1、为什么要使用微服务？要说为什么要使用微服务，我们要先说下传统的企业架构模式-垂直架构/单块架构模式，简单点说：我们一般将系统分为三层架构，但是这是逻辑上的三层，而非物理上的三层，这就意味着经过编码后，我们需要将这三层的代码打包部署，最终还是运行在同一台机器的同一个进程中。即单块架构模式就是功能集中，代码数据集中，一个发布包、部署运行在同一个进程中的应用程序，重点是同一个进程。这种架构存在自己的
这6年以来主要分享的是小编自己从事数字IC后端设计实现工作12年以来的项目经验总结以及经常遇到的项目案例。最近受读者邀请，特地把数字IC后端工程师所有工作内容，按照数字IC设计流程全面做了一个盘点。限于篇幅，IC后端设计实现流程中更多细节，可以访问小编的后端知识库（知识星球）进行查看。如果对某个环节有任何疑问或困惑，都可以跟小编做进一步的交流和讨论。本文共有1.2万字，所以建议大家收藏起来慢慢看。
无需编程也可以进行机器学习算法应用，面向纯小白（发论文的利器）【1】MLAA2.6软件核心功能：【1】应用于中文文本分类、验证、预测与评估的算法：(1)K近邻模型(2)最近质心模型(3)贝叶斯模型(4)决策树模型(5)随机森林模型(6)极端随机树模型(7)AdaBoost模型(8)梯度提升分类模型(9)逻辑分类模型(10)岭分类模型(11)支持向量机模型(12)随即梯度下降模型(13)被动攻击分类
原文：Building a data science portfolio: Machine learning project 作者：Vik Paruchuri，开发者，数据科学家，Dataquest.io创始人 下文仅是一系列关于如何建立数据科学档案（Data Science Portfolio）的文章的一部分。如果你喜欢此篇文章，并且想得到该系列最新的连载文章，可以在页面的底部选择订阅。大数
功能点估算案例 当我们考虑有关估计和#noestimates的讨论时，我有一个大问题： 您想在哪里度过您的时间？ 在项目中，我们需要决定在哪里花时间。 在敏捷和精益项目中，我们限制了正在进行的工作。 我们宁愿花时间交付，而不是估计。 那是因为我们希望能够尽可能地改变我们所做的事情。 这并不适合所有项目。 （请参阅什么时候敏捷适合您？ ） 在某些项目中，例如Glen Alleman在本
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2024-08-02 07:47:19
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一、NMAP二、DAS三、NAS四、SAN五、FC1、FC-AE协议集
2、FC-AV（ARINC818）
3、光纤总线特点：
六、MEMERY
七、LVM
八、SCSI
特点：
九、SMB
十、stordge
十一、NFS
十二、block
特点：
十三、扇区
一、NMAP
nmap是一个网络连接端扫描软件，用来扫描网上电脑开放的网络连接段。确定哪些服务运行在哪些连接端，并且推断计算机运行哪个操
说明nasm与vs的masm存在差异，如nasm源程序可以只有指令，而不需要段分布，主函数等等。以下是一个例子：mov eax, 0
inc eax通过nasm编译：编译完成后生成一个test.bin：打开这个test.bin就可以看到指令的机器码：对应源代码在VS中的反汇编：多了个66，什么意思？修改nasm编译源程序：得到的机器码编程：还是有问题，不同的机器码，怎么在同一个X86CPU里面运行
一直很喜欢阅读那些用朴素的的语言介绍一些理论的基本原理，也一直很喜欢用类比的手法来阐述一个问题。这篇文章轻松的就介绍了点估计的定义、作用、性质、标准等内容。很多人被Cramer-Rao下界这个名词所唬住，但只要看看本文的介绍，一定豁然开朗。前言 有一则网络笑话：蜜蜂小姐在母亲的安排下，隔天就要和蜘蛛先生结婚，结婚前夕蜜蜂跟妈妈抱怨：「我不想要嫁给蜘蛛那个丑八怪啦！」妈妈一边安抚着蜜蜂一边说：「
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2024-09-10 09:29:30
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功能点估算案例 在我发表的《 转向敏捷合同》中引用的文章发表后，Twitter上出现了一些小问题。 有人意识到我在谈论估算值和#noestimates的价值。 有些人认为我提倡永远不要估计任何东西。 让我澄清一下我的立场。 我喜欢数量级估计。 我不会雇用没有超过或数量级的估计的人。 我在“ 预测不可预测的项目：估算项目成本或进度的实用方法”中解释了如何做到这一点。 那是因为我必须管理金
NESMAIn a world that is becoming more and more agile, metrics are an indispensible base for managing the essentials of your software project: quality, cost and time. Nesma connects organizations and i
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2024-09-26 15:52:25
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有A、B、C、D四个地区，不同地区的销售量不一样，现抽取了不同时间段内每个地区的销售量，试解决： 1、每个地区间的销售量是否相同？ 2、不同月份的销售量是否相同？ 3、不同时间与地区的销售量是否相同？1、每个地区间的销售量是否相同？（1）提出假设 H0:u1=u2=u3=…=un，每个地区间的销售量没有显著变化。 H1:ui(i=1,2,3,…)不完全相等，地区对销量有显著变化。(2)构造检验的统
最近写项目文档，需要计算报价，用到了功能点估算法，还挺复杂的，姑且做个笔记。定制软件开发服务费可按照功能点估算法或工作量估算法进行估算，原则上200万元以上项目需按功能点法估算。具体公式如下：定制软件开发服务费用=功能点数×软件开发生产率基准/人月折算系数×软件开发基准人月费率+直接非人力成本其中：1）功能点数（Function Point）单位为个，计算公式如下：功能点数=未调整功能点数量（UF
SAVING OF SELECTION CRITERIA原文Problem descriptionThe employee registration system has a search function for selecting departments (see screenshot below). This search function enables the user to locat
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2024-06-26 08:03:35
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文章目录1. 背景2. 概述3. 方法定义3.1. Detailed FPA method3.2. High Level FPA method3.3. Indicative FPA method4. 概念定义4.1. 外部接口文件 (EIF External Interface File)4.2. 内部逻辑文件 (ILF Internal Logical File)4.3. 外部查询(EQ Ex
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2024-08-10 18:36:42
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文章目录1. 什么是nm2. 为什么要用到nm3. 怎么使用nm4. 参考资料1. 什么是nmnm命令是GNU Binutils二进制工具集的一员，用于显示目标文件中的符号。如果没有为nm命令指出目标文件，则nm假定目标文件是a.out。该命令用来列出指定文件中的符号（如常用的函数名、变量等，以及这些符号存储的区域）。帮助手册查看：man nm 使用手册查看：man -h目标文件、库文件、可执行文
18.2.2 简单的类模板 下面用前面的一个例子来说明，为数组定义一个类模板，该数组要对索引值进行边界检查，确保索引值是合法的。尽管标准库提供了数组模板的完整实现方式，但建立自己的数组模板有助于理解模板的工作原理。我们已经很清楚数组的工作原理了，因此下面集中讨论模板的特性。这也更容易使用第20章介绍的标准库中的 Array 模板。 数组模板只有一个类型参数，所以该模板的定义如下：te
Function Point Estimation 功能点估算是一种用来估算项目大小的技术。
功能点是对软件功能和规模的间接定量测量，它基于客观的外部应用接口和主观的内部应用复杂度以及总体的性能特征。
功能点法和专家法估算最大的不同点在于对估算规模的细化的定量分析上面．我们在用专家法估算的时候往往会直接去估算工作量，或在规模的估算中掺杂了生产率的数据，
说明：本文已刊登于《信息技术与标准化》07年第3期新一代的功能点规模估算方法: COSMIC-FFP1 引言软件规模估算是估计软件开发的工作量、成本与资源需求的基础，通过规模与其他度量数据还可以度量项目的生产率、缺陷密度，目前在工程界流行的估算方法是代码行估算方法和功能点分析方法（function points analysis，FPA法）。代码行估算方法是一种经验估算方法，通常会采用PERT s
关于极大似然估计的基本介绍，本文不再详细叙述(可参考：周志华——《机器学习》P149，陈希孺——《概率论与数理统计》P150 和其他资料)。文章的主要内容是我对极大似然估计的一些见解和我认为应该需要注意的一些点。以下是正文：一.极大似然估计的简述 假设总体满足某种分布，且该分布的参数为(θ1,θ2,θ3,...θn)，设该分布的具体形式为f(x；θ1,θ2,θ3,...θn)。其中x1，x2
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2024-09-06 09:37:41
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在进行样本点线性拟合时，一个偏离严重的点（这种点通常称为离群点，又称局外点、外点、出格点）产生的误差相比其他多数正常点占主导地位，这些误差会导致拟合过程中产生巨大的偏差。产生这种后果的原因就是误差被平方了。一个很自然的想法就是给那些离群点更小的权重。常用的一个权重函数为，其中为尺度参数，调节权重衰减的快慢，为残差。显而易见，该权重函数给残差大的点分配更小的权重，当残差趋于无穷大，权重也趋于0，符合
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2024-10-06 07:57:16
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