前言话说之前大学放暑假的时候,我到一个餐厅打工两个月,Title是初级传菜员。正是这次打工经验,为我带来了一波潜藏已久的素材,请听听我的故事吧~本文主要内容如下:一、餐厅角色在餐厅主要有这几种角色:服务员:负责记录客户已点哪些菜、上菜时间、上菜、划掉菜。可以将多个服务员都当做客户端,相对于传菜员来说
Logreduce可以通过从大量日志数据中挑选出异常来节省调试时间。持续集成(CI)作业会生成大量数据。当一个作业失败时,弄清楚出了什么问题可能是一个繁琐的过程,它涉及到调查日志以发现根本原因——这通常只能在全部的作业输出的一小部分中找到。为了更容易地将最相关的数据与其余数据分开,可以使用先前成功运
由于你没有用一些设计模式去优化你的代码,所以导致很多小伙伴只能把自己的代码重写。这次我们通过请假条来讲讲设计模式-"职责模式"一、什么是职责模式比如我们要请假,我们一般都是写个请假条,然后提交给系统!系统会自动根据你的请假的情况,找对应的主管去审批。请假条处理的流程是一环接一环的,就像一个链条一样,
随着DevOps的出现频率越来越高,很多企业都在蠢蠢欲动,想要设计和开发DevOps平台。工欲善其事必先利其器,本文为大家总结了DevOps各个阶段可以选择的工具,也许DevOps平台的技术选型在这一篇文章中就可以完成。DevOps的目标是持续改进,因此技术选型也是分阶段的。DevOps
使用Altair,你可以将更多时间专注于数据及其含义,下面我将详细介绍:示例这是一个在JupyterLab中使用Altair快速可视化和显示数据集的示例:复制importaltairasalt#loadasimpledatasetasapandasDataFramefromvega_datasets
了解使用工具的方式是善用它的关键,这个概念不仅仅适用于您的周末爱好项目。就像Kubernetes这样的DevOps要素一样,艺术家最喜欢的画笔或木工的车床也是如此——培养对系统的透彻理解可以提高您的工作效率。...或者至少应该如此。许多开发人员几乎没有足够的时间来学习他们喜欢的工具包的基础知识,更不
目录0写在前面1核降维技术2核化主成分分析推导3Python实现3.1算法流程3.2核心代码3.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等