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关键词

serverless

2.部署完成,经查看,系统底层使用的是k8s结构,应该是按每个用户创建了一个或一组pod来实现的。

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如何提

因为它会使“”的效果大打折扣,甚至出现负面效果。这就要求提供的人实事求是,的内容是对方的行为,不要增加任何的主观判断。----如何提呢? 征得对方同意不是一个单方面的活动,对方的接受程度会直接影响到的效果。因此,征得对方同意是开始的第一步。试想,当对方正在全身心投入的讨论需求、或者正在忙于解决线上问题时,会有耐心听取吗? 显然这些都不是给对方提供的恰当时机。?一对一沟通一对一沟通是比较推荐的提供的方式。它会让提供和接受的双方感到更加轻松和安全,在这种环境下,提出的会更容易被接受。 如果从接受者的角度来看待,我们可以引入一个防御模型来解释同样的问题。?防御模型防御模型有外,中,内三层分别为:行为,态度和价值观/信仰,内层对的防御大于外层。 当对方在接受时,如果内容仅仅包含行为的事实,那么这将是一个较为容易接受的,若是包含对态度、乃至价值观的,其效果可想而知。

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    SwiftUI:触控

    尽管 SwiftUI 并未内置任何触控功能,但对于我们来说,使用 UIKit 和 Core Haptics 进行添加非常容易,这是两个内置于系统中的框架,并且可在所有现代 iPhone 上使用。 如果您以前从未听说过“触控”,则“触控”涉及设备中的小型电动机,从而产生诸如敲击和振动之类的感觉。 UIKit 的触控实现非常简单,但这并不意味着您应该排除它:它很简单,因为它专注于内置触控,例如“成功”或“失败”,这意味着用户可以学习感觉如何也就是说,如果您使用成功触控,那么某些用户—— 对于更高级的触控,Apple 为我们提供了一个名为 Core Haptics 的整体框架。 创建引擎时,您可以附加处理程序以帮助停止活动时恢复活动,例如当应用程序移至后台时,但是在这里,我们将使其保持简单:如果当前设备支持触控,我们将启动引擎,如果失败,则打印错误。

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    Android触摸

    View、子 View 谁来消费事件可以实时协商换成 NestedScrollView:可以滑动实现 NestedScrollingChild3 接口来实现自定义的嵌套滑动逻辑自定义单 View 的触摸 可以注册很多事件监听器,事件的调度顺序是onTouchListener> onTouchEvent>onLongClickListener> onClickListener自定义 ViewGroup 的触摸除了重写

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    ServelessDay 2021用户

    改完后如下:dev:server: cross-env NODE_ENV=development ts-node srcserver.ts,在这里我是复踩了很多坑,期间还联系了官方技术支持,根据我俩的共同排查

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    蒲公英:用“摇一摇”诠释 App 的内测用户

    有经验的开发者们都知道,要将测试用户的各种意见、问题报告等收集起来并加以整理,是一件非常繁琐、而且费时费力的事情。 这些问题的出现,促使了蒲公英的内测功能的诞生。? 蒲公英的内测功能,可以帮助测试用户非常轻松的完成问题的提交。开发者的App在集成了蒲公英的SDK后,用户只需在App内“摇一摇”,即可激活蒲公英提供的问题表单。 例如开发者可以通过代码设置为三指滑动等,同时,也可以通过程序直接调出表单。目前,已经有上千位开发者将他们的App接入了蒲公英的SDK,而且这个数字还在不断增加中。 如果你也是开发者,也对蒲公英的内测功能感兴趣,可以点击进入这个网址下载蒲公英的SDK:http:www.pgyer.comsdk,目前蒲公英的SDK支持iOS和Android两个平台。

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    型神经网络

    型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有连接的神经网络,其结构比前网络要复杂得多。典型的型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。 Elman网络是两层向传播网络,隐层和输入向量连接的神经元,其输出不仅作为输出层的输入,而且还连接隐层内的另外也一些神经元,到隐层的输入。 由于其输入表示了信号的空域信息,而支路是一个延迟单元,映了信号的时序信息,所以Elman网络可以在时域和空域上进行模式识别。 一、神经网络的函数1. newhop返回网络的权值偏差。向量元素的取值为-1或1,函数返回创建好的hopfield网络,并在给定的向量上有稳定的平衡点,且需要使为平衡点尽可能少。

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    视频负评测

    所以前期会将所有的评论使用情感分析,得到大量的负评论。通过这个步骤可以从百万级别的评论中筛选出十万级别的负面评论。 众测用户收到任务后,就可以在手机 APP 上进行标注了。?图:众测任务说明界面 ? 图:负视频操作页面2、加入黑名单运营同学点击删除按钮后,该视频的 vid 就会进入视频系统的黑名单。进入黑名单的视频不仅不会得到相关视频的推荐,并且无法直接播放,访问时会直接提示已经删除。 图:每日视频处理情况的统计最后放一张负流程的全图:?关注腾讯移动品质中心TMQ,获取更多测试干货!版权所属,禁止转载!

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    型神经网络

    型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有连接的神经网络,其结构比前网络要复杂得多。典型的型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。 Elman网络是两层向传播网络,隐层和输入向量连接的神经元,其输出不仅作为输出层的输入,而且还连接隐层内的另外也一些神经元,到隐层的输入。 由于其输入表示了信号的空域信息,而支路是一个延迟单元,映了信号的时序信息,所以Elman网络可以在时域和空域上进行模式识别。 newhop返回网络的权值偏差。向量元素的取值为-1或1,函数返回创建好的hopfield网络,并在给定的向量上有稳定的平衡点,且需要使为平衡点尽可能少。 二、神经网络的应用1.离散Hopfield神经网络设计一个Hopfield网络,使其具有联想记忆功能,能正确是被阿拉伯数字,当数字被噪声污染后仍可以正确识别。

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    视频负评测

    所以前期会将所有的评论使用情感分析,得到大量的负评论。通过这个步骤可以从百万级别的评论中筛选出十万级别的负面评论。 众测用户收到任务后,就可以在手机 APP 上进行标注了。 图:负视频操作页面2、加入黑名单运营同学点击删除按钮后,该视频的 vid 就会进入视频系统的黑名单。进入黑名单的视频不仅不会得到相关视频的推荐,并且无法直接播放,访问时会直接提示已经删除。 图:每日视频处理情况的统计最后放一张负流程的全图:

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    基数 (Cardinality Feedback)(一)

    概述本文将介绍在11gR2的版本上推出了基数(Cardinality Feedback 以后简称CFB)功能,通过这个特性, 对于某些查询在第一次执行时,如果CBO发现根据统计信息估算出的基数(Computed 另外,基数 (CFB)在12c版本上得到更进一步的扩展改称为统计(Statistics Feedback), 成为12c自动重新优化(Automatic Reoptimization)的一部分。 关于这统计(Statistics Feedback)中扩展的内容和12c自动重新优化(Automatic Reoptimization)的内容将在以后的章节中进行介绍。 本文是基数 (Cardinality Feedback)的第一部分主要介绍当基数 (Cardinality Feedback)无效时的状况:例子1(CFB无效)首先我们在10.2.0.5的环境中也就是 (基于10.2.0.5版本测试)--统计信息能够映出表中的数据量。

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    基数 (Cardinality Feedback)(二)

    概述本文为基数(Cardinality Feedback 以后简称CFB)功能的第二部分,主要介绍CFB有效时的状况例子,以及CFB处理流程。 关于CFB无效时的状况例子,以及CFB概述请参考前篇文章:基数 (Cardinality Feedback)(一)例子2(CFB有效) 下面我们在11.2.0.4的环境中也就是CFB有效的情况下,看看执行的情况 (基于11.2.0.4版本测试)--统计信息能够映出表中的数据量。

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    【费用中心】需求&问题周活动来袭!赢好礼!

    一月一度的腾云先锋需求问题周活动又开启啦!上次做轻量和CVM的需求问题活动收到了不少小伙伴们的需求,在大家的协助下,我们的产品不断优化,变的越来越好。 如果有的话那么赶紧来参与本次的需求周活动吧!我们给大家准备了丰厚的礼品! TDP-需求问题周-费用中心.pngVOC链接:https:cloud.tencent.comvoc小提示:VOC系统内产品选择“费用中心”哦~)参与活动的小伙伴记得添加芋头微信提交UIN(腾讯云账号

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    游戏中的设计

    游戏中的设计,是让玩家快速适应游戏操作,获得参与感和成就感的重要手段,适度且精妙的对提高游戏的易上手性,增强玩家的参与感和成就感有不可或缺的作用。 游戏中的,主要分为三种:事前状态的指引、操作的感官以及操作后的结果,三种分别对应影响的就是指引感、参与感和成就感。? 1.指引感(操作前的指引,快速理解玩法)事前状态的指引能为玩家的下一步操作提供参考线索,以便做好准备,当下一次出现同样的提示时,玩家便知道该作何应或进行何种操作。 ,所以为玩家的操作提供感官尤为重要。 另外,重要操作的应靠近玩家当前的操作区域或者视焦区域,否则可能很难被玩家发现,便不能发挥作用。

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    持续测试持续

    什么是持续测试--首先,关于什么是持续测试,个人的理解是:贯穿整个研发周期,不断验证和的测试活动。至于形式是手动还是自动化,并不是那么重要。 所以,持续测试的形式并不是那么重要,重要的是能够得到持续的。--2. 为什么要做持续测试--我们为什么进行持续测试呢?原来传统的测试模式存在什么问题? 需要我们做到快速、持续的价值验证,并快速给出。--3. 持续测试实践--那么我们如何落地持续测试呢,我分成了两部分的能力来解释:业务能力层面和工程能力层面。 持续与提升--关注的价值,让每次的都能促进质量的提升。减少因为理解误差带来的风险和返工。同时,通过及时地,来保证研发进度,让全体成员知道项目的风险和进展,适时调整需求的优先级。 并不一定会带来提升,在这中间还缺一个东西,就是改进清单。没有改进的,很容易让者疲劳,直到不

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    你真的懂吗?|洞见

    如果我们极端地概括这两种观点,可以提炼出关于的两种声音。 第一种声音的提出者应当捍卫“真相”,被者应当付出相应的努力来接受。 作为一名ThoughtWorker,可以让我们不断走出舒适区,持续改进,提升自身竞争力。 2 的有效性 那么如何有效地达到的目的呢? 3 的场景在谈论了的目的和有效性之后,让我们回到最开始的问题--如何提。这次我们加上一个前缀:如何“有效地”提?带着这个问题,我们再来看看这两种声音。 所以时所处的场景往往会影响我们的方式。再比如,工作之中的形式往往也受到公司文化的影响。 的汉堡模型便是如此:积极的好比两片面包,占比较大,但真正有营养的部分却是那中间薄薄一层肉,对应到模型中指的是建议。

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    OpenAI-人工的深度学习

    人可以用来提供的web应用,提供用于训练的奖励预测数据。web应用界面如下。? 这完全不需要人为,但这是一个MuJoCo正在工作,RL-agent配置正确,可以自己成功学习的好的测试方法。 合成标记接下来,我们将使用两部分的培训计划(训练单独的奖励预测,和使用RL进行奖励预测),然而,不同于收集真实的人的,我们将从hard-coded的奖励函数中产生合成环境。 人为标记根据人的来训练agent ,你将运行两个独立的进程:1. agent培训的进程。这与我们上面运行的命令非常相似。2. 创建一个GCS储存库渲染轨迹片段训练过程会生成为你提供的渲染轨迹片段。存储在Google云端存储(GCS)中,因此你需要设置GCS存储库。

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    开采“用户“这座金矿

    (图为手机管家团队在惠州某中学调研中)处理:精品应对三原则凡事总有两面性,用户也不例外。正面自然给予我们前进的动力,负面更是值得我们深挖其深藏的价值。 之前某APP产品也遭遇过这种痛苦的经历。当时有个用户发了个吐槽微博,并且设置了不可评论。该产品客服人员因无法评论而直接转发了用户微博并进行回复,而引来了更多自身粉丝的吐槽,一时间口碑急转直下。 项目团队的人力是有限的,不可能对每一个用户都进行跟进处理,只能处理影响大部分用户的,以提高解决问题的效率,因此归纳共性问题也是用户系统的能力之一。 用户系统可以依据问题类型、模块及关键词等纬度,建立归类模型,分析出相似度较高的用户,从而归纳出共性问题。 利用分词技术,分析每条用户,提高有价值用户发现率,解析热门词汇以及与之相关的高频词,这样子就能直观了解大多数用户的意见态度,而就不用局限于逐条查看用户了。洞察:你说的就是你的心吗?

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    客户需求管理实践

    B 端产品的场景通常比较复杂,通过处理客户需求,一方面满足客户诉求,提升商家的活跃度;另一方面可以从客户中提炼真实使用场景和想法,哺产品设计进行产品迭代。 有赞为商家提供了 BBS 论坛、产品端需求入口、客满热线、服务经理对接等多处渠道,让商家能够更方便、快捷的需求,但多个渠道的商家需求如果没有进行统一的管理,就会造成一些问题:商家需求没有统一的待办列表 需求处理结果没有及时闭环给商家,导致商家再次咨询或投诉,满意度降低。无法针对商家集中的功能模块进行分析,驱动产品提炼更贴近商家使用场景。 及时的将处理结果给商家的好处在于,商家得到良好的体验的同时,有赞可以收到商家对新功能的体验感受,带来新的。 2.2 降低进度成本:商家端与有赞商家需求池联动微商城、零售产品端开放了需求入口,商家可以通过店铺系统后台随时使用问题,同时可以随时查看需求的处理进度,从而减少了一些对需求登记、跟进、

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    你还在等着用户BUG?

    译者按: 等待用户 BUG,一切都晚了!实时监控线上应用才是王道。 他们需要亲自去发现问题的原因然后寻找解法,而不是依赖于用户的截屏。?用户的截屏并不能告诉你足够的信息,往往你会问更多。 坐等用户真的好吗?很多开发团队依然依靠用户来改进产品,这其实是很荒谬的。在快餐连锁店,客户用餐完毕之后,需要自己将没吃完的食物和用过的餐巾纸扔到垃圾桶。 一些开发者会这么认为:如果没有用户问题,那就代表我们的产品棒棒哒,对不对?认为“如果用户使用产品遇到问题,用户就会”是比较局限的。最终你会发现只有 1%的用户会问题,然而事实上多得多。 在你的用户发现问题之前发现,并且不要单纯依赖用户问题!

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