《自我介绍》专题

etcd etcd 是 CoreOS 团队发起的一个管理配置信息和服务发现（service discovery）的项目，在这一章里面，我们将介绍该项目的目标，安装和使用，以及实现的技术。 1、什么是 etcd etcd 是 CoreOS 团队于 2013 年 6 月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于 Go 语言实现。我们知道，在分布式系统中，各种

数据科学是通过组织，处理和分析数据从大量不同的数据集中获取知识和见解的过程。 它涉及许多不同的学科，如数学和统计建模，从中提取数据源和应用数据可视化技术。 它通常还涉及处理大数据技术以收集结构化和非结构化数据。 下面我们将看到一些使用数据科学的示例场景。 推荐系统 随着在线购物变得更加普遍，电子商务平台能够捕获用户的购物偏好以及市场中各种产品的性能。 这导致创建推荐系统，该系统创建预测购物者需求的

MIP 全称为 Mobile Instant Pages，因此是以页面 (Page) 为单位来运行的。开发者通过改造/提交一个个页面，继而被百度收录并展示。 但以页面为单位会带来一个问题：当一个 MIP 页面中存在往其他页面跳转的链接时，就会使浏览器使用加载页面的默认行为来加载新页面。这“第二跳”的体验比起从搜索结果页到 MIP 页面的“第一跳”来说相去甚远。 MIP 为了解决这个问题，引入了 P

敏捷数据科学是一种将数据科学与敏捷方法用于Web应用程序开发的方法。 它侧重于适用于组织变革的数据科学过程的输出。 数据科学包括构建描述研究过程的应用程序，包括分析，交互式可视化以及现在应用的机器学习。 敏捷数据科学的主要目标是 - 记录并指导解释性数据分析，以发现并遵循引人注目的产品的关键路径。 敏捷数据科学按以下原则组织 - 连续迭代 此过程涉及使用创建表，图表，报告和预测进行连续迭代。 构建

这一章将会介绍编辑器界面，熟悉组成编辑器的各个面板、菜单和功能按钮。Cocos Creator 编辑器由多个面板组成，面板可以自由移动、组合，以适应不同项目和开发者的需要。我们在这里将会以默认编辑器布局为例，快速浏览各个面板的名称和作用： 场景编辑器 场景编辑器 是用来展示和编辑场景中可视内容的工作区域。所见即所得的场景搭建工作都依靠场景编辑器中的显示来完成。 详情请阅读 场景编辑器 一节。 层级

Spring Boot可以轻松创建可以运行的独立的，生产级的基于Spring的应用程序。 我们对Spring平台和第三方库有一个独断专行的看法，这样您就可以轻松上手了。 大多数Spring Boot应用程序只需要很少的Spring配置。 您可以使用Spring Boot创建可以使用java -jar或更传统的war部署启动的Java应用程序。 我们还提供了一个运行“spring脚本”的命令行工具。

第1章是Squid的介绍性描述，与技术关联不多，我不准备多翻译。 1.1 Web缓存 这节里需要明白3个概念： cache命中在squid每次从它的缓存里满足HTTP请求时发生。cache命中率，是所有HTTP请求中命中的比例。Web缓存典型的cache命中率在30%到60%之间。另一个相似的度量单位叫做字节命中率，描绘了cache提供服务的数据容量（字节数）。 cache丢失在squid不能从它

ServletContext 接口定义了 servlet 运行在的 Web 应用的视图。容器供应商负责提供 servlet 容器的 ServletContext 接口的实现。servlet 可以使用 ServletContext 对象记录事件，获取 URL 引用的资源，存取当前上下文的其他 servlet 可以访问的属性。 ServletContext 是 Web 服务器中已知路径的根。例如，se

Tag接收消息模型 Tag创建时可指定时间戳,接收的消息就会从时间戳之后开始. 示例图: Tag结合属性接收消息模型 Tag结合属性过滤使用.能够达到在某一Tag下仅接收具有某一属性的消息的效果. 示例图: 注 如果用户在创建Queue时，将deleteMessageForce设置为False，此时对于一条消息, 只有全部的Tag下的接收者都对其返回了Ack，EMQ才会将其删除。在这种情况下,一个

简介 TensorFlow的模型文件包含了深度学习模型的Graph和所有参数，其实就是checkpoint文件，用户可以加载模型文件继续训练或者对外提供Inference服务。 使用SavedModel导出模型 模型导出方式参考 https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic 。 使用方法基本如下。 from tensorflow.python

Region Region/endpoint是物理上数据中心的划分，以下是Cloud-ML当前已经上线的集群： Region endpoint 中文名称 控制台名称 cnbj2 https://cnbj2.cloudml.api.xiaomi.com 武清机房 武清 Org Xiaomi Cloud-ML实现了基于Org的多租户隔离，所有资源归属于固定的Org，用户可以在生态云登录或者创建Org，

Xiaomi Cloud-ML简介 小米云深度学习服务，简称Xiaomi Cloud-ML，是小米生态云针对机器学习优化的高性能、分布式云服务。 开发者可以在云端使用GPU训练模型，秒级启动分布式训练任务，兼容TensorFlow等深度学习框架，也可以一键部署训练好的模型，或者创建基于GPU的开发环境，提供模型开发、训练、调优、测试、部署和预测一站式解决方案。云深度学习服务还开放了API、SDK、

基本概念 人脸检测 人脸检测是指从一副静态的图像中检测并标记出人脸所在的区域, 并且给出表示人脸的矩形坐标(左上角坐标和右下角坐标, 其中图像左上角坐标是(0,0), 右下角坐标是(n,m), n,m分别为图像的像素宽度和高度)。在0.2, 0.3版的服务中增加了人脸的性别与年龄信息。 人脸检测有着广泛的用途, 比如(1): 智能驾驶辅助系统,能自动识别出道路前方的人脸, 并及时提醒驾驶人注意前方

NEI 目前已经发布了获取接口响应结果的 Mock 数据的在线接口，接口可以跨域调用，方便开发人员在本地测试接口，现说明如下： 请求地址 Mock 地址一： https://nei.netease.com/api/apimock/:projectKey/:apiPath Mock 地址二： https://nei.netease.com/api/apimock-v2/:progroupKey/:

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