大家好,我是煎鱼。前段时间我写了一篇《Go1.20中两个关于Time的更新,终于不用背2006-01-0215:04:05了!》,文中有提到Go的参考时间格式是:2006-01-0215:04:05,并解释这么设计的缘由。有很多同学表示不解。如下图:甚至我在点外卖时还特意看了,某团在个人
【51CTO.com快译】为了让在过渡期间的系统免受网络威胁,您需要将安全性与DevOps进行完美集成。随着DevOps实践在云基础架构环境中日益流行,使得软件开发团队比以往任何时候都能更快、更高效地进行成果发布,但是安全性是被首要考虑的问题吗?来自451Research的一份报告显示答案是否定的。
晚上,RESTful发明人罗伊悄悄来到了咖啡馆,他想看看自己引以为傲的RESTful到底用得怎么样。(RESTful的故事参见《RPC发展简史》)靠着门的那张桌子有一帮人,他们居然还在讨论老掉牙的JavaRMI,似乎遇到了什么技术难题。看来无论是什么技术,都会有非常古老的遗留系统需要维护
Jupyter,一个开源的Web应用程序,能在网页页面中直接编写代码、运行代码、显示代码结果、编写说明文档等等。现已支持40多种编程语言,已经成为程序员“居家旅行”的必备工具。但这个工具怎么才能用好?成了很多人面前的难题。最近,GitHub上出现了一份相关的资源,精选收录了关于Jupyt
作者|吴海涛需求背景春节活动中,多个业务方都有发放优惠券的需求,且对发券的QPS量级有明确的需求。所有的优惠券发放、核销、查询都需要一个新系统来承载。因此,我们需要设计、开发一个能够支持十万级QPS的券系统,并且对优惠券完整的生命周期进行维护。需求拆解及技术选型需求拆解要配置券,会涉及到券批次(券模
博主先前整理并简单介绍了AI绘图工具的部署资源与攻略,觉得其中StableDiffusion部分不够带劲,故开始试图从论文与代码中一探究竟。前文链接如下:要点初见:AI绘图工具的部署资源、攻略整理(上篇)_BingLiHanShuang的博客-CSDN博客_ai绘图要点初见:AI绘图工具的部署资源、
目录一、数据清理二、数据变换三、特征工程四、总结一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净(噪声多)?需要做数据的清理,将错误的信息纠正过来;数据比较干净(数据不是想要的格式)?对数据进行变换;数据对模型不是很友好?对数据的特征进行提取。 数据的错误 收集到的数据