曾几何时,前端还仅仅是PC端的.随着移动时代的兴起,h5及css3的推陈出新.前端的领域慢慢的由传统的pc端转入了移动端,这也导致了前端这一职业在风口的一段时间出尽了风头. 从开始的惶恐和无从下手,慢慢的到了有了统一的技术方案去落地实现. 从手写不同尺寸的媒体查询css到以手淘的flexible.js来进行移动端的适配,虽然过程曲折,不过效果也是十分的显著,因为有了成熟的体系以后.什么东西就有据可寻,适配也就没那么困难了. 但是,因为这次引入了高德地图,所以在适配上出现了一点意料之外的问题. 首

        JFrog Platform,基于屡获殊荣的JFrog Artifactory制品仓库的独特能力,通过多合一的体验提供DevSecOps.CI / CD和软件分发的解决方案. 2020年2月25日,在加利福尼亚州桑尼维尔,JFrog,因通过持续更新流程支持流式软件(Liquid Software)而闻名的通用DevOps技术领导者,宣布推出业界里程碑式的解决方案——“JFrog Platform”.这是世界上第一个支持混合云.多云架构的通用DevOps平台,能够在同一平台上驱动从

力软信息化系统快速开发框架是一套集权限管理+快速开发+动态接口+通用组件+动态UI于一体的全新.net信息化快速开发框架.力软信息化系统快速开发框架的使用,大大地缩短了开发周期,提高了软件质量,同时也降低企业对软件研发人员编码水平要求.使得软件企业减少研发的时间和成本以及提升用户体验,从而能在竞争激烈的软件行业里脱颖而出,打造出优秀的软件产品,赢得客户的信赖.同样软件工程师有一套这样的开发神器在手,开发软件效率卓越,界面炫酷,定能赢得上司的赏识,升职加薪不在话下,迎娶白富美登上人生的巅峰也指日可

转自:https://www.ustack.com/blog/ceph-internal-scrub/ Ceph 的主要一大特点是强一致性,这里主要指端到端的一致性.众所周知,传统存储路径上从应用层到内核的文件系统.通用块层.SCSI层到最后的HBA和磁盘控制器,每层都有发生错误的可能性,因此传统的端到端解决方案会以数据块校验为主来解决(这方面的讨论可以参考SCSI中端到端校验能解决数据完整性问题吗).而在 Ceph 方面,更是加入了 Ceph 自己的客户端和网络.存储逻辑.数据迁移,势必导致更

本文作为使用Selenium Docker映像以及CodeceptJS和Express服务器的“操作方法”指南. 其中,我们将涵盖: 什么是E2E验收测试? 为什么要使用Docker? 松散耦合的测试工具 测试工具层 创建测试项目 E2E验收测试 验收测试是典型软件开发过程中的一个阶段.它涵盖了测试,以确定产品是否符合总体要求规格,以及是否“已接受”为准备交付.在将产品投入生产之前,这通常是测试的最后阶段.这可能包括基于用户的验收测试,基于业务的验收测试,甚至包括alpha / beta测试.

企业数字化转型离不开信息技术的支撑,大部分企业的各项业务都会有专业的系统,比如ERP.BI.CRM等.但这些系统往往由于无法融合,造成信息孤岛.数据断层等问题,这阻碍了企业推动数字化转型的进程.如何实现系统间的无缝对接,更好的发挥各系统应用价值,成为众多企业关注的重点. 01 方案背景 作为中国ERP市场的领导者,SAP以供应链.生产制造和财务为核心,为企业在经营.管理等方面提供支持.但是对于每项业务怎么完成?谁参与了?各环节怎么协作?占用了多少资源?创造多少绩效?哪些环节需要优化?仅依靠SAP

TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈  本文对TVM的论文进行了翻译整理 深度学习如今无处不在且必不可少.这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统,比如 TensorFlow.MXNet.Caffe 和 PyTorch.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新

端到端TVM编译器(下) 4.3 Tensorization DL工作负载具有很高的运算强度,通常可以分解为张量运算符,如矩阵乘法或一维卷积.这些自然分解导致了最近的添加张量计算原语.这些新的原语带来了机遇和挑战调度:为了 提高性能,编译框架必须无缝集成.称之为张量化:类似于SIMD体系结构的矢量化,但是 有显著差异.指令输入是多维的,具有固定或可变的长度,每个输入都有不同的数据布局.更重要的是,不能支持一组固定的原语,因为新的加速器是张量指令变体. 需要一个可扩展的解决方案.通过分离张量内在声

端到端TVM编译器(上) 摘要 将机器学习引入到各种各样的硬件设备中.AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化.将工作负载部署到新平台,例如手机.嵌入式设备和加速器(例如,FPGA.ASIC)–需要大量手动操作.TVM,一个开源图形级的编译器和算子级优化,提供可移植到不同领域的深度学习工作负载性能硬件后端.TVM解决了特定于深度学习的优化挑战,例如高级算子融合.映射到任意硬件原语,存储潜伏期隐藏.通过采用一种新颖的基于学习的成本建模方法,用于快速探索代码优化.实验表

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一.需求分析 1.企业规模的不断发展.管理水平的不断提升,通常伴随着企业各业务板块管理分工更细.更专业,IT系统同样越来越多.越来越专 业化.不可避免的,部门墙和信息孤岛出现了,企业的流程被部门或者IT系统割裂.2.通常,企业端到端流程的实现从核心的业务流程开始,比如:制造行业的产品研发流程.订单管理流程, 地产行业的采购招标流程.合同管理流程,地产经纪的房产交易流程等等,通过核心业务流程的端到端管理,提升核心业务的管理水平,提 升核心竞争力.3.打破组织与IT系统边界,把流程从职能组织的背后移

本文主要介绍WebRTC端到端监控(我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). callstats是一家做实时通讯性能测量的公司,他们博客里面提到了实时通讯过程中性能的重要性,下面是博客内容: 性能监控是系统和服务开发的一个重要方面,它可以帮助我们检测和诊断性能问题,并有助于维护系统的高可用性.现如今工程团队都基于数据

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