introduction devops learn
DevOps 中 API 治理的工程问题和落地实践案例
近日，中国 DevOps 社区峰会在广州成功召开，Eolink 作为 API 管理领域代表受邀出席。来自各地的讲师与华南区本土开发者朋友们齐聚一堂，共同探讨了 DevOps 转型、AI、API 管理，以及 SRE 稳定性工程、平台工程、混沌工程、可观测性工程等 DevOps 深水区的探索和经验。 会 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集
机器学习的第一步是准备数据，好的数据能帮助我们加深对机器学习算法的理解。 不管是在学习还是实际工作中，准备数据永远是一个枯燥乏味的步骤。scikit-learn库显然看到了这个痛点，才在它的数据加载子模块中为我们准备了直接可用的数据集。 在它的数据加载子模块中，提供了6种直接可用来学习算法的经典数据 ......
The importance of learning basic skills
参考范文1 The Importance of Reading Literature Literature is acknowledged as the most precious product of human civilization and wisdom, especially by our ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
DevOps｜研发提效-敏捷开发之每日站立会
对于研发效能团队建设和组织，本文不再赘述，可以参考之前的文章，已经讲得很透彻了。本文重点讲我们日常是怎么开站立会，怎么让团队跑起来，高效能产出的。每日站立会，15分钟到30分钟，看似非常短的一个会，但是对团队成功、业务发展有着非常重要的作用。 站立会意义 团队之间可以在极短的时间内了解其他成员做的事 ......
微软发布Azure DevOps Server 2022.1 RTW
微软公司在2023年11月28日发布了Azure DevOps Server 2022的第一个功能完整的升级包，在这个升级包中，从工作项到源代码、流水线、测试计划、制品库等所有功能模块都有一大推新增功能。用户可以从这个链接（Azure DevOps Server 2022.1 RTW now ava ......
Java Learning Day4 面向对象基础
初始化顺序：默认初始化 显示初始化 构造器初始化（单参先执行） 有内部类加载的话，在显式赋值之后，就进行新的加载 Static 静态变量：静态成员变量属于类的，完全不需要创建对象使用。 private：同类中 缺省：同一包中 protected：不同包子类 public：不同包 只有成员变量可以用权 ......
克莱·汤普森的合同， 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判，要价格5年2.3亿，4年2亿，到4年1.6亿，勇士一直报价4年1亿到1.2亿，到了11月底的第七次谈判，勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现，这价格可以说是没有溢价了，这合同谈判有些期权的影子，合同是买未来的performance，时间价值的溢价 ......
【scikit-learn基础】--概述
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。 Scikit-learn是基于另外两个知名的库 Scipy 和 Numpy的，关于 Scipy 和 Numpy 等库，之前的系列文章中有介绍： Scipy 基础系列 ......
一些devops、软件工程的个人感悟
1、devops不是简单的工具，是思想。 （1）devops核心在于快速编译构建、自动测试化、自动部署发布 （2）工具只是辅助手段，无论是Jenkins、腾讯蓝盾等等，甚至是手动bat+bash搭建，自己写的微服务（专为部署服务），只要配置灵活、兼容性强，能满足业务场景的发布需求，它就是devops ......
Java Learning Day3 数组
System.out.print; System.out.println;每输出一次就会换行 Integer.parseInt 字符串转int Double.parseDouble 字符串转double 数组 存储结构连续，存储元素类型相同，随机访问 JVM JVM栈：JVM栈正是java中方法执行 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
Learn DevOps：Start DevOps with Docker（三）
一、Docker与Microservices 很多人都在谈论microservices的优势，但是它不是免费的，面临着许多挑战，Docker在解决这些挑战方面发挥至关重要的作用。在微服务体系结构中，我们将构建许多微小的服务，而不是构建一个大的整体，这些微服务中的每一个都可以用不同的技术来构建。由于这 ......
Learn DevOps: Start devOps with Docker（二）
一、Docker image commands docker images 查看本地计算机中所有存在的image docker pull mysql 可以看到如果我们不提供标记，它会使用默认的最新的标记，它会查看是否有标记为latest的mysql映像，并将其汇集下来。pull只会拉取image使其 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
Learn DevOps 第二章：Start DevOps with Docker（一）
一、Introduction and installation 这一张让我们来看一些让开发运维变得非常简单的东西：Containerization。 我们身处微服务的世界，有数百个微服务，一些用Java构建，一些用python构建，还有一些可能是用Javascript构建的。这三种语言的应用程序所需 ......
Federated Learning005
联邦学习——笔记005 2023.11.27周一，最近支原体肺炎高发。研一上课结了一部分，赶紧看论文。 时隔大半年，今天开始学习联邦学习的大综述————Advances and Open Problems in Federated Learning（联邦学习中的最新进展和开放问题） Introduc ......
DevOps
整体的软件开发流程包括： PLAN：开发团队根据客户的目标制定开发计划CODE：根据PLAN开始编码过程，需要将不同版本的代码存储在一个库中。BUILD：编码完成后，需要将代码构建并且运行。TEST：成功构建项目后，需要测试代码是否存在BUG或错误。DEPLOY：代码经过手动测试和自动化测试后，认定 ......
offline RL | BCQ：学习 offline dataset 的 π(a|s)，直接使用 (s, π(s)) 作为 Q learning 训练数据
① 使用 VAE 建模 offline dataset 的 π(a|s)，② 添加一个可以学习的 action 扰动 ξ，③ 用 (s, a=π(s)+ξ, r, s') 做 Q-learning。 ......
Java learning Day2 常量 变量 运算符 Scanner 方法 数组
常量 ： 字面值常量（直接写值的常量）+自定义常量 变量： long型变量后必须加L; 小数字面值常量默认double 若用float需加F； 变量强转：小的会自动转成大的 float虽然只有4个字节 但是比所有整型的取值范围都大 浮点型有精度问题 表达式类型提升： 如果表达式当中存在多种数据类型 ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)
Qualitative Results如下图所示: ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......