RESTful API 是目前非常流行的一种 Web 服务架构，使用 Java 开发 RESTful API 涉及到许多最佳实践。...6、返回适当的错误信息 在错误情况下，API 应返回适当的 HTTP 状态码和错误消息，以通知客户端出错原因。...7、实现缓存和协商缓存 缓存可以减轻服务器负担并优化客户端响应时间，而协商缓存则确保缓存的表现良好。 8、考虑 API 版本控制问题 定期发布新版本时需要尽量避免破坏性改变，并提供逐步过渡方案。...10、与其他系统进行合理协作 根据业务需求，最佳选择可能是将 Java RESTful API 提供的数据与其他服务或 UI 元素合并，或者使用反向代理/负载均衡器通常可以提高 API 的可靠性、伸缩性和一致性...总的来说，这些实践将有助于使你的Java RESTful API更加可靠、易用和伸缩性。如果你学习和运用这些实践，并结合具体的业务场景，就能创建出高效、稳定、安全、易维护的Web服务。
1 AWS 的现有 MLOps 套件 亚马逊的现有产品完全基于 Sagemaker Studio。它为 ML 开发提供了业内首创的集成开发环境。...尽管 AWS 是 ML 服务的运维提供商，但它仍然不能声称自己拥有用于所有机器学习目的的，打通的开发环境。MLOps 在几个领域存在重大差距。 没有连贯的 CI/CD 管道可以将它们连在一起。...尽管可扩展 ML 的重要先决条件是可靠的 CI/CD 流程 / 框架，但之前并没有好用的产品选项。大家要么用的是没那么理想的 MLOps 流程，要么建立了自己的 CI/CD 版本。...ML 的自制 CI/CD 框架存在的问题是它们无法推广，因此无法轻松开源。框架不可避免地要在代码中写入许多领域知识——既是为了缩短开发时间，也是为了与现有服务更好地集成。...AWS 打算通过用于 ML 的通用 CI/CD 框架解决这一问题。 Sagemaker Pipelines 允许你创建、可视化和管理 ML 工作流。它使你能够创建单独的开发和生产环境并进行跟踪。
好处和最佳实践，作者：ATC 团队-看看持续交付如何适合 DevOps 流水线，它与持续部署有何不同以及一些最佳实践。...使用 Visual Studio 建立 CI/CD 流水线，作者：Mohamed Radwan—了解如何在 Visual Studio Team Services 中设置 CI/CD 流水线以自动执行代码的构建...适用于 DevOps 和持续交付的最佳自动化测试工具（前 10 名），作者：Lavanya C—检查这些自动化测试工具，以在软件开发生命周期中实现持续交付。...CI/CD 最佳实践和关注点 CI 失败的 5 大原因，作者：Shashikant Jagtap—使用质量低下的服务器会浪费每个人的时间，因为构建时间太长，无法完成，从而导致测试结果断断续续，并使工程师感到沮丧...选择 CI 平台时应考虑的 10 件事，作者：Pavan Belagatti—持续集成是采用 DevOps 的第一步。选择 CI 平台时，请牢记这十个因素。
Jacob Beningo是一名嵌入式软件顾问，专门研究基于微控制器的实时系统。他通过大量文章、博客和网络研讨会积极推广软件最佳实践，主题包括软件架构设计、嵌入式 DevOps 和实施技术。...调查显示，75%的开发人员使用它，在嵌入式世界周围，我听说全球大约有4000万开发人员。这是很多开发人员。...例如，在展会现场有一些创建自动化管道的示例，该管道产生了GitHub原生的灵活CI / CD流程。...虽然这不是什么新鲜事，但显着的特点是 GitHub 操作现在使 Arm 开发工具（如 Arm 交叉编译器和 Arm 虚拟硬件）可用！此外，开发人员现在可以为其 CI/CD 管道运行虚拟硬件模拟。...Copilot 使用 AI 根据您编写的代码行或添加到源代码中的注释来建议代码行。我发现这在编写生成文件或函数时很有帮助。但是，有时这些建议没有意义或重复。
部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。...… 在第二阶段，我们建立了我们的第一个ML模型，我们进行ML可行性研究。 我们使用第一阶段中定义的度量来证明ML业务价值。ML工程规则第1条的最佳实践是«保持第一个模型简单，并获得正确的基础模型»。...机器学习系统的主要组成部分 在本节中，我们将描述ML系统的主要组成部分以及围绕它们的最佳实践，这将使我们避免上述陷阱。 提供集成的ML系统并在生产中持续运行的过程涉及以下步骤： ?...但是，如果我们想测试一个新的特性，一个新的模型架构，或者一个新的超参数呢?这就是自动化CI/CD管道的意义所在。CI/CD管道让我们能够快速探索新的想法和实验。...以下是CI/CD流水线自动化如何补充连续ML流水线自动化: 如果给定新的实现/代码(新的模型架构、特性工程和超参数……)，一个成功的CI/CD管道会部署一个新的连续ML管道。
2019 年度最佳自动化测试工具 对更快地交付高质量软件或 “Quality at Speed” 的需求要求组织在敏捷、持续集成 (CI) 和 DevOps 方法中搜索解决方案。...利用Selenium和Appium引擎，Katalon Studio为那些在集成和部署不同框架和库以使用Selenium和Appium时遇到困难的测试人员，以及那些已经熟悉这些引擎的测试人员，提供了一个独特的集成环境...最新的TestComplete 14.0版本包括与Jenkins的本地集成，以加速CI/CD管道，支持web测试组件(如Shadow DOM和自定义元素)，以及支持所有最新的浏览器版本和移动平台。...它不仅在API测试自动化测试人员中流行，而且在使用该工具开发和测试API的开发人员中也很流行。实际上，它是一个开发和测试api的开发环境。...、流行的，并且提供了使用AI/ML来解决组织在“快速交付质量”方面所面临的挑战的能力。
随着机器学习（ML）技术在企业中的广泛应用，如何高效管理从数据准备到模型部署的完整生命周期成为关键挑战。...Machine Learning Studio（以下简称Azure ML Studio）作为微软推出的云原生机器学习平台，提供了覆盖全生命周期的工具链，支持企业构建标准化、可扩展的MLOps架构。...本文将从架构设计原则、核心组件、实施路径及最佳实践等方面，深入探讨基于Aure ML Studio的企业级MLOps解决方案。 MLOps架构设计原则 1....持续集成与交付（CI/CD） 集成 Pipelines和Git实现自动化构建与部署。例如，代码提交触发训练管道，性能达标的模型自动推送到生产环境，减少人工干预。...最佳实践与案例分析 1. 版本控制与协作 代码与数据版本化：使用Azure DevOps或GitHub管理代码库，结合Dataset版本控制确保实验可复现。
理想情况下，代码更改应该每天在CI工具的帮助下，在每次提交时进行自动化构建（包括编译，发布，自动化测试），从而尽早地发现集成错误，以确保合并的代码没有破坏主分支。...如何有效实施CI/CD CI/CD的一些核心组件是什么？ 稳定的CI/CD管道需要用作版本控制系统的存储库管理工具。这样开发人员就可以跟踪软件版本中的更改。...以下是建立有效的CI / CD管道的一些最佳实践： 发展DevOps文化 实施和利用持续集成 以相同的方式部署到每个环境 失败并重新启动管道 应用版本控制 将数据库包含在管道中 监控你的持续交付流程 使你的...CD流水线流畅 什么时候是实施CI/CD的最佳时间？...有哪些常见的CI/CD服务器 Visual Studio Visual Studio支持具有敏捷计划，源代码控制，包管理，测试和发布自动化以及持续监视的完整开发的DevOps系统。
重点提到多个.NET相关主题，如Visual Studio插件CodeMaid的使用、EF Core性能优化、使用C#进行PDF合并和Excel操作、快速开发框架WaterCloud及其开源优势。...PasteForm最佳CRUD实践，实际案例PasteTemplate详解之3000问(三) https://www.cnblogs.com/pastespider/p/18441338 PasteTemplate.../ 引入自动反编译功能，以分析使用 Visual Studio 进行分析时没有源代码的部分。...[C#] 使用 ML.NET 分析评论中包含的情绪 - Qiita https://qiita.com/KM_20005/items/2019cd99ba91cc8aeaeb 介绍使用 ML.NET 分析情绪的模型和实现步骤...Qdana 通过 CI/CD 检查 Unity 应用程序的代码质量。
通过采用 MLOps 方法，数据科学家和机器学习工程师可以协作并加快模型开发和生产的步伐，方法是实施持续集成和部署 (CI/CD) 实践，并对 ML 模型进行适当的监控、验证和治理。...使用 repos 和 orchestrators（借用 devops 原则）等 CI/CD 工具来自动化预生产管道。模型部署和监控 - 自动化权限和集群创建以生产注册模型。...自动化和持续集成/持续部署（CI/CD）：用于自动化机器学习工作流程的工具，如 Jenkins, GitLab CI/CD 和 GitHub Actions。...为什么要使用星鲸科技（starwhale.ai）这样的专业MLOps平台来进行机器学习实践。...模型评估量化了模型在测试数据集上的性能。评估指标有助于数据科学家了解机器学习模型的性能。因此，模型的弱点和优点是众所周知的。通过比较模型的指标，可以选择并发布表现最佳的模型。
Facebook、Google 和 Netflix 的成就证明了 DevOps 在持续部署方法中的应用，没有任何中断。 11. CI/CD 的好处是什么？...DevOps 使用了哪些工具？描述你使用任何这些工具的经验。 在 DevOps 环境中，不同的工具能够支持产品开发的不同阶段。...CI/CD 的一些核心组件是什么？ 存储库管理工具作为版本控制系统起着关键作用，以确保 CI/CD流程的稳定，开发团队可以在构建软件的同时管理每一个更改。...因此，CI 可以被视为持续交付必不可少的，它是 CI/CD 流水线的一个重要部分。 公司无需手动操作即可使用持续部署。每次代码通过测试后，都会自动发布到生产环境中。...同时，持续交付被认为是 DevOps 实施软件部署的最佳实践，有助于增强应用新版本的可靠性。
egg.js + TypeScript (TS) 后端开发的最佳实践是什么？...在讨论egg.js 结合TypeScript (TS) 进行后端开发的最佳实践时，我们可以从几个关键方面来考虑：类型安全和错误预防：TypeScript通过静态类型检查帮助开发者在编码阶段就发现潜在的错误...Nuxt3提供了多种安全插件和中间件，可以帮助开发者防御常见的网络攻击，如跨站脚本（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）。Docker容器化技术在CI/CD流程中的应用案例和最佳实践是什么？...Docker容器化技术在CI/CD流程中的应用案例和最佳实践主要体现在以下几个方面：自动化部署与管理：Docker容器的轻量级特性和隔离性使得它们可以在不同的环境中快速、一致地部署。...总结来说，Docker容器化技术在CI/CD流程中的应用案例和最佳实践涵盖了自动化部署与管理、持续集成与持续交付、混合云应用编排、容器云平台建设、简化服务器虚拟化管理和多组件应用的灵活管理等多个方面。
它通过使用适当的工具将所需的安全检查嵌入到 CI/CD 自动化中，确保在应用程序软件开发生命周期 (SDLC) 的每个阶段实施安全性。...由于这些步骤是我们 CI/CD 的一部分，因此我们可以提醒我们的开发人员和安全团队在发现此问题后立即对其进行补救。...员工将需要以不同的方式思考，以不同的方式行事，并最终将这些变化转化为习惯，以便安全成为他们日常工作的自然组成部分。 DevSecOps CI/CD 管道是什么样的？...这降低了开发人员进行未经授权的更改的风险，并确保任何修改都通过标准的批准流程。 2. 开发 开发阶段从编写代码开始，我们可以使用左移安全最佳实践，它在开发的最早阶段结合了安全思维。...保护 DevSecOps CI/CD 基础设施的最佳实践 网络安全 网络是我们抵御任何类型攻击的第一道防线，为了防止对我们的应用程序的攻击，我们应该强化我们的网络。
40K+开发者参与学习，结合机器学习与软件工程最佳实践的综合平台。...核心工程架构 完整MLOps工作流 分布式训练框架：基于Ray的可扩展机器学习工作负载 实验跟踪系统：MLflow集成的模型版本管理和性能监控 自动化调优：超参数优化和模型选择自动化 CI/CD集成：...ML工程师：系统设计能力提升和最佳实践学习 数据科学家：从实验到生产的完整技能栈 技术领导者：ML项目决策和团队建设指导 产品经理：ML产品规划和技术理解 独特价值 第一性原理：深入理解ML系统设计的底层逻辑...工程实践导向：软件工程最佳实践在ML领域的应用 全局视角：端到端系统思维而非单点算法优化 负责任AI：伦理考量和公平性设计的系统性方法 最佳应用场景：适合构建中大型ML系统的技术团队，特别是需要处理复杂业务需求...涵盖从开发环境配置到部署的完整工程化流程，注重实战技能培养和最佳实践传授。
核心价值： 为大中型企业提供高效的代码管理、CI/CD、效能度量及大规模团队协作支持，强化敏捷开发能力。核心优势： 企业级服务能力，与腾讯云生态无缝集成，支持大规模、高复杂度的应用场景。...核心价值： 为深度使用阿里云服务的企业提供全生命周期 DevOps 支持，显著提升云资源管理效率和云原生开发体验。核心优势： 在阿里云生态内表现卓越，云原生集成度高，资源管理便捷。...核心价值： 提供基础的代码管理、CI/CD、效能度量和敏捷协作功能，助力团队快速启动 DevOps 实践。核心优势： 轻量化、易于上手、配置相对简单，学习成本低。...在选择合适工具时，团队应根据开发规模、自动化需求和技术栈来定制化选型：若企业追求全面的研发效能监控和 DevSecOps 集成，Gitee Insight 是首选；若企业已深入使用腾讯云资源，且需求偏向企业级服务...，腾讯 Cloud Studio 可能是最佳选择；若已经部署阿里云服务并采用云原生开发，阿里 Codeup 能提供较好的支持；若是中小型团队或刚起步的项目，Coding 提供了一款轻量且易上手的工具。
引言：当内存泄露成为系统性风险在持续交付的现代开发流程中，内存泄露早已不是简单的代码疏漏，而是可能引发系统性崩溃的工程级风险。...API扩展监控第三方库分配的资源 2....Deleakergui.exe实现CI/CD流水线集成，支持JSON/XML格式报告导出 二、Deleaker的能力边界与最佳实践1....其技术边界的清晰定义，反而彰显了在Windows原生应用、Delphi/VCL生态等领域的绝对专业度。对于追求工程卓越的团队而言，这不仅是工具升级，更是一次开发范式的进化。...立即行动： 下载Deleaker试用版体验全资源监控 查阅官方文档掌握高级调试技巧 加入开发者社区获取泄露治理最佳实践模板
鸿蒙操作系统以其独特的分布式架构、微内核设计及强大的API，吸引了众多开发者的关注。本文将从鸿蒙开发环境的准备、应用开发流程、实战案例分析等方面，详细介绍鸿蒙开发的实践过程。...界面设计 鸿蒙提供了丰富的UI组件和布局方式，开发者可以根据需求设计用户界面。在设计过程中，可以使用DevEco Studio提供的实时预览功能，查看界面效果并进行调整。 3....九、鸿蒙开发中的最佳实践 为了提高鸿蒙应用的开发效率和质量，以下是一些最佳实践建议： 模块化开发：将应用程序拆分为多个模块进行开发，有利于提高代码的可维护性和可复用性。...持续集成与持续部署（CI/CD）：采用CI/CD流程可以自动化构建、测试和部署过程，提高开发效率和产品质量。...总之，鸿蒙开发是一个充满挑战与机遇的领域。通过深入了解鸿蒙操作系统的架构和特性，掌握关键技术和最佳实践，开发者可以开发出高效、稳定、安全且用户体验良好的应用程序。
本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成（CI），持续交付（CD）和持续培训（CT）的平台和方法，并详细介绍了如何通过特征存储（Feature Store）执行CI / CD机器学习操作（MLOps）。...Hopsworks特征存储的端到端ML管道 MLOps和DataOps CI/CD管道与传统DevOps的不同之处在于，它们可能由新的数据到达时进行处理而触发（以及由于数据工程或模型训练管道的源代码更新而触发...有状态的ML管道 开发数据管道的最佳实践是使它们无状态且幂等的，以便在发生故障时可以安全地重新运行它们。但是，ML管道是具有状态的。...然后，将经过验证的数据转换为数字和分类特征，然后将其缓存在特征存储中，随后将其用于训练模型以及进行批处理/在线模型推断。 ? 特征管道与数据管道共享许多相同的最佳实践DevOps实践。...在实践中，我们可以通过将在训练数据（可通过特征存储API调用访问）上计算出的统计数据与在运行时从输入特征中收集的统计数据进行比较来做到这一点。
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