RGB 与 CMYK 有什么区别 RGB 颜色模式用于设计网站和电视等数字通信。CMYK 颜色模式用于设计印刷通讯，如名片和海报。 这只是简单的区别。...如果您有兴趣了解更多关于为什么这种差异很重要的信息，请继续阅读。 什么是RGB RGB 就是看光 计算机屏幕以不同的红、绿和蓝光组合显示图像、文本和设计中的颜色。这就是 RGB 的来源。...这些子像素根据像素最终显示的颜色以不同的强度点亮，以在黑色监视器上产生结果。 您正在阅读本文的屏幕由数百个像素组成。这些像素聚集在一起以显示您看到的文字和图像。...在 CMYK 模式下将颜色加在一起对结果的影响与 RGB 相反；添加的颜色越多，结果越暗。因此，颜色会被去除或减去，以创造出明亮的效果。...作为一名设计师，如果您为项目精心挑选的颜色没有达到您的预期，那将是一种真正的耻辱。正如我们需要注意设计中的字体、元素大小和间距一样，颜色是另一个需要注意的方面。
具有描述性的标题 环境 预期响应 实际状态 重现步骤 Bug 证明 注：下面的所有示例我都会列出一个实际的 bug，都是我使用 Google 的 Picasa 图片查看器（可惜现已停用）时频繁遇到。...如果只写了 bug，读者可能不清楚你是在描述 bug 还是预期响应。Bug 通常是“features”，有时可能是见解不同。除非清楚什么不是 bug，否则永远也不清楚什么是 bug。...示例：当点击“通过 Google 账户登录”链接时，应该打开一个可以让我登录的窗口。 实际状态 这是 bug 报告的重点，也通常是人们报 bug 时写下的唯一内容。它通常与之前写的预期响应相反的。...列出重现 bug 的步骤能够更清晰你所使用的环境，所预期的响应以及实际发生的状况。在我看来，如果你没找到不断重现 bug 的方法，那么你实际并不是发现了 bug；只是发现了用户的错误操作。...还可以帮助在不同环境进行测试，甚至测试软件的 beta 版本。 与觉得被骚扰的开发者相比，感到工作被认可的开发者修复 bug 的可能性更大。写 bug 报告、跟进状态时要记住这句话。
生成器模式的核心是 ** 当构建生成一个对象的时候，需要包含多个步骤，虽然每个步骤具体的实现不同，但是都遵循一定的流程与规则 ** 举个例子，我们如果构建生成一台电脑，那么我们可能需要这么几个步骤...需要一个主机 需要一个显示器 需要一个键盘 需要一个鼠标 需要音响等 虽然我们具体在构建一台主机的时候，每个对象的实际步骤是不一样的，比如，有的对象构建了i7cpu的主机，有的对象构建了i5cpu的主机...Paste_Image.png 生成器模式的优缺点 优点 将一个对象分解为各个组件 将对象组件的构造封装起来 可以控制整个对象的生成过程 缺点 对不同类型的对象需要实现不同的具体构造器的类，这可能回答大大增加类的数量...生成器模式的实际应用 Builder pattern has been used in a lot of libraries....生成器模式与工厂模式的不同 生成器模式构建对象的时候，对象通常构建的过程中需要多个步骤，就像我们例子中的先有主机，再有显示屏，再有鼠标等等，生成器模式的作用就是将这些复杂的构建过程封装起来。
在课程中，李宏毅老师讲到不训练模型也能强化语言模型（精读和准度）的方法，第一点就是使用“神奇咒语”，通过多加一句指令，让模型得到的结果大不同。...论文系统地探讨了如何应用这些原则来实现从LLM获得更准确、更相关响应的目标，强调了提示工程作为与生成模型互动的关键方面的重要性。...通过在不同模型规模（从小到大）上进行广泛的实验，作者展示了这些原则性指导原则的应用可以显著提高响应质量——当应用于GPT-4时，平均质量和准确性分别提高了 57.7% 和 36.4% ，随着模型大小的增加...根据领域将26个原则进行分类，如下： 提示结构与清晰度： 整合预期听众：在提示中明确预期的听众，如“听众是该领域的专家”。 采用肯定指令：使用诸如“做”之类的肯定指示词，避免使用“不要”等否定语言。...内容与语言风格： 无需对LLM使用礼貌用语，直接进入主题。 重复特定单词或短语，在提示中多次使用。 添加激励性语句，比如“我会给出$xxx的小费以换取更好的解决方案！”
不同的公司遵循不同的流程，我会尽量使这篇文章尽可能的通用，以便读者可以将自己的情况与本文的内容联系起来。请在评论区与我们分享您公司的流程。...一旦得到批准，领导团队就会确定每个模块对应的所有者——业务所有者、产品经理、S/W 经理、S/W 开发人员、S/W 测试主管、质量经理和应用程序 / 客户经理。...这可以使开发人员有足够的信心相信函数的响应总是确定的。下面是我最喜欢的一种调试形式。 最有效的调试工具仍然是经过仔细考虑的、放在适当放置的打印语句。...为什么要花近一个月的时间来发布几行代码？ 假设我们的目标是一次维护发布，我们只执行开发、测试和文档编制的步骤（步骤 4-6）。...对于一名 S/W 开发人员来说，代码更改看起来可能需要两天的时间，但是考虑到上面的步骤，实际上可能需要几周到一个月的时间。我用下图来说明一下。 ? 为什么我们经常要花将近一个月的时间来发布几行代码?
我试图证明某个传感器能够对某种特定的刺激进行响应（比如气体浓度），然后我会使用统计模型来确定信号的响应是否具有统计显著性。...我会试图去弄清楚刺激和响应之间的关系并对其可重复性进行验证，也因此我可以准确地表征传感器响应并根据响应数据做出推断。比如我所测试的响应是否是线性的，是否是由气体浓度而非随机噪声导致的响应，等等。...我特别希望这一模型能够具有实际意义，而且我会非常乐意其具有精准预测的功能。 如果我试图证明数据变量间的关系具有统计学意义，我会使用统计模型。这是因为我更关注变量间关系，而非预测。...然而，被扩展为大量粒子热力学的统计力学同样也建立在统计学框架之上。压强的概念实际上也是一个统计量，温度也是如此。如果你觉得很可笑，没关系，但事实如此。这就是为什么你不能描述一个分子的温度或压力。...这就是为什么通过训练数据学习后，函数可通过测试数据得到验证，但测试数据并不包括训练数据的内容。 上述机器学习定义中我们引入了过拟合问题，并证明了在进行机器学习时需要使用训练集和测试集。
先简单介绍下： 谷歌浏览器请求数据看法： 选择一个网页，单击右键选择检查： 不同颜色的横向柱条表示不同的含义: （1）.Stalled（阻塞） 浏览器得到要发出这个请求的指令，到请求可以发出的等待时间...为什么加大 buffer 可以减少磁盘 I/O 的压力？为什么说 TPS 趋势要在预期之内？ 读者： 分享下自己学习体会： 为什么缓存可以加速I/O的访问速度？...读者： CPU的处理速度与磁盘的处理速度不同，Buffer能起到协调和缓冲的作用，增加Buffer增加了缓冲的空间，故磁盘I/O的压力就会减少。 作者回复: 理解合理。...读者： 高老师，您好，以下是我对两个问题的思考： 第二个问题，为什么说 TPS 趋势要在预期之内？ 此问题类比测试人员设计测试用例，每条用例你要知道它对应的预期结果是什么。...若执行后，预期结果与实际结果一致，那么就通过；反之，异常则需要提Bug，分析定位问题的原因，然后解决。 作者回复: 更为关键的是对tps的理解和对系统的把握能力。
我们常常听到与这一问题有关的一些模糊陈述： 机器学习与统计学之间的区别在于其目的不同。机器学习旨在进行精确预测。而统计学模型则用于推断变量之间的关系。...我试图证明某个传感器能够对某种特定的刺激进行响应（比如气体浓度），然后我会使用统计模型来确定信号的响应是否具有统计显著性。...我会试图去弄清楚刺激和响应之间的关系并对其可重复性进行验证，也因此我可以准确地表征传感器响应并根据响应数据做出推断。比如我所测试的响应是否是线性的，是否是由气体浓度而非随机噪声导致的响应，等等。...我特别希望这一模型能够具有实际意义，而且我会非常乐意其具有精准预测的功能。 如果我试图证明数据变量间的关系具有统计学意义，我会使用统计模型。这是因为我更关注变量间关系，而非预测。...这就是为什么当我们用非常严格的数学定义指定了一个概率空间时，实际上我们指定了三件事。
和大家一起学习，一起进步 如有不懂，可以随时向我提问，我会全力讲解~ 如果感觉博主的文章还不错的话，希望大家关注、点赞、收藏三连支持一下博主哦~！ 你们的支持是我创作的动力！...为什么要进行异常处理 在编程中，知道某些存在会发生异常并不总是意味着我们应该通过修改代码来避免这些异常。实际上，在很多情况下，异常处理是一种更加优雅且有效的解决方案。...以下我会给出原因，为什么在已知可能会发生异常时，我们会选择进行异常处理而不是修改代码。...例如，文件是否存在、外部服务是否响应、用户是否输入有效数据等。 不同的错误响应：有些错误我们希望通过恢复操作（如重试、使用备用方案）来解决，而有些错误则需要终止程序。...合理的异常处理不仅能让代码在面对预期之外的情况时保持稳定，还能提升程序的可读性与可扩展性。
虽然过去数年，我花了较多的时间在移动端两端的开发上，但由于当时自己对编码的领悟与理解，并未将ddd相关理念应用到其上面。所以，移动端这一块仍是空白。 预期今年将会实践。...我会以微言码道的app来做实践项目。...myddd starter当前支持以下维度的项目生成 •myddd-vertx 基于Kotlin与Vert.x的响应式领域驱动项目，用于后端开发•myddd-web 基于TypeScript与React...但预期下一步要做的事在文档上，对已有的myddd-vert.x,myddd-web以及myddd-electron编写详细的编码指引文档。移动端的实践与基础框架也在计划中。...浅析整洁架构之道(一) 为什么需要整洁架构 浅析整洁架构之道(二) 初步了解The Clean Architecture 浅析整洁架构之道(三) 明析分层原则 为什么我会选择Vert.x与Kotlin
实际上H5页面接口测试与传统的接口测试的基本思路是一致的，就是通过数据准备（包括正常和异常的参数）、接口调用、结果观察这三个流程来验证接口的功能逻辑符合预期，并且对于未预期的异常情况有较好的容错性和鲁棒性...另外在H5页面接口测试中还需要根据接口的实际情况模拟请求的HTTP头部，这些也是验证接口数据和逻辑的一部分，这些都是与传统的接口测试不同的部分。...3.1Unittest基本用法 下面是Unittest的基本使用方法，不同的测试用例可能稍有不同，但思路是一致的。...4.3结果断言 得到了响应的状态和内容之后，就可以利用Unittest的断言库对结果进行校验了，首先需要校验的是响应的状态码，上面介绍了如何得到响应的状态码，直接与预期值进行判等，如： ?...xpath读取值并进行校验；对于html格式的响应，获取响应的文本内容后用正则匹配或者xpath来得到需要校验的值。
我仔细看了他的聚合报告，Max-rt已经到了70000+ms级别，且响应时间分布图峰谷值差距很大，于是便问了他下面这几个问题：为什么要配置1000线程组？什么业务场景，被测服务什么类型？...一般来说，当请求响应返回的状态码为500时，可以判断请求是通的，只是返回的响应体不是我们预期的结果。...为什么要对比JMeter的请求内容呢？因为它模拟请求的原理，是自己定义请求头和请求的body主体，和Postman等测试工具还是存在一定差异的，很多时候就是因为些许差异导致请求失败。...对新手来说，性能测试最难的其实并不是瓶颈分析和优化，而是如何设置脚本并发和测试数据。下面是一些常见的工作案例，我会先介绍案例，然后举例说明测试策略(以JMeter为例)。...5-得到结论：通过分析排除错误的论断，尝试修复并进行验证，观察数据是否朝预期方向改变(重复3和4步骤)。6-优化验证：确认正确有效的优化方法，持续优化验证，直至达到预期目标或问题得到修复。
具体来说，我会介绍Java应用性能优化所需的内容，以及确定是否需要性能优化所需的步骤。我也会解释在性能优化过程中你可能遇到的问题。最后也会给出性能优化建议，以便做出更好的决策。...无论应用由何种语言开发，在其需要调优时，都需要很高的专业知识和专注力。此外，你也不会使用相同方法来调优不同的应用，因为每个应用都有不同操作以及不同资源的使用。...需要注意的是，响应性和吞吐量的优化方式是不同的。如果不断发生stop-the-world，响应性将大大降低，尽管吞吐量很高，但还是需要进行Full GC。...获取掌握应用性能的信息如下： TPS(OPS)：从概念上了解应用性能的知识 Request Per Second(RPS)：严格来说，RPS与响应性等同，但是你可以把它理解成响应性。...性能测量过程不是一件简单的事情，而且也无法保证总是得到满意的结果。因此，如果应用性能符合预期，就不要花费额外的精力来进行优化。 问题往往在一个地方，你只需要解决它即可。
这篇文章，我会列举一些常见的理解误区，并对此做出解释，希望能对测试同学们有所帮助。...一般来说，当请求响应返回的状态码为500时，可以判断请求是通的，只是返回的响应体不是我们预期的结果。...为什么要对比JMeter的请求内容呢？因为它模拟请求的原理，是自己定义请求头和请求的body主体，和postman等测试工具还是存在一定差异的，很多时候就是因为些许差异导致请求失败。...所谓性能瓶颈，是没达到性能预期指标，而压测监控到的诸如TPS之类的技术指标，只是反映了系统当前的性能表现，这是现象，不是瓶颈。...首先，你要对被测系统和请求链路很熟悉，这就要求你熟知被测系统的系统架构和请求调用关系；其次，要对业务有很深入的理解，并且和业务以及研发团队有良好的沟通，这样才能得到比较明确的性能指标；最后，还要对常见的各种中间件如
这个系列，我会从最基础的概念出发，并结合实际操作，使你能够对 Git 和 GitHub 有更清晰的认识。...Git 与 GitHub 一些初次接触 Git 和 GitHub 的从业者常常将 Git 和 GitHub 二者混淆而谈。二者虽然联系甚紧，但从本质上是两个不同的概念。...但是在开始之前，让我们首先讨论 版本控制 的概念。 版本控制系统（Version Control System） 通常，要创建能够按预期方式实际工作的东西，需要进行大量的尝试，错误和更正。...与其他版本控制系统相比，Git 响应迅速，易于使用且价格便宜（实际上是免费的）。Git还经过专门设计，可与文本文件配合使用。...与 Git 不同，GitHub 仅基于云， 是一种营利性服务（微软收购后针对个人免费账号开放了无限私有仓库的功能）。
因此，根据实际应用场景创建最有效的Prompt（Prompt工程）已经成为LLMs领域内外令人垂涎的专业知识。这也催生出了Prompt工程师的岗位。 ...下面是一个使用上述技术的示例提示符: 将该提示与以下提示进行比较: 直观地看，前者将获得更多有用的结果。 您可以通过迭代地改进和实验提示来提高模型响应的质量和相关性，从而创建更有成效的对话。...它与X-shot提示技术不同，因为思维链提示的结构是为了引导模型具备批判性思维，并且旨在帮助ChatGPT、GPT-4等LLMs发现可能没有考虑到的新方法。 该技术还引导LLMs输出其批判性推理。...它可以帮助用户调整提示并确定为什么他们没有得到符合预期的结果。此类Prompt的示例如下： ❝“请重新审阅您的上述回复。您能发现存在的错误吗？如果存在，请找出这些错误并进行必要的编辑。”...…… ❞ 然后，您可以使用后续提示对此进行迭代： ❝"我会按照《时间悖论：探索时间旅行的复杂性》这个标题进行写。请您帮忙生成本书的章节大纲，包括章节和小节"。
一位名叫Matthew Stewart的哈佛大学博士生从统计与机器学习的不同；统计模型与机器学习的不同，这两个角度论证了机器学习和统计学并不是互为代名词。 机器学习和统计的主要区别在于它们的目的 ?...因此，实际上我们需要从两方面来论述：第一，统计与机器学习有何不同；第二，统计模型与机器学习有何不同？ 说的更直白些就是，有很多统计模型可以做出预测，但预测效果比较差强人意。...我会尝试理解这种关系，并测试其可重复性，以便能够准确地描述传感器的响应，并根据这些数据做出推断。我还可能测试，响应是否是线性的？响应是否归因于气体浓度而不是传感器中的随机噪声？等等。...而同时，我也可以拿着从20个不同传感器得到的数据, 去尝试预测一个可由他们表征的传感器的响应。如果你对传感器了解不多，这可能会显得有些奇怪，但目前这确实是环境科学的一个重要研究领域。...实际上，物理是建立在数学基础上的，理解现实中的物理现象是数学的应用。物理学还包括统计学的各个方面，而现代统计学通常是建立在Zermelo-Frankel集合论与测量理论相结合的框架中，以产生概率空间。
一位名叫Matthew Stewart的哈佛大学博士生从统计与机器学习的不同；统计模型与机器学习的不同，这两个角度论证了机器学习和统计学并不是互为代名词。...因此，实际上我们需要从两方面来论述：第一，统计与机器学习有何不同；第二，统计模型与机器学习有何不同？ 说得更直白些就是，有很多统计模型可以做出预测，但预测效果比较差强人意。...我会尝试理解这种关系，并测试其可重复性，以便能够准确地描述传感器的响应，并根据这些数据做出推断。我还可能测试，响应是否是线性的？响应是否归因于气体浓度而不是传感器中的随机噪声？等等。...而同时，我也可以拿着从20个不同传感器得到的数据, 去尝试预测一个可由他们表征的传感器的响应。如果你对传感器了解不多，这可能会显得有些奇怪，但目前这确实是环境科学的一个重要研究领域。...实际上，物理是建立在数学基础上的，理解现实中的物理现象是数学的应用。物理学还包括统计学的各个方面，而现代统计学通常是建立在Zermelo-Frankel集合论与测量理论相结合的框架中，以产生概率空间。
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