我使用Jetty提供实时预测，使用Google的DataFlow构建批预测系统。运行这些示例所需的完整代码和数据可在GitHub上获得。...它实现了Jetty的AbstractHandler接口以提供模型结果。以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行，并实例化JettyDL4J类，该类在构造函数中加载Keras模型。...我将展示如何使用Google的DataFlow将预测应用于使用完全托管管道的海量数据集。...它完全可以管理，非常适合可以独立执行的大型计算。 ? 用于批量深度学习的DataFlow DAG 我的DataFlow流程中操作DAG如上所示。第一步是为模型创建数据集以进行评分。...在这个例子中，我从我的样本CSV总加载值，而在实践中我通常使用BigQuery作为源和同步的模型预测。
如何修复高基数 为了减轻 GA4 中高基数的影响，请考虑创建一个值桶。 以上面的字数自定义维度为例，文章是 500 字还是 501 字真的没那么重要。...由于它从您连接的那一刻起就将数据导出到 BigQuery，因此请务必在一开始就进行设置，以便获得尽可能多的历史数据。...无法设置自定义受众 GA4 具有强大的受众构建功能，您可以在我们的指南中详细了解如何创建细分受众群和受众群体。 借助 GA4 受众群体，您可以分析特定的数据细分受众群，从而获得有价值的见解。...尽管它提供了自动收集 Universal Analytics 事件的选项，但最好不要使用它，因为这是一个重新思考您的分析并重新设计事件收集架构以获得更好分析的机会。 6....例如，在SEJ，我们有一个短链接“sejr.nl”域，它应该被视为同一个域 - 因此我们将其添加到我们的排除列表中。
在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...应用在分析基础设施上的 RBAC 需要由 BI 工具统一支持，以实现简单和标准化的数据访问管理。 Showback：数据用户对他们的资源消费情况没有清晰的视图。...此外，用户希望看到基础设施不断更新，以利用新特性或根据行业趋势以新的方式处理数据。 灾难恢复：任何基础设施都应该有明确的灾难恢复选项，可以在 30 分钟内触发，为用户的工作铺平道路。...PayPal 努力强化了转译器配置，以生成高性能、干净的 BigQuery 兼容 SQL。 这种自动代码转换对我们来说是非常关键的一步，因为我们希望为用户简化迁移工作。...这帮助团队大大减少了我们需要迁移的负载数量。以下是从总体清单中弃用的内容细节。 图 3：在迁移过程中弃用的负载 对自动化框架的投入帮助我们区分了用过 / 未使用的内容，并在最后一步获得用户的验证。
我一直在考虑我在 Palo Alto Networks 的第一篇博文应该是什么？什么时候发布？我觉得现在是反思我领导云基础设施和平台工程的旅程和经验的最佳时机。...在这篇博客中，我想谈谈我们如何将生产工程服务转变为平台。...图 8：DevClues 中的 Nutrix 自动修复创作 洞察仪表盘 使用可观测性和监控数据来诊断问题和调试正在运行的系统以减少 MTTR（平均解决时间）的仪表盘。...开发人员应该以可扩展且可靠的方式管理应用程序配置，类似于我们管理和版本化源代码或基础设施即代码 (IaC) 的方式。...这包括： 以代码形式管理 Kubernetes 集群队列和组件，采用最佳实践和持续部署 通过最佳实践将跨云提供商的虚拟机作为代码进行管理 管理云供应商资源；例如——google bigquery、cloudSQL
从业人员不断地将实地的学习和经验反馈回框架中。这里有两个有用的模型，以及有关如何将它们与Software Factory方法结合使用的建议，以改进您的DevOps实施并增强业务敏捷性。...为此，我创建了所谓的DevOps演化模型。该模型是在我的培训课程中开发的，目的是解释人们如何在DevOps旅程中取得最佳进展。...这样可以更好地集成工具，并使开发团队更轻松地开发其他产品，因为他们将熟悉其他产品组正在使用的所有工具和核心流程。一组标准化的工具为现代软件开发方法（例如共享代码所有权和内部开源）奠定了基础。...我的建议是尽可能地标准化，同时提供尽可能多的自由。并非所有工具和过程都是标准化的候选对象。软件工厂通常从小规模开始，然后根据采用和用户反馈逐步发展。...如何开始 掌握企业软件和网络物理系统是一项复杂的工作，没有简单的解决方案或灵丹妙药。Scaled Agile Framework和其他一些框架可以为您的数字化转型之旅提供指导和坚实的基础。
“你可以说我只希望我的应用程序能够从这两个域加载和运行 WebAssembly 代码，而不是从任何其他域加载的代码。”...它还支持静态分析，以确定正在执行哪些 Wasm 模块，就像对 JavaScript 模块所做的那样。...稍后保存 Source Phase Imports 允许开发人员使用已通过其上下文获取的模块，在 执行模块代码之前，但仍然依赖于静态分析显示将执行什么代码并获得更好的人体工程学、工具支持和安全的保证。...“如果我们能看到真正的性能数字，我认为能够说我们可以加速你的应用程序将非常有说服力。”...在后续文章中，我们将深入探讨这意味着什么，并介绍其他提案，例如模块表达式和模块声明，这些提案展示了新语言功能在通过标准化流程时如何演变。
在Kubernetes标准化的世界中，有哪些新的业务模型将会出现？ 软件标准 标准化的软件平台有利有弊。 标准让开发者可以对软件的运行方式抱有一定的预期。...但在Docker解决的所有大问题之中，有个新的问题非常突出，那就是我们应该如何将这些节点编排到一起？ 毕竟，你的应用肯定不只是单个节点。...你知道自己希望部署一个Docker容器，但是容器应该如何相互通信呢？你如何向上扩展容器实例呢？你如何在容器实例之间路由流量呢?...这些事务会从队列里被抽出，并存储在BigQuery中，BigQuery是一个存储和查询大量数据的系统。 BigQuery充当编排机器学习任务时的数据池，以便人们从中抽取数据。...从我在《软件工程日报》上的交谈中来看，这些作为服务的功能至少有两个明显的应用例子： 可以快速而廉价地进行扩展以应对突发性的工作负载的计算（例如，Yubl的社交媒体可扩展性案例研究[19]） 在多种工作负载频度下的的事件驱动粘合代码
收集数据 我们将用到的数据包括伦敦的自行车租赁，它是欧盟地区的公共数据集，因此，如果想要跟踪我的查询，应确保在欧盟地区创建一个名为demos_eu的数据集。...如果特征有不同的动态范围(bikes_count在10-50范围内，而num_trips在数千个范围内)，那么，标准化特性会是一个不错的选择，而我正在这样做的。...如果忽略聚类的数量，BigQueryML将根据训练数据集中的总行数选择一个合理的缺省值，还可以通过超参数调优来找到一个更优的数字。...检查聚类 可以使用以下方法查看聚类图心-本质上是模型中4个因子的值： 只要稍微做一点SQL操作，便可以获得上表的主元： 输出是： 聚类属性 若要可视化此表，单击“在DataStudio中导出”并选择“条状表...做出由数据驱动的决策 利用这些聚类做出不同的决策。 如果我们刚刚获得资金，可以扩建自行车架，那应该增加哪些车站的容量？
在Kubernetes标准化的世界中，有哪些新的业务模型将会出现？ 软件标准 标准化的软件平台有利有弊。 标准让开发者可以对软件的运行方式抱有一定的预期。...但在Docker解决的所有大问题之中，有个新的问题非常突出，那就是我们应该如何将这些节点编排到一起？ 毕竟，你的应用肯定不只是单个节点。...你知道自己希望部署一个Docker容器，但是容器应该如何相互通信呢？你如何向上扩展容器实例呢？...这些事务会从队列里被抽出，并存储在BigQuery中，BigQuery是一个存储和查询大量数据的系统。 BigQuery充当编排机器学习任务时的数据池，以便人们从中抽取数据。...从我在《软件工程日报》上的交谈中来看，这些作为服务的功能至少有两个明显的应用例子： 可以快速而廉价地进行扩展以应对突发性的工作负载的计算（例如，Yubl的社交媒体可扩展性案例研究[19]） 在多种工作负载频度下的的事件驱动粘合代码
在 Kubernetes 标准化的世界中，有哪些新的业务模型将会出现？ 软件标准 标准化的软件平台有利有弊。 标准让开发者可以对软件的运行方式抱有一定的预期。...但在 Docker 解决的所有大问题之中，有个新的问题非常突出，那就是我们应该如何将这些节点编排到一起？ 毕竟，你的应用肯定不只是单个节点。...你知道自己希望部署一个 Docker 容器，但是容器应该如何相互通信呢？你如何向上扩展容器实例呢？...这些事务会从队列里被抽出，并存储在 BigQuery 中，BigQuery 是一个存储和查询大量数据的系统。 BigQuery 充当编排机器学习任务时的数据池，以便人们从中抽取数据。...在部署无服务器功能时，功能代码实际上并未被部署。你的代码将以纯文本形式保存于数据库中。当你调用这个功能时，你的代码将从数据库入口中取出，加载到一个 Docker 容器中并执行。
意思是说，在开战之前就能预料到胜利的一方，往往筹划很周密，把获胜的条件和方法考虑得很充分。 做SaaS产品也一样，如果一开始没有对“如何获胜”进行深入的思考，那么就很容易走到错误的方向。...来源：微盟2021年年中财报 同时，标准化也意味着上线过程更简单，投入人员更少，上线速度更快，扩张边际成本更低，更有利于规模化。...即便是Salesforce，虽然有强大的无代码配置能力，项目交付仍然避免不了代码级开发。...因此，我个人建议，对于中小企业，应该维持100%的标准化交付；而对于大型企业，可以有不超过20%的定制化，但是必须和标准化功能相互隔离，并尽可能在未来重新纳入标准化范围。...具体的内容，可以点击阅读我的原创文章《SaaS战略：从市场到运营》。 除了明确战略，原型阶段还需要尽可能与用户共创。 在原型阶段，我们就应该找到了第一批种子用户。
数据仓库通常包括结构化和半结构化的数据，从事务系统、操作数据库或其他渠道获得。工程师和分析师会在商业智能和其他场景中使用这些数据。 数据仓库可以在内部实施，也可以在云端中实施，或者两者混合实施。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...与 Redshift 不同，BigQuery 不需要前期配置，可以自动化各种后端操作，比如数据复制或计算资源的扩展，并能够自动对静态和传输中的数据进行加密。...BigQuery 提供了一个流 API，用户可以通过几行代码来调用。Azure 提供了一些实时数据摄取选项，包括内置的 Apache Spark 流功能。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。
前言 2018年，5G标准、中芯案件，使得技术博弈、话语权博弈持续发酵，深刻改变着数字经济的利益格局和安全格局。...在新应用、新功能的开发过程中，企业一般通过引入代码扫描工具来确保安全，以便在上线之前发现漏洞并进行修复。...那么，企业开发流程中的安全建设该如何适应？...二、推进SDLC中的安全流程标准化 标准化保证每个开发阶段安全性的必要条件。...每个人都知道会进行安全测试，比如静态分析/检测并修复任何已识别的漏洞。 所以要注意的一点是，SDLC还必须包括安全维护这一环节。
在接下来的几节中，我将按照这个时间表来解释HTTP发展历史中的关键节点。理解为什么标准化是有益的，以及IETF是如何做的，可以帮你更好地读懂这篇文章的内容。...这些在Secure Web时间线上以蓝线表示。 RFC是不可变的文档。这意味着对RFC的更改需要一个全新的数字。可能会进行更改以便合并勘误表（已发现和报告的编辑或技术错误）或仅重构规范以改进布局。...关于IETF标准化过程，在各种网站上的真实网络上部署此运行代码有助于我们了解协议在实践中的运作情况。...我们将现有的专业知识与实验信息相结合，以帮助改进运行代码，并在有意义的情况下，反馈问题或改进标准化协议的工作组。 测试新事物不是唯一的优先事项。...所以现在可以告诉我到底什么是HTTP/3了么？ 差不多了。 到目前为止，您应该熟悉标准化的工作原理和 gQUIC。人们又足够的兴趣将Google的规范写成I-D。
我今天分享的主题是 IT 团队的数字化转型实践，希望就大型 IT 团队在数字化转型过程中如何发展、建设分享一些我的经验。在切入正题之前，我有两个问题和大家探讨。...IT 团队应该如何构建、具备哪些数字化能力？这是我过去一年在搭建上千人的数字化研发团队中总结的三个点。 第一点是业务思维，或者叫商业思维，就是如何以客户为中心。...很多的企业推行敏捷，在践行敏捷的过程中，一定要有标准化的文档构建组织能力。 第三，可以执行的代码。...衡量一个人的技术专长好或者不好，都有一套胜任力模型的框架，以此来指导一个团队或个体，在其发展过程中应该如何去演进发展。 再举个例子，我的团队如何用胜任力模型去评估一个人的通用胜任力和专业胜任力？...最后总结，我认为在数字化转型中 IT 团队组织能力的构建，包括三个大的方面： 员工思维：需要具备三大思维，第一，商业思维，以客户为中心；第二，解决方案思维，如何去形成好的解决方案，包括核心团队、标准化的代码
从数字上讲，我使用ResNet-50、101和152架构获得了45％，52％和50％的Top-1精度，这远非完美，但也并非无效。 在下文中，我概述了批标准化概念以及其常见解释。...然后，我分享我使用的代码以及从中获得的结果。最后，我对实验结果进行评论，并对其进行分析。...在我的代码中，我使用Tensorflow 2和我自己选择的超参数来尽可能短地重新复现了论文中的主要实验。...如果这个设想是有用的，这些改变都不会成为问题。 作者还使用了数据增强，而我没有使用。再说一次，如果这个想法有用，那么这些改变都不应该是一个重大问题。 结果 这是我通过上述代码获得的结果： ?...这项研究使我最困惑的是，我们都多少忽略了这两个参数。我记忆中只有一次关于它的讨论，该讨论认为在ResNet块上用“零”初始化γ很好，以迫使反向传播算法在早期时期更多地跳过连接。
在Kubernetes标准化的世界中，有哪些新的业务模型将会出现？ 一、软件标准 标准化的软件平台有利有弊。 标准让开发者可以对软件的运行方式抱有一定的预期。...但在Docker解决的所有大问题之中，有个新的问题非常突出，那就是我们应该如何将这些节点编排到一起？ 毕竟，你的应用肯定不只是单个节点。...你知道自己希望部署一个Docker容器，但是容器应该如何相互通信呢？你如何向上扩展容器实例呢？你如何在容器实例之间路由流量呢?...这些事务会从队列里被抽出，并存储在BigQuery中，BigQuery是一个存储和查询大量数据的系统。 BigQuery充当编排机器学习任务时的数据池，以便人们从中抽取数据。...从我在《软件工程日报》上的交谈中来看，这些作为服务的功能至少有两个明显的应用例子： 可以快速而廉价地进行扩展以应对突发性的工作负载的计算（例如，Yubl的社交媒体可扩展性案例研究[19]） 在多种工作负载频度下的的事件驱动粘合代码
部分原因是一些架构决策，部分是因为代码库较新和干净，部分是因为参与的工程师们非常有才华，DuckDB 的进度速度非同一般。 事实证明，我不担心是对的。...如果只因数据库中的一个 Bug 就让你选择了它的竞品，那么在短短几周内这个 Bug 修复了，再看你的选型理由就显得比较愚蠢。性能也是如此；如果两个数据库以不同的速度改进，你最好选发展更快的那个数据库。...每个数据库都使用不同的技巧组合来获得良好的性能。一些数据库可能将查询编译成机器代码，另一些可能将数据缓存在本地 SSD 上，还有一些可能使用专用网络硬件来进行 shuffle 处理。...在 BigQuery 中，我编写了我们的第一个 CSV 拆分器，但当问题比预期更为棘手时，我们派了一名刚毕业的工程师来解决这个问题。...因此，我应该提一下， DuckDB 的速度很快。
KNN，看看它表现如何。...我们的逻辑模型的预测精度和猜测的几乎接近。 现在，我将在此介绍一个新概念，叫作标准化。很多Sklearn中的机器学习算法都需要标准化后的数据，这意味数据应具有零均值和单位方差。...因此，这里真正在发生的事是像逻辑回归和基于距离的学习模式，如KNN、SVM、基于树的方法等等，在Sklearn中需要数字型数组。拥有字符型值的特征不能由这些学习模式来处理。...但是，精度仍然和我们从数字特征标准化之后用逻辑回归得到的一样。这意味着我们加入的类别特征在我们的目标函数中不是非常显著。...同样的事发生在基于距离的方法中，如KNN。没有编码，“0”和“1”从属值之间的距离是1，在“0”和“3+”之间的距离是3，这不是所期望的，因为这两个距离应该类似。
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