Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
这些隐患可能包括：硬编码逻辑缺乏单元测试不可扩展的架构设计随着项目的迭代，技术债务会像雪球一样越滚越大，最终影响产品的稳定性和开发速度。如何在代码审查中高效识别技术债务？...留意重复代码重复代码是技术债务的典型表现，因为它会导致维护成本的指数级上升。审查方式：检查新代码是否复制了旧代码逻辑。...通过工具（如 SonarQube 的 Duplicate Code 检测功能）自动标记重复部分。4. 审查测试覆盖率测试覆盖率不足是技术债务的“隐形炸弹”。...缺乏测试的代码不仅难以维护，还可能在后续迭代中频繁引发 Bug。实践建议：使用工具（如 Jacoco）生成覆盖率报告。将低于一定覆盖率（如 80%）的代码标记为技术债务。5....背景一个 10 人的开发团队，维护着一个已有 5 年历史的老项目。技术债务累积严重，交付周期逐渐延长，Bug 频发。问题代码中充满重复逻辑和硬编码。测试覆盖率低于 50%。项目依赖的库大多已过时。
作者：Bartlomiej Plotka（@bwplotka） 新的Prometheus 2.13.0版本已经发布，并且一如既往地包含了许多修复和改进。你可以到这里看发生了什么变化。...解决方案 为了解释这个问题的解决方案，理解Prometheus如何在查询数据时进行迭代是很有帮助的。核心概念可以在被称为SeriesSet的查询器的Select方法返回类型中显示。...有了这个契约，Prometheus可以最小化分配的内存，因为PromQL引擎可以在样本上进行迭代，从而优化查询的性能。...这证明，无论你请求多少样例，我们的远程读操作每次都使用恒定的内存。每个请求分配的内存受数据基数的影响也大大减小，因此获取的序列数量与以前一样。...同时，如果假定旧的SAMPLES远程读取的旧客户机不提供accepted_response_types，服务器也可以正常工作。
如性能测试，自动化测试可以模拟数百万级别的用户，若人工测试基本不可能 增加产品快速迭代发布的能力 现在大部分互联网企业都是敏捷开发，经常会1~2周就一个版本迭代，这个时候对测试的工作效率要求将非常高...如果一直纯手工测试的话，不仅要做新功能测试还得回归测试，时间成本将会非常大 假如将回归测试的部分做成自动化测试，每次迭代都将会节省大量的测试时间 推动 CI 和 DevOps 自动化测试是构建 CI（持续集成...）或 DevOps 的基础 代码库每次新提交都将自动进行测试，开发可以优先修复导致构建失败或测试失败的错误，确保送测后主流程是没问题的 衡量质量指标 提供了测量产品代码质量指标的功能，比如代码覆盖率、技术债...，以及旧的缺陷是否修复成功 冒烟测试：在手工测试之前先跑一轮自动化测试，保证项目主流程没有问题 在需要生成大数据量的时候也可以用自动化测试 线上巡检：构建自动化测试每日巡检，用于每日实时监测线上产品主流程的稳定性和可用性...，使测试人员更加专注于新的测试模式的建立和开发，从而提高测试覆盖率（上述使用场景前四个） 其次，自动化测试更便于测试资产的数字化管理，使得测试资产在整个测试生命周期内可以得到复用，这个特点在功能测试和回归测试中尤其有意义
基于浏览器原生缓存机制（如HTTP缓存、Cache Storage）与Service Worker构建的前端缓存体系，面临的核心挑战在于如何在“缓存有效性”与“资源新鲜度”之间找到动态平衡——既要避免缓存冗余导致的存储空间浪费...首先是缓存颗粒度与资源特性的适配：静态资源（如CSS、JS、图标）适合“版本化缓存”，通过在文件名中嵌入哈希值（如 app.7f3d.css ），确保资源更新时旧缓存自动失效，新资源被重新缓存；动态内容...实时性要求高的场景（如即时通讯、购物车）采用“实时同步+缓存兜底”策略：优先从网络获取最新数据，成功后更新缓存；网络失败时使用缓存数据并提示“内容可能延迟”，例如聊天应用发送消息后，立即更新本地缓存的聊天记录...监控与调优是缓存系统保持活力的“进化引擎”，需建立完善的指标体系并持续迭代。...这些指标的异常波动能揭示潜在问题：命中率骤降可能是新增资源未加入预缓存列表；缓存占用激增可能源于未清理的旧版本缓存（如每次发版后未删除旧Cache Storage）。
如何在变更中保持测试覆盖与质量？ 传统测试流程往往依赖人工比对、经验判断，这在复杂项目中效率低、风险高。...（如使用企业历史需求-用例对数据） 三、语义相似度模型在需求变更中的核心应用场景场景1：需求变更影响测试用例识别 输入：新版需求项 目标：找出与之语义接近的旧测试用例 → 判断是否需要更新/删除/重写...示例：旧需求: “管理员可以通过后台重置用户密码”变更后: “管理员仅在用户身份验证通过后才能重置密码”模型输出最相似用例（Top 5）：- 用例1：测试管理员如何在控制台操作密码重置（得分0.93）-...语义模型检索 → LLM生成用例草案 → 测试人员验证修改 场景3：需求覆盖追踪中的智能对齐测试覆盖分析时，将测试用例与变更后的需求进行语义比对： 若覆盖度下降，提示用例缺失； 若多用例高相似同一需求...六、优势与挑战分析优势 快速识别需求变更对测试的潜在影响 降低冗余回归测试成本 保障变更后需求的测试覆盖完整性 可与知识图谱、RAG等技术协同增强智能度 面临挑战 中文测试语料有限，模型微调数据缺乏
“千奇百怪”，既不能很好的单侧覆盖，同时也充斥着违反了开闭原则的“代码坏味道”； 而此时的你，作为“被选中的人”，需要对其功能迭代； 或许经过你的评估后，可以去大刀阔斧的架构演进，这是点赞的； 但有时也要全局...即：如何在紧张的交付周期内做到比较好的重构，不让代码继续腐化； 所以这次继续介绍两种修改代码的艺术：方法新增和方法覆盖 策略 1：方法新增 通过新增方法来隔离旧逻辑，即：在旧方法里横切“缝隙”，注入新的业务逻辑被调用...将待修改的方法重命名，并创建一个新方法和原方法名和签名一致，同时在新方法中调用重命名后的原方法； 假设有新需求：针对 doSomething 方法做一个消息通知操作，那么“方法覆盖”即：将原方法...，不影响旧方法，也支持单侧覆盖 public void doNotifyMsg(List data){ // } 方法覆盖的另一种写法：通常是再定义一个新的方法，然后在新的方法依次调用新老业务逻辑...，不影响旧方法，也支持单侧覆盖 public void doNotifyMsg(List data){ // } 这样的好处是显然易见的，不针对旧方法做修改，同时在更高维度的“
TensorFlow 运行时会跟踪维护执行帧中的迭代信息。...一个执行帧中执行的任何操作都有一个唯一的迭代 ID，这使得我们能够唯一地识别迭代计算中同一操作的不同调用（比如 hile 操作之中，某一个 op 可能会多次执行）。...对于每个这样的前向值 x，我们自动引入一个堆栈，并在前向循环中添加节点，以便在每次迭代时将其值保存到堆栈中。反向传播循环以相反的顺序使用堆栈中的值。...在 Backprop 中，每次迭代都会为 x 产生一个 partial gradient。因此，我们在反向传播过程中添加小的累积子图，然后将所有这些部分梯度加在一起。最终结果 是所有偏导数的总和。...对于嵌套在 while 循环中的条件式，我们引入一个堆栈来保存每次前向迭代的谓词值，并在反向 prop 中使用堆栈中的值（以相反的顺序）。
直观上讲，在本文方法中，每一帧的相机位姿优化涉及若干次粒子重采样（滤波迭代步），而在传统基于粒子滤波的 SLAM 算法中，每一帧的姿态估计对应一次粒子重采样。...基于粒子滤波的 SLAM 是面向连续帧的序列位姿估计，而 ROSEFusion 中的粒子滤波优化则是面向某一帧位姿的序列迭代优化。...每次迭代中，首先根据粒子的权重进行重采样，然后依据动力学模型 驱动粒子移动，再根据观察似然更新粒子权重： 。重复上述步骤直至最优位姿被粒子群覆盖或达到最大迭代次数。...图 4：预采样的粒子群模板（PST）及其随迭优化代移动和缩放的示意图 图 5：对于每一帧的相机位姿优化，粒子群模板都要经过若干次移动和缩放，直至收敛到覆盖最优解或达到最大迭代次数 在第k步迭代中，首先将...在实现中，PST 和 TSDF 都存储在 GPU 中，每个粒子的适应性计算在 GPU 中并行完成，计算效率很高，每次迭代的计算时间约为 1 ms，每帧大约需要 20~30 次迭代。
具体而言，prove.go 中的 prove 函数实现了基于数据流分析的常量传播算法，通过迭代计算每个基本块中变量的定义点，以及每个基本块中的前驱块的控制流条件，来推导出每个变量在每个基本块中的可能的常量值集合...func.go: 定义了与函数覆盖率相关的数据结构和函数，如 FuncCoverage 结构体、MergeFunctions 函数等。...profile.go: 定义了测试覆盖率数据的解析和处理函数，如 ReadProfiles 函数、Profile 结构体等。...report.go: 定义了测试覆盖率报告的格式和数据结构，如 Report 结构体、FileReport 结构体等。...因为向量中的元素是 32 位的，所以每次存储需要占用 4 个字节的内存空间，因此 STXVD2X 指令的存储地址 (R0)(R3) 和 (R31)(R3) 中的 R3 每次增加 32，以便存储下一个向量元素
旧代码无测试，补用例占70%时间 测试用例成为新负担，拖慢核心进度 深度搜索（Deep Code Analysis） 的灵感来源于算法中的DFS——通过纵向穿透式代码链路追踪，快速定位核心链路与高危依赖...）与通用工具类（可延后处理） 2️⃣ 建立“无菌操作区” ：通过接口隔离+依赖倒置，避免重构时污染其他模块 3️⃣ 微创式迭代：每次改动不超过3个文件，确保随时可回滚 第二步：用“接口隔离术”...打造安全区 场景痛点：旧代码中CouponCalculator类同时处理规则计算、库存校验、日志打印，导致牵一发而动全身。...：设计文档更新滞后于代码迭代 深度搜索法的终极防线：通过自动化工具链将重构成果固化为系统能力。 ...” ：用自动化测试覆盖率、架构适应度函数等数据说话 正所谓 从刀耕火种到星辰大海， 愿每个工程师都能： ✅ 写出值得传承的代码 ✅ 培养直面重构的勇气 ✅ 拥有工程艺术的骄傲 思考
视觉SLAM算法利用传感器(如单目、立体和RGB-D相机)收集的数据来估计先前未知环境中相机的姿态，并逐步构建周围场景的地图。...利用语义先验和深度信息，消除动态物体，并通过静态地图修复这些物体遮挡的背景。在每次建图迭代中，选择关键帧以优化场景表示和相机姿态。渲染是通过对查看射线进行采样并在这些射线上各点处集成预测值来执行的。...从K中选择关键帧以优化场景表示时，我们在基于覆盖的和基于重叠的策略之间交替，旨在在优化效率和质量之间取得平衡。基于覆盖的策略倾向于覆盖最大场景区域的帧，确保场景边缘区域的全面优化。...但是，这种方法通常需要大量迭代才能优化相对较小的边缘区域，降低了整体优化效率。它还会导致重复的选择结果，因为帧的覆盖面积是恒定的，覆盖面积大的帧保持更高的优先级。...基于重叠的策略涉及从与当前帧视觉上重叠的关键帧中随机选择。为避免过度关注边缘区域并反复优化相同区域，我们首先使用基于覆盖的策略优化整个场景，然后多次使用基于重叠的策略，定期重复此过程。
深度视觉SLAM系统，如DROID-SLAM [59]，的一个显著特点是它们采用了可微分的bundle调整（BA）层，该层通过迭代更新场景几何结构和相机姿态变量，并通过相机和流监督从大量数据中学习中间预测...是网络在每次BA迭代期间预测的一个阻尼因子。 由于每个成对再投影项（Eq. 2）中只包含一个视差变量，因此Eq. 4中的为对角矩阵。...回想第3.1节中的内容，对于每一对选定的图像 ，作者的模型在每次BA迭代中预测一个2D流 及其相关的置信度 ，并且这些预测是从静态场景的合成序列中监督出来的。...这个运动图特别用于根据多帧信息预测动态内容对应的像素。在每次BA迭代过程中，作者将成对的光流置信度与物体运动图结合，形成最终权重，如公式2所示：。...初始化完成后，作者将逐步增加新的关键帧，移除旧的关键帧，并以滑动窗口的方式进行局部BA，其中每个关键帧的视差也被初始化为对齐单视差。
此外，由于在函数内部和外部引用的是同一个底层数据结构，所以在函数内部对map变量的修改（如添加、删除键值对或更新值）在函数外部也是可见的。...值得注意的是，如果试图插入的键（key）已经存在于map中，那么新的值将会覆盖旧的值。Go运行时会管理map内部的内存，因此，除非系统内存耗尽，否则我们不必担心向map中插入大量数据。...紧接着，我们尝试再次插入键"apple"，但这次赋予它一个新的值7。由于这个键已经存在于map中，因此旧的值5会被新的值7覆盖。最后，我们插入了一个新的键值对"banana": 10。...m中的所有键值对，每次迭代都会返回当前的键和值。...五、总结本文通过详细阐述了Go语言中 map 的基本概念、特性及其作为引用类型的行为，介绍了 map 的基本操作如插入、获取数据个数、查找、删除和遍历数据等。
更高的压缩比意味着更低的码率和更轻的网络负担，但也伴随更高的编码复杂度和对硬件解码能力的更高要求；反之，兼容性强的旧标准虽易于部署，却在高分辨率、弱网传输中逐渐显现劣势。...技术特点： 以 宏块（Macroblock） 为核心的 16×16 像素编码单元，支持多种分块预测模式。 帧间预测采用 I 帧、P 帧和 B 帧组合，可在画质与码率间灵活调节。...在大规模分发场景（如万人级在线课堂）中，码率下降意味着 CDN 成本和用户端流量占用的同步下降。 2....终端体验：在移动网络或卫星通信等高时延链路中，低码率有助于减少首帧等待时间与卡顿率。...实时系统的取舍： 在弱算力终端（如 IoT 摄像机、单板机）中，为降低功耗和延迟，多数仍优先使用 H.264； 在云端或高性能边缘节点，可用 H.265/H.266 最大化带宽收益。 4.
在每次迭代优化过程中，系统会基于 GRU 输出的修正光流场来调整逆深度和相机位姿，并通过高斯-牛顿（Gauss-Newton）方法求解最优解。...在每次训练迭代时，系统会记录并更新每个高斯点的局部贡献分数和误差分数，这些变量用于管理高斯点。...我们的方法在大多数场景中优于PhotoSLAM，稳定性更强，避免了后期追踪过程中漂浮物覆盖整个帧的问题。表V显示，我们的方法在ScanNet和BundleFusion数据集上均取得了最佳的定量表现。...消融实验 1) 样本光栅化消融：选用KITTI数据集，评估了每次训练迭代的前向传播和反向传播中的渲染效果。...Fig. 12: 大规模自采集数据的单目SLAM结果。采集的数据覆盖了我们的校园。
TDD的设计哲学 需求即测试：将模糊的需求转化为可验证的断言 小步快跑：每次只实现一个微小功能点（如先处理整数相加，再考虑浮点数） 安全网思维：测试集是代码的防弹衣，重构时不再如履薄冰 设计驱动...破解复杂依赖：Mock技术实战开发支付模块时，如何在不调用真实银行接口的情况下测试？...找TDD风格的开源项目（如JUnit自身），观察测试与代码比例 2....高手试炼（持续进阶）改造遗留系统：undefined选择公司旧模块，为其补充测试覆盖率（从30%提升到70%） 极限挑战：undefined尝试用TDD开发贪吃蛇游戏，测试用例包括： @Test public...; } 四、避坑指南：TDD实践中的暗礁1. 测试过度症错误案例： 为Getter/Setter方法编写测试 解决方案： 遵循"测试行为而非实现"原则，只验证业务逻辑 2.
本文收录于「滚雪球学Java」专栏中，这个专栏专为有志于提升Java技能的你打造，覆盖Java编程的方方面面，助你从零基础到掌握Java开发的精髓。赶紧关注，收藏，学习吧！...CopyOnWriteArrayList 是典型的 Fail-Safe 实现，它在写操作时复制一份新数组，迭代器遍历的是旧数组，避免了并发修改异常。...modCount 机制：ArrayList 中维护了一个 modCount 变量，每次结构发生修改时都会更新 modCount，迭代器在遍历时会检查这个值是否发生变化，从而决定是否抛出异常。...线程安全：CopyOnWriteArrayList 在写操作（如 add、remove）时会创建一个新的副本，旧的副本用于当前的遍历，新的副本包含修改后的数据。...而 Fail-Safe 场景中，CopyOnWriteArrayList 不会触发异常，因为迭代的是旧数据。
2、过程的实现 过程的实现主要就是在于数据如何在调用者和被调用者之间传递，以及在被调用者当中局部变量内存的分配以及释放。 ...所以便有如下规矩： 在 IA32 中，寄存器%eax，%edx和%ecx被划分为调用者保存寄存器。当过程 P 调用 Q 时，Q可以覆盖这些寄存器，而不会破坏 P 所需的数据。 ...这里 Q 必须在覆盖这些寄存器的值之前，先把他们保存到栈中，并在返回前恢复它们，因为 P（或某个更高层次的过程）可能会在今后的计算中需要这些值。上面所说的过程实现的8个步骤中第三步便是如此。 ...上面的汇编代码，当用参数 n 来调用时，首先代码 2~5 行会创建一个帧栈，其中包含 %ebp 的旧值、保存的被调用者保存的寄存器 %ebx 的值，以及当递归调用自身的时候保存参数的四个字节。 ...6、总结 本章对于函数的汇编实现做了详细的讲解，主要是栈规则的机制，帮我们解决了数据如何在调用者和被调用者之间传递，以及在被调用者当中局部变量内存的分配以及释放。
(3)外部控制器通过控制 WEN 引脚，可防止 OV7725 覆盖了还未被控制器读出的旧 FIFO数据。...（2）初始化完成后，OV7725 传感器会使用 VGA 时序输出图像数据，它的 VSYNC 会首先输出帧有效信号（低电平跳变），当外部的控制器（如 STM32）检测到该信 号时，把 WEN 引脚设置为高电平...，OV7725 输出完一帧数据时，VSYNC 会再次输出帧有效 信号，表示一帧图像已输出完成； （5）控制器检测到上述 VSYNC 信号后，可知 FIFO 中已存储好一帧图像数据，这时控制 WEN 引脚为低电平...，使得 FIFO 禁止写入，防止 OV7725 持续输出的下一帧数据覆盖当前 FIFO 数据； （6）控制器使用 RRST 复位读指针到 FIFO 的 0 地址，然后通过 FIFO 的 RCLK 和...，STM32 端要同时读取数据，确保在 OV7725 覆盖旧数据的之前，STM32 端已经把这部分数据读取出来了。
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