遗留代码处理技巧与案例演示

1 什么是遗留代码 本质是一种技术债务,产生原因一方面是业务原因:如业务本身场景繁多、流程复杂等;另一方面是技术原因:如代码不规范、设计不合理、祖传代码文档注释缺失等。它会影响我们的程序很多方面:如可读性、可修改性、可复用性、可维护性、可测试性等。 2 遗留代码处理过程拆解 划分为梳理->重构/重写

Nginx的再学习

## 第一部分 Nginx的版本 Nginx官网提供了三个类型的版本 Mainline version:Mainline 是 Nginx 目前主力在做的版本,可以说是开发版 Stable version:最新稳定版,生产环境上建议使用的版本 Legacy versions:遗留的老版本的稳定版 ma

[转帖]tiup cluster scale-in

https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tiup-component-cluster-scale-in tiup cluster scale-in 命令用于集群缩容,缩容即下线服务,最终会将指定的节点从集群中移除,并删除遗留的相关文件。 下线特殊处理 由于 T

Dive into TensorFlow系列(1)-静态图运行原理

接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一

订单逆向履约系统的建模与 PaaS 化落地实践

本文重点介绍了京东零售电商业务在订单逆向履约上面的最佳技术实践,阅读本文,读者可以了解到整个快退平台新系统设计的底层逻辑,也可以参考本文并结合实际场景,将方案应用在遗留债务系统改造、业务和技术建模中。

Linux 内存管理 pt.3

哈喽大家好,我是咸鱼 在《Linux 内存管理 pt.2》中我们学习了多级页表和大页,我们知道了由于历史遗留的问题,Linux 的页通常为 4KB 这样就会导致一个页表里面会有特别多页,为了解决这个问题,Linux 提供了两种解决方案——多级页表和大页 那么今天继续我们的 Linux 内存管理学习,

深入剖析C++多态的实现与原理-详解

目录多态基础虚函数虚函数的继承虚类/虚基类重写/覆盖条件:概念:多态的条件其他的多态行为多态中子类可以不写virtual协变代码举例继承遗留问题解决析构函数具体解决方式:题目1答案:解析:题目2答案:C++11 override和finalfinal功能1:禁用继承使用场景:功能2:禁用重写使用场景

记一次 .NET 某游戏网站 CPU爆高分析

一:背景 1. 讲故事 这段时间经常有朋友微信上问我这个真实案例分析连载怎么不往下续了,关注我的朋友应该知道,我近二个月在研究 SQLSERVER,也写了十多篇文章,为什么要研究这东西呢? 是因为在 dump 中发现有不少的问题是 SQLSERVER 端产生的,比如:遗留事务,索引缺失 ,这让我产生

遗传算法的改进——跳出局部最优机制的研究(选择算子、交叉算子、变异算子的改进)

0. 写在前面 参考博文:遗传算法的几种改进 - GXTon - 博客园 (cnblogs.com) 参考文献:新型灾变自适应遗传算法及其应用 (c-s-a.org.cn) 没想到被最基础的遗传算法打败了˚‧º·(˚ ˃̣̣̥᷄⌓˂̣̣̥᷅ )‧º·˚ 在编写遗传算法时我发现了一些问题: 优良基因很

遗忘的教训:关注细节,珍惜当下

周末聚餐是生活中的一种美好体验,大家可以围坐在餐桌旁,品尝各式佳肴,畅谈人生、工作、兴趣等话题。而这次聚餐中,商家还送了一些小玩具在餐桌上,增添了许多童真和快乐。 可是,我们在享受美食和欢声笑语的同时,也有些隐忧。果不其然,我把一个小玩具放在餐桌旁,本来想着吃完饭收拾好了再带回家送给娃的,但最后不知

基于遗传算法的地图四色原理绘图上色的Python代码

本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作~

Django容易被遗忘却无比重要的框架默认文件介绍及使用方法

**在Python Web开发领域,Django框架的地位犹如璀璨的明星,其全面、高效和安全的特性使其在全球范围内广受欢迎。本文将全面解析Django框架的默认文件,并深入探讨每个文件及其组成的意义和用途,透彻展示这个强大框架的文件结构和设计原理。** 首先,让我们看一下创建一个新的Django项目

聊一聊被 .NET程序员 遗忘的 COM 组件

一:背景 1.讲故事 最近遇到了好几起和 COM 相关的Dump,由于对 COM 整体运作不是很了解,所以分析此类dump还是比较头疼的,比如下面这个经典的 COM 调用栈。 0:044> ~~[138c]s win32u!NtUserMessageCall+0x14: 00007ffc`5c891

.NET周报【10月第3期 2022-10-25】

国内文章 聊一聊被 .NET程序员 遗忘的 COM 组件 https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/16799234.html 将Windows编程中经典的COM组件拿出来再复习一下,解释了COM组件互相调用的原理。 使用 C# 开发的轻量级开源数据库 Lite

[转帖]“高密度核心”的角逐 —— AMD Bergamo SoC & Zen 4c 前瞻

https://zhuanlan.zhihu.com/p/585469720 最近这段时间一直在关注Bergamo和Zen 4c,但遗憾的是Genoa的发布会并没有提到太多的Bergamo细节。不过这并不妨碍我们借助已发布的硬件偷瞄它到底有几斤几两,提前解馋。 Bergamo SoC为何物 从目前各

DBConvertStudio使用记录

DBConvertStudio使用记录 前言 这篇文章是我在学习使用DBConvertStudio过程中的学习记录,以便日后遗忘查阅; 诸君也可跟随我的步伐了解一下DBConvertStudio 声明:改软件是付费的,但在国内没有什么是通过魔法解决不了的。 目录DBConvertStudio使用记录

ora2pg使用记录

ora2pg使用记录 前言 这篇文章是我在学习使用ora2pg过程中的学习记录,以便日后遗忘查阅; 诸君也可跟随我的步伐了解一下ora2pg,或可移步如下官方文档参考学习:Ora2Pg : Migrates Oracle to PostgreSQL (darold.net) 本文的ora2pg安装和

一次SQL调优 聊一聊 SQLSERVER 数据页

一:背景 1.讲故事 最近给一位朋友做 SQL 慢语句 优化,花了些时间调优,遗憾的是 SQLSERVER 非源码公开,玩起来不是那么顺利,不过从这次经历中我觉得明年的一个重大任务就是好好研究一下它,争取在 SQLSERVER 性能优化上做一些成绩,哈哈! 个人觉得要想深入研究 SQLSERVER,

OLOR:已开源,向预训练权值对齐的强正则化方法 | AAAI 2024

随着预训练视觉模型的兴起,目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集,因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR(One step Learning, One step Review),把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一

算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、多目标优化、异步并行优化

​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类:模型参数和超参数。模型参数是模型通过训