解密阿里开发者关系女程序员雪滴代码诗!
云栖社区为此推出“三七”女生节特别分享,16位才华横溢的阿里女生们同一时间分享了自己写的代码诗和她们推荐的书单。
你知道这位女程序员代码的释义吗?快来解密吧!评论回复哦!
雪滴 阿里云开发者关系技术工程师
def Happy (s): magic = 0x55484a7664575167644738674236ffe36ee265cf4e13c87f07f5c445 for c in list(s): magic ^= pow(ord(c), 37 >> 1) return hex(magic)[2:][:-1].decode("hex") print Happy("Girls Day!")
3月9日在博文中公布谜底哦~
资料推荐:2018年 开发者关系 干货文章大盘点!
2018年已过,我们迎来了新的一年,在机遇与挑战同在的环境下,我们更应勤于学习。为了方便大家学习,小编为大家盘点了2018年开发者关系云栖号最火的干货文章分享给大家,让我们在新的一年里共同学习和成长!
阿里系统软件技术
云栖号简介:
阿里系统软件事业部为阿里集团经济体提供调度、容器和集群管理基础设施,推动阿里巴巴全面云化效率成本最优,为阿里经济体和云业务提供充足的技术竞争力。支撑了全集团电商、云计算、金融、物流等众多业务平稳运行。
2018年10篇最受欢迎博文:
第一篇:
《阿里毕玄:程序员应如何选择职业成长路线?》
阿里系统软件、中间件、研发效能负责人毕玄结合自己的经历跟大家讲述了他在各个角色上成长的感受。在他的职业发展中,他经历了技术能力的成长、架构能力的成长,以及现在作为一个在修炼中的技术 Leader 的成长。
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第二篇:
《Alibaba Cluster Data 开源:270GB 数据揭秘你不知道的阿里巴巴数据中心》
打开一篇篇 IT 技术文章,你总能够看到“大规模”、“海量请求”这些字眼。如今,这些功能强大的互联网应用,都运行在大规模数据中心上,然而,对于大规模数据中心,你又了解多少呢?实际上,除了阅读一些科技文章之外,你很难得到更多关于数据中心的信息。
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第三篇:
《阿里巴巴持续投入,etcd 正式加入 CNCF》
2018 年 12 月 11 日,在 KubeCon + CloudNativeCon 北美峰会上,etcd 项目正式加入 CNCF。
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第四篇:
《干货:调度算法的价值与阿里的应用实践》
资源管理系统作为将数据中心资源向上抽象的关键一层,需要全面的能力。从保障应用的稳定性、性能(保证SLA,Service Level Agreement)到全面提高数据中心运行的效率,节约能源等等,今天这篇文章,我们重点讲一讲调度算法在资源管理中的作用。
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第五篇:
《深度解读阿里巴巴云原生镜像分发系统 Dragonfly》
Dragonfly 目前承载了阿里全集团 90%以上的文件下载任务、日分发峰值达到 1 亿次,100%成功支撑双十一营销活动数据抵达数万台机器,github Star 数已达到 2500+。
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第六篇:
《Java 开发者福音:阿里巴巴宣布连任 Java 全球管理组织席位》
最受开发者欢迎的 Java 有了新动态。11 月 23 日,阿里巴巴宣布连任Java全球管理组织JCP最高执行委员会委员,任期从 2018 年 12 月 4 号开始,为期两年。这意味将有更多中国开发者的声音被引入 Java 规范的制定中,让“中国标准”成为全球规范。
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第七篇:
《CRI 与 ShimV2:一种 Kubernetes 集成容器运行时的新思路》
关于 Kubernetes 接口化设计、CRI、容器运行时、shimv2、RuntimeClass 等关键技术特性的设计与实现。
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第八篇:
《浙江移动容器云基于 Dragonfly 的统一文件分发平台生产实践》
浙江移动容器云基于 Dragonfly 的统一文件分发平台生产实践 2018 年 11 月, 源于阿里巴巴的云原生镜像分发系统—— Dragonfly 在 KubeCon 上海现场亮相,成为 CNCF 沙箱级别项目(Sandbox Level Project)。
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第九篇:
《阿里系统软件迎战“双11”超高流量峰值全纪录》
阿里系统软件是如何应对“双11”流量峰值的呢?以下为大家一一揭晓!
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第十篇:
《2018 中国开源年度报告发布,阿里系独占鳌头》
开源社发布了《2018 中国开源年度报告》,以调研和数据报告的方式展示了中国开源的全貌。其中阿里系独占鳌头,活跃度前5的开源产品阿里系占了4个。而在这4个开源产品中,只有PouchContainer是非前端产品。
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入行AI,你需要一本Python机器学习入门
点击此处添加图片说明文字 目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型,分类器,神经网络和吴恩达。你也想成为一份子,但你该如何开始? 今天小编推荐这本《Python机器学习》教你快速入门。 点击此处添加图片说明文字 01什么是机器学习? 从出生的那天起,我们就一直在学习中度过。随着逐渐的成长,开始学习如何走路;通过倾听周围人的谈话,学习并尝试模仿;通过学习不同单词的意思,使得在需要时懂得该如何进行表达;同时也开始区分事情的好坏。例如,在第一次靠近火源时,会因灼热而后退,从而明白要与火源保持一定的距离。 那么,现在思考一下计算机的工作原理。计算机可以在1s内遵循人类的指示处理数百万条指令,并返回结果;它可以执行人类描述的任务,但是却不能自行决定。 而机器学习此时就可以发挥作用了。如果给予计算机像人类一样的思考能力,那会发生什么呢?可以用计算机能理解的方式给出每一天的任务令其进行计算,还可以建立一些模型来帮助计算机在将来采取行动。 人类从经验中学习知识,计算机则遵循指令执行任务。然而,其实还可以直接向计算机提供经验让其学习并为行动做准备。目前我们是以结构化的方式定义经验。因此,我们...
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Python机器学习笔记:XgBoost算法
Python机器学习笔记:XgBoost算法 前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。 Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围。 Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装。 2,Xgboost的优点 Xgboost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我们对其表现有更多了解的时候,我们会发现他有如下优势: 2.1 正则化 实际上,Xgboost是以“正则化提升(regularized boosting)” 技术而闻名。Xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数,每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variance tradeoff角度来讲,正则项降低了模型的variance,...
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