本文将以集成测试为主题，分析其在软件开发过程中的作用，分享一些实践原则，以及一个具体的案例，帮助大家理解并有效运用集成测试。 1....集成测试的定义 在分层测试策略中，集成测试位于单元测试之后，系统测试之前。单元测试关注的是单一组件或模块的功能，而集成测试则关注这些组件或模块如何协同工作。...再测试原则中，我们系统底层的测试尽可能快，所以单元测试不应该涉及太多模块和外部依赖环境，可以把这类测试用例交给集成测试。 3....集成测试的最佳实践 以下是一些实施集成测试的最佳实践： 明确测试的边界：明确哪些是集成测试的范畴，哪些是单元测试或系统测试的范畴。 自动化测试：自动化测试可以降低测试的人力成本，提高效率。...结论 总的来说，集成测试是软件测试中的关键环节，能够有效发现和修复组件间的问题。通过实现自动化、持续集成，以及合理的代码管理，我们可以使集成测试变得更为高效和易于维护。
的最佳实践。...这篇文章将着重讨论工程师在构建 Hydrogen 时候发现的 RSC 最佳实践，不光是对个人的，也是对团队的。希望能让读者们更加理解如何在 RSC 应用中编写组件，减少你的无效时间。...优先写共享组件 当你需要在 RSC 应用程序中从头构建组件时，请从共享组件开始。共享组件可以同时在服务器和客户端上下文中执行，而不会出现任何问题。...在少数情况下选择客户端组件 RSC 应用程序中的大多数组件应该是服务器组件，因此在确定是否需要客户端组件时，需要仔细分析用例。...代码需要从 StoreFront API 获取数据（在 Hydrogen 中特定的情况）。 如果组件需要在客户端组件中使用，可以先深入研究用例和实现。
今天我要和大家分享一个关于SEO优化的秘密武器：Python爬虫技术。在这篇文章中，我们将探讨Python爬虫在SEO优化中的关键应用和最佳实践。...下面是一些关键应用和实践： 1.竞争对手分析：使用Python爬虫技术，我们可以轻松地抓取竞争对手的网站数据，包括关键词排名、页面结构、外部链接等。...通过对竞争对手的分析，我们可以评估他们的优势和劣势，并相应地调整我们的优化策略。 2.关键词研究和内容优化：Python爬虫可以帮助我们从搜索引擎中抓取相关的搜索结果和关键词建议。...这样，我们可以更直观地了解网站的优化效果，并优化我们的策略。 需要强调的是，使用Python爬虫技术进行SEO优化需要遵守合法和道德的原则。...我们应该遵守网站的Robots协议，尊重网站所有者的权益，并避免对他人的网站进行恶意爬取。 总结一下，Python爬虫技术在SEO优化中具有丰富的应用和潜力。
Flow的最佳实践。...在我回答了这个关于LiveData和Flow的问题后，我决定写这篇文章。在这篇文章中，我将解释如何在MVVM模式中使用Flow与LiveData。...在Activity层面上消费主题更新是更好的，因为所有来自其他Fragment的更新都可以被安全地观察到。 让我们在ViewModel中获取主题更新。..."中给出的例子，使用了Channel和Flow。...这个想法是要有一个带有过滤列表的搜索栏。每当用户在搜索栏中输入一些东西时，列表就会被搜索栏中的文本过滤掉。这是通过在channel中保存文本值和观察通过该channel的流量变化来实现的。
一文搞懂 Python 的模块和包，在实战中的最佳实践 最近公司有个项目，我需要写个小爬虫，将爬取到的数据进行统计分析。...不论导入的是模块，还是包，模块代码和包的初始化代码，只会执行一次，后续无论再用 import 导入相同的模块或包多少次，其初始化代码均不会重复执行。...当我在 spider/realtime/overview.py 文件中，写爬虫的实际业务逻辑代码时，我又遇到了相对导入和绝对导入的问题。...而通常情况下，我们自己写的包和模块，仅仅在本项目内使用，完全可以借助于 PYTHONPATH 环境变量，使用绝对导入来引用本地任意模块，使用相对导入在 __init__.py 中引用包中的模块。...未经允许不得转载：肥猫博客 » 一文搞懂 Python 的模块和包，在实战中的最佳实践
错误 认识错误 在Go中，错误是一种表示程序错误状态。包含了在程序在运行时、编译时的状态信息。一般我们在编写Go代码中，都会碰到如下的处理方式。...panic 接收一个做任意类型的参数，通常是字符串，在程序死亡时被打印出来。Go 运行时负责中止程序并给出调试信息。 在多层嵌套的函数调用中调用 panic，可以马上中止当前函数的执行。...异常处理原则 在包内部，应该从panic中recover：不允许显式的超出包范围的panic()。...在包外部，向包的调用者返回错误值（而不是panic）。 Go 库的原则是即使在包的内部使用了 panic，在它的对外接口（API）中也必须用 recover 处理成返回显式的错误。...异常处理实践 下面的示例代码，在被调用函数printPanic()中触发一个panic()，在main()函数中使用defer中接收panic()信息，并对panic()做异常处理。
热点数据的实时缓存（比如feed，数据库、缓存同时写） 3. 热点列表数据缓存（首页、热门话题等） 4. counter（计数器，大多是用缓存实现的） 5.
笔者所在的部门属于国外某大型金融公司的CRM部门，在日常工作中我们经常需要开发一些批处理应用，对Spring Batch有着丰富的使用经验。近段时间笔者特意总结了这些经验。...，在重试时出现重复调用服务或者重复发送消息的情况。...来实现Job flow 在Job执行过程中不一定都是顺序执行的，我们经常需要根据某个job的输出数据或执行结果来决定下一步的走向。...这种情况下可以通过Decider机制来实现Job的执行流程。在Spring batch 3.0中Decider已经从Step中独立出来，和Step处于同一级别。...在使用的过程中我们仍需要坚持总结一些最佳实践，从而能够交付高质量的可维护的批处理应用，满足企业级应用的苛刻要求。 ---- ----
作者｜潘斐斐 本文主要介绍在携程，Node.js 技术栈是如何从 0 到 1 进行技术落地的，以及在不断磨合的过程中，总结出来的最佳实践。...当然，DA 和 SSR 同时也提升了开发效率，例如前端开发人员可以更加灵活地整合数据，同构给开发人员省去了大量重复的开发工作量； 公司桌面工具（例如内部 IM 等）是服务于内部员工的，一般使用 Electron...火焰图 二、Node.js 最佳实践 2.1 部署模型 图4. 部署模型 Node.js 应用部署在 Docker 上，采用 Nginx+PM2 的模式。...提供远端配置信息：当获取远端配置信息时，需要考虑多进程的共享分发。 图5. 多进程通信 V1.0 在第一版本设计中，我们采用的是 IPC 机制进行多进程的通信。...多进程通信 V2.0 在第二个版本的设计中，我们使用了共享内存（shared memory）。举一个场景为例，当需要获取某个配置的时候，先将这块内存锁定，尝试从内存中获取数据。
1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...ResNet-rsb 网址： https://arxiv.org/abs/2110.00476 · A1 是为了提供 ResNet50 上最佳性能模型 · A2 是为了和 DeiT 进行相似对比(不是完全公平对比...AdamW 都可以收敛，但是当训练的总 batch 为 2048，如果采用 SGD 和 BCE Loss，很难收敛 作者提供的非常详细的对比表如下所示： 同时，作者还验证 A1、A2 和 A3 这套设置在不同架构下的泛化能力...，为了保证实验的公平性，我们在实验中设置了随机种子 (Seed=0)，全部实验均在 8 x V100上进行，batch size = 16(8×2)。
大概花了几天的时候系统的学习了GTEST和GMOCK以后， 我就把单元测试写完了， 我心想这事情也没有想象中的难嘛，完全是个脏活累活， 不就是构造一些参数， 逐个函数验证嘛。...重复跑了几次， 发现错误又没了， 意识到这是一个偶现的BUG， 打上日志，反复跑了几次后， 捕捉到了想要的错误。对照着单元测试的错误，我修复了几个非常细节的代码错误。...经过这一次实践， 单元测试给我带来的体会是： 以后再怎么改代码， 跑一遍单元测试， 起码能让人安心， 知道这一次修改的代码没有基本的函数级别的错误； 试想一下如果没有用单元测试发现这几处细微的代码错误，...原理也很简单， 用GO自带的TEST, 结合GO语言开发快的特点， 用PION这个库做了一些简单的回归测试，都有些啥： DTLS握手的丢包，乱序， 重复等多种可能的测试； RTC推一个自带的阿凡达视频，...这就足够了， 保证了BUG尽量在早期被发现， 提升软件的可靠性。
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。...参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。...其中和record1是在A键上冲突，和record2是在B键上冲突，那么Innodb最终只会返回这两条重复记录中的一条，并最终更新返回的这条记录。而且更重要的是，到底返回哪一条是不确定的。...五、最佳实践 其中，IGNORE方案由于采用了冲突则不更新的机制，几乎不满足实际的业务场景，因而该方案实际用处并不大。因而最佳实践不考虑IGNORE方案。...而REPLACE由于存在容易数据丢失和主键消耗过快等问题，也不作为最佳实践的首选。
； HBase中的数据每隔一段时间会持久化至HDFS中，供新模型测试和新的特征提取。...当用户有使用HBase存储的需求，我们会让用户在DHS上注册项目。介绍业务的场景和产品相关的细节，以及是否有高SLA要求。...然后会生成项目概览页面，方便管理员和用户进行项目进展的跟踪。 HBase自带的jxm信息会汇总到Region和RegionServer级别的数据，管理员会经常用到，但是用户却很少关注这个级别。...图11 RS Group示意图 总结 在滴滴推广和实践HBase的工作中，我们认为至关重要的两点是帮助用户做出良好的表结构设计和资源的控制。有了这两个前提之后，后续出现问题的概率会大大降低。...资源隔离控制则帮助我们有效减少集群的数量，降低运维成本，让平台管理者从多集群无止尽的管理工作中解放出来，将更多精力投入到组件社区跟进和平台管理系统的研发工作中，使业务和平台都进入一个良性循环，提升用户的使用体验
当企业用户发现出现故障问题并告诉云服务供应商“我们把我们的会计文档放在这个文件夹中，现在突然没了”时，这些云服务供应商通常不会有太大的帮助。...市场已经发生了巨大的演变和价格也在不断下降，所以，与一家鲜为人知的服务供应商合作不会有太大的益处。因此，企业用户最好是选择一家在云存储服务领域具有最好的保障和客户服务的大牌服务商。...如下是一些值得借鉴的最佳实践方案，可以帮助企业实施品牌管理并高效存储和管理他们的数据(不管这些数据是托管在哪里)： 创建一套详细的数据保护规划。...评估所有这些来源，然后实施集中管理是相当重要的，这有助于消除重复工作。企业工作人员都很欣赏能够从一个信息源抓取的数据，尤其是营销部门，从这些合并后的数据点可能会发现意想不到的结果。...而通过选择和遵循涉及集中管理和智能存储的数据保护的最佳实践，企业可以大大降低数据丢失的可能性，并专注于更多的创收机会。
这篇文章并没有谈及目前最先进的技术，而是汇集了各种与特定任务相关的最佳实践经验和方法。换句话说，这篇文章不会去描述具体的模型架构，而是去谈在实际中应用这些模型的小技巧和方法。...在文章中，作者首先会列举适用于大多数NLP任务的最佳实践经验和方法。然后，作者将列举与一些最常见NLP任务相关的最佳实践经验和方法，特别是分类，序列标签，自然语言生成和神经机器翻译等任务。...目前最好的方法经常使用到深层次的双向LSTM模型，通常由3-4层组成，如用于词性标注和语义角色标注 任务上。...现有的实践经验很多都是与模型结构的中特定部分相关，下面将提供模型输出和预测阶段方面的实践经验。 序列标注的模式 对于某些文本标注任务而言，所使用的标注框架是不同的。...总之，当模型重复使用输入中的相同部分时，需要对模型的训练作相应惩罚 。
在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...二、特殊的逻辑应该要有注释，比如 ，应该说明这个字段和对应的值的作用，或者定义一个常量来语义化这个魔法值，比如： 三、在hive中没有布尔值，禁止使用true/false，它在hive中会变成字符串...，这样我们可以轻松理解这段代码到底是在做什么： 4 Spark开发最佳实践 一、使用Spark cache时，需要考虑它能否带来计算时间上的提升。...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...此篇文章总结了我们在使用 Spark 过程中所遇到的挑战和技术案例，希望能够抛砖引玉，引出更多更好的实践方案。最后，也要感谢杨青波对此文章的贡献，以及刘炼和刘轶的审稿。
3, 将GitHub上的项目发送至PythonAnyWhere 3.1 在PythonAnyWhere中，点击 “Consoles” –> start a “Bash” console 这个Bash...==1.10.0 上面的python和django版本号仅供参考！...发布 到这里，我们的Django项目已经在PythonAnyWhere上了，虚拟环境也准备好了，数据库也创建好了，此时就可以将它作为Web App发布了！...这样我们的网站就真正在互联网上存在了，虽然只有两个月的有效期:-( 9, Debug 在配置过程中，难免会出错导致站点无法成功发布。...当GitHub里项目修改好之后，在PythonAnyWhere的Bash里面输入下面两行代码就可以同步了： 注意：如下代码表示需要在PythonAnyWhere的Bash中执行！！
而在学习 web 开发，比如 Django、Flask、webpy 等框架的过程中，我们会有将网站上线的需求，用来测试或展示。 如何可以让我们写的网站通过互联网来访问呢？...本篇文章就将介绍如何免费且快速的在 PythonAnywhere 上部署自己的 Django 网站。...只是想尝尝鲜的同学可以用第一种方法，也就是今天推送的这部分内容。 想要完整的将本地或者 github 项目部署到 PythonAnywhere 的同学请使用第二种方法。我们将在下次推送中详细说明。...免费账户可以创建一个项目，虽然在性能和流量上有限制，但作为学习用足够了。 2....然后按照提示依次选择框架和版本，完成配置： next -> django -> Python3.5 -> next 2.3 修改 urls 和 views 文件 这是新建项目最关键的一步。
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