首先申请，这个要求是基于我们公司的情况而定的，并不一定适用于读者所在的公司。...这都意味着其他人会执行你们写的用例。如果不写清楚测试点，别人必然要花更多的时间在你们的用例上，甚至还不一定能正确理解。这不是给别人制造麻烦吗？...原则上就是覆盖需求，但基于我们的情况，需求本身很多时候都不清楚，没有文档，产品是买的第三方公司的，大家对这个行业也没有多丰富的了解。那必然带来一个问题，就是很难把需求覆盖全面。...在这样的背景下，用例还不把测试点写的清晰一些，是不是留下隐患、自讨苦吃呢？...给还是员工的你一点个人小建议： 在领导拿拿着你做的事做例子去说一些事的时候，没必要着急去解释、理论， 因为一般领导没打算听你的解释，只是在就事论事。
昨天有一篇《智能运维行业乱象：估值虚高、上市受阻、裁员频现》网文在运维圈十分火爆，有一些观点十分吸引人。...今天，不对文章观点做评价，摘一小段《数智万物下运维》系列下我对金融企业智能运维的理解。...在面对当前复杂的技术架构、不断引入的创新技术、快速迭代的软件版本、严峻的信息安全威胁下，传统运维团队原来被动救火式、问题驱动式、操作运维、经验运维已经很难实现企业业务连续性的保障目标。...人机协同的运维模式，最关键的角色仍是人，利用人的创造力，结合机器所提供的数据和算法，辅助人进行运维工作开展。...3.AIOps的一些其他观点 建立场景地图，体系化、有节奏的落地AIOps。与AI技术在当前大部分领域的应用类似，AI是一种平台能力，而不是业务。
而且也能找到非常多的关于分布式计算的第三方工具。这里可以看一下Python wiki上的关于Parallel Processing的内容。 接下来，会说一些关于Python加速工具的选单。...SciPy和Sage都将NumPy内置为自身的一部分，同时内置了其他的不同的工具，从而可以用于特定科学、数学和高性能计算的模块。 Pandas是一个侧重于数据分析的工具。...2.PyPy、Pyston、Parakeet、Psyco和Unladen Swallow 让代码运行的更快，侵入性最小的就是使用实时编译器(JIT编译)。以前的话我们可以直接安装Psyco。...而且PyPy可以直接将代码翻译成像C那样的性能更高的语言。 Unladen Swallow是一个Python的JIT编译器。是Python解释器的一本版本，被称为底层虚拟机(LLVM)。...如果面向数组和数学计算的时候，Numba是更好的选择导入时会自动生成相应的LLVM的代码。升级版本是NumbaPro，还提供了对GPU的支持。
最近读到一篇关于2021年大数据和机器学习领域的综述性文章《Red Hot: The 2021 Machine Learning, AI and Data (MAD) Landscape》，写的非常好，...本文选取了关于数据仓库的观点，进行了简单翻译。...这两条主线隐含着的因素就是狂热的风投融资环境，而更根本的因素则是市场的拐点可能正在到来。 众所周知，数据+AI是未来的趋势。...这几年最大的改变是云数据仓库的兴起。...，最经典的例子就是 Hadoop 的集成系统 CDH 背后的公司 Cloudera 被资本市场抛弃了。
（大概的思路与2年前的一个小结差不多，见《回归ITOA的思考》链接）。...以下摘三个观点： 一、 运维智能化当前的应用领域主要针对业务连续性的故障应急环节，大思路即更快的发现问题与恢复业务： 故障发现：主要与监控结合，比如动态基线，多指标监控等； 故障定位：故障树或调用链路定位...则要考虑一下以下关于业务连续性保障的几个举措： 你所在运维团队的ECC现场或远程应急的协同机制是否己完善？ 监控对故障的覆盖面怎么样？ 监控报警后多久会有人介入处理？...因为，在实际工作过程中，可能90%的生产故障，极有可能在ECC喊一下，基本的应急措施就差不多出来了，剩下的10%的疑难杂症，当前的智能化手段也未必能有效解决。...争取一下老板对于数据驱动的工作模式转型的支持力度，调研一下如何利用运维数据的运营分析支持关于主动运行分析，推动运维提前发现问题，提前解决问题，减少被动应急的工作占比。
来源/ 小哈公社（inwetech）InweHub小哈 ---- “懒惰是人性中最大的劣根性。” 而顺应人性有很多方式，总结提炼一套听起来鲜明易懂的观点，总能被广为传播。...做企业服务和SaaS行业，要有打持久战的决心，更要深入和多多思考。 以下是关于SaaS的几个常见观点，如果深入思考的话，似乎都“说错”了？...观点一：得大客户者得天下 大约3年前，主导过国内第一批toB投资项目的知名合伙人曾做了一个大胆的预言：SaaS市场就是得大客户者得天下。...如何重新思考一下的话，我想你也一定有了自己的答案。 观点二：大公司不太爱用SaaS 就像上面提到的，“大公司”一直是行业的心结。...观点四：SaaS差不多就是云计算 反驳前，我们先来梳理一下企业服务、SaaS和云计算的关系。
不过，开头先声明一点，本文只聊观点与感悟，不聊具体技术细节。...不要轻易说不可能，因为资本的本质就是追逐利润，假如由于这些非标需求额外付出的开发成本，创造不了预期的收益，那对那些试错成本宽容度较低的团队而言，这些需求完全没有存在的必要（回头想一想，你的产品经理提的那些奇奇怪怪且上线没几天就又改回去的需求...更多是一些类如更灵活的逻辑拆分、服务端渲染等方面的优化。针对前端开发中的痛点，拆分出的比如构建工具、前端框架、框架之上的UI组件库、跨端等等各个技术领域的边界，也都划分的比较明确了，且发展日趋成熟。...这个就会有一个问题：每个业务对低代码平台的能力要求是不同的，除了大量可复用的功能，肯定也会有不少的定制化需求。甚至各条业务线的产品形态很不一致，有面向C端的，有面向B端的。...笔者还与他们的开发者加了好友，吃惊的是这么大的工作量竟然是一个人完成的，体验下来比很多公司团队级的产品都用心。
Jython将Python源码编译成JVM字节码，由JVM执行对应的字节码。因此能很好的与JVM集成，比如利用JVM的垃圾回收和JIT，直接导入并调用JVM上其他语言编写的库和函数。...如果仅需要在Windows上开发较大的Python项目。条件允许的情况下，IronPython是个不错的选择。...想对于CPython，PyPy的性能提升非常明显，但对第三方模块的支持真心是弱爆了。比如无法很好的支持使用CPython的C API编写的扩展，完全不支持使用SWIG、SIP等工具编写的扩展。...就连NumPy，也要在编译器的层面上从头实现。即使实现了，也只能在Python层面中使用，无法供其他第三方模块在非Python环境中使用。关于PyPy，后续会尝试用一篇完整的文章来介绍。...但其前景是非常值得看好的（如果没像Google的Unladen Swallow那样死掉的话。话说，Google的东西现在是越来越不敢用了，不是他们的东西不好，是怕用着用着，他们就关掉了）。
党的十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》更是明确提出，完善文化和旅游融合发展体制机制。...2019年8月，国办印发的《关于进一步激发文化和旅游消费潜力的意见》提出，到2022年建设30个国家文化产业和旅游产业融合发展示范区。...今年以来，文化和旅游部进一步完善激发文化和旅游创新创造活力的管理体制和生产经营机制、加快文旅融合体制机制建设等，落实中央关于推进国家治理体系和治理能力现代化的重要部署。...3月，文化和旅游部印发《关于促进旅游演艺发展的指导意见》，着力将旅游演艺培育成更好的文旅融合载体。...7月，浙江省文化和旅游厅印发《关于加快推进文旅融合IP工程建设的实施意见》，助推建设全国文化和旅游融合发展样板地。
Avhirup Chakraborty：目前是否有关于生成模型可迁移的论文和工作？例如：我有一个用于生成猫和狗图片的模型，我是否可以利用该模型前面的一些网络层来生成狼和老虎的图片？...我的朋友 Ethan Dreyfuss 在 Geoff Hinton 关于深层网络的论文出炉后不久告诉了我关于深度学习的内容，然后我和 Ethan 一起构建了斯坦福大学的第一台 CUDA 机器，以便一起研究深度学习...Rafa Ronaldo：我在 NIPS 会议上的理论/实践研讨会上发表了关于 GAN 的演讲（我还参加了 LLD 研讨会上的演讲 - GAN 创建新数据）。...关于结论的第 4 点：您如何建议我们只使用 GAN 进行特征提取？我的意思是：我们如何确保由 GAN 架构产生的表示是输入数据底层结构的有用表示呢。...「关于基于解码器的生成模型的定量分析」文中发现，GAN 为列车和测试集分配相似的可能性。
几周前我写了一篇文章，《对几个软件开发传统观点的质疑和反驳》，微博上、独立域名的博客上，还有 ITEye 网站上，都有一些评论的朋友给了我许多事实和观点。...很不幸的是我是后一种观点的支持者，尽管这种观点经常被骂成“ 不合逻辑”。 2、你是要做工程商人吗？...你，或者你的团队，才是产品的上帝。用户只是会抱怨会牢骚会骂死你的不负责任的凡人而已。 4、工程师文化有多棒？这样的公司才能做出伟大的软件产品吗？...很简单，团队合作也是需要成本的。在产品初创的时候，团队的人越多，越做不出伟大的产品来。 6、辩证法？可有时候，我们只需要一个观点，一个明确的观点而已。...“Java 太垃圾了”、“ 我就是痛恨注解”、“ 微软的东西是屎”…… 这些人的观点太过鲜明，而且 2B 青年充斥在思考着之中，以至于大多数人都接受不了。
自媒体投放的价格相对透明，所以如何花合适的价格找到有效的投放账号，获得好的投放效果，成了品牌最为关注的问题。 在企点君看来，自媒体账号的筛选有两个核心要素： 1. 找到受众一致或相关度高的账号 2....同样的原理，通过点赞数曲线，也可以判断点赞量的真实性。 企点营销根据文章发布后的阅读数和点赞数的变化曲线，按照算法，计算出账号注水率。...品牌在选择账号时，可以通过注水率了解账号的真实流量，有效帮助品牌规避一些存在虚假流量的账号，减少预算的浪费。...反而是一些“小而美”的腰部账号，阅读量虽然没有很高，但粉丝粘性高，也有不错的带货能力。对品牌来说，选择投放中小媒体，花较少的预算也能达到不错的营销效果。...点击下方“阅读原文”了解更多关于企点营销。
，其中gentledog的读书帖「关于MOV巡查官制度的几点思考」获得了读书活动的第一名。...先取一个观察时间段，设在这个观察时间段内，巡查官的巡查成本为U，网关节点的奖励为V，作恶者被举证时遭受的损失为R，作恶成功时获得的收益为S，作恶者作恶的概率为p，巡查官的平均巡查人数为q，某单个巡查官巡查的概率为...这里假设巡查官的机会是均等的，即当巡查官的巡查人数为q时，成功举证的概率为1/q。...3、侧链作恶的概率与作恶成功时获得的收益S无关，也就是说减少侧链上托管的资产无助于减小作恶的概率。...4、侧链作恶的概率与作恶者被举证时遭受的损失R无关（如果忽略V≤R的关系），也就是说在不增加网关节点的奖励的前提下，只增加侧链运营者的保证金无助于减小作恶的概率。
还有，甚至引起了电子科技大学和华为拥趸的关注： 《易联视讯陈建文：关于AI，需要从人类愿景上整体思考》、《清华大学教授与电子科大教授交锋人工智能:谁在胡扯?》...现在，开始我们今天的讨论吧！ 那些凡事都拿AI做幌子的人 他们在“胡扯” 关于人工智能的定义，一直流传着太多的版本，所以也就没有公认的说法。...但是关于“智能”，我们就必须要搞清楚一个事情：目前的人工智能，真的“智能”吗？ 答案显然是否定的。...甚至，有更显激进的观点认为，目前的人工智能还只是个“人工智障”。 那些凡事都拿AI做幌子的人，他们在“胡扯” 近年来，在各方的通力合作下，人工智能彻底火了，于是各路英豪纷纷入局。...所以，关于这一点，清华大学王志华教授讲的特别对，那些以AI做虎皮扯大旗的人都很可恶，他们不是真的在做技术做产品，他们是在“胡扯”。
Julia语言的吸引力从官网上的功能列表就可见一斑： 多分派：提供跨多种参数类型来组合定义函数的能力 动态类型系统：文档，优化和分派的类型 良好的性能，甚至能接近包括C语言在内的静态编译语言 内置程序包管理器...协同程序：轻量级“绿色”线程 用户自定义的类型与内置函数一样快速、紧凑 为不同的参数类型自动生成高效的专用代码 针对数字和其他类型的优雅且可扩展的转换 对Unicode的有效支持，包括但不限于UTF-...最令人失望的是其声称的表现与观察到的表现之间的显著差异。 例如，Julia中的一个简单的hello world程序运行速度比Python的版本慢约27x，比C语言慢约187x。...LLVM非常适合作为静态编译语言的编译器后端，但众所周知，它在动态语言环境中无法达到同样的效果。Unladen Swallow和最近从WebVM迁移的WebKit 就是值得注意的例子。...https://en.wikipedia.org/wiki/Unladen_Swallow https://webkit.org/blog/5852/introducing-the-b3-jit-compiler
现在，序列变换（seq2seq）才是求解序列学习的真正答案，序列变换还在语音到文本理解的任务中取得了优越的成果，并提升了 Siri、Cortana、谷歌语音助理和 Alexa 的性能。...它们都经历了将 RNN 模型和其变体用基于注意力的模型替换的过程，而这才刚刚开始。RNN 模型曾经是很多应用的构建基础，但相比基于注意力的模型，它们需要更多的资源来训练和运行。...并且，RNN 的一大问题是它们非常消耗计算资源。即如果需要快速训练 RNN，需要大量的硬件资源。在云端上运行这些模型的成本也很高，随着语音到文本的应用需求快速增长，云计算资源目前甚至赶不上它的需求。...如果序列处理无可避免，那么我们最好能找到可向前预测和向后回顾的计算单元，因为我们处理的大多数实时因果数据只知道过去的状态并期望影响未来的决策。...这意味着一个实际的神经网络将决定过去的哪个向量对未来的决策更重要。 但记忆的储存呢？与神经图灵机不同，上面的架构将会把所有的历史表征储存在记忆中。
模块 pprint以解释器可读的方式提供了更复杂的控制内置或用户自定义对象的打印方式的机制。....\') >>> d = dict(item=\'unladen swallow\') >>> t.substitute(d) Traceback (most recent call last):...KeyError: \'owner\' >>> t.safe_substitute(d) \'Return the unladen swallow to $owner.\' 模板类的子类支持自定义设置占位符...[-5, 0, 1] 十进制浮点运算 关于 decimal 模块提供的 Decimal 数据结构用于十进制浮点运算的介绍。...相较于内置的 float 实现的二进制浮点运算，本类对以下方面有特别地优化： 财经类或类似应用需要精确的十进制表示， 精细的操控， 对取整方法的规范以应对法律和监管上的需求， 对重要的使用十进制的场合持续追踪
作为全球公认的大数据先驱，车品觉先生的《决战大数据》、《数据的本质》等著作受到了广泛的欢迎。...针对数据战略和数据中台讨论已经数不胜数，在数据中台建设成为趋势的情况下，如何构建出合适的数据中台恐怕是大部分企业与机构都在积极思考的，面对市场上众多嘈杂的声音，用户们更加希望听到正本清源的真知灼见。...如今，当数据中台成为市场焦点、数据中台建设热掀起之际，关于数据战略的讨论视乎开始变少，是大家的数据战略都已经制定完备了么？...在没有中台的时候，后台与前台之间的联系与沟通通常是一件非常麻烦的事情。...03 纯数据中台目前很难做出来，需要与业务中台紧密配合 关于数据中台，另外一个不可回避的话题就是：通用性。
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