您将了解： Spinnaker在Kubernetes环境中的作用 在Kubernetes环境中使用Spinnaker 了解Spinnaker的架构 使用Spinnaker设计持续交付管道 解释Spinnaker...管道工作流程 使用Spinnaker设计持续交付管道的最佳实践 Spinnaker在Kubernetes环境中的作用 由于其在管理多容器环境中的简便性，各种组织都采用Kubernetes。...在Docker Hub注册表中获取到最新的Docker镜像后，您可以执行Spinnaker管道触发器并将相应的应用程序代码（Docker镜像）部署在Kubernetes集群的DEV/UAT名称空间上。...Configure阶段配置有自动触发器，以在Docker Hub注册表中检测新推送的Docker映像。...因此，强烈建议对存储在源代码管理工具中的YAML文件进行更改，而不是直接通过Spinnaker GUI编辑YAML文件。
在MOGNODB 的文档设计和存储中，存在两个部分 1 嵌套 2 数组，所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务，读写比例，查询方式后，就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式，嵌套多层后的性能问题...MONGODB 中的数组是属于同类型数据的元素集合，每个数组中的元素代表这个数组中同样属性的不同值，其实我们可以理解为，在一个JSON 中，有行和行列集合的存在，本身JSON可以通过数组的方式，在一个平面里面表达一个列的集合...可以比对两种设计模式中，使用数组的方式建立的多键值索引对比分开的索引容量缩减了60%。...数组在一部分应用设计中适合进行数据查询，而另外一点就是数组的缺点，就是对数组中的数据进行更新，尤其是高频次，大量的数据更新和数据的添加。 下面就是针对ORACLE 添加在数组中添加一个数据元素。...数组在MONGODB 中存在的意义很大，在很多设计中都可以通过数组的使用降低查询的复杂度和降低建立索引的SIZE。
---- 引言 在深度学习网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步，如下图： ? 第一步，输入该节点的值为 ? , ?...3 常见的激活函数 在深度学习中，常用的激活函数主要有：sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数、Leaky ReLU函数。...tanh函数在0附近很短一段区域内可看做线性的。由于tanh函数均值为0，因此弥补了sigmoid函数均值为0.5的缺点。对于tanh函数的求导推导为： ?...ReLU函数的公式以及图形如下： ? 对于ReLU函数的求导为： ? ReLU函数的优点： (1)在输入为正数的时候（对于大多数输入 zz 空间来说），不存在梯度消失问题。...Leaky ReLU函数的导数为： ? Leaky ReLU函数解决了ReLU函数在输入为负的情况下产生的梯度消失问题。
在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...哈希分区（Hash Partitioning）哈希分区是根据某个列的哈希值来划分数据。这种方式可以均匀分布数据，适用于需要均衡负载的场景。...这种方式提供了更大的灵活性，但需要用户自己维护分区的逻辑。1. 创建手动分区手动分区可以通过 ALTER TABLE 语句来添加或删除分区。...自动分区提供了便捷的分区策略，而手动分区则提供了更高的灵活性。根据具体的业务需求选择合适的分区方式，可以显著提升系统的性能和可维护性。
如此重要的加密算法，需要应用在区块链哪些场景中，目前公链又普遍使用什么样的加密算法呢？...区块链使用的最为广泛的加密算法——非对称加密 加密算法一般分为对称加密和非对称加密，在区块链中普遍使用的是非对称加密。 对称加密是指：单钥密码系统的加密，同一个秘钥可以同时作为信息的加密和解密。...非对称加密是一个统称，在非对称加密中，代表算法有 RSA、ECC/SM2。...两者对比之下，各有千秋，但对于追求更高安全性的区块链来说，大多数公链还是会选择椭圆曲线算法。 加密算法的应用场景 非对称加密在区块链中主要应用于信息加密、数字签名和登录认证。...即是主要应用在区块链数字货币交易中，防止篡改和伪造信息。 信息加密：信息发送者A利用信息接收者B的公钥将信息加密后再发给B，B即可利用自己的的私钥将信息解密。
但是它却并不是由纯正的技术人提出的，而是Eric Ries 在《精益创业》中的提出的概念，是面向产品和市场角度的。但是思想本身是跨界互通的，所以当前常被运用在我们的软件开发和架构设计中。...从另一个角度来说，一个人的思维习惯决定了视野有多广、看得有多远，只有这样才能找到多条通往目标的路径，才能谈得上所谓的“寻找最优解”。...我来看下作为技术人的惯性思维是什么。 思路A：验证码太简单了呗，搞复杂点，弄中文。 思路B：验证码太容易被识别，提高混淆覆盖密度，加大识别难度。 ...思路B现象：这家网站的验证码都看不出是什么，要刷好几次才能找到个看得清的。 是的，的确把之前的问题解决了，但是在不知不觉中引入了新的问题。...据之前有篇Jupiter Research公司的调查显示，购物者在访问网站过程中的不满会导致销售损失和品牌受损，其中64%的人将不再访问网站 ，62%的人不再从网站上购买，28%的人对公司产生负面印象。
深圳mes系统在生产中具有重要意义，主要体现在以下几个方面：生产计划可视化和优化：MES系统通过大量收集和分析工厂内部的实时数据，将数据可视化展示给运营和管理层，使企业决策者能够更加有效地进行生产计划的制定和调整...生产过程控制：MES系统可以根据实际生产情况实时控制生产进度，并作出及时的调整和优化，从而提高生产效率和稳定性。...质量控制：MES系统可以实时记录生产过程中的各种指标，如工艺参数、产品检测结果等，从而及时发现和纠正生产过程中发生的质量问题，提高产品质量。...物料和库存管理：MES系统跟踪物料的进出、使用和库存情况，提供准确的物料需求预测，以避免物料短缺或过剩。它可以优化库存管理，降低库存成本，并确保生产所需的原材料和零部件的及时供应。...综上所述，MES系统在智能制造中发挥重要的作用，为生产企业提供了全面、实时、准确的数据支持，帮助企业实现生产过程的可视化和智能化，提高生产效率、质量和成本效益。
Memstore存在的意义 HBase在WAL机制开启的情况下，不考虑块缓存，数据日志会先写入HLog，然后进入Memstore，最后持久化到HFile中。...HFile是存储在hdfs上的，WAL预写日志也是，但Memstore是在内存的，增加Memstore大小并不能有效提升写入速度，为什么还要将数据存入Memstore中呢？...中整理成LSM树，最后再刷写到HFile上 优化数据的存储，比如一个数据添加后就马上删除了，这样在刷写的时候就可以直接不把这个数据写到HFile上 需要注意一点：数据读取不一定都是先读取Memstore...多列族引起的问题和设计 HBase集群的每个region server会负责多个region，每个region又包含多个store，每个store包含Memstore和StoreFile。...（这一点在多个列族存储的数据不均匀时尤为明显） 多个列族则对应有多个store，那么Memstore也会很多，因为Memstore存于内存，会导致内存的消耗过大 HBase中的压缩和缓存flush是基于
作者：九羽，炼丹笔记小编 基于Embedding的推荐算法模型一直是近几年研究的热门，在各大国际会议期刊都能看到来自工业界研究与实践的成果。...而通过引入user、item偏置提高MF效果也说明内积不足以捕捉到用户交互数据中的复杂结构信息。...因此在NCF（Neural Collaborative Filtering）论文中，作者引入深度学习方法对特征之间的相互关系进行非线性的描述是解决该问题的一种方式。...本文主要阐述的内容主要为： 1、在相同实验情况下，矩阵分解（Matrix Factorization）在进行参数调优之后是否能比MLP（Multi Layer Perceptron）具有较大幅度的提升？...当然无论是原文中对比试验也好，还是本文想表达的，都不是否定Deep Learning推荐领域所发挥的积极作用。作为一名深度学习炼丹者，思考对比背后的一些意义反而更加有意思。
在与冠状病毒疫情的斗争中，云计算以多种方式被企业采用以确保业务弹性。云采用如今面临一个转折点，如果以数字为依据的话，将会有更大的发展。但是云采用也带来了一些问题。...制定云计算战略如今已经成为企业董事会的重要议程，人们不难理解这样做的原因。 在与冠状病毒疫情的斗争中，云计算以多种方式被企业采用以确保业务弹性。...云采用如今面临一个转折点，如果以数字为依据的话，将会有更大的发展。但是云采用也带来了一些问题。 云采用战略：企业在哪里迷失了方向，解决方案是什么? 很多时候，企业未能针对云计算提出有效的利用策略。...了解云采用成熟度模型：意义和目标 掌握云采用战略需要企业了解各个切入点、供应链动态和潜在差距。 云采用成熟度模型是一个框架，定义了在采用云服务的不同阶段中利用的解决方案、获得的能力和解决的挑战。...云原生组织是最终的榜样，他们决定放弃其传统数据中心以获取前沿创新收益，并广泛发展以在竞争中脱颖而出。
=、== 和 === 是在编程中用于比较和赋值的操作符，它们有不同的含义和用途。 1、=：赋值操作符，用于将右侧的值赋给左侧的变量。 var x = 5; 上述代码将数字 5 赋值给变量 x。...console.log(5 == "5"); // 输出: true 上述代码中，5 和 "5" 在使用 == 进行比较时会被转换为相同的类型，然后判断它们的值是否相等。...3、===：严格相等比较操作符，用于比较两个值是否在类型和值上都相等，不进行类型转换。...console.log(5 === "5"); // 输出: false 上述代码中，5 和 "5" 在使用 === 进行比较时，它们的类型不同，因此返回 false。...在一般情况下，推荐使用 === 进行比较，因为它可以避免一些隐式类型转换的问题，提高代码的可读性和准确性。
在任何需要注入的地方，我们都需要在合适的时机调用底层函数，大多数情况下不是在对象初始化时就是在 onCreate 方法中。...依赖注入的简要介绍 依赖注入基本上意味着你不用在你需要的地方创建它们，而是在别的地方创建。然后这些对象的引用可以被传递到需要使用它们的类中。...这意味着花一些时间研究清楚实现一个新功能的最小必要范围是有意义的。我们接下来要讨论的 MVP，即在团队内部审视我们是否在向着正确的方向前进。坚持这种做法可以防止我们进行太大而无法高效利用的变更。...这也允许我们在整个代码库中逐步推出更改，与此同时每个人的任务也可持续进行。 在 Plaid 应用内我们使用已验证后的 about 功能模块作为 Dagger 的练习模块。...在 Plaid 中我们决定使用 Application 类来让我们的 CoreComponent 变得可访问。
但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常关键的...，筑牢安全生产防线，提高视频监控应用在行业多场景下的智能分析与处理能力。...图片基于部署在工地各个出入通道口、施工作业区域等点位的摄像机传输的视频图像，对其进行智能处理、识别与分析，对监控范围内的工作人员实时监测是否佩戴安全帽、是否穿戴反光服。...智能分析网关内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测、人体检测、区域入侵检测等，并可拓展多种AI检测算法，如：车辆检测、车牌识别、烟火检测...图片通过对监控区域进行自动监测，可最大限度地减少误报和人员介入的数量，有利于企业落实生产的规范管理，保障生产安全，提升监管效率、降低人力成本，在企业安全生产监管场景中可发挥重要作用。
我们介绍了TextBind，这是一个几乎无需注释的框架，用于赋予更大型的语言模型多轮交织的多模态指令跟随能力。 我们的方法仅需要图像描述对，并从语言模型生成多轮多模态指令-响应对话。...我们发布了我们的数据集、模型和演示，以促进未来在多模态指令跟随领域的研究。...数据 TextBind提供了处理和生成任意交织的图像和文本内容的示例，使语言模型能够在开放世界场景中与用户进行自然互动。...demo 语言模型能够执行各种任务，包括根据一组图像创作引人入胜的故事，比较多个图像中的共同和不同之处，用生动的图像解释概念，生成带有插图的长篇连贯故事等等。...最有趣的是，我们模型的核心创新在于其能够在广泛的真实场景中与用户自然互动。欢迎访问我们的demo[1]。
今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时，如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了，虽然 Python2 即将成为历史了，但是因为历史原因，依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高)，所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的，本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files\Git\cmd;C:\Python34;C:\Python27; 这时候我们直接在 cmd 输入 python，已经可以被识别了，但是识别的总是路径在环境变量中排前面的那个版本的...-m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的。
lung cancer，2019年12月发表在Aging杂志上，影响因子5.515。...2.2 相关信号通路的鉴定 这里主要是研究TCGA-LUAD样本里的22个自噬相关基因的潜在信号传导途径，用这22个基因作为诱饵在TCGA-LUAD样本里勾出50个最常改变的相邻基因，然后对这72个基因做...2.3 独立肺癌样本中预后特征基因的验证 这部分是对之前利用TCGA数据所构建的模型在GEO数据集进行验证。Okayama包括226例原发性I-II期肺腺癌（GSE31210）患者。...即使在该混合型肺癌样本（图D和F），风险评分也表现良好。 ? 在109名肺癌患者（GSE3141）的BILD样本中，风险较小的患者比生存风险高的患者（图A、C和E）。...校准曲线表明，实际和预测的生存率非常吻合（图B和C），尤其是5年生存率。在GSE30219肺癌样本中验证了列线图，图D和图E分别给出了3年和5年的校准曲线。 ?
Hive中的动态分区是什么？请解释其作用和使用场景。 。 动态分区的定义： 动态分区是Hive中一种特殊的分区方式，它允许在加载数据时根据数据的某些列的值自动创建分区。...使用动态分区可以根据数据的列值自动创建分区，减少了手动操作的工作量。 b. 数据加载频繁：如果数据需要频繁地加载到Hive表中，使用动态分区可以简化数据加载的过程。...然后，我们使用INSERT INTO语句将数据从另一个表"raw_sales"加载到"sales"表中，并指定了year和month的值作为分区列的值。Hive会根据这些值自动创建相应的分区。...最后，我们可以使用SELECT语句查询指定分区的数据。在上面的例子中，我们查询了year为2022、month为1的分区数据。...通过使用动态分区，我们可以更方便地管理和加载数据，减少手动操作的工作量，并且适应数据结构的变化。 Hive中的动态分区是一种特殊的分区方式，它允许在加载数据时根据数据的某些列的值自动创建分区。
本文详细介绍了中泰证券在系统国产化改造项目中采用 TiDB 多租户技术的实施过程。...文章分析了中泰证券数据库系统现状以及引入 TiDB 资源管控技术的必要性，探讨了 TiDB 多租户的关键特性，并阐述了在实际应用中的具体操作步骤。...通过该技术的应用，中泰证券有效降低了运维成本，提升了开发效率。 文章强调了 TiDB 多租户在证券企业中的应用优势，特别突出了其在资源观测、复用、可配置性等方面的价值。...在资源不足的极端场景下，能够控制不同用户的资源消耗，保证各业务系统的资源隔离性，用户可以安心使用 TiDB 多租户能力。...目前，在证券企业中，许多业务系统跑在不同的 MySQL 集群上面。
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