在工作中策略模式可以说是应用场景最多的一种设计模式了, 但大多数人却还停留在概念层, 不能实际应用. 本文就一起看下如何使用策略模式.
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 4 — Connectivity
编者按：SDN商用化在即，于是业界纷纷揣测SDN会在哪个领域首次实现部署。直到目前为止，与SDN牵扯最深的是数据中心，但是一家华尔街公司指出他们认为SD-WAN的部署速度将会比数据中心叠加技术的部署速度更快。那么想要实现SD-WAN需要考虑哪些问题呢？ 在近期召开的开放网络用户组织会议上，一家华尔街公司曾经指出：“尽管许多华尔街公司将重点放在了SDN‘诱人的’数据中心上，然而他们对软件定义WAN的兴趣却出现了大幅增加。我们认为SD-WAN的部署速度将会比数据中心叠加技术的部署速度更快。通过在资
时至今日，视频流媒体已经成为主要的信息传播媒介之一，但对于在业务中提供音视频内容服务的企业而言，依然存在诸多挑战。用户对观看体验的需求一路走高，需要更高的清晰度、更高的码率。在画质、清晰度不断提升的趋势下，视频文件的大小也随之变大，不可避免地伴随着一路攀升的流量与存储成本。 转码成本与流量、存储成本的平衡 云点播极速高清转码通过智能识别场景、动态编码技术、码率精准控制模型等自研技术可以完美地应对上面所说的两项调整，以更低的码率（近50%）获得更高的主观画质，实现高画质低码率，为客户节约网络流量和存储成本。
客座文章最初由 Kendall Miller 在Fairwinds 博客[1]上发表
应用程序开发市场正在转向容器化的“云原生”应用程序架构，而不是单片应用程序。现在也是制定政策和授权的时候了，以提供所有现代安全策略的基础。
根据一项新的调查研究，混合云环境特别容易受到 “零日漏洞”(zero-day)的攻击。 “零日漏洞”就是安全漏洞在当天或在24小时内被发现之后立即被恶意利用进行攻击,这种攻击是在厂商缺少防范意识或缺少
由于原有缓存失效，新缓存未到期间，比如我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期，所有原本应该访 问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。
SD-WAN技术有助于使广域网更加灵活和高效，从而降低网络管理成本。本文比较了9家领先的SD-WAN厂商的产品和服务的主要特性和功能、可用平台、目标用户以及定价和许可信息，厂商按字母顺序排列。
近年来，软件定义广域网 (SD-WAN) 被企业广泛采用，是分支机构连接到数据中心以及其他云应用的一种经济高效的方式。本文将围绕SD-WAN基础知识、工作原理、最佳实践和故障排除等多方面展开介绍，并对SD-WAN架构未来的发展进行分析。
ranger插件开发的上下两篇文章介绍了如何在ranger中支持一个新的服务，并开发对应的客户端插件。但知其然还要知其所以然，简单的几个接口调用的背后，其内部最终是如何进行权限校验的。本文就来简单聊聊其内部实现原理。
Q-learning虽然经过一系列发展，进化成deep Q-network，并且取得了很大的成功，但是它也有盲点，就是当游戏的动作是连续的时候，比如你操控机器人走路，跑步等。因为Q-learning算法只能处理离散的动作问题，当遇到连续动作的时候，它最多用离散化处理：
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说深度强化学习——从DQN到DDPG,希望能够帮助大家进步!!!
大神David Silver（AlphoGo architecture，难道没去NIPS?）今天往arxiv上扔了篇文章，Mastering Chess and Shogi by Self-Play
随着深度学习技术的广泛使用，人们对于如何自动对神经网络结构进行设计产生了浓厚的兴趣，研究人员希望能够通过数据驱动的方式对模型结构进行搜索，更加自动地找到能够拟合当前任务的最佳网络结构。
选自OpenAI 作者：JOHN SCHULMAN、JACK CLARK、OLEG KLIMOV 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 近日，OpenAI 在其官方博客上宣布推出 Roboschool，一款用于机器人仿真的开源软件，它基于 Bullet 物理引擎，并已实现与 OpenAI 之前发行的 Gym 之间的整合，也使得在同一环境中同时训练多个智能体变得简单。机器之心对该文进行了编译，并在文中附上了 Roboschool 和 OpenAI Gym 的 GitHub 项目地址。官方博客地址请见文末。 我
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今，几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交（Socia）、移动（Mobile）、分析（Analytics）和云服务（Cloud）。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中，我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念（请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
概念一节下分为激活函数：反向传播算法、学习率、梯度下降和损失（最小化）目标（最大化）函数。
distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数. 这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器. 这个包一般遵循 TensorFlow Distributions 包的设计.
OS::Magnum::Cluster和OS::Magnum::ClusterTemplate
【新智元导读】 作者dformoso在Github上放出了自己绘制的深度学习思维导图，共有三张：基本概念、架构和TensorFlow。以图示的方法介绍深度学习必备的基本概念和架构，很好地展示了各个要素
网络安全等级保护是国家网络安全保障的基本制度基本策略和基本方法。2019年5月13日等保2.0正式发布，这是继2008年发布等保1.0十余年来继网络安全法实施后的一次重大升级。等保2.0在等保1.0的基础上，更加注重全方位主动防御、安全可信、动态感知和全面审计。
相比Vue可以基于模版进行「编译时性能优化」，React作为一个完全运行时的库，只能在「运行时」谋求性能优化。
浙江省省委书记车俊提出“最多跑一次”的理念与目标。2017年，浙江省全面落实推进“最多跑一次”改革工作。为积极响应“最多跑一次”的改革，顺应“互联网+”政务的趋势，浙江省人力资源与社会保障厅积极指导打造人力资源服务网上平台。作为省人社厅主管下的非盈利组织--浙江省人力资源服务协会，积极响应号召，为切实规范人力资源服务，提高人力资源管理效率，于2017年10月推出“劳动关系风险管理平台”，云合同作为协会唯一的电子合同战略合作伙伴，助力人力资源服务的互联与创新。
虚拟化正在改变整个IT领域。简而言之，它允许将物理对象转换为其逻辑“虚拟”对象。IT资源虚拟化可以减少运营和资本支出，最大程度地减少停机时间，可以更快地进行配置等等。
随着CPE白盒化、云化SD-WAN方案的流行，2021年企业将支出转向基于软件的SD-WAN解决方案，基于硬件的接入路由器市场继续呈下降趋势。SD-WAN和网络安全技术的融合也正在被许多供应商用作区分SD-WAN解决方案的一种方式。 2021年，全球SD-WAN市场增长了35%，实现了超过20亿美元的创纪录收入。八家供应商占全年 SD-WAN 市场收入的 80% 以上。其中，思科在 2021 年全年市场份额排名中领先，Fortinet 攀升至第二位，VMware、Versa 和 HPE 跻身前五名供应商之
Efficient Deep Reinforcement Learning via Adaptive Policy Transfer
来源：专知 强化学习(RL)通过与环境交互的试错过程来解决顺序决策问题。虽然RL在允许大量试错的复杂电子游戏中取得了杰出的成功，但在现实世界中犯错总是不希望的。 为了提高样本效率从而减少误差，基于模型的强化学习（MBRL）被认为是一个有前途的方向，它建立的环境模型中可以进行试错，而不需要实际成本。 本文对MBRL的研究现状进行了综述，并着重介绍了近年来研究的进展。对于非表格环境，学习到的环境模型与实际环境之间存在泛化误差。因此，分析环境模型中策略训练与实际环境中策略训练的差异，对算法设计、模型使用和策略训练
今天的SD-WAN 对于绝大部分的企业而言，IT系统已经成为了企业运营中的一个关键基础设施，这其中网络部分Internet的接入、企业分支/合作伙伴之间的VPN连接是IT化基础设施中重要的部件。而MPLS VPN专线接入价格高昂，对于大部分企业是笔不菲的支出；同时对于运行关键业务的企业总部或重要站点，往往需要连接到多个运营商或采用多种接入方式以提供网络冗余的保护，进一步增加了WAN接入的成本。科技进步的实质就是降低成本，使得组织和个人单纯的需要和欲望变成可以支付得起的需求，从而释放购买力，创造新的产业细
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
随着物联网和云计算产业的发展，一些对时延、传输成本比较敏感的应用场景（尤其在工业控制领域）开始浮出水面。与此同时，在类似德国“工业4.0”等工控信息智能化的发展中，信息物理融合系统（CPS，也称虚拟实体融合系统）在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现，并对网络、计算、存储、应用等核心能力进行融合逐渐成为趋势。
https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay
CookiePolicy策略可以精确控制程序接收那些cookie，拒绝接受那些cookie。 CookiePolicy 策略机制解析 public interface CookiePolicy { public static final CookiePolicy ACCEPT_ALL = new CookiePolicy(){ public boolean shouldAccept(URI uri, HttpCookie cookie) { return t
随着中国经济发展、居民消费水平提升及消费结构的升级，食品饮料行业呈现出整体良好的增长态势，据艾媒咨询数据，2024年中国软饮料市场规模预计有望达到13230亿元。
智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。
本期介绍发表在Journal of Medicinal Chemistry的研究工作，研究人员在具有X射线晶体学证实结合模式的化合物的基础上采用了不同的机器学习方法生成模型用于预测不同类别的激酶抑制剂，且产生了意想不到的准确和稳定的预测。结果表明，新的机器学习模型具有相当大的实际应用潜力。
最近研究一些架构思想，看看李云华老师的专栏（从0开始学架构），做些笔记有些个人的思考。
受疫情不稳定的趋势导致的出行限制或出行意愿降低的影响，速食、自热食品、方便食品、罐头食品等保质期长的食品销量大涨，食品行业将继续拥有较大发展空间，但同时食品行业产品同质化加剧，在消费者健康意识增强的情况下，食品行业竞争正面临着新的挑战。
新条目，选中规则名称的选择框，显示出所有的可用规则，对需要更改的规则选择，填入相应值即可，最后点击保存
小说网站的页面内容编码用的 GBK，如果不做处理，中文内容会是乱码。解决方案是用 iconv-lite 来对内容用 GBK 的方式来解码。大概的写法：
1. A物料也B物料可以互相替代,但是由物料计划部门自由控制使用物料A还是使用物料B
背景 在上一篇文章中，我们介绍了如何设计一个消息中心，传送门 👉《如何设计一个消息中心》 有了承载这些消息的地方后，接下来的问题便是，这些消息从哪里来？ 通常对于一个内容型产品来说，在其互动体系中，为了增强消息的用户触达，增强用户的互动心智，在互动（评论、点赞等）行为发生后，会将互动消息推送至消息中心，然后根据不同的互动行为类型匹配不同的消息模版。 然而随着互动行为种类的增加（内容的点赞、评论的点赞……），不断的通过 if…else 来根据不同的消息类型生成不同的消息模版会使得业务代码愈发复杂，难以维
「机器之心走近全球顶尖实验室：UCL多智能体强化学习研究团队」系列直播今晚第四期，来自UCL汪军教授团队的杨耀东博士将带来分享：Dealing with Non-transitivity in Two-player Zero-sum Games。
谈到数据治理，自然离不开元数据。元数据(Metadata)，用一句话定义就是：描述数据的数据。元数据打通了数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。因此，数据治理的核心就是元数据管理。
过去两个月经历了九期热切的云上相聚，虽然物理距离仍有阻隔，但大家在云端的热情丝毫不减，新势力CEO、甲方评委、投资人、网安从业者用户与观众线上共聚，九家网络安全领域的新势力企业脱颖而出，交出网安新势力SOLO发布季的优异答卷！ 评选伊始，我们收到了上百家网络安全新势力企业的踊跃申报。「网安新势力」组委会联合投资人评委团以及产业评委团代表筛选提名九家企业，这九家企业被提名为零信任安全新势力、云原生安全新势力、安全运营新势力、攻防安全新势力、网络安全新势力企业。 九家企业和评委嘉宾受邀参与了SOLO发布季的线上
论文名称：《Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation》 论文地址：https://dl.acm.org
今年 4 月的倡议书《Initiative to establish a European Lab for Learning & Intelligent Systems》获得了 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Michael Jordan、Jürgen Schmidhuber 等著名学者的支持。
最近各个视频大佬都爱“勾搭”上“大数据”,当中有些做法也不算太新鲜，只是在大数据概念被热炒后，以一个更时尚、更系统的姿态出来和大家见面了。 这几个月陆续参加了一些视频网站的发布会和访谈，发现除了“独播”这种“老生常谈”的话题外，“大数据”开始成为视频网站宣传时最爱的词儿，而且涵盖到各类节目：土豆和深圳卫视合作“青春的选择”颁奖晚会时会特意强调大数据在晚会制作时起到的关键作用；优酷在推《老男孩》电影版时着重突出这是一部基于互联网、大数据“反向”生产的电影，爱奇艺PPS在高调宣传《爱情公寓4》
当服务使用关系型数据库已经达到性能瓶颈的时候我们应该怎么办，数据库已经分片了，也分库分表了，索引什么也都极致了（一般不可能）但是还是扛不住高流量。有点经验的同学都会说：“加缓存，上redis or 直接应用内存（缓存）“。
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