版本管理 ：对每一次配置变更生成版本记录，方便用户查看配置的历史演变过程，并支持版本回滚操作。...服务端实现服务端核心功能配置管理 API ：提供 RESTful API 用于创建、更新、删除和查询配置。WebSocket 服务 ：处理客户端的 WebSocket 连接，向客户端推送配置变更消息。...在配置变更时，根据应用 ID 和环境向相关客户端发送消息。版本管理 ：在 Config 模型中添加 version 字段，每次更新配置时递增版本号。...客户端逻辑处理 ：在客户端应用中，根据获取到的功能开关配置值决定是否展示新功能。实时调整与监控 ：产品团队可以通过 MCP 配置中心的管理界面实时调整功能开关的值，监控不同组用户的使用情况和数据指标。...，记录每次变更的时间戳Config 模型定义部分高并发下的性能优化采用连接池技术、缓存热点配置、优化数据库查询服务端 API 实现部分配置数据的安全性对敏感配置进行加密存储和传输，设置访问权限数据库操作和
一、 建立清晰、可追溯的基线版本化需求与用例库将需求、用户故事与对应的测试用例紧密关联（使用JIRA、TestRail等工具）。确保每个测试用例都有明确的测试目标和覆盖范围标注。...将代码变更集与需求/用户故事、修复的缺陷精确关联起来。二、实施基于风险分析的决策构建风险模型功能/模块关键性评估： 定义核心业务功能、高频使用功能、涉及金钱/安全/合规的功能为高风险。...使用频率/用户影响： 用户基数大、使用频率高的功能风险更高。风险矩阵驱动范围创建一个风险优先级矩阵（结合可能性和影响）。将需要回归测试的功能/模块/用例按照风险等级排序。...基于以上信息和风险模型，共同讨论并确定回归测试范围草案。明确“Definition of Done”：将提供清晰的代码变更说明和初步影响分析纳入开发完成的定义中。...优秀的测试管理者如同经验丰富的船长，在变更的浪潮中，懂得依靠精确的导航工具（代码分析）、详尽的航海图（风险模型）和船员的通力协作（跨职能沟通），才能避开暗礁（遗漏缺陷）又不会在无风带耗尽补给（过度测试）
; import javax.ws.rs.Path; import org.acme.schooltimetabling.domain.TimeTable; import org.optaplanner.core.api.solver.SolverJob...批量规划目前的不足 通过批量、并行规划，可以实现同一个模型的多个数据集同时进行规划运算。...删除订单、机台突发停机等情况亦然。...本文先介绍一下实时规划如何应用在规划服务中。...无论是在运算过程还是待状态，当一个数据集有变更时，通过ProblemFactChanged接口(旧版本使用，新的版本将会整合到一个新的接口)接收变更，并触发引擎处理此变更。
需求进行了变更，对应的测试用例没有进行更新，按照原来的用例执行导致漏测。测试过程中没有按照严格的要求进行执行，导致漏测，测试时间不充足，导致一些功能点在测试过程中被忽略等等。...一、需求精准把控需求可视化：用流程图、用户故事地图（User Story Mapping）明确功能链路和用户场景，确保无死角覆盖。...验收标准细化：每个需求定义清晰的验收条件（如“用户登录需支持第三方授权”），并转化为测试用例。变更追踪：需求变更时，通过工具（如JIRA）实时同步到测试计划，避免信息滞后。...场景化用例设计：按用户角色（如管理员、普通用户）设计端到端场景。模拟真实用户行为（如并发操作、中断恢复）。三、自动化策略分层金字塔模型：底层：单元测试（覆盖核心逻辑，如JUnit/Pytest）。...测试右移：监控生产日志（ELK/Grafana），将用户反馈的问题反向补充测试用例。用例资产库：维护可复用的测试用例集，按功能模块分类，避免重复设计。
这是通过使用特性来定义框架的核心抽象实现的，例如 Handler 特性，用于「定义应用程序的核心逻辑」。这种方法允许我们轻松地「从较小的组件中组合应用程序」，这些组件可以在多个应用程序中重用。...我们使用宏来定义 HTTP 方法和路由（类似于 Rocket），并使用提取器(extractors)从请求中获取数据（类似于 Axum）。...基于 Actor 模型。 通过主要版本保证的稳定 API。 出色的文档。 3....当我们查看 Warp 代码片段时，它通常读起来像正在发生的事情的故事，这在 Rust 中能够实现是有趣且令人惊讶的。...("good bye user: {}", my_id); // 流关闭，因此从用户列表中删除 users.write().await.remove(&my_id); } Warp
主要包括以下几大部分： 定义（Define） 综述（Survey） 模型（Models） 数据集（Datasets） 挑战与展望（Future Research Challenges） Github地址...「故事分割」：从新闻中检测故事的边界。 「第一个故事检测」：检测新闻流中讨论新话题的故事。 「话题检测」：根据讨论的主题将故事分组。 「话题追踪」：检测讨论先前已知话题的故事。...它提供了关于如何根据用户、可用内容和使用场景选择特定事件抽取技术的一般指南。...此外，还讨论了从文本语料库中抽取事件的常见决策支持应用。最后，对事件抽取系统的评价进行了阐述，并指出了当前的研究问题。...未来展望与挑战 数据层面 领域数据难构造，标注成本大 生成标注数据 or 无标注式事件抽取论元 模型层面 pipeline方式存在错误信息的传递，如何减小错误信息传递 论元之间的关联关系的有效利用 性能评估层面
步骤1：监督微调（SFT）模型 首先，聘请 40 名承包商创建一个有监督的训练数据集，对 GPT-3 模型进行微调，使其能够从已知输出的输入数据中学习。...输入或提示（注：对于 GPT 中，将用户输入的数据称为 prompt，此处译作“提示”，如果有更好的译文，请读者指出）来自实际用户对 OpenAI API 的输入。...为了最大化提示数据集的多样性，每个用户 ID 只能有 200 个提示，任何具有共同前缀的提示都被删除。最后，删除了包含个人身份信息（PII）的所有提示。...从 OpenAI API 收集的提示和标注者手写的提示编译结果产生了 13,000 个输入/输出样本，可用于有监督模型的训练。...在这种情况下，使用 KL 惩罚减少了响应与第一步中训练的 SFT 模型输出之间的距离，以避免过度优化奖励模型致使过度偏离人类意图数据集。
变更数据捕获（Change Data Capture，CDC）源连接器从 Studio 应用程序的数据库事务日志中读取并发出变更事件。...表变更可以是行变更（插入行、更新行、删除行）或模式（schema）变更（添加列、更改列、删除列）。到目前为止，CDC 数据源已经在 Netflix（MySQL，Postgres）的数据存储中实现。...如果 Operational Reporting 管道使用的字段已从 CDC 源中删除了，Data Mesh 会将此变更归类为 不兼容（incompatible），暂停管道处理并通知管道所有者。...然而，我们的故事并没有就此结束。...左耳朵耗子：从“打工人”到技术创业者，我是如何作死的 ---- 活动推荐 编程语言热门榜评选来了！
group_size：并行group的节点数 group_ws：group数量 group_rank：group的index，从0开始 local_group_rank：一个group内部的节点index...，从0开始 group_rank_base：一个group内local_group_rank为0的节点的rank 举例： 使用6节点，group_size=3，则group_ws=2则各个参数的对应关系如下...如果是后者，请检查模型删除无用的参数，find_unused_parameterss设置为True时会有额外的开销。...但是只设置该参数不太会导致数据读取速度变快，原因是该参数需要搭配使用，要将代码中的数据拷贝由.cuda()变更为.cuda(non_blocking=True) 三、分布式训练进阶：Group 根据上述介绍...Go Error处理最佳实践 生于云，长于云，开发者如何更好地吃透云原生？ 从0到1详解ZooKeeper的应用场景及架构原理！ 分布式事务解决方案：从了解到放弃！
二、流程层面：构建适应性测试闭环短小迭代中的“双路并行”在典型两周迭代中，前期开展“风险扫描”，快速识别新增或变更功能带来的测试风险；中后期并行开展回归测试与变更测试，确保既检验新功能，又防止老功能回归...三、自动化层面：打造弹性测试脚本高复用的测试脚本架构按照功能模块和业务流程拆分脚本，采用页面对象模型（POM）、服务层抽象等设计模式；公共功能和数据准备通过工具方法或API直接调用，减少脚本依赖。...五、AI赋能测试变更适应需求变更智能识别采用自然语言处理技术，自动比对新旧需求文档或用户故事，提取新增/修改/删除的功能点；自动标注受影响的测试用例和自动化脚本，生成变更报告。...自动用例生成与优化基于大语言模型（LLM），输入变更描述或用户故事，自动生成测试用例草稿；对现有用例库进行相似度分析，建议复用、合并或删除冗余用例。...七、总结在敏捷高频迭代环境中，需求变更不可避免，而测试的使命是为变更保驾护航。
使用情况统计数据通过解决关键领域的问题，为用户提供关于如何使用SAP分析云的有价值洞察，以便其做出数据驱动的决策并优化项目。 在微件分析中展示计划的版本信息 微件分析得到增强。...从故事可视化图表中打开数据分析器 在优化故事体验中，故事用户可以通过操作菜单项“打开数据分析器”，从故事可视化图表中打开表格。...更新后的故事集成 当从故事中的适用图表类型以及表格中启用数据分析器时，用户目前可以选择在新的浏览器选项卡当中打开数据分析器，也可以选择在当前选项卡当中打开，当在新选项卡中打开数分析器时，故事仍将保持于初始选项卡的打开状态...管理员用户将享受到订阅概览选项卡带来的以下好处： 查看和删除订阅/链和查询单个订阅的增量链接 通过打开开源模型链接切换至模型 表格搜索以及排序让区分订阅链变得更为轻松 新的数据导入API 数据导入服务是一个开放...它能够帮助用户： 从SAP分析云模型中导出数据 使用外部引擎、自定义逻辑、专有机器学习算法执行高级操作 将丰富的数据导入至SAP分析云计划模型中 在SAP分析云计划和分析工作流中使用这些数据 数据建模
4.2 性能：支持 WebSocket 背景 WS 在时延上表现十分优秀（降~95%)。 如果能从 msf 切到 WS 通道，会带来性能显著提升。 实现方案 着重展开下 WS 方案中的三个关键点。...在选择方案 2 实现 WS server 后，其实还面临这些的情景： 业务 server 指定向某个用户推消息，但是用户不在线（没有活跃 socket）怎么办？...WS server 同时采用三个策略提高消息送达的可能性： 消息缓存：每一个待发送的消息先储存； 只有两种情况才删除缓存的消息：过期、被确认接收； 消息确认：client 接收每个消息需要回复 ack...HTTP 切 WS 后，高频轮询从用户侧下放到 WS server 执行，减少网络数据交换，减少低端机发热。...白名单/oidb的变更 -> 审批 -> 生效，从原来的平均 2h，缩短到 20min。
在本文，我们涉及了微博中谣言检测的问题并探讨3类有效特征：基于内容，基于网络和微博特定模块谣言。此外，我们将展示这些特征如何有效地识别不实信息者，认可谣言并帮助其传播的用户。...我们从Twitter人工收集了上万条tweet并且我们的检索模型如何实现0.95的平均精度（MAP）。最后，我们相信我们的数据集是第一个基于谣言检测的大规模数据集。...对于收集这样一个完整和包含关于谣言的数据集，我们使用Twitter搜索API和检索匹配给定规则的所有tweets。此API是唯一的API，可以返回整个公众的Twitter流和不小的随机选择的样本。...为了克服Twitter的强制执行的速率限制，我们每小时一次收集一次匹配的tweets，并删除任何重复。 为了使用搜索API，我们仔细设计正则表达式查询使得足够广泛的匹配关于谣言的所有tweets。...第一个特征是对数似然比ui是处于正用户模型（USR1），第二个特征是tweet的对数似然比是从用户重新tweet(uj）处于正的用户模型与负用户模型比（USR2）。
源码：xcxyms.top 本文将从开源架构设计出发，详解如何通过uniapp跨平台框架实现三端代码复用率超80%，设计统一的后端API体系，并提供完整的开源代码示例，帮助开发者在30天内搭建全渠道商城系统...)return; this.ws=new WebSocket(`ws://${API_HOST}/cart/sync`); this.ws.onmessage=(e)=>{ const data...JSON.parse(e.data); if(data.type==='update'){ this.updateLocalCart(data.cart); } }; } //省略添加商品、删除商品等方法...... } 2.用户状态管理： 使用JWT令牌跨端认证，有效期7天 端内使用`vuex-persistedstate`持久化登录状态 三、核心功能模块的三端实现 3.1商品展示模块的跨端适配...，关键指标提升： 三端代码复用率达82%，开发周期缩短60% 跨端购物车同步率从15%提升至92% 抖音端新客转化率提高35%，微信端复购率提升28% 三端打通的商城系统已成为品牌全域运营的基础设施
所有就产生了四个基础诉求： 需要支持动态修改配置 需要动态变更有多实时 变更快了之后如何管控控制变更风险，如灰度、回滚等 敏感配置如何做安全配置 ---- 概念介绍 配置(Configuration...) 在系统开发过程中通常会将⼀些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立管理，以独立的配置文件的形式存在。...---- 配置管理 (Configuration Management) 在 Nacos 中，系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有与配置相关的活动统称为配置管理。...如果在没有指定 Namespace 的情况下，默认使用 public 命名空间 ---- 配置组（Group） Nacos 中的⼀组配置集，是配置的维度之⼀。...---- Nacos 配置模型 基础模型 Nacos 提供可视化的控制台，可以对配置进行发布、更新、删除、灰度、版本管理等功能。 SDK 可以提供发布配置、更新配置、监听配置等功能。
Watch 的用法 在具体将讲解 Watch 的实现方式之前，我们先来体验下如何使用 Watch。...接着我们看下，clientv3 中是如何实现 watch 功能。...，首先是根据当前的版本从未同步的 watcherGroup 中选出一些待处理的任务，然后从 BoltDB 中取当前版本范围内的数据变更并将它们转换成事件，事件和 watcherGroup 在打包之后会通过...服务端 sendLoop 如果出现了更新或者删除事件，就会被发送到 watchStream 持有的 Channel 中，而 sendLoop 会通过 select 来监听多个 Channel 中的数据并将接收到的数据封装成...此次的变更操作会被保存到 watchableStore 的 victims 中。同时该 watcher 会被从 synced 踢出。 假设此时有一个写操作：foo=f1。
在本文中，我们将解决以下问题： 敏捷宣言：将可运行的软件的关键敏捷宣言原则，作为客户协作和变更响应（快速迭代）的基础是一个正确的目标，但关键的挑战是：现在如何获得可运行软件的敏捷宣言？...由于这两个产品都支持API，我们创建了一个简单的API来填充LAC主题（故事导入API可从CA获得）。这些在下面显示为我们规则右侧的彩色矩形。（当然，我们可以直接在LAC中手动创建主题）。...彩色的盒子是故事。如上所述，您可以直接输入它们，或从项目管理系统（如Agile / Central）导入它们。然后您将它们附加到您的规则中，提供需求追踪。...它是您的对象模型，由系统根据模式自动创建和维护 由于系统知道表中的字段（列），因此它可以提供代码完成，如下所示 规则在更新时自动调用。...“工作”包括逻辑“工作”包括外部系统集成客户协作现在由工作软件启用逻辑对于商业用户来说是透明的故事可追溯性在维护中保留回应变化修改数据模型，演示 - 在正在运行的应用程序上自动化：修改后的逻辑被自动调用
我举个例子，假如我们想预测一家电商平台用户的购买行为，那么问题定义可以是：“基于用户的浏览记录和购物历史，预测其下一次购买的商品类别。”明确目标后，我们还要思考如何衡量成功。...比如说，这个项目的目标可以是提高推荐的准确率，让用户满意度提升10%。二、数据收集与清洗：让数据“讲故事”接下来，我们需要准备好机器学习的“食材”，也就是数据。...这里的数据可以是来自用户的行为记录、数据库中的历史订单信息等等。数据收集后，我们还需要清洗数据，剔除无效数据、处理缺失值。...这一步通常会涉及到API的开发和对模型的性能监控。...API，用户可以通过POST请求获取预测结果。
在本节中，我们将使用不同的数据集，Facebook 用户及其朋友的数据集，来进行相同的分析。...如果你对 Facebook 不熟悉，那么彼此连接的用户被称为“朋友”，而不管他们在现实世界中的关系的性质如何。...具体来说，我将使用他们的 Facebook 数据集 [1]，其中包括 4039 个用户和 88,234 个朋友关系。该数据集位于本书的仓库中，但也可以从 SNAP 网站上获取。 [1] J....在 WS 模型中，大多数用户有大约 44 个朋友；最小值是 38，最大值是 50。这个变化不大。在数据集中，有很多用户只有 1 或 2 个朋友，但有一个人有 1000 多个！...阅读该函数的文档，看看是否可以使用它来生成一个图，节点数、度的均值和群聚系数与 Facebook 数据集相同。与实际分布相比较，模型中的度的分布如何？
这些模型通过海量的文本数据进行训练，可以理解上下文，并生成符合逻辑、语法正确的自然语言文本。以下是一个使用GPT-3 API生成创意文本的例子。...# 调用函数生成故事 story = generate_story(prompt) print(story) 在上面的代码中，我们使用了OpenAI的API来生成一个简单的创意故事。...究竟是开发者、用户还是AI模型“拥有”这些内容，至今还没有定论。 代码示例：模拟同质化文本的生成 以下代码展示了如何使用AIGC生成重复性的内容，以说明模型如何在创作中“失去个性”。...数据偏见与伦理考量 AIGC模型训练的数据集可能包含人类社会中的偏见，导致生成的内容也存在这些偏见。为了减少这种情况的发生，模型开发者需要在数据采集和模型训练过程中引入严格的偏见消除技术。 3....究竟这些内容的版权归开发者、用户，还是归AI模型本身？法律法规对于这一问题尚无明确答案。未来需要通过立法和规范来界定AIGC的内容所有权。 结论 AIGC在创意写作中的出现，既是机遇也是挑战。
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