Taskwarrior 是一款在命令行下使用的TODO列表管理工具,或者说任务管理工具,灵活,快速,高效。
在Python开发中,理解和管理项目的依赖关系是至关重要的。一个Python库可能依赖于多个其他库,同时也可能被许多其他项目依赖。正确地梳理这些依赖关系,有助于提高代码的可维护性和减少兼容性问题。本文将详细介绍如何从一个特定的库出发,寻找其依赖的库以及依赖它的库。
最近在看七牛云许式伟的架构课, 重温了面向对象五大设计原则(SOLID),扣理论文字找出处。(当然许老板是不可能深聊这么低级的内容,🤡) 注意区分设计原则和设计模式。 设计原则更为抽象和泛化; 设计模式也是抽象或泛化的良好实践,但是它们提供了更具体和实用的底层建议。 面向对象5大设计原则 Single Responsiblity Principle 单一职责原则 Open/Closed Principle 开闭原则 Likov Substitution Principle 里斯替代原则 Interfac
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
原文来源:arXiv 作者:Wieland Brendel、Jonas Rauber、Matthias Bethge 编译:嗯~阿童木呀、哆啦A亮 不知道大家有没有注意到,许多机器学习算法很容易受到几乎不可察觉的输入干扰的影响。到目前为止,我们还不清楚这种对抗干扰将为现实世界中机器学习应用的安全性带来多大的风险,因为用于生成这种干扰的大多数方法要么依赖于详细的模型信息(基于梯度的攻击)或者置信度分数,例如类概率(基于分数的攻击),而这两种在大多数现实世界中都是不可用的。在许多这样的情况下,目前我们需要后
我们的行业在过去十年中取得了令人难以置信的进步,这在一定程度上要归功于 Docker、Docker Compose 和 Kubernetes 等技术。然而,我们仍在研究如何在我们所处的多样化环境中进行开发。
AI 科技评论按:如何减轻软件开发的回测压力,从而提高工程师的生产效率?MATEUSZ MACHALICA、ALEX SAMYLKIN 等人组成的 Facebook 研究团队提出使用一个利用机器学习的新系统来创建一个为特定代码更改选择回归测试的概率模型,从而更好地执行这种回归测试。
因为在java中叫做方法,而在其他语言c,c++等语言中都叫做函数。而在Python中既有方法也有函数。
随着社交网络在世界各地的增长,其对理解和统计欺骗行为显得非常重要。其中一个就是“like farming”(喜欢页面,类似微博的关注和知乎的点赞)——人为的增加Facebook喜欢页面的数量。为了对抗它们,全世界的研究者都试图设计检测算法来区分真实的人类行为和机器账号生成的仿人类行为。结果却导致更为复杂的farm方法出现——其能够逃避检测工具,包括Facebook部署的。 Like Farming是什么? Facebook页面允许拥有者公布产品和活动来与消费者和粉丝产生关联。他们可以定向的推送广告——据报
这篇文章是软件架构编年史的一部分,一系列关于软件架构的文章。在这些文章中,我写了我对软件架构的了解,我如何看待它,以及我如何使用这些知识。如果您阅读了本系列以前的文章,那么本文的内容可能更有意义。
今天, EuroRust 在 twitter 上感谢了 华为 对 eurorust23 的赞助, 并且列举了一些华为在 Rust 社区的贡献.
作者 | Andrew Meredith 译者 | Rayden 策划 | Tina 审校 | 冬雨 我们的行业在过去十年中取得了令人难以置信的进步,这在一定程度上要归功于 Docker、Docker Compose 和 Kubernetes 等技术。然而,我们仍在研究如何在我们所处的多样化环境中进行开发。 容器化在开发和运维领域掀起了一场风暴。在过去,部署是高度依赖于特定技术的,通常需要对每个项目进行大量不可重复的工程工作。你是否部署到 VPS?你是否在分法虚拟机镜像?静态可执行文件?需要特定解
大家好,我是光城,很久没发文章了,主要是工作上比较忙,希望大家理解,期待大家留言区交流,本节分享SOLID原则与抽象三原则。
Gartner 分析师 Marco Meinardi、Richard Watson 和 Alan Waite 表示,不能主要为了应用程序的可移植性而采用 Kubernetes,因为虽然 K8s 从理论上提高了可移植性,但在实践中它使应用依赖于特定平台,同时有可能让应用无法使用云平台的最佳特性。
依赖倒转原则 (DIP)在整个S.O.L.I.D原则是最为重要的,但偏偏又是最难理解的😓
最近没事再次翻开《敏捷软件开发:原则、模式与实践》看,发现以前似懂非懂的东西突然就看懂了,get到了讲的重点。
本文是我学习课程《软件设计之美》的学习总结第三部分,分享面向对象的三个特点和五个设计原则的理解。
有时人们会先设计低层次的类, 然后才会开发高层次的类。当你在新系统上开发原型产品时, 这种情况很常见。由于低 层次的东西还没有实现或不确定, 你甚至无法确定高层次类 能实现哪些功能。如果采用这种方式, 业务逻辑类可能会更 依赖于低层原语类。
接口不就是一个语法吗?把需要的方法都放到接口里面,接口不就出来了吗? 这种对于接口的理解,还只停留在语法层面。设计出来的只能算作是有了个接口,但想要设计出好接口,还要有在设计维度上的思考。
本文介绍了PRML系列中的1.3 Model Selection,讲述了模型选择的一般采用交叉验证,并提到了S-fold cross-validation的原理。同时,文章指出了模型选择中的一些缺点,如随着S的增大,模型训练时间也增大,以及对于单一模型,需要手动调节多个参数,在最坏情况下,探索这些参数的组合需要的训练次数可能是参数个数的指数函数。最后,文章提出了针对似然函数的一种”信息准则“来选择最优模型,不过并未提到是否有特定的算法能够通过验证集自动选择最优模型。
当人们开始使用 Java 集合框架时,有时候会混淆ArrayList和LinkedList。为什么 Java 提供两个List interface的实现呢?你应该如何选择使用哪一个?我们将在接下来的几章回答这些问题。
http://blog.csdn.net/yyxaf/article/details/7527878 搜索关键词:散列函数、散列表、哈希函数、哈希表、Hash函数、Hash表 散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作,采用直接寻址技术。在理想情况下,无须任何比较就可以找到待查关键字,查找的期望时间为O(1)。 散列表的概念 1、散列表 设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K(|K|比|U|小得多)。 散列方
Type System Overview Author: David Wrighton (@davidwrighton) - 2010 简介 CLR类型系统是我们在ecma规范及其扩展的类型系统的实现。 总览 类型系统有一系列数据结构和一组创建操作这些数据结构的算法组成(这部分在其他章节有描述)。类型系统并非通过反射暴露出来的类型系统,尽管反射暴露的系统依赖于CLR类型系统。 类型系统主要维护的数据结构是: MethodTable EEClass MethodDesc FieldDesc TypeDesc
面向对象基础知识,只是给了我们一个概念,如何更好的设计出良好的面向对象代码,需要有设计原则作为支持。设计原则是核心指导思想,在这些原则的基础上,经过不断的实践,抽象,提炼逐步产生了针对特定问题的设计模式。因此,学好设计模式的基础是掌握基本的设计原则。本文将介绍面向对象常用的设计原则。(某些原则,也可以用在系统级,模块级等类型的设计中应用)
在Go语言中,接口是我们设计和编写代码的基石。然而,像很多概念一样,滥用它是不好的。接口污染是指用不必要的抽象来编写代码(刻意使用接口),使得代码更难以理解。这是具有不同习惯,特别是有其它语言开发经验的人会犯的一个常见错误。在深入讨论接口污染之前,让我们重新梳理一下Go语言的接口,然后分析何时使用接口以及在什么时候使用会存在污染问题。
人类的大脑有一种非凡的能力,能将原因与特定的事件联系起来。从选举的结果到掉在地板上的物体,我们不断地把引起特定效果的一系列事件联系起来。神经心理学将这种认知能力称为因果推理。计算机科学和经济学研究一种特殊形式的因果推理,称为因果推理,主要研究两个观察变量之间的关系。多年来,机器学习产生了许多用于因果推理的方法,但它们在主流应用中大多难以使用。最近,微软研究院(Microsoft Research)开发了一个用于因果思维和分析的框架DoWhy。
解耦思维是一种设计和思考问题的方法,旨在将复杂的系统或问题拆分为独立的组件或子问题,以降低系统的耦合度和提高可扩展性。以下是一些关于解耦思维的要点:
1. 前言 今天学习一下Spring Cloud Gateway,就先再其他博客上逛了逛。遇到有java开发者在某博客问一个问题:Spring Cloud Gateway 如何添加统一的前缀? 当时没
文 | Larry Alton 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权 世界上每个企业的健康发展都离不开数据的支持。数据是一种工具,它可以告诉你你的顾客是谁以及他们的行为是怎样的,数据可以引导你产生出新的深刻见解以及新的创新方法。通常来说,你拥有的数据越多,你将会拥有更专业和更精确的见解,这就是为什么近年来大数据成为有如此生产力工具(和流行语)的原因(链接:http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-
今天为大家介绍的是来自Raffaele Santagati团队的一篇论文。量子计算机在工业应用中的潜力很大程度上依赖于它们执行精确、高效量子化学计算的预期能力。计算机辅助药物发现依赖于精确预测候选药物在含有数千个原子、特定温度条件下的细胞环境中的目标相互作用。作者在这里探讨了将量子计算机应用于药物设计中的挑战与机遇。
BitTorrent 是一种流行的点对点文件共享协议,它允许用户高效地下载和分享文件,而不依赖于单一的中央服务器。在 BitTorrent 的核心,有一种特殊的文件称为"种子",它包含了关于下载文件的元数据信息,以帮助用户下载和分享文件。本文将深入探讨 BitTorrent 种子下载的工作原理。
选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型,是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
开闭原则指导我们,当软件需要变化时,应该尽量通过扩展的方式来实现变化,而不是通过修改已有的代码来实现。这里的“应该尽量”4个字说明OCP原则并不是说绝对不可以修改原始类的,当有这种修改的需求时,应该尽早地重构,而不是通过继承等方式添加新的实现,这会导致类型的膨胀以及历史遗留代码的冗余
在所有可用于创建web应用程序的语言中,JavaScript可能是最健壮的库和框架选择。事实上,有太多的东西,很难弄清楚该用哪一个,尤其是当你刚刚开始的时候。
这些日子里,由于项目的缘故,我又双叕开始学着造轮子了。故事的开始是代码的不规范堆砌,导致软件大楼摇摇欲坠;故事的终点是,重新唤醒程序员对匠艺的追求。而故事的中间部分,则是我们所要关注的内容:代码坏味道(code smell)、包依赖合理性,应对的方案则是代码重构,目标则是 Clean Code,即易于阅读的代码。而它们(代码坏味道、重构方式等)都已经被归纳为模式。
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点:较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而,尽管Serverless架构在某些方面表现出色,但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中,它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外,我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作,该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验,我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
对系统架构而言,外部系统依赖往往是系统质量属性的最大风险,对软件自身也是如此。软件依赖有着严重的风险,而这些风险常常会被忽视。我们可能尚未理解有效选择和使用依赖关系的最佳实践,甚至没有理解何时选择依赖关系。本文的目的是提高对风险的认识,并尝试更多的解决方案。
在软件开发中,前人对软件系统的设计和开发总结了一些原则和模式, 不管用什么语言做开发,都将对我们系统设计和开发提供指导意义。本文主要将总结这些常见的原则和具体阐述意义。
所有用Maven管理的真实的项目都应该是分模块的,每个模块都对应着一个pom.xml。它们之间通过继承和聚合(也称作多模块,multi-module)相互关联。 一个简单的Maven模块结构是这样的: ---- app-parent |-- pom.xml (pom) | |-- app-util | |-- pom.xml (jar) |
一个对象应该只包含单一的职责,并且该职责被完整地封装在一个类中。(Every object should have a single responsibility, and that responsibility should be entirely encapsulated by the class.),即又定义有且仅有一个原因使类变更。
📷 许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言,这是一件好事,因为这种做法有利于代码复用,而且他们 可专注于创建新的功能,而无需重复造轮。然而,这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。
本文探讨了如何使用向量自回归模型(VAR)进行时间序列预测,并提出了基于矩阵分解和并行计算的优化方法。首先,介绍了VAR模型的基本原理和常见应用。然后,详细阐述了如何利用基于优化的方法来找到最佳参数,并使用QR分解来加速计算。最后,探讨了如何进一步改进VAR模型以增强其性能和灵活性。
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