QA这个角色难道就这么没有吸引力么？为什么都想转型或者自己出去单干呢？和组里几个QA聊了之后，发现主要因素在于对QA职业发展的担忧，觉得敏捷团队对专职QA的需求并不大。 ?...由于产品复杂，需要大量的测试工程师以保证产品能顺利发布。...现在要对一个不断变化着的对象来进行验证，也没有一大段时间来设计自动化框架。我们怎么来保证质量呢？...有人会说自动化覆盖所有回归测试不就行了么？理论上是这样的，但现实中有很多限制，只能通过手动验证来完成回归测试。这种情况下，精确定位回归测试的范围变得尤为重要了。...举个简单的例子，我们聚餐的时候有时候会玩猜数字的游戏，主持会写下一个数字，大家轮流猜，主持会提示大了或者小了。那么下一个人会根据这个提示来继续猜，直到有人猜中这个数字。
在软件开发的原型设计中，我们不需要纸了么？ 不，我们仍然需要纸。为什么？ 首先，速度快。 建立一个纸质原型，对于大多数人来说都是可以快速完成的。...面对纸和笔，你几乎不需要任何的学习成本，也可以不受电脑硬件的限制，从容自如地画原型。...产品设计的初级阶段几乎是不需要考虑细节，而这种奔放的姿态也只能是靠纸笔来实现了。当你使用软件工具的时候，无论是什么工具，你总会有意无意地去修改那些细节。...准备工具 纸质原型用到的工具很少很简单，但并不意味着你什么都不需要。首先，纸笔必须到位。不需要多精致或者多贵重，但是必须实用方便。
小结 ---- 我的主机内存只有100G，现在要全表扫描一个200G大表，会不会把DB主机的内存用光？...若这样就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？ 所以大表全表扫描，看起来应该没问题。这是为啥呢？...如果太多，因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G，这种情况下就需要改用mysql_use_result 接口。...若所有查询需要的数据页都能够直接从内存得到，那是最好的，对应命中率100%。...在大约十年前，单机的数据量是上百个G，而物理内存是几个G；现在虽然很多服务器都能有128G甚至更高的内存，但是单机的数据量却达到了T级别。
在很多企业，我们看到了一些数据利用的普遍现象： 企业对于如何利用数据缺乏方法和规划，一想到数据唯一的方法就是出报表，做可视化 每个业务部门对数据报表的需求非常多，不同的部门需要不同维度的报表，不同的阶段需要不同的报表...而且很多时候是为了当下特定的主题或者活动所做的数据分析，比如月度需要各种汇总统计报表，季度需要各种预测预算报表。...每一个企业，都需要一个开放的，共享的数据目录和结构，并且实时更新，从而让每个业务单元和个体，都清晰的知道当他需要一个数据的时候，他从哪里，通过什么样的渠道和方法去获取这些数据。...这样的思考是局限的，没有实体的数据存储在数据库里，就不能去思考数据规划，不能思考如何利用数据么？ 答案是否定的，数据就像空气，企业的业务只要在运行，数据就在产生，只是没有将它们存储下来而已。...更需要从底层数据结构上做修改，导致响应比较慢，数据的开发速度也比应用开发速度慢。
今天我们来看一道神奇的数学问题, 1比0.9999...大么? 先说明下0.9999......表示小数后的9是无限循环的; 既然0.9999...是无限循环的,那它就是无限接近但还没有达到1的; 也就表示1大于0.9999... 1 > 0.9999......那现在我们换种方式计算下,看结果是这样的么? 1 = 3 * (1/3) = 3 * 0.3333... = 0.9999... 从计算结果来看是相等的 1 = 0.9999......那我们再换一种方式计算下,看结果还是相同的么?
比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache...写文件，需要buffer，最多数据量为 buffer* partitionNum 所以整个过程其实是流式的过程，一条数据被各个RDD所包裹的函数处理。...按上面的逻辑，内存使用其实是非常小的，10G内存跑100T数据也不是难事。但是为什么Spark常常因为内存问题挂掉呢？ 我们接着往下看。 Shuffle的本质是什么？ 这就是为什么要分Stage了。...所以我们尽可能的把数据先放到内存，再批量写到文件里，还有读磁盘文件也是给费内存的动作。把数据放内存，就遇到个问题，比如10000条数据，到底会占用多少内存？这个其实很难预估的。...这些存在内存的数据就表示了某个RDD处理后的结果。这个才是说为啥Spark是内存计算引擎的地方。在MR里，你是要放到HDFS里的，但Spark允许你把中间结果放内存里。
这个对产品和运营，还有商务而言，其实影响很大，尤其是需要快速响应的今天。
原文链接：《AI还需要理论么？》...AI还需要理论么？ 我认为，并不是AI不需要理论，而是我们之前做理论的方式有问题。 (本文图片源于网络) AI理论应该长什么样子？ 姚班的学生经常会说，“我不想做工程；我想要做偏理论的研究”。...看到这里，很多朋友可能会说，机器学习理论不就是这样的么？理论论文不这么写，还能怎么写？ 登山与铺路 在机器学习理论圈待过几年之后，就会发现理论并没有想象中那么神圣。...我们可能需要假设它是光滑的。网络结构是什么样子？我们可能需要假设它是一个两层或者三层的网络，因为网络层数一多分析起来就非常困难。优化算法的步长是多少？...既然AI发展得这么好，那它还需要（非工程式的）理论么？我认为它一定还是需要的，只是我们应该反省之前做理论的方式，摒弃登山式/工程式理论的研究范式，探究真正能够描绘、刻画人工智能的新理论。
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。...PB - petabyte) 1 EB = 1024 PB (EB - exabyte) 1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte) 面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的...，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。...比如一个电商网站需要记录如下用户行为： 用户张三， 于某某时间在商品搜索栏搜索了“苹果手机”一词，然后进入 XXX 商铺进行浏览，经过与店家沟通，讨价还价，最终以6000元的价格购买了 iPhone 7
遇到的一个棘手的问题，很多接口的参数不做校验，完全是前端或者上一个接口给什么，用什么。这种情况，接口失去了自己的可靠性，健壮性。一旦上一个接口或...
但是你知道么，关于Java 6中的substring是否会引起内存泄露，在国外的论坛和社区有着一些讨论，以至于Java官方已经将其标记成bug，并且为此Java 7 还重新进行了实现。...所以这里不会存在内存溢出。 那么究竟是什么导致的内存泄露呢？要研究这个问题，我们需要看一下方法的实现，即可。...StringIndexOutOfBoundsException(offset + count); } this.value = Arrays.copyOfRange(value, offset, offset+count); } 真的是内存泄露么...我们知道了substring某些情况下可能引起内存问题，但是这个叫做内存泄露么？...阅读时需要注意。
但是当GC发生对象移动时，变量中保持的引用地址也需要维护，如果多个变量指向一个地址，需要更新多次。Hot Spot虚拟机便是基于这种方式实现的。 如何查看引用地址？...那么，如何打印对象的内存地址呢？...我们需要依赖一个JOL（Java Object Layout）类库，在项目中添加如下Maven依赖： org.openjdk.jol</groupId...，虽然能够获取并打印出内存地址，但由于不同环境下的JVM采用了不同的指针压缩操作。...因此，我们不要基于此地址来做一些本机内存相关的操作。但上面的打印，明确的证明了toString方法打印出来的信息并不包括对象的内存地址。
最近接触了一些面试者，在面试过程中有涉及到内存泄露的问题，其中有不少人回答说，如果文件打开后，没有关闭会导致内存泄露。当被继续追问，为什么会导致内存泄露时，大部分人都没有回答出来。...本文将具体讲一讲 文件(流)未关闭与内存泄露的关系。...验证是否引起内存泄露 因此，想要证明未关闭的文件流是否导致内存泄露，需要查看文件流是否是GC Roots强引用可到达。...再次证明已经被GC回收 因而我们可以确定，正常的使用流，不会导致内存泄露的产生。 当然，如果你刻意显式持有Stream实例，那就另当别论了。 为什么需要关闭流 首先我们看一张图 ?...因此到这里我们可以说，不关闭流不是内存泄露问题，是资源泄露问题(file descriptor 属于资源)。 不手动关闭会怎样 不手动关闭的真的会发生上面的问题么？ 其实也不完全是。
内存，作为计算机的四大件之一，当它充足的时候，我们不会察觉到它的存在，直到它悄无声息的一点点失去，才会越加珍惜。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...其次，获取到的结果默认是字节B作为单位的long类型结果，对于如今的内存，都是GB级别，只需要知道MB数量级的结果即可，所以需要 val / 1024 / 1024 转化成MB表示的数值，更简单高效的，...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据
编辑手记：很多人都认为，Linux中buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？今天我们重新来认识。...您真的了解Linux的free命令么？ 在Linux系统中，我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。...在一个RHEL6的系统上，free命令的显示内容大概是这样一个状态： 这里的默认显示单位是kb，我的服务器是128G内存，所以数字显得比较大。...这样的人的第一反应是：天啊，内存用了好多，70个多G，可是我几乎没有运行什么大程序啊？为什么会这样？Linux好占内存！ 自以为很了解。...大家普遍认为，buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。 但真的是这样么？
堡垒机是保护windows系统的屏障，可以让系统里的数据信息更加安全，并且对众多运维人员的操作有一个详细地记录，那么堡垒机连接服务器需要密码么？ 堡垒机连接服务器需要密码么？...堡垒机需要登录才能进去服务器，才能让操作者接触到系统内部的信息，堡垒机连接服务器需要密码么？...堡垒机连接服务器是需要密码的，输入密码验证也会让登录更加安全，如果谁都可以进去的话，就不能保证系统信息的安全了。 可以设置成免密登陆吗？...同时一些新手并没有意识到密码登录的重要性，并且容易忽略去记忆密码，就会问堡垒机连接服务器需要密码么？在登陆时堡垒机会弹出窗口让输入密码，建议大家还是要牢牢记住密码，不然每次登录都要重置还是很麻烦的。...作为企业新手很多人并不清楚堡垒机登录的具体细节，所以你可以和公司的老人请教堡垒机连接服务器需要密码么之类的问题，需要好好的记录一下登录的过程，还要学会如果堡垒机登录出现了问题该如何解决的技巧。
小白如何简单有效地快速比较云服务器CPU呢？ 0x00 背景前言 最近腾讯云又出了一款基于ARM架构的云服务器，机型代号为SR1。这款新型ARM云服务器到底是否靠谱，是否值得咱们入坑？...通过8x72 bitDDR4-3200 channel与内存通信。...另外，两种评测机型都选用4核心、8GiB内存的配置。...Redis是目前广泛流行的内存数据库，常用于用于键值存储、数据缓存、消息队列等多种场景，支持很高吞吐率的请求。...0x06 小结 看到这里，相信你已经了解了评测云服务器CPU的常用简单方法啦。快去自己实践下，评测下你的云服务器性能吧~ 其实，ARM云服务器的优势其实不止于其极高的性价比。
服务器防渗透(1)--信息收集 你的服务器安全么？ 1 概述 在本人所处的公司的服务器正式遭到黑客攻击之前，一直都以为 黑客 是个遥不可及的词，直到真正成为了受害者时，才猛然意识到安全的重要性。...web密码暴破 如果获取成功，再有web权限的疏忽，则可能通过web后台上传可执行文件，执行shell脚本，间接获取服务器所有权限 数据库密码暴破 暴破破功后，影响也是相当大的 一般情况下...所以会存在这样的诉求： 既要开发服务器隐藏端口 也需要开发人员在自己机器上访问到相应的数据库，方便查看数据开发调试 本文提出了一种中间代理模式，来实现以上诉求。...其中： Web服务器通过内网IP及端口连接数据库服务器 Nginx服务器通过内网IP及端口连接Web服务器 只有80端口的Web服务暴露给客户访问 整体来说：不需要对外的服务器都对公网形成了很好的隔离。...类似的方法在ssh登录管理服务器的时候，也有用到：开发人员要登录集群的其它服务器，必需要登录到某一台中间服务器，然后再通过中间服务器对其它服务器内网访问。 毕竟：隐藏得越深，往往就越安全也越省事。
在个 RHEL6 的系统上，free 命令的显示内容大概是这样一个状态： 这里的默认显示单位是 kb，我的服务器是 128G 内存，所以数字显得比较大。...这样的人的第一反应是：天啊，内存用了好多，70个多 G，可是我几乎没有运行什么大程序啊？为什么会这样？ Linux 好占内存！ 2、自以为很了解。...你问我这些内存够不够，我当然不知道啦！我特么怎么知道你程序怎么写的？ 根据目前网络上技术文档的内容，我相信绝大多数了解一点 Linux 的人应该处在第二种层次。...大家普遍认为，buffers 和 cached 所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？...同样，我们也需要一个简单的测试程序： 这次我们干脆不用什么父子进程的方式了，就一个进程，申请一段 2G 的 mmap 共享内存，然后初始化这段空间之后等待 100 秒，再解除影射所以我们需要在它 sleep
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