要让一个函数更容易测试,可以采取以下几个方法:
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例如: 如何快速查看当前脚本的所有变量名和值? 如何检查大型函数或类的所有变量名称和值? 如何获取特定对象的有效属性列表? 当然,我们可以逐行查找代码并记住名称或将它们写在草稿纸中。...函数 1: globals() 顾名思义,该 globals()函数将显示全局变量信息 。...我们可以操纵这个 dict 来获取一些我们感兴趣的数据: >>> [n for n in globals() if not n.startswith('__')] ['name'] >>> 如上例所示...函数 4:dir() 该 dir()函数帮助显示模块或对象内的名称列表。...Python 的自省函数。
原文:https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/ 如果您是一名 DevOps 工程师,您可能至少听说过 Argo 这个名字,...看到友好的墨鱼(squid)徽标,并想知道:每个人都在谈论的这个工具到底是什么?...结论 本文介绍了 GitOps 和 Argo 项目的基础知识,并展示了 Argo 项目的每个关键模块如何帮助开发人员和 DevOps 工程师以最小的努力使 Kubernetes 做好生产准备。
Mydumper repo 没有单元测试与集成测试,只能手动验证功能是否正确。 而 Dumpling 由 Go 语言实现,非常易于维护。...同时 Go 语言方便的包管理系统与调试机制也更方便用户编译自己定制化的 Dumpling binary 并且调试功能,Dumpling 的单元测试与集成测试与 Go 简单的测试编写机制也可以帮助用户更容易地验证功能是否正确...将 Mydumper -x 参数改为用 table-filter -f 参数,原先要筛选库表用户必须手写规则为一条复杂的正则表达式,而 table-filter 类似 .gitignore 语法,更容易筛选库表...Go 应用开发者可以在定义好导出配置文件 export.Config 后运行 export.Dump 函数即可。...让我们一起让导出数据更加容易!
chrone可以对浏览器可见的页面进行资源嗅探, 并批量下载静态资源, 相当于爬虫,如果你是一个设计师, 对批量下载图片情有独钟, 又懒得写爬虫程序, 这个"资源嗅探"的功能或许能提升你下载图片的效率
面试官问我 如何让测试工作更专业 这道题目是几年前面试一家创业公司时,对方老板问我的问题,我觉得虽然小伙伴们在面试中碰到的几率不大,不过在工作中却很有思考它的必要。 其实道理很简单,难在执行。...面试题:如何让测试工作更专业? 需求评审时,多关注(提问)这样几个问题:这个需求是什么?为什么会提这个需求?开发人员会怎么修改软件以完成这个需求?他们的改动方式是否合理?...这次的改动会产生哪些影响,测试范围清楚吗?可能有什么风险? 能根据不同的资源、项目情况,给出合理的测试周期。 追根究底,有一些问题需要反复验证,反复沟通确认。 多交流,组内、组外。...高质量的测试报告,包括测试计划、测试用例、bug、系统测试报告等各种测试人员需要出具的文档,高质量意味着: 格式规范 测试用例设计详尽、有深度、无歧义、便于执行。 不提交重复或虚假bug。
上一篇文章介绍了如何搭建Kotlin的开发环境,可是这个开发环境依然基于Android Studio,而在Android Studio上使用Java进行编码,本来就是理所应当的...,何必还要专门弄个Kotlin,这个Kotlin相比Java到底有哪些好处呢?...接下来是本文的重点,以前我们操纵控件之时,都要先通过findViewById方法获得控件对象,然后再调用相关函数设置对象属性。...= "你好呀" 进一步简化之后,原代码的“set”与两个括号都被去除,但是新代码反而更容易理解了。...可是为啥Kotlin的toast函数不区分显示时长呢?原来toast方法默认为短时显示,即Toast.LENGTH_SHORT。
Python是一门非常灵活的语言,很多语法是其他语言不具备的,特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说,很容易按照C、Java等语言的写法来写Python,对于初学者来说,如果对Python...这篇文章,主要介绍几个简单技巧,让你在写Python代码,更Pythonic。...python3 for i in range(6) # python3 for i in xrange(6) #python2 在Python2中,有range和xrange2种写法,xrange是生成器写法,更节省内存...如何你还在使用Python2,建议用xrange代替range Java的写法 for(int i = start; i < end; i += step) { // .... } 生成器扩展
近日,Databricks官方网站发表了一篇博文,用示例说明了lambda表达式如何让Spark编程更容易。文章开头即指出,Spark的主要目标之一是使编写大数据应用程序更容易。...Spark的Scala和Python接口一直很简洁,但由于缺少函数表达式,Java API有些冗长。因此,随着Java 8增加了lambda表达式,他们更新了Spark的API。...文中举了两个例子,用于说明Java 8如何使代码更简洁。第一个例子是使用Spark的filter和count算子在一个日志文件中查找包含“error”的行。...这很容易实现,但在Java 7中需要向filter传递一个Function对象,这有些笨拙: JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://log.txt")....sc.textFile("hdfs://log.txt") .filter(s -> s.contains("error")); long numErrors = lines.count(); 当代码更长时,对比更明显
系统设计:如何让系统容易扩展? 一个高可扩展性指标,表示可以通过增加机器的方式来线性提高系统的处理能力,从而承担更高的流量或者并发数。...在单机系统中通过增加处理核心数来增加系统的并行处理能力,但是这个方法并不总生效,随着并行的任务增多,系统会因为争夺资源而达到性能上的拐点。系统性能会不升反降。...无状态的服务和组件更容易扩展,但是数据库这样的存储服务是有状态的,不易扩展。 数据库,缓存,依赖的第三方,负载均衡,交换机带宽,都是系统扩展性的一些因素。...这个时候需要继续拆分。 2.水平拆分 分库分表。 水平拆分之后,让数据库突破数据库单机的限制,需要注意的是,不能随意增加节点,一旦增加节点,数据需要手动迁移,要基于长期考虑,避免频繁扩容。...当一个事务中同时更新不同的数据库时,需要进行分布式事务,来协调所有数据库要么全部更新成功,要么全部失败,这个协调的成本会不断升高。
背景 密码登录是每个系统必不可少的, 但是我们应该如何去保证密码的安全性? 有哪些会泄露密码的途径呢? 客户端 暴力破解 : 通过计算机猜测,一直尝试密码。...网络传输 传输截取 :通过在网络传输过程中通过抓包等方式获取到密码 服务端 脱库 : 通过破解攻击数据库来获取账号密码 那么我们如何防止密码泄露呢? ?
如何让利用 GPU 高效训练超大 DLRM 模型,同时突破 GPU 内存墙的限制,已成为 DLRM 领域亟待解决的关键问题。...通过利用数据分布的长尾效应,我们可以让 CPU 计算比例尽可能少,让 GPU 计算比例尽可能大。...但是,随着 batch size 增大,让 mini-batch 的数据全部命中 CPU 或者 GPU 很困难,如果同时命中 CPU 或 GPU 这种方法很难处理。...摊薄 Cache 索引开销 预取最显而易见的好处是减少了 Step1 和 Step2 的开销,使这个两步操作在总的训练过程占比小于 5%。...,用超大数据集 Cretio 1TB 和 Meta 的 dlrm_datasets 生成数据集作为测试模型。
原文:https://blog.csdn.net/jintianyishiyeai/article/details/88628442 引言 在互联网、大数据、人工智能火爆的今天,“算法”这个词几乎妇孺皆知...(算法是个什么鬼 ) 为了不落入俗套,本文不会重复wiki上“算法”的官方定义,而采用启发式结构来阐述算法的本质,试想平时在遇到问题的时候,我们是如何解决的。...用一张图来描述这个过程就是: ? Why to use Algorithm?(算法有什么鬼用) 从上面对解决现实问题的过程方法论的描述中,其实已经可以看出算法的价值就在于:经验的重用。...(如何使用算法) 算法的本质就是方法,既然是方法,就是一系列的操作;既然是操作,就必然有作用对象。在软件程序设计中,这样的作用对象就是“数据结构”。 怎么来理解数据结构呢?...总结 看到这里,相信你已经对算法这个概念已经不再陌生,它对于你而言也不再高高在上。 无论在大学学习,还是在工作中,大家都几乎被一种说法反复洗脑:算法非常重要,它是计算机的灵魂。
那么,究竟如何让大模型变得更聪明呢? 方向一在于算法创新。我们需要不断探索和开发新的算法,因为这是提高模型学习和推理能力的关键。...同时,数据的多样性也至关重要,它能够让模型接触到各种不同的情况和场景,从而增强模型的泛化能力,使其在面对新问题时能够更加灵活地应对。 方向三则是对模型架构进行优化。...改进训练算法:不断优化训练算法,如调整参数、采用更先进的优化策略等,以提升模型学习的效果和准确性。 强化模型评估:建立更严格和全面的评估体系,及时发现模型产生幻觉的情况,并针对性地进行改进。...引入知识图谱:将知识图谱与模型结合,为模型提供更明确的知识结构和关联信息,辅助模型进行更准确的推理和判断。...人类反馈与干预:在关键应用场景中,引入人类的反馈机制,对模型的输出进行审核和修正,让模型从错误中学习。
如果你也想成为我想成为的人,不然点个关注做个伴,让小菜不再孤单!...如何实现延迟队列?淘汰机制是怎么样的?都快问到麻木,这些问题还常绕脑梁。那我们这篇就举一个比较常见且难度适中的面试题来聊聊。Redis 的持久化策略是怎么样的?...我们接下来打开 save 配置进行测试 dbfilename dump-test.rdb # 文件名为 dump-test.rdb save 3600 1 # 在 3600 秒内发生一次更改,便会执行...两者都有优劣势,那我们该如何选择?...不要空谈,不要贪懒,和小菜一起做个吹着牛X做架构的程序猿吧~点个关注做个伴,让小菜不再孤单。咱们下文见!
今天就来分享如何使用 black、mypy、pylint 来让自己的代码更加专业。 1、用 black 来格式化 black 可以按照 PEP8 的规范进行格式化,同时注重代码的阅读体验。...mypy 在检查不同函数甚至模块之间的类型依赖关系方面非常强大。 之前写过一篇文章 mypy 这个工具,让Python的类型提示变得非常实用 里面有安装、使用、配置的方法,这里就不再赘述。...VSCode 配置 black: 打开首选项 -> 设置,搜索 Python,按下图进行配置 2、为 VSCode 配置 mypy: 3、为 VSCode 配置 pylint: 最后的话 本文分享了让代码更加专业的方法
而这个物件在你要对即时影像进行操作时就会用上。接着,我们需要把这个 session 连接到我们的设备上。首先把下面的函数放入 ViewController.swift 吧。...当 Framework 完成了这个 Request,我们希望它调用 detectTextHandler 函数。...UIColor.blue.cgColor imageView.layer.addSublayer(outline) } 跟我们前面所撰写的代码相似,我们使用 VNRectangleObservation 来定义约束条件,让我们更容易地勾勒出方框...现在,我们已经设置好所有的函数了。最后一步便是要连接所有的东西。 连接程序 有两个主要的部分需要连接。第一个是处理 Request 的函数。我们先来完成个这个吧。...试着用不同字型、大小、字体、粗细等等来测试 App 吧。看看是否你可以扩展这个 App 。你可以在下面的回应中贴上你如何扩展这个项目。
今天给大家介绍一下,如何在kali中更加简单的生成shell吧。
限制企业的业务向云端转移的原因有很多,但企业加快企业云采用可能更容易。以下仔细看看如何能变得更容易。 查看数据的冷热 企业采用云计算通常会从数据档案开始,因为迁移不再使用的数据风险较低。...然而,低风险并不意味着云存档项目更容易。 IT部门必须对哪些是不能采用的应用程序以及数据位置进行广泛的研究。然后,他们必须确定哪些存储资源共同托管关键业务数据,并计划迁移周围活跃的应用程序。...元数据引擎使这个过程简单得多。作为数据管理软件层,它可以使企业在全球命名空间中添加另一层云存储。一旦添加了云存储,元数据引擎按照管理政策可以自动负载平衡冷数据到新的云资源。...重要的是,元数据引擎可以帮助IT比传统的归档解决方案更智能地将数据归档到云端。...当然,大多数企业都希望采用云计算节省的成本可能超过所摈弃应用程序的成本,但是很容易理解为什么他们不会放弃。三个关键挑战使得将与实时应用相关联的冷数据转移到云端变得困难。
这个结果意味着,代码第7行的可变引用并没有起到作用。 是不是很神奇?这个 Bug 让人感觉 Rust 世界的基本法则都崩塌了。...blog.mozvr.com/a-browser-plugin-for-unity/ http://jamesmcm.github.io/blog/2020/07/25/intro-dod/#en Easy Rust 让Rust...文档更容易理解 Rust的文档已经很全面了,但是很多非英语母语的人理解起来可能比较困难,easy rust用比较容易理解的表述方式组织了Rust文档。...能降低文档理解难度,确实能让一部分人受益,如果你想通过这个文档学习,最好以官方文档为主,将这个文档作为参考,否则可能会走上偏路。...https://github.com/Dhghomon/easy_rust Rust项目测试小技巧 在Rust项目中,如果你要对私有方法做测试,你该怎么办呢?临时将方法改为public?别再这样做了。
Coutinho 告诉 The New Stack:“AI 代理背后的想法是让使用低代码的人能够访问生成式 AI 技术,因此你可以将其视为一种配置,你可以在其中建立要使用的模型。”...“我们可以拥有更接近聊天机器人或更接近论坛的界面,所有这些都是一个可视化元素。然后在整个组织中重复使用它非常容易。”...它还可以通过简化连接到另一个模型并让其检查模型的答案是否存在可能的幻觉来简化打击幻觉。 “在低代码中提供这些代理的好处是,编排这些事情非常容易,”Coutinho 说道。...您可以调用模型,然后让另一个代理验证它是否符合您期望的标准。” 创意 AI 用例 OutSystems 计划在未来添加其他 LLM 模型,包括处理图像和视频的模型。...相关文章: LangChain:2023 年最流行的 Web 框架,这要归功于 AI 人工智能对前端和开发者生产力的影响 向量数据库:开发人员需要了解的工作原理 如何获得正确的向量嵌入 六个理由说明为什么企业需要专属大型语言模型
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