求的资源...303 状态码和 302 Found 状态码有着相同的功能,但 303 状态码明确表示客户端应当采用 GET 方法获取资 源 304 Not Modified 该状态码表示客户端发送附带条件的请求 2
error.message); console.log(error.config); }) 使用场景： 当后端判断验证的手机号已存在的时候会返回...400，这时需要跳到error条件中，得到后台400的返回数据如上。...以下是error.response返回值： ? 这里如果直接输出error，等于error.message 附状态码为200的返回值： ?
使用 Git 工作时其中一个鲜为人知（和没有意识到）的方面就是，如何轻松地返回到你以前的位置 —— 也就是说，在仓库中如何很容易地去撤销那怕是重大的变更。...在本文中，我们将带你了解如何去重置、恢复和完全回到以前的状态，做到这些只需要几个简单而优雅的 Git 命令。 重置 我们从 Git 的 reset 命令开始。...确实，你应该能够认为它就是一个 “回滚” —— 它将你本地环境返回到之前的提交。这里的 “本地环境” 一词，我们指的是你的本地仓库、暂存区以及工作目录。 先看一下图 1。...如果我们在链中的每个提交中向文件添加一行，一种方法是使用 reset 使那个提交返回到仅有两行的那个版本，如：git reset HEAD~1。...换句话说就是，只要我们知道我们所指向的原始提交，我们能够通过简单的返回到分支的原始链的头部来“恢复”指针到前面的位置： git reset 当提交被替换之后，我们在 Git
众所周知，sysconf 用来返回某种常量的定义或者资源的上限，前者用于应用动态的判断系统是否支持某种标准或能力、后者用于决定资源分配的尺寸。...但是你可能不知道的是，sysconf 可以返回四种状态： 常量定义本身或资源上限 （>=0, 整型值） 无限制 （no limit) 不支持 出错 那一个小小的 int 返回类型，如何能容纳这许多含义?...fputs ("(no limit)\n", stdout); } else printf ("%ld\n", val); } conf.c 这段代码用来打印 sysconf 的返回值...，可以看到基本是通过 '返回值 + errno' 的方式实现的： 返回值 >= 0: 常量定义或资源本身 返回值 < 0: errno == 0: 无限制 errno !...= 0: errno == EINVAL: 不支持 其它：出错 其实看下 sysconf 的手册页的话，确实是这么说的： RETURN VALUE If name is invalid, -
返回状态 (Return States) LSTM单元或单元层的输出被称为隐藏状态。 这很令人困惑，因为每个LSTM单元保留一个不输出的内部状态，称为单元状态或"c"。...这两个张量分开的原因将在其它的文章中会进行清楚的解释。我们可以通过下面列出的工作范例来演示如何访问LSTM层中单元格的隐藏和单元状态。...返回状态与序列 (Return States & Sequences) 我们可以同时访问隐藏状态序列和单元状态。 这可以通过配置LSTM层来返回序列和返回状态来完成。...这可以通过配置LSTM层来返回序列和返回状态来完成。...这次的LSTM该层会返回每个输入时间步的隐藏状态，然后分别返回最后一个时间步的隐藏状态输出和最后输入时间步的单元状态。
产品 Solo.io 首页上列出了六个产品： Gloo：混合应用网关； GlooE：Gloo 的企业版； SuperGloo：服务网格编排器； Sqoop：构建在 Gloo 之上的 GraphQL 引擎...自然我最感兴趣的就是 SuperGloo 和 Gloo 了。宣发稿中已经做出了很多介绍，根据 CLI Reference 看看其中的亮点。...安全加固： 策略管理； mTLS； Ingress 加固 事实上这部分的特性主要是基于 Istio 的实现，Linkerd2 和 Consul 自身的功能还相当匮乏，具体情况可以参看其路线快照 Gloo...路由：在虚拟服务中定义访问的路由规则。...通过 Gloo 提供对外服务 我们希望通过 http://[service-ip]/httpbin/ 的形式，透过 Gloo 的负载均衡服务，对外开放 httpbin 的 API。
{e}") # 返回训练器的元数据，包括当前轮次和资产保存状态 def _fetch_trainer_metadata(trainer): # 获取当前轮次（加1是因为epoch从0开始计数）...() # 检查实验是否存在并且处于活跃状态 is_alive = getattr(experiment, "alive", False) # 如果实验不存在或不处于活跃状态，则创建新的实验...# 如果实验对象不存在，则直接返回 if not experiment: return # 获取训练器的元数据 metadata = _fetch_trainer_metadata...at http://127.0.0.1:5000 with 'mlflow server --backend-store-uri {uri}'") # 提示如何禁用...mlflow.log_artifact(str(f)) # 检查是否需要保持 MLflow 运行活动状态 keep_run_active = os.environ.get("MLFLOW_KEEP_RUN_ACTIVE
故事背景 后端使用Docker Compose部署一个代码片段管理应用：snibox，某天因为云服务卡死重启之后再次访问时，登录或退出都返回422状态码。...界面提示如下： 不过奇怪的是；直接通过IP+PORT访问是没问题的，但是使用域名方式访问就会报错。 前端使用nginx作为反向代理，并配置了SSL。...，用来确定客户端与代理服务器或者负载均衡服务器之间的连接所采用的传输协议（HTTP 或 HTTPS）。...在服务器的访问日志中记录的是负载均衡服务器与服务器之间的连接所使用的传输协议，而非客户端与负载均衡服务器之间所使用的协议。...为了确定客户端与负载均衡服务器之间所使用的协议， X-Forwarded-Proto 就派上了用场。
增加了后台的压力，同时前端增加了不必要的代码量，导致一些不必要的麻烦。 怎么解决呢？ 我们创建一个规范的实体类，规定好需要的参数。 将来返回给前端数据 不就解决大部分的问题了么？...@ApiModelProperty(value = "myflag:请求的结果 ture是请求有效且成功，false请求是无效或失败") private Boolean myFlag;...返回的数据，这个更名为mydata，避免与前端的读取的this.data重复 对axios或vue不理解容易出现错误！")...* 3个参数的构造方法，这里对比全参构造方法少了total参数，用于不需要给前端传输数据的返回 * @param myFlag * @param msg *...，尽量不要每次 都new String 返回，这样也会造成常量池的浪费，间接导致gc回收，造成性能浪费。
在这篇文章中，我将向你展示如何在本地设置MLflow以及使用PostgreSQL注册模型和管理端到端机器学习生命周期的数据库备份存储。...在本文中，我们将学习如何： 设置本地postgreSQL数据库作为MLflow的后端存储 创建MLflow实验并跟踪参数、度量和其他 注册模型，允许阶段转换和模型版本控制 ---- 安装程序 我将使用WSL...，由于它不存在，它将返回一个错误。...请注意，有两个主要部分： 实验：你将保存你的不同的“项目” 模型：包含所有已注册的模型（下一节将对此进行详细说明） 请注意，每个实验都与一个实验ID相关联，这一点很重要，因为MLflow将在mlruns...---- 在一篇文章中，这些知识可能已经足够了：） 在下一篇文章中，我将向你展示使用MLflow的一些更高级的示例，展示它的一些其他特性，例如自动日志记录，或者如何为注册的模型提供服务。
MLFlow是一款管理机器学习工作流程的工具，核心由以下4个模块组成： MLflow Tracking：如何通过API的形式管理实验的参数、代码、结果，并且通过UI的形式做对比。...参考：如何用MLflow做机器学习实验效果比对 2.2 MLFlow劣势 观点来自：如何评价 Databricks 的开源项目 MLflow？...没有解决Spark和MLFlow的数据衔接问题，也就是说，MLFlow单个实例如何全量或者按批次获取数据？...不过airflow的一点点问题是，它还是更适合定时调度的任务。而像机器学习实验这种场景，run的频率可是很随意的。不过，现在有一个想法，离线的实验用mlflow，上线以后用airflow。...来看看加州伯克利的团队开源了Aim Aim可以在几分钟内记录、搜索和比较100项实验，和TensorBoard/MLFlow相比，Aim的优点主要是支持： 按参数进行搜索、分组 分列图表 汇总大量实验查看趋势
机器学习算法中有许多可配置参数，不管你是独立开发者还是处于团队中，都难以追踪每个实验中用于生成模型的参数、代码和数据。 实验结果难以复现。...由于缺乏精细的追踪能力，团队在使用相同代码再次实验时往往会陷入困境。不管是数据科学家将训练代码交给工程师用于生产，还是你打算返回到之前的研究对问题进行调试，重现机器学习工作流程都很重要。...团队也能使用这些工具来比较不同用户的实验结果。 ? 图：MLflow Tracking UI MLflow Projects MLflow Projects 提供打包可重用代码的标准格式。...每个 project 只是一个代码目录或 Git 库，使用一个 descriptor 文件来说明其依赖关系以及如何运行代码。...配合 MLflow Tracking，MLflow Project 可以为你提供在复现、扩展和实验中极其好用的工具。
通常，可能需要数十次甚至数百次实验的迭代。随着迭代次数的增加，就越来越难跟踪过去的配置以及哪次过去实验效果好，和好在哪的记录。...() 并且，在完成实验后，终端上运行：mlflow UI，它会弹出一个实验记录的仪表板，其中包含用于对实验结果进行筛选和可视化的控件： MLFlow 有一个 mlflow.framework.autolog...它的主要卖点有： （1）与 ML 生态系统的其他组件完美集成，就像 MLFlow 一样 （2）实验中提供跟踪和比较功能的 UI是最漂亮的（个人观点） （3） 协作报告和仪表板 （4） 超参数优化（在...要维护成功搭建的机器学习驱动产品，您必须持续监控模型的效果。 监控的问题在于，当模型失败时，您最开始会收到提示的、醒目的、红色的错误提示。...但随着时间的推移，这些错误提示的判断可能会变得越来越糟糕，这种现象称为无声的模型失败（silent model failure）。 比如说，你部署的模型是在图片中识别Nike服装。
机器学习工作流程 机器学习(ML)通常需要使用广泛的数据集、数据预处理步骤和算法逻辑进行实验，以构建最优指标的模型。...，具体如下： 追踪实验困难：如果只是在笔记本电脑或 Jupyter Book 上处理文件，你如何汇总数据、代码、参数和对应的结果呢？...MLflow 解决了什么问题？ MLflow是一个用于管理 ML 生命周期的开源平台，旨在简化机器学习的开发流程，提供实验追踪、将代码打包成可重现的运行模块以及共享和部署模型功能。...MLflow还支持在任何环境中运行 ML 代码，如：本地笔记本电脑、独立应用程序或者云环境中 MLflow目前提供四个组件，具体如下: MLflow Tracking 用于记录机器学习实验中的参数、代码...流处理服务构建 API算法服务中MLflow旨在输出一个完全独立的算法服务，而流处理服务中描述了如何将多个API算法服务链接在一起，每个运行都封装一个转化或者训练步骤，定义各个流程间的接口和允许缓存和重用中间结果
作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。...本文内容 了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识： 设置和配置云工作站。...如果没有工作区，请完成“创建开始使用所需的资源”以创建工作区并详细了解如何使用它。 从“笔记本”开始 工作区中的“笔记本”部分是开始了解 Azure 机器学习及其功能的好地方。...验证正确的环境是否处于活动状态，再次查找标有 * 的环境。 conda env list 9. 基于活动环境创建新的 Jupyter 内核。...选择“图像”选项卡以查看 MLflow 生成的图像。 返回并查看其他模型的指标和图像。
正如一般的软件开发项目一样，你需要更好地管理代码版本和项目资产。在软件开发项目中，人们可能需要重新审视项目先前的状态。在机器学习项目中，我们该如何实现类似的审查呢？...实验一般包含: ▪代码和配置：实验中使用的软件，以及配置参数 ▪数据集：任何输入数据的使用——这可以是千兆级别大小的数据，比如语音识别、图像识别项目中所用到的数据 ▪输出：训练后的ML模型和实验的任何其他输出...“状态”表示代码、配置和数据集 o能够在项目历史的任何时候重新创建可用的精确数据集 ▪可扩展性：支持多个同事同时处理一个项目的能力，以及同时处理多个项目的能力 ?...由于目标是找到最精确的模型，因此项目由每个实验中实现的度量指标来指导。...▪优化执行：可以跳过那些没有修改且不需要返回值的步骤。 ▪可重用性：在多个项目中可重用相同的工具。 ▪可扩展性：不同的工具可由不同的团队成员独立开发。
需求：返回值里面有 0,1,2,3,4 分别代表面试，开会，拜访顾客，项目实施，其他这5中类型，需要将获取到的0,1,2,3,4渲染到页面上，分别显示所对应的类型状态面试，开会，拜访顾客，项目实施，其他...json数据 将准备的json数据放在服务器上，可以方便调用 如果没有 自己的服务器，就准备掉后端的接口，或者直接存在本地的json文件里面，备用。...success: res => { this.setData({ //第一个data为固定用法，第二个data是json中的data
") 在这个例子中，MLflow被用来管理机器学习实验和模型部署。...通过MLflow，你可以跟踪不同实验的性能，并且可以轻松地将最好的模型部署到生产环境中。...MLOps的关键工具 MLflow：MLflow是一个开源平台，用于管理机器学习的全生命周期，包括实验跟踪、模型管理和部署。...MLOps 实践的关键工具 MLflow：一个开源的机器学习管理平台，支持实验跟踪、模型部署和版本管理。它提供了一个统一的接口来管理模型的全生命周期。...示例代码：使用MLflow进行模型管理和部署 以下是如何使用MLflow来管理机器学习模型的一个简单示例。我们将训练一个随机森林模型，并记录模型的性能和版本。
前置知识 useRef 返回一个可变的 ref 对象，其 .current 属性被初始化为传入的参数（initialValue）。返回的 ref 对象在组件的整个生命周期内保持不变。...本质上，useRef 就像是可以在其 .current 属性中保存一个可变值的“盒子”。...代码实现 // 返回组件的挂载状态，如果还没挂载或者已经卸载，返回false；反之，返回true export const useMountedRef = () => { const mountedRef
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