我们的测试再次被打破！”“为什么套件需要这么长时间才能运行？”“无论如何，我们从这些测试中获得了什么价值？” 多年过去了，技术发生了变化，但关于自动测试的抱怨是一样的。...团队试图改进代码并最终应对测试失败。 测试时间慢会降低生产力。 写得不好的测试在沟通，指导软件设计或捕获错误方面做得不好。...无论您的专业水平如何，按顺序阅读章节将为您提供最大的价值。 但是，如果你时间紧迫并想知道首先要去哪里，我们可以提出一些建议。...最后，如果您每天使用RSpec 3，请将本书的深入部分放在附近。 在特定情况下你会发现它们很方便 - 我们这样做，而且我们多年来一直在使用RSpec！...代码片段 我们在本书中提供了代码片段，展示了如何在实际情况中使用RSpec。 这些示例中的大多数旨在供您在计算机上使用，尤其是第I部分和第II部分中的示例。
了解Verizon如何 使用GitLab 将重建工作从30天减少到8小时以下。...如果规则匹配，并具有when: never作为属性。 例如，使用if子句严格限制作业运行的时间： job: script: "echo Hello, Rules!"...rules:if与only:variables每个规则只接受一个表达式字符串而不是它们的数组稍有不同。可以 使用或将任何要求值的表达式集组合为一个表达式，并使用变量匹配语法。...only并except允许使用正则表达式（受支持的regexp语法）。 only并except允许指定存储库路径以过滤派生作业。...GitLab支持简单策略和复杂策略，因此可以使用数组和哈希配置方案。
在本章中，你将看到： •如何安装RSpec并编写你的第一个specs •如何使用describe，和用它来组织你的specs •如何验证期望的结果 •如何解释测试失败 •如何使你的specs不受重复设置代码的影响...，您将练习几种有助于您有效测试的习惯： •当您准确描述您希望程序执行的操作时，您可以避免过于严格（并且在无关的细节更改时失败）或过于宽松（并且从不完整的测试中获得错误的信心）。...我们已经使用Ruby 2.4在本书中测试了我们的示例，并鼓励您将该版本用于最简单的路径。 在其他版本的Ruby上，您可能会得到略微不同的结果。...如果您使用的是较旧的东西，请转到Ruby下载页面并获取更新的内容 RSpec由三个独立的Ruby宝石组成： •rspec-core是运行规范的整体测试工具。...这些术语是半可互换的，但每个都有不同的侧重点： •测试验证了一些代码是否正常工作。 •规范描述了一些代码的期望行为。 •一个示例显示了如何使用特定的API。
---- artifacts:name 通过name指令定义所创建的工件存档的名称。可以为每个档案使用唯一的名称。artifacts:name变量可以使用任何预定义变量。...使用当前作业的名称创建档案 job: artifacts: name: "$CI_JOB_NAME" paths: - binaries/ 使用内部分支或标记的名称（仅包括...always 上载工件，无论作业状态如何。...使用文件名模式（ junit: rspec-*.xml ），文件名数组（ junit: [rspec-1.xml, rspec-2.xml, rspec-3.xml] ）或其组合（ junit: [rspec.xml...定义一个空数组将跳过下载该作业的任何工件不会考虑先前作业的状态，因此，如果它失败或是未运行的手动作业，则不会发生错误。 如果设置为依赖项的作业的工件已过期或删除，那么依赖项作业将失败。 ?
1.2 引出本文将深入挖掘HashMap的内部机制 从以下几个方面深入挖掘： 基本原理： 首先介绍HashMap的基本原理，即它是如何工作的。...哈希函数： 深入了解哈希函数的作用和设计原则。合适的哈希函数能够将键均匀地分布到桶中，减少冲突的概率，提高HashMap的性能。扩容机制： 讨论HashMap是如何处理负载因子和扩容的。...3.2 Hash算法：键值如何映射到桶上在哈希表中，Hash算法用于将键值映射到桶上。哈希表是一种数据结构，它通过使用哈希函数来将键映射到索引，然后将值存储在对应索引的桶中。...7.2 避免常见的陷阱和错误在使用HashMap时，有一些常见的陷阱和错误需要避免，以确保程序的正确性和性能。...以下是一些常见的陷阱和错误以及如何避免它们： 未正确重写hashCode()和equals()方法：如果自定义类作为HashMap的键，必须正确重写hashCode()和equals()方法，以确保相等的对象具有相同的哈希码和相等的比较结果
密码哈希需要应对暴力破解和时间复杂度的问题，而Argon2能够提供更好的防护。”张总内心：“小伙子还不错...是个人才。”今天我们就结合我这位小王朋友的面试经验来深入的聊一聊：如何在数据库中存储密码？...你可能觉得这有些不便，因为有时你只想知道原来的密码，而不想再想一个新密码。然而，当你深入学习编程后，你会发现这里面有非常合理的安全考量。...事实上，很多用户在多个网站上会使用相同的邮箱和密码组合，这使得黑客可以通过攻破一个网站，获得多个网站的用户信息。因此，存储明文密码几乎没有任何保障。...加盐哈希：防止彩虹表攻击什么是彩虹攻击？彩虹表攻击是一种通过预先计算大量常见密码及其哈希值的方式，试图快速破解哈希密码的技术。攻击者可以利用这些表进行快速查找，匹配数据库中的哈希值，从而获得密码。...彩虹表攻击的限制：彩虹表虽然有效，但也有局限性，特别是当密码存储中使用了加盐技术时：加盐防御：每个密码都有独立的随机盐，即使彩虹表中包含了相同的密码，也无法匹配到哈希值。
顶部（蓝色）的哈希函数致力于最小化哈希冲突，而底部（品红色）的哈希函数则是LSH使用的，它旨在最大化相似项之间的哈希冲突。 在LSH中，相似的向量倾向于产生相同的哈希值，并因此被分到同一个桶里。...近似效果 在深入研究LSH技术之前，重要的是要认识到，通过将向量映射到低分辨率的哈希向量中，实际上是在进行一种近似处理。...虽然这种压缩牺牲了一定的搜索质量，但它显著提高了搜索效率。 方法选择 LSH有多种实现方式，每种方法使用不同的哈希构建技术和距离或相似度度量。在这里不深入细节，因为不同的版本适用于不同的应用场景。...随机超平面与点积和汉明距离：这种方法使用随机超平面来构建哈希函数，并通过点积和汉明距离来衡量向量间的相似性。...“当nbits == 4时，不同桶中向量的分布 通过调整nbits值，可以在搜索质量和速度之间找到平衡。在Faiss中使用LSH时，理解不同参数如何影响性能对于优化搜索结果至关重要。
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。...SQLite的数据库实现，通过这个简单的项目，可以很好的理解数据库是如何运行的。...本文是第四篇，主要是使用rspec对目前实现的功能进行测试并解决测试出现BUG Part 4 我们的第一个测试（和BUG） 我们已经获得插入数据到数据库并打印所有数据的能力。...我使用rspec来写我的测试，因为我对rspec很熟悉，它的语法也相当易读。...", "db > ", ]) end end 这个简单的测试是确认我们的输入能够获取返回结果。并确保能通过测试： bundle exec rspec .
另外，为了加快匹配速度，Nginx将字符串域名、前缀通配符、后缀通配符都放在了哈希表中，该设计充分使用了CPU的批量载入主存功能。...在实际运维中，大部分问题都是由于请求匹配指令错误造成的，搞清楚这一匹配流程，对我们掌握Nginx非常重要。...我们先来看listen指令是如何匹配请求的。 Nginx启动时创建socket并监听listen指令告知的端口（包括绑定IP地址）。...注意，你不能把监听相同端口、地址对的两个server{ }块同时设为默认server，否则nginx将无法启动，并给出类似下方的错误输出： nginx: [emerg] a duplicate default...本文不会讨论正则表达式的语法，也不会讨论pcretest工具的用法，关于Nginx中如何使用这两者，你可以观看下我在极客时间上的视频课程《Nginx核心知识100讲》第46课《Nginx中的正则表达式》
彩虹表（彩虹表如何工作？ ）包含目标密码哈希运行直到它达到匹配的纯文本/散列链的列表。...John从之前显示的字典中获取字符串，并计算每个可能的值，直到找到与目标哈希的完全匹配，识别密码。...中查找散列值，则攻击者只需创建一个带有散列的文本文件（或可能是密码文件转储）值并通过john的字典攻击运行。然而，显然，密码的复杂性和字典的大小将决定处理匹配所需的时间。...在此调查中使用Dictionary和Rainbow攻击允许我们分析密码哈希的影响，并比较当密码破解时可以使用的替代方法。...通过对密码哈希和破解技术的更深入分析，本调查强调，系统中密码安全的最佳方法是确保包含大写，小写，数字和特殊字符的强大的密码创建。
在强烈渴望解开谜团和健康的愤怒的驱使下，Joan 花了几个小时使用 Wireshark 检查网络通信，她推测错误一定在哈希键实现中(确实如此)。...在公司的数据库中，键被哈希化以随后将请求路由到相应的节点。如果哈希值计算错误，请求可能会被转发到错误的节点，该节点可能会拒绝请求并返回错误。...开源驱动程序具有优势：它们不仅经过社区验证；它们还允许对代码进行深入检查（甚至修改驱动程序代码以获得更多调试见解）。...调优 凭借在入门任务中获得的经验，Joan 开始计划如何处理她的新任务：一个行为异常的应用程序。其中一个应用程序臭名昭著地导致整个系统的稳定性问题，每次出现问题都会扰乱其他工作负载。...对驱动程序文档（幸运的是，它以 mdBook 格式提供，并保持合理更新）的长时间研究帮助 Joan 也减轻了这些痛苦。
最后，使用xxhash.Sum64函数对字节切片b进行哈希计算，得到最终的哈希值。这个哈希值就像告警的“指纹”，用于唯一标识该告警。如果两个告警的哈希值相同，那么在去重机制中，它们就被视为重复告警。...接着，通过WithFiringAlerts和WithResolvedAlerts函数将计算得到的触发和已解决的告警哈希值切片存入上下文ctx中，以便后续阶段使用。...如果校验失败，将错误信息添加到validationErrs中，并增加无效告警的统计计数api.m.Invalid().Inc()，同时跳过该无效告警，继续处理下一个。...如果存储过程中发生错误，记录错误日志并返回500 Internal Server Error响应给发送方，告知告警接收失败。若所有操作成功，则返回200 OK响应，表明告警已成功接收并存储。...通过对告警去重、分组、路由和抑制等核心功能的深入分析，以及对其源码中关键数据结构和处理流程的解读，我们清晰地认识到它如何在复杂的监控环境中，将海量的告警信息进行有序管理和精准分发。
本文将探讨几种关键索引（Flat、LSH、HNSW和IVF）的优缺点，并指导如何选择适合用例的索引，以及每个索引中参数的影响。...索引在搜索中的应用 在我们深入探讨不同类型的索引之前，让我们先了解为什么它们如此重要，以及我们如何利用它们进行高效的相似性搜索。 相似性搜索的价值 相似性搜索可以用来快速比较数据。...具体使用哪种索引，应基于我们的用例，并考虑数据集的大小、搜索的频率以及对于搜索质量与速度的权衡。 Flat索引 Flat 索引以牺牲搜索速度为代价，提供了完美的搜索质量。这种索引的内存利用率是合理的。...这种方法允许相似的向量被分组在一起，便于搜索时快速找到最接近的匹配。 想象有一个Python字典。当在字典中创建一个新的键值对时，使用一个哈希函数来哈希键。...当引入一个新的查询对象（或向量）时，LSH算法可以用来找到最接近的匹配组： ) LSH哈希函数尝试最大化哈希冲突产生向量分组。
如果查询与键匹配，你就提取值。 可能用于查询某位教授工作于哪所大学的哈希表。 自注意力（Self-attention）有点像一个模糊哈希表。...而实际上它们确实都是数值的： 一个具有部分匹配的哈希表。 所以，这就是我们要做的。对于输入中的每个单词位置，我们将取其q编码和k编码并计算相似度。我们使用的是所谓的点积，也称为余弦相似度。这不重要。...如果我们要思考LLM被训练去做的事情，那就是产生可能合理出现在互联网上的文本。 它不能记住整个互联网，所以它使用编码来做出妥协，并且可能会有一点错误，但希望不会错得太离谱。...——能够混合匹配零碎信息来组装出一个听起来合理的回应。...如果这个神经网络在预测人们的偏好方面足够好，那么我们可以使用这第二个神经网络来猜测语言模型的响应可能会获得点赞还是点踩，并使用这一信息来训练语言模型。
在 Loki 之前，我习惯于使用 kubectl 来获取相关的日志，看看错误是什么，以及我是否可以做些什么。这对错误来说很有效，但有时我会因为高延迟而放弃。...之后，我从 traces （比如 AppD) 中得到更多的信息，关于什么是慢的，哪个方法/操作/功能是慢的。或者使用 Jaeger 来获得追踪信息。...如果我发现 ingester 服务在出错，我会做：kubectl --namespace prod logs -l name=ingester | grep XXX，以获得相关的日志，并通过它们进行 grep...通过构建一个 ingester 环 (ring) 并使用一致性哈希来做到这一点。...Querier（查询器） 读取路径非常简单，由 Querier 来完成大部分繁重的工作。给定一个时间范围和标签选择器，它查看索引以找出匹配的块，并通过它们进行搜索，给你结果。
对于数据库管理员和开发者来说，如何在大规模数据环境中优化 SQL 中的索引策略，以减少数据检索时间，成为了至关重要的任务。 索引是数据库中用于加速数据检索的重要结构。...然而，在大规模数据场景下，不当的索引设置可能会导致性能下降，而合理的索引策略则能够显著提高查询效率。 首先，了解数据的访问模式是优化索引的基础。...常见的索引类型包括 B 树索引、哈希索引等。B 树索引适用于范围查询和排序操作，而哈希索引则在精确匹配查询时表现出色。根据数据的特点和查询需求，选择最适合的索引类型能够最大程度地提升性能。...随着数据的变化和业务需求的调整，原本有效的索引可能不再适用。定期检查索引的使用情况，删除不再使用或低效的索引，并根据新的查询需求添加必要的索引。...总之，优化 SQL 中的索引策略是一个综合性的工作，需要深入了解业务需求、数据特点和数据库系统的内部机制。
该算法在来自 1D SfM 数据集的 402 130 个图像对上进行了测试，它们将特征匹配速度提高了 17 倍，姿态估计速度提高了 5 倍。 1 引言 SfM在计算机视觉中得到了几十年的深入研究。...我们认为一个相对位姿是合理的，如果它至少有Imin的异常值。 Pose refinement。如果从其中一次walk中成功获得位姿，则仅从位姿图Gt的边缘计算，而不考虑图像vs和vd之间的对应关系。...2.1.位姿图遍历 如何有效地在视图 vs 和 vd 之间找到一个步行是一个相当重要的问题。有许多图遍历，但是，其中大多数不适合在合理的时间内在大图中返回游走。...加速特征匹配的常用方法是使用近似最近邻搜索，而不是精确搜索，例如使用 FLANN [29] 中实现的 kd-tree 算法。然而，即使是近似匹配仍然需要相当长的时间并降低相机姿势的准确性 [21]。...如果找到一个好的位姿，则在 A* 之后应用匹配过程。由于 A∗ 需要一组对应关系来确定位姿是否合理，因此我们使用来自当前图像可见的点轨迹的对应关系。当成功匹配新图像对时，将计算并更新多视图轨迹。
相反，我们的目标是击败高熵堆随机化，并使漏洞利用的第二阶段可靠，而无需使用堆喷射。 对于信息泄漏，我们将在 RegExp.lastParen 中使用这个错误。...显然，缓冲区中只有 10 个匹配项的空间，因此只有前 10 个匹配项存储在此缓冲区中。...使用剩余的字符串之一作为输入字符串并读取 20080 个字节。 分析泄漏的字符串并获取指向已释放字符串之一的指针。 使用特制内容分配 500 个与已释放字符串（10000 个字符）长度相同的字符串。...如果我们创建一个与在阶段 1 中获得的指针具有相同双精度表示的数字，那么我们可以使用溢出来用指向我们直接控制的内存的指针覆盖缓冲区结束后某处的指针。...如果我们仔细研究对象在 JScript 中是如何工作的，那么其中一个可能的答案就会出现。 每个对象（更具体地说，一个 NameList JScript 对象）都有一个指向哈希表的指针。
本篇博客将深入探讨Go语言中的各种数据类型，从基本数据类型到复合数据类型，帮助您理解如何在Go中构建强大的数据表示和处理能力。 基本数据类型 Go语言提供了一组基本数据类型，用于表示最基本的数据值。...映射 映射是一种键值对的数据结构，类似于字典或哈希表。...类型系统有助于避免错误的数据操作和不合理的类型转换。 类型安全 Go语言的类型系统使得代码更加健壮和可靠。编译器会在编译时检查类型匹配，防止不正确的数据操作。...合理选择数据类型可以提高代码的效率和可读性，同时还能够避免不必要的错误。 此外，本文还介绍了类型转换、自定义类型、类型断言以及Go语言强大的类型系统与类型安全性。...希望本文能够帮助您深入理解Go语言中的数据类型，以及如何在不同情况下选择合适的数据类型来提高代码的效率和可维护性。
摘要：本文基于原始点对特征对于三维目标识别与位姿估计提出了一种改进的通道，该方法采用自相似点对表示三维目标对象，然后在简化的位姿参数空间上使用高效的霍夫投票方案将该模型与三维场景匹配，将目标检测与粗到细的分割相结合...然后将余弦加权平均值报告为顶点方向的遮挡值。基于，本文建议对哈希表的条目进行权衡。因此，给定哈希表容器，我们的权重只是和的标准化几何平均值。...点对特性映射到相同的部分中并组合在一起放在同一bin里。为了降低计算复杂度，在下采样在这个阶段，要将所有的点整合到一起其至少为距离，本文使用泊松函数磁盘采样算法。...1.2.3假设检验 本文方法为每个对象生成一组假设，具有合理的位姿精度。...模型点的数量的有效区域的投影，阈值和依赖于传感器，由于传感器没有获得缺失点，阈值被放宽。这个度量有利于更少的遮挡和更少的杂乱匹配，拥有更多法线一致的模型点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
