《创作激励计划》专题

适用场景 最终一致 单向同步 实现依据 MQ消息顺序消费 MQ消息组内消息最多被消费一次 仅支持DML，DDL、DCL手工执行 表必须有主键、最后更新时间 系统架构 Node节点内存模型 TaskController 1---* TaskWorker TaskWorker 1---* TaskWork TaskWork 1---1 *Job 通俗上讲TaskController对应Node进程，进

YDoc 项目设计规范 YDoc 的设计稿经过设计师的几度推敲重做，诞生了现在你看到的默认主题，YDoc 有如下设计理念： 青春：使用大胆、活泼的配色方案，体现 YMFE 团队 的产品文化 科学：以科学的态度对待视觉设计、功能设计，让设计有迹可循 简洁：以 无形 代替 有形，从 UI 到开发体验，不断去除冗余的设计，使用户专注于写作与阅读 以下是 YDoc 设计过程中总结的一些规则，这些可以帮助你

设计思路 实行一个进程调度策略，到底需要实现哪些基本功能对应的数据结构？首先考虑到一个无论哪种调度算法都需要选择一个就绪进程来占用CPU运行。为此我们可把就绪进程组织起来，可用队列（双向链表）、二叉树、红黑树、数组…等不同的组织方式。 在操作方面，如果需要选择一个就绪进程，就可以从基于某种组织方式的就绪进程集合中选择出一个进程执行。需要注意，这里“选择”和“出”是两个操作，选择是在集合中挑选一个“

设计模式是对软件设计中普遍存在（反复出现）的各种问题，所提出的解决方案。 设计模式并不直接用来完成代码的编写，而是描述在各种不同情况下，要怎么解决问题的一种方案。面向对象设计模式通常以类或对象来描述其中的关系和相互作用，但不涉及用来完成应用程序的特定类或对象。设计模式能使不稳定依赖于相对稳定、具体依赖于相对抽象，避免会引起麻烦的紧耦合，以增强软件设计面对并适应变化的能力。 目录 创建型 ​构造函数

在了解了项目基本的结构划分以后，我们将要开始设计 model，在设计 model 之前，我们来回顾一下我们需要做的项目是什么样的： Model 的抽象 从设计稿中我们可以看出，这部分功能基本是围绕 以用户数据为基础 的操作，其中包含： 用户信息的展示（查询） 用户信息的操作（增加，删除，修改） 有经验的同学不难发现，无论是多复杂的项目也基本上是围绕着数据的展示和操作，复杂一点的无非是组合了很多数据

接口设计 用户使用 Web 客户端访问 Web 系统，系统在收到请求后执行操作 （收集数据模型，选择数据经行组装），将结果返回给客户。 其中包括的元素和关系如下图所示： Template，分离数据模型的页面结构，根据不同的数据模型展现不同的信息 URL，页面访问地址、页面标示 API，用于载入异步请求的接口 Model，数据模型，页面模板组装模型和异步请求返回的数据模型 约定 URL 与页面模板间

期望 方差 标准差

朴素贝叶斯法的参数估计 朴素贝叶斯法需要估计参数$$P(Y=c_k)$$和$$P(X_j=x_j|Y=c_k)$$ $$ y=f(x)=\arg \max_{c_k}\prod_{j=1}^n P(X_j=x_j|Y=c_k)P(Y=c_k) $$ 假定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \

在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。 例如，在前面的章节中，我们调查了敌人可能拥有的战机数量。在选举年，我们可能想知道有多少选民赞成特定候选人。为了评估目前的经济状况，我们可能会对美国家庭年收入的中位数感兴趣。 在本章中，我们将开发一种估计未知参数的方法。请记住，参数是总体相关的数值。 要弄清参数

日志审计支持查看平台上的所有操作日志以及公有云的操作日志等。 操作日志 操作日志用于显示系统中所有操作信息。 云上日志 将公有云操作日志同步到云联壹云平台上统一查看。

平台统计用于统计不同平台的消费趋势以及平台下不同云账号、资源、资源类型、项目、区域、计费模式的消费金额及比例。 平台统计用于统计不同平台的消费趋势以及平台下不同云账号、云订阅、资源、资源类型、项目、区域、计费模式的消费金额及比例。 入口：在云管平台单击左上角导航菜单，在弹出的左侧菜单栏中单击 “费用/费用分析/平台统计” 菜单项，进入平台统计菜单项。 通过切换顶部页签，切换不同平台，查看不同平台下

Angel的设计理念 Angel的整体设计理念，是简约而不简单，做一个灵活而强大的参数服务器，并在此之上，提供多种机器学习算法，和PS服务，扩展为一个分布式机器学习平台。 因此，在开发之时，Angel从如下5个方向，对整体进行了改进和设计，并在它们之间进行了平衡。包括： 易用性 灵活性 性能 可扩展性 稳定性 另外，Angel设计之初，并没有特地为深度学习量身定做，但随着深度学习日趋流行，而PS模

Angel的架构设计 Angel的整体设计比较简约，层次鲜明，容易上手，没有过多复杂的设计，关注模型和机器学习相关特性，追求高维度模型下的最佳性能。它的架构设计，从整体可以分为3大模块： Parameter Server层：提供通用的参数服务器服务，负责模型的分布存储，通讯同步和协调计算，并通过PSAgent提供PS Service Worker层： 基于Angel自身模型设计的分布式运行节点，自

该账号及其子账号的所有操作记录和登录日志，便于在发生问题时用户及时查看。 操作日志 登录历史 操作日志 记录用户及其子用户在页面的所有操作行为，可对操作行为进行追溯，并按照功能模块、操作行为等进行查询。 登录历史 记录用户及其子用户的所有登录行为，包括登录时间、登录IP、用户名、浏览器版本、登录方式等。

在这一点上，如果你有兴趣像MPL一样进行类型计算，你可能会想知道Hana如何帮助你。不用担心，Hana提供了一种通过将类型表示为值来执行具有大量表达性的类型计算的方法，就像我们将编译时数字表示为值一样。 这是一种全新的接触元编程的方法，如果你想熟练使用Hana，你应该尝试将你的旧MPL习惯放在一边。 但是，请注意，现代C++的功能，如自动推导返回类型，在许多情况下不需要类型计算。 因此，在考虑做一