摘要总结：本文介绍了前端框架Bootstrap和Materializecss，以及如何在React中使用React-Bootstrap和react-materialize来提高前端开发效率和用户体验。
在Rust源代码中，rust/src/bootstrap/build.rs这个文件是一个构建脚本。构建脚本是一个在编译Rust编译器本身时运行的程序，它用于初始化和配置Rust编译器的构建过程。build.rs文件在Rust源代码的根目录下，这个特殊的文件名的用途是告诉构建系统它的存在。
在Istio项目中，watcher.go文件位于istio/pilot/pkg/keycertbundle目录下，它的主要作用是管理密钥和证书的观察者（watcher）。
测试同行或多或少听说过模糊测试，但不知道它是什么？本文将详细介绍Fuzzing Test帮助你快速了解它。
随着生成式人工智能（尤其是ChatGPT、GPT-4）的爆炸性普及，对于人工智能领域的人们来说，写Prompt已经成为了一项越来越重要的技能。然而，当您在实操过程中会发现，并不是乍看起来那么简单的语法任务。当体验完ChatGPT、GPT-4等大模型的新鲜感之后，写Prompt需要个人练习和思考才能快速掌握该技能。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。
事务在每个系统中都会涉及，它存在的意义就时符合预期的期望。且相互关联的数据之间不会产生矛盾，也就是数据状态的一致性。数据库的经典理论需要达成一致性这个目标，需要三方面共同来努力保证：
这篇文章是关于LinkedIn如何用kafka作为一个中央发布-订阅日志，在应用程序，流处理，hadoop数据提取之间集成数据。无论如何，kafka日志一个好处就是廉价。百万级别的TPS都不是很大的事情。因为日志比起数据库或者K-V存储是更简单的东西。我们的生产环境kafka集群每天每秒处理上千万读写请求，并且只是构建在一个非常普通的硬件上。
为了达成这个目标，测试的工作会贯穿整个产品研发过程，参与包括产品需求讲解、开发设计讲解、软件测试、上线发布等多个环节的工作；
怎么做 code review？本文分享了 Shopify 非常实用的 6 个 code review 实践技巧。
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 如果你关注我的博客有段时间了，那你应该曾经见过我在 Laravel 环境检测问题上的各种尝试，特别使用环境变量进行检测这方面。例子 感谢 Laravel 5, 它极大地简化了环境检测环节。在 4.x 版的时候，你要创建多个基于运行环境名称的环境配置文件（比如 .env.php, .env.local.php 等）。老实说，我从来用过这个功能。但我觉得理论上你应该会把所有环境配置文件提交到代码库。但由于我们从来不提交任何环境配置文件，所以这种区分环
问题导读 1.flume的配置你是如何理解的？ 2.flume与kafka整合，kafka可以做哪些组件？ 3.flume与kafka的区别是什么？ flume是比较常用的大数据技术，那么学习flume，我们还需要思考flume，这样理解才能在遇到问题的时候，更容易解决，使用起来更加的得心应手。下面介绍了flume的相关内容及个人的理解。 flume应用 一般来讲，我们接触flume可能更早一些。flume如何安装可参考 让你快速认识flume及安装和使用flume1.5传输数据(日志)到hadoop
有时候，JavaScript（甚至带有类型检查的 TypeScript）会因为其不可预测的特性和缺乏约定而遭到批评。对于那些知道 JavaScript 是为 web 浏览器设计的脚本语言的人来说，这就不足为奇了。
花些时间，心里回想一下你电脑或手机上用的所有软件，有多少软件是付费的呢？50%？20%？0%？你可能像我一样，使用的多数软件都是免费的。我几乎是非开源软件不用的。我使用免费软件，但是这不代表软件就没有成本。我所用软件的每部分都投入了无数的开发工时。
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。
Hyperledger Fabric 通过将工作负载拆分为交易执行（背书和提交）节点和交易排序节点的方式来优化区块链网络的性能、安全性和可扩展性。这样对网络的分割就需要一个安全、可靠和可扩展的数据传播协议来保证数据的完整性和一致性。为了满足这个需求，Fabric 实现了 Gossip 数据传播协议 。
中对应价值最大的动作的Q值进行更新，注意这里只是更新，并不会真的执行这个价值最大的动作。这里的更新策略（评估策略）与我们的行为策略（
服务中断检测网站Downdetector于11月19日报告称，许多网站和应用的主干亚马逊网络服务（AWS）互联网基础设施服务出现了问题。
作为加入单页应用程序 (SPA) 队伍的最新框架，Blazor 有机会在其他框架（如 Angular 和 React）的最佳特性基础之上构建而成。尽管 Blazor 背后的核心概念是利用 C# 和 Razor 来生成 SPA 应用程序，但明显受到其他框架启发的一个方面是使用组件。
作者：高涛 编辑：王小宁 0. 引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论，不少人认为机器学习侧重于目标预测，而统计学习侧重于机制理解和建模。个人更加直观的理解是，统计学习侧重于从概率分布来描述数据生成机制，除了预测之外，还关心结果（参数假设、误差分布假设）的检验，而机器学习侧重于从函数拟合角度来描述数据生成机制，基本目的就是为了拟合和预测，缺乏严谨的参数、误差
LibreSSL 开发者 OpenBSD计划 稳定版本 2.0.3 / 2014年7月21日；3天前 开发状态 进行中 编程语言 C，汇编语言 操作系统 OpenBSD、FreeBSD、Linux、Mac OS X、Solaris 类型 安全库 许可协议 Apache许可证1.0、4句BSD许可证、ISC许可证，部份为公有领域 网站 http://www.libressl.org LibreSSL是OpenSSL加密软件库的一个分支，为一个安全套接层（SSL）和传输层安全（TLS）协议的开源
cluster.name是 Elasticsearch 配置文件中的一个重要选项，用于指定集群的名称。每个运行的 Elasticsearch 实例都必须具有相同的集群名称才能加入同一个集群。
我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。集成学习（Ensemble Learning）类似于这种思想，集成学习结合了来自多个模型的预测，旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好，从而提升预测性能（模型的准确率），预测性能也是许多分类和回归问题的最重要的关注点。
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在互联网及互联网+发展的高速期，简单的单体系统已经无法满足互联网用户的需求，逐渐从单体系统向分布式微服务架构系统演进。演进历程可以概括为以下几个阶段：
每天都有数以千计的移动应用程序发布到Google Play和Apple App Store。其中一些移动应用程序是游戏，其他是社交网络，许多是电子商务应用程序。所有这些应用程序，如果专业构建，应遵循类似的移动应用程序开发过程。在BHW，我们已经构建了350多个网络和移动应用程序，在本文中，我将概述我们遵循的战略，设计和开发流程。
本文是目标检测方向的第二篇，也是综述的第二部分，第一篇见目标检测1: 目标检测20年综述之(一)。 这两篇的目的主要是让读者对目标检测任务有直观的认识，后续介绍细节时有一定的概念储备，无需关注细节。
上篇文章说了，消息压缩可以看分情况进行，判断下服务器cpu空闲还是io空闲较多，如果cpu空闲较多，则考虑消息积压，反之则不考虑。还有消费者组，consumer group，对于同一个group，只会发送一条消息进入一个实例。位移提交在0.9.0.0版本之前是保存到zookeeper，后来版本是保存在内部topic的__consumer offsets。
软件测试是软件开发过程中的基本活动。黑盒测试和白盒测试是两种不同类型的软件测试策略，它们具有同样强大的功能，并且结合使用时甚至更好。
Flutter是谷歌的移动UI框架，运用Dart语言，可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面。通俗地来讲，Flutter是一款移动应用程序SDK，一份代码可以同时生成iOS和Android两个高性能、高保真的应用程序。Flutter目标是使开发人员能够交付在不同平台上都感觉自然流畅的高性能应用程序。我们兼容滚动行为、排版、图标等方面的差异。
go1.18 实现了《类型参数提案》描述的范型特性，并且保持了对老版本的向下兼容
测试和调试的 关键就是将程序分解成独立的部件，可以在不受其他部件影响的情况下实现、测试和调试。
Kubernetes 是当今容器管理和自动化最流行的选择之一。一个高效的 Kubernetes 设置每天都会生成无数新的指标，这使得监控集群运行状况非常具有挑战性。你可能会发现自己在筛选多个不同的指标时，并没有完全确定哪些是最具洞察力的，并需要给予最大的关注。
kubectl debug 是 Kubernetes 中的一个命令，主要用于故障排查。这个命令允许你创建一个临时的容器，这个容器与目标容器在相同的命名空间中，这样你可以在这个临时的容器中执行各种命令，以帮助你排查问题。
GitOps 的概念最初来源于 Weaveworks 的联合创始人 Alexis 在 2017 年 8 月发表的一篇博客 GitOps - Operations by Pull Request。文章介绍了 Weaveworks 的工程师如何以 Git 作为事实的唯一真实来源，部署、管理和监控基于 Kubernetes 的 SaaS 应用。
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performa
在爬虫开发中，我们经常会遇到请求失败的情况，比如网络超时、连接错误、服务器拒绝等。这些情况会导致我们无法获取目标网页的内容，从而影响爬虫的效果和效率。为了解决这个问题，我们需要使用异常处理机制来捕获和处理请求失败的情况，从而提高爬虫的稳定性和稳定性。
很多软件系统由于性能问题导致了失败，在开发生命周期和性能测试生命周期的每个阶段都存在导致性能失败的原因。有时候，性能问题是无法控制的，它不在项目经理、技术架构师或性能工程师的控制范围之内。从业务和个人层面来看，大多数的系统性能失败仅仅是因为性能工程师、开发人员、 DBA、业务团队和利益相关者之间从一开始就缺乏沟通，这导致了许多其他问题，这些问题将直接影响应用程序的性能和 ROI。对任何应用/产品进行有效性能测试的唯一目标是实现令人满意的投资回报。性能测试和软件工程是有风险的，并且总是需要从开发的早期阶段开始，进行大量的反复试验。
译者注:本文作者多年深耕于服务设计与用户体验设计领域，现于VISA仁高级设计主管。顾客旅程地图与服务蓝图是服务设计过程中常用的两个工具，然而在实际使用中常会引起混淆，作者撰此文旨在帮助读者弄清在什么场景具体使用哪一个工具才是合适的选择。 当你手中只有一把锤子的时候，周围的问题对你来说都等待敲平的钉子，因为锤子是你手中唯一的工具。同样的，如果你手中只有服务蓝图这个工具时，服务历程中的一切事物不过是尚待厘清的细节，然而这些细节对你的最终设计目标未必有所帮助。所以，善用顾客旅程地图与服务蓝图这两项工具，对于设计
在维基百科的定义中，健壮性（Robustness）是指一个计算机系统在执行过程中处理错误，以及算法在遭遇输入、运算等异常时继续正常运行的能力。IEEE中将健壮性定义为系统或组件在存在无效输入或压力环境条件下可以正常运行的程度。早在1989年，Barton Miller首次提出了模糊测试的概念，通过向目标应用抛出随机字符串的方式来测试UNIX应用程序的健壮性；而在1996年的Ballista项目中，研究人员探索根据API定义的数据类型，对操作系统或软件接口进行自动化测试方法。两个项目均以“无应用程序崩溃或挂起”作为测试验证通过的标准。
故障可能发生在网络连接级别（进程之间的消息丢失或传递缓慢），也可能发生在进程级别（进程崩溃或运行缓慢），并且延迟始终不能与故障区分开。这意味着在错误地将活动过程怀疑为已死（产生假阳性）与延迟将无响应过程标记为已死之间进行权衡，这给了它怀疑的好处并期望它最终做出响应（产生假阴性）。
按钮和图标在网页设计中扮演着重要的角色，它们是用户与网站或应用程序交互的关键元素之一。Bootstrap 是一个流行的前端框架，提供了丰富的按钮样式和图标库，使开发者能够轻松创建吸引人的界面。在本文中，我们将深入探讨 Bootstrap 中按钮和图标的使用，适合初学者，帮助他们更好地理解和应用这些元素。
前言：集成学习体现了“More is always better”(多多益善）的思想，它是是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。
底层的前端框架领域中，早先是jquery称霸互联网，近些年，MVVM类型的框架成为主流，Vue、React和Angular三大框架并驾齐驱。目前这四种是开发者使用较广的底层框架。
当我们关闭一个节点时，其seqno会写入grastate.dat文件中，这时后续的seqno该节点将无法接收到
在使用数组(swift)的编码过程中，不让程序崩溃是基本的要求，特别是在团队合作中时。
在阅读了一篇关于0days 用 30 行代码 fuzzingradare2的文章后，我认为扩展这项研究并将其代码移植到容器并部署到 Kubernetes 集群中将是一个有趣的周末项目。更进一步，构建 radare2 项目的主分支的新版本，并将其集成到 CI/CD 管道中，然后将容器构建部署到 Kuberentes 集群，这似乎是一种真正过火的好方法，只是吃掉我的全部周末。最终结果最终看起来类似于下图。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Editor 编译：QIML 系统性危机很少发生，但对长期业绩至关重要。当金融体系崩溃时，许多之前有效的投资策略由于去杠杆化和流动性危机而遭受巨大损失。管理人有两套主要的工具来应对系统风险。一是尾部风险的估计与
随着组织的发展，他们必须定期重新审视他们的软件组合。目标是确保依赖此软件的内部运营完全支持客户不断变化的需求。任何面向客户的应用程序也是如此。
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