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前端需要了解的泳道概念

背景 微服务框架下服务个数多、调用链路较长,其中一个服务出问题会影响到整条链路。但QA提测往往需要该条链路上的多个服务配套测试,甚至是同时测试一个服务的多个演进版本。 提供稳定环境 和 多服务/多版本同时测试 看似相悖的需求,通过泳道“Swimlane”能够得到解决。 测试过程中会遇到的问题 关于一个服务上的多个需求的同时测试,存在服务抢占分支测试的问题; 不同的业务组在测试时依赖的第三方服务有改动或正在进行新需求测试影响本业务测试。 微服务框架下服务个数多、调用链路较长,其中一个服务出问题会影响到整条链路。但QA提测往往需要该条链路上的多个服务配套测试,甚至是同时测试一个服务的多个演进版本。提供稳定环境 和 多服务/多版本同时测试 看似相悖的需求,通过泳道“Swimlane”能够得到解决。 什么是泳道 对服务链按需求进行分组复制,并实现逻辑、物理的隔离,使得不同需求的服务链运行在相隔的物理机器上,逻辑上如同游泳场中的泳道。 一个环境内会有一条骨干链路(该环境的默认链路)和多条泳道。如图所示,泳道隔离出了一条调用边界:处于[泳道-1]内的服务B要调用服务C,若在[泳道-1]内部署了C服...

理解高斯混合模型中期望最大化的M-Step

在本篇文章中将解释高斯混合模型(GMM)的关键部分背后的数学原理,即期望最大化(EM),以及如何将这些概念转换为Python。这个故事的重点是EM或M-Step。 注意:这不是有关端到端GMM算法的全面说明。要进行更深入的研究,请参阅我们以前翻译的文章。 期望最大化 GMM中有一系列步骤,通常称为“期望最大化”,简称“ EM”。要解释如何理解EM数学,请首先考虑您可能要处理的模型。 样本由图形上的点表示。这些点形成一些不同的斑点。每个斑点都有一个中心,每个点都与每个斑点的中心相距一定距离。给定GMM模型数据,目标通常是根据最接近的中心按其样本点标记其他样本。有些点距离一个或多个中心几乎相等,因此,我们希望基于某种概率来标记点。 EM用到的符号 要学习如何学习机器学习算法,您一生中需要一些希腊语。因为算法中符号基本上都是以希腊文表示的。尽管可能会想掩盖基础知识,但是对单个希腊字母的简单掌握可以帮助您理解算法中的重要概念。 算法可能会令人生畏且令人困惑。例如,乍看之下,高度集中的希腊符号有时足以使人窒息。但是不要浪费时间,我们在这里只要考虑现在要使用的符号即可 除此以外,我们也有一些英文字...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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