workflow的名称。GitHub在仓库的Actions页面上显示该仓库使用workflow的名称。如果省略name，GitHub将其设置为相对于仓库根目录的工作流程文件路径；
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 该项目是为纽约校区 Cornell Tech 的「机器学习工程」课程开发的。 近日，在 GitHub 上发现了一个 DIY 教学库——MiniTorch，该库适用于希望了解深度学习（DL）系统底层实质概念的机器学习工程师。 MiniTorch 是一个 Torch API 的纯 Python 重新实现，展示了从零开始构建一个张量和自动微分库。最终得到的库能够运行 Torch 代码。 项目地址：https://github
近日，机器之心在 GitHub 上发现了一个 DIY 教学库——MiniTorch，该库适用于希望了解深度学习（DL）系统底层实质概念的机器学习工程师。
关于 CI/CD ，在2023年的今天，基本所有技术团队或多或少都会使用，其很大程度上减轻了我们的冗余重复工作，从而简化我们的工作流程。
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）、作者 | Shalabh Chaturvedi、译者 | 邓晓娟 无服务器开发和反馈循环 Dagster 是一个数据编排器。在无服务器 Dagster 云上，不需要建立本地开发环境或云基础设施，就可以开发和部署 Dagster 代码。当你向 GitHub 提交修改时，GitHub Action 会直接构建和部署你的代码到 Dagster 云。你可以在用户界面中查看和互动你的 Dagster 对象。借助 Dagster 云，远程环境通常用于让使用自动创建的暂存环
【新智元导读】机器学习技术总结回顾第二期：上一期，作者回顾了生成对抗网络 ICYMI 及 3 篇经典论文，本期关注的内容是强化学习。这本文中，作者从数学原理入手，深入分析强化学习。最后以深度强化学习著
Helm 帮助您管理 Kubernetes 应用—— Helm Chart，即使是最复杂的 Kubernetes 应用程序，都可以帮助您定义，安装和升级。Helm Chart 易于创建、发版、分享和发布，所以停止复制粘贴，开始使用 Helm 吧。Helm 是 CNCF 的毕业项目，由 Helm 社区维护。
作者 | Shalabh Chaturvedi 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 背 景 我们使用 Serverless Dagster Cloud 来开发和部署 Dagster 代码，无需设置本地开发环境或任何云基础架构。当提交更改到 GitHub 时，GitHub Action 会直接构建和部署代码到 Dagster Cloud，然后可以在界面上查看并与 Dagster 对象进行交互。Dagster Cloud 可以利用一个远程环境来共享部署，并且可以利用自动创建的临时环境
经过参考网络上的各种解决方法后，鉴于自己的实际情况→电脑里的python3.6不是安装的，是VS顺带下载的，因此难免缺胳膊少腿，就采取了如下解决步骤。刚安装新一版python准备开始学习的小伙伴也可以参考这些步骤：
GitHub Actions 是 GitHub 推出的持续集成服务，于 2018 年 10 月推出，目前已经可以投入到正式环境中使用。
最近入坑了gradio, 就是一款python框架，可以通过简单的几行代码，就能够帮我们构建一个简易的页面网站，并且可以在里面做相应的逻辑处理。目前该框架在AI领域相对比较火爆，用于给自己的大模型构建操作页面。
For 云端的简单、快速和安全的操作系统。目标是基于虚拟机的工作负载，如 Web服务、Serverless、边缘缓存等。
Emmagee是网易杭州研究院QA团队开发的一个简单易上手的Android性能监测小工具，主要用于监控单个App的CPU，内存，流量，启动耗时，电量，电流等性能状态的变化，且用户可自定义配置监控的频率以及性能的实时显示，并最终生成一份性能统计文件。
本文将介绍如何使用 GitHub Actions 部署前端静态页面，以及如何自己创建一个 Docker 容器 Action。
一般的Jenkins项目是一个可重复的构建过程，其中包含各种步骤和构建后的操作，在构建步骤或构建后操作中执行的操作类型是非常有限。而Jenkins自定义项目中有许多标准插件可以帮助你解决这个问题。它们允许配置构建触发器并为Jenkins项目提供项目安全性。
选自arXiv 作者：Melrose Roderick等 机器之心编译 论文的复现一直是很多研究者和开发者关注的重点，近日有研究者详细论述了他们在复现深度 Q 网络所踩过的坑与训练技巧。本论文不仅重点标注了实现过程中的终止条件和优化算法等关键点，同时还讨论了实现的性能改进方案。机器之心简要介绍了该论文，更详细的实现细节请查看原论文。 过去几年来，深度强化学习逐渐流行，因为它在有超大状态空间（state-spaces）的领域上要比先前的方法有更好的表现。DQN 几乎在所有的游戏上超越了之前的强化学习方法，并在
为了方便阅读，使用 VuePress 将之前记录的后台常用 Linux 命令博文整理成一个系统的开源在线书籍，希望能够帮到大家。
即使对于一个非常简单的IP，我们也无法验证充分，或者说无法证明芯片没有bug。一个验证人员所能够做的就是尽可能地发现更多的bug，增强流片成功的信心。
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付（CI/CD）平台，可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求，或将合并的拉取请求部署到生产环境。
对于每一个项目，无论是软件开发还是数据应用程序都是由后端的预测模型驱动的，最终产品的质量取决于团队在产品生命周期的各个阶段所进行的严格测试。测试工程师努力在产品发布之前发现它们，但它们总是悄悄地出现，而且它们经常重复出现，即使是最好的手动测试过程，这些问题也有时是非常琐碎的，而手动测试过程中却没有发现这些问题。唯一的方法就是自动化这个过程。
强化学习主要用于研究学习系统（智能体）的问题，该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。智能体和环境在不连续的步骤上进行交互。在每个步骤中，智能体都会选择一个动作，并会提供一个返回的环境状态（观察）状态（部分）和标量反馈信号（奖励）。智能体的行为以行为的概率分布为特征，该分布取决于对环境（策略）的过去观察。智能体寻求一种策略，该策略将从任何给定步骤中最大化从该点开始（返回）将收集的折扣累积奖励。智能体策略或环境动态本身通常是随机的。在这种情况下，回报是一个随机变量，并且通常将更精确的智能体策略指定为在智能体和环境的随机性下最大化回报期望（值）的策略。
在前边的第二十二篇文章里，已经分享了通过获取控件的坐标点来获取点击事件的所需要的点击位置，那么还有没有其他方法来获取控件点击事件所需要的点击位置呢？答案是：Yes！因为在不同的大小屏幕的手机上获取控件的坐标点，不是一样的，而是有变化的，因此在不同的手机机型上，我们可能都需要重新获取坐标点，这么操作起来，如果操作控件特别的多，那么获取控件的坐标点就会显得特别的繁琐。因此我们可以通过获取控件的ID来避免获取控件坐标点的这种弊端。 通过控件ID实现自动化脚本的运行，就性能而言，会比控件坐标的实现差一些；但是对于不同分辨率的设备都通用，不需要动态变换坐标。控件ID的获取主要是通过HierarchyViewer。下面就HierarchyViewer从打开方式和使用两方面进行讲解。
选自Medium 作者：Thomas Simonini 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-
问题背景：新人的迷思 作为刚进入公司工作的新人，我遇到了一个问题，那就是如何在设置完公司 Git 账号的情况下再使用个人的 GitHub 账号? 在一翻搜索后我发现网上都是使用 SSH 的方式进行多账
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
说起自动化，无论是在公司还是我们个人的项目中，都会用到或者编写一些工具来帮助我们去处理琐碎重复的工作，以节约时间提升效率，尤其是我们做前端开发会涉及诸如构建、部署、单元测试等这些开发工作流中重复的事项，本篇文章就是介绍如何利用 GitHub 提供的 Actions 来完成我们前端的发布自动化。
题目挺长的，其实就是普通的字符串的操作，并且由于题目中说明了是纯小写字母，也就是总量是确定的，那么就可以不使用排序去统计数量，之后的操作正好也是顺序遍历与逆序遍历即可完成的操作，拼接字符串返回即可。首先定义一个纯对象作为哈希表来记录字符串每种字符的个数，之后定义小写字符的基准数值a的ASCII码值，之后构建一个26个小写字母的循环，将初始哈希表的键对应的值定义为0，循环字符串，将统计相应字母出现的次数，定义目标字符串，如果目标字符串与给定的字符串长度相等则退出循环，之后定义一个26字母正向循环，如果在哈希表中这个字母的值大于0则将其拼接到目标字符串并将该值减1，之后定义一个26字母的逆向循环，按照同样的规则将字符拼接，之后完成循环并返回目标字符串即可。
在这个项目中，展示了 Temporal-Shift-Module ( https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/)在 FPGA 上解决视频理解问题的实用性和性能。
作者 | Raimi Karim 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 【导读】这是一份用图片和代码详解自注意力机制的指南，请收好。 BERT、RoBERTa、ALB
Harbor是一个开源的Docker镜像仓库，支持安全镜像存储、管理、复制和分发。在生产环境中，要保证Harbor服务的高可用性，需要部署多个节点，并使用负载均衡器来分发流量。以下是一个Harbor高可用方案的部署示例：
Unbuntu安装Ros教程众多但时间太久大多不再能解决现在安装遇到的问题，本文发布于2021.7.15 保证及时更新,保证时效。
GitHub Actions是GitHub推出的CI/CD服务，它给我们提供了虚拟的服务器资源，让我们可以基于它完成自动化测试、集成、部署等操作。
这里死坑死坑的，多执行几次，总会拉取下来的。我至少15次左右才拉下来。群里喊了半个多小时没人搭理。
Singularity 是一个容器平台，专为科学计算和数据密集型应用设计。最初是由 Gregory Kurtzer 在 2015 年创立的。Gregory Kurtzer 有着深厚的高性能计算背景，并且在开源社区中有着广泛的贡献。他意识到现有的容器解决方案不能很好地满足科学计算社区的需求，特别是在安全和易用性方面。因此，他创建了 Singularity，目标是提供一个既安全又高效的容器解决方案，特别是为了满足科研和企业中对高性能计算需求。其优势如下：
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
Copilot是GitHub 和 OpenAI 合作开发的一款人工智能代码助手，它可以根据用户输入的注释和代码片段，自动生成高质量的代码。Copilot使用了OpenAI的GPT模型，可以学习和理解大量的代码库和文档，从而生成符合用户需求的代码。Copilot可以与多种编程语言和开发环境集成，包括Python、JavaScript、TypeScript、Go、PHP 等。
在实际开发中，我们经常要一边开发一边测试，当然这里说的测试并不是程序员对自己代码的单元测试，而是同组程序员将代码提交后，由测试人员测试；
文章目录 实现效果 环境 步骤 生成公私钥 Github 配置 服务器配置 代码配置 查看日志 参考资料 实现效果 每次在本地开发测试完成后，push 到 Github 后即自动完成部署。 提高效率，自动化节省手动部署的重复性工作。 环境 本地环境：Mac OS 服务器环境：Ubuntu Server 步骤 生成公私钥。 Github 配置。 服务器配置。 代码配置。 查看日志。 畅快享受提交即部署。 生成公私钥 本地环境执行生成公私钥的指令。 ssh-keygen -m PEM -t rsa -b 4
插入排序是从一个乱序的数组中依次取值，插入到一个已经排好序的数组中。 这看起来好像要两个数组才能完成，但如果只想在同一个数组内排序，也是可以的。此时需要想象出两个区域：前方有序区和后方乱序区。
工作流程运行通常在不同运行之间重新使用相同的输出或下载的依赖项。 例如，Maven、Gradle、npm 和 Yarn 等软件包和依赖项管理工具都会对下载的依赖项保留本地缓存。
分布式计算以及高性能计算在机器学习、大数据学习与高级建模与模拟等新兴技术上都有使用。在航天航空、制造业、金融、医疗等多个领域也有着非常重要的作用。
Nebula Graph 最早的自动化测试是使用搭建在 Azure 上的 Jenkins，配合着 GitHub 的 Webhook 实现的，在用户提交 Pull Request 时，加个 ready-for-testing 的 label 再评论一句 Jenkins go 就可以自动的运行相应的 UT 测试，效果如下：
KubeSphere是在 Kubernetes 之上构建的开源的企业级容器平台，提供简单易用的操作界面以及向导式操作方式，在降低用户使用容器调度平台学习成本的同时，极大减轻开发、测试、运维的日常工作的复杂度，旨在解决 Kubernetes 本身存在的存储、网络、安全和易用性等痛点。除此之外，平台已经整合并优化了多个适用于容器场景的功能模块，以完整的解决方案帮助企业轻松应对敏捷开发与自动化运维、微服务治理、多租户管理、工作负载和集群管理、服务与网络管理、应用编排与管理、镜像仓库管理和存储管理等业务场景。
咱们的 Python 教程代码已经可以免安装在线运行了。但如果你希望在本地克隆运行环境，请参考本文的步骤说明。
###JENKINS_HOME目录结构### Jenkins的相关文件都存放在文件系统中，而JENKINS_HOME主要用来存放这些文件的，如系统配置文件、插件、每个job的配置文件等。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
转载自https://www.cnblogs.com/xiaoxi-3-/p/8761452.html
很多开发者才刚接触 Git 的时候，看到各种命令和报错信息，经常一头雾水。即便是反复搜索和看文档，也很难快速定位分析问题并解决。
Go Module 与 go.mod 是一一对应的。go.mod 文件所在的顶层目录也被称为 module 的根目录，module 根目录以及它子目录 下的所有 Go 包均归属于这个 Go Module，这个 module 也被称为 main module。
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