在程序开发时候一套好的开发环境和工具栈,可以帮我们极大的提高开发的效率,避免把大量时间浪费在周边琐事上.本文以Python为例,教大家如何快速打造完美的Python项目开发环境:内容涵盖了模块依赖管理.代码风格管理.调试测试管理和Git版本管理,使用git hook做项目规范检查等. pipx Pipx是一款跨平台的Python环境隔离管理工具,可以在支持在 Linux.Mac OS 和 Windows 上运行.Pipx默认在是个人用户下建立虚拟Python环境,并以此建立实现完全隔离的Pyth

来某厂接近半年了,几乎没写过C++代码,说实话还真的有点手生.最近刚好有一个需求,然而我感觉我也没有办法用C++以外的语言去实现它.于是还是花了几天时间用C++完成编码,这是一个简单的任务执行引擎,它被我称作panguan.写这 篇文章主要记录一下开发过程中的一些思路和想法.不足之处,劳烦大家给予指出. 1.写在前面 1.1需求来源 最近有一个需求,假设我们有很多任务需要定时执行甚至定时重复运行,并且其中有一些任务之间可能存在控制依赖和/或数据依赖,甚至我们希望可以利用一些原子任务去组成一个更大

研究生二年级实习(2010年5月)开始,一直跟着王益(yiwang)和靳志辉(rickjin)学习LDA,包括对算法的理解.并行化和应用等等.毕业后进入了腾讯公司,也一直在从事相关工作,后边还在yiwang带领下,与孙振龙.严浩等一起实现了一套大规模并行的LDA训练系统——Peacock.受rick影响,决定把自己对LDA工程实践方面的一些理解整理出来,分享给大家,其中可能有一些疏漏和错误,还请批评指正. Rickjin在<LDA数学八卦>[1]一文中已经对LDA的数学模型以及基本算法介绍得比

在AI业务的开发的过程中,我们常常需要对模型文件进行加密.我们从以下几个方面来说一说AES的加密原理以及AOE里的工程实践. 常见的加密算法 AOE对模型加密需求的思考 AES的加密原理 AOE工程实践-AES和AOE的结合 常见的加密算法 常见的加密算法,主要分为两种:对称加密,采用单密钥的加密方法,同一个密钥可以同时用来加密和解密.常用的对称加密算法有DES,3DES,AES等.非对称加密,需要两个密钥来进行加密和解密,这两个密钥是公开密钥(public key,简称公钥)和私有密钥(pri

Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发

ProtoBuf 作为一种跨平台.语言无关.可扩展的序列化结构数据的方法,已广泛应用于网络数据交换及存储.随着互联网的发展,系统的异构性会愈发突出,跨语言的需求会愈加明显,同时 gRPC 也大有取代Restful之势,而 ProtoBuf 作为g RPC 跨语言.高性能的法宝,我们技术人有必要 深入理解 ProtoBuf 原理,为以后的技术更新和选型打下基础. 我将过去的学习过程以及实践经验,总结成系列文章,与大家一起探讨学习,希望大家能有所收获,当然其中有不正确的地方也欢迎大家批评指正. 本系

当我们在已有的Python工程文件中创建新的内容是,通常会有两种类型文件供你选择---Module和Package,对于初学者来说会搞不清楚这两种文件直接的关系.这里就来解释一下这两者之间的关系. Module简介:  中文翻译成“模块”,所谓的模块其实就是能够独立的完成一组任务的代码集.在Python里面Module一般就是一个独立的.py文件(有时候也可能是多个). Package简介:  中文翻译成“包”,在Python中,Package就相当于多个Module组成的集合,一般我们在工程中

公司简介 - CCDI悉地国际-工程实践专业服务的引领者 关于悉地国际         CCDI悉地国际(以下简称"CCDI")创立于1994年,是在城市建设和开发领域从事综合专业服务的大型工程实践咨询机构.我们拥有上海.北京.深圳.成都.纽约五大区域,在重庆.南京.天津.武汉.西安.昆明等国内主要城市设置分公司或办事处,实现在遍布全国各地的服务网络.CCDI曾成功主持设计了国家游泳中心"水立方".国家网球中心.深圳平安国际金融大厦.上海洛克菲勒外滩源.济南奥林匹克

本文摘录<嵌入式Linux驱动模板简洁和工程实践>一本书"开发和调试技术". Linux强大的是,有那么多的开源项目可以使用.通常非常需要可以通过寻找相关的源模块被定义为高速的解决方案.使这些开源模块的嵌入.对开源项目进行交叉编译. 依据详细情况.下载的开源项目在组织上有非常多情况,在此对各种情况进行归类介绍. 1. 下载的开源软件包找不到Makefile 对于这样的开源包一般是採用configure的方式组织的,那么第一步就是使用软件包中的configure生成Makef

python 最佳实践 (部分) 一. 结构化工程 文件 功能 README.rst readme LICENSE 许可证 setup.py 打包和发布管理 requirements.txt 开发依赖 sample/init.py 核心代码 sample/core.py 核心代码 sample/helpers.py 核心代码 docs/conf.py 文档 docs/index.rst 文档 tests/test_basic.py 单元测试 tests/test_advanced.py 单元测试

工程实践:给函数取一个"好"的名字 早在2013年,国外有个程序员做了一个有意思的投票统计(原始链接请见:<程序员:你认为最难做的事情是什么?>),该投票是让程序员从以下几个选项中选出平时在工作中自己认为最难做的事情: 做项目方案设计 编写测试用例 撰写设计文档 向别人解释我们在做什么事情 实现你不认同的feature 在别人写的代码基础上做改造 与人沟通 给函数.变量命名 进行工作量估时 也许在大家的印象中,撰写设计文档和在别人写的代码基础上做改造应该是最难的事情.但是最

Python入门经典. 以解决计算问题为导向的Python编程实践(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1juLsew8UiOErRheQPOuTaw 提取码:fssd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践>是一本系统而科学的Python入门教程,美国密歇根州立大学等多所美国知名高校采用其作为编程语言的入门教材,被奉为经典.它不仅从计

基础信息 版本 Python 2.7 Python 3.x Python2.7 版本在 2020 年后不再提供支持,建议新手使用 3.x 版本进行学习 实现 CPython:Python的标准实现: PyPy:用 RPython 实现,目标实在提高性能: JPython:将 Python 编译成 Java 字节码,使其能在 JVM 中运行,目前支持 python2.7: IronPython:是 .NET 平台下的一种实现,支持 .NET 平台下的语言调用 Python代码: PythonNet

virtualenv 是管理 python 工程的利器,它可以很好的帮你维护项目中的依赖,使用 virtualenv,还能保持 global 库的干净.不会被不同项目中的第三方库所污染. virtualenv 的默认功能简单好用,可一旦涉及到多人协作,或部署到不同的环境中时,错误的使用 virtualenv 会给你带来一些麻烦,从而你需要花很多时间在解决这些问题上.本文的目的就是总结过去使用 virtualenv 的经验,希望能帮你找到一种正确的打开方式. 首先,创建一个空的 virtualen

from:https://www.jianshu.com/p/9349c30a6b3e?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation GitChat技术杂谈 前言 本文较长,为了节省你的阅读时间,在文前列写作思路如下: 什么是 webpack,它要解决的是什么问题? 对webpack的主要配置项进行分析,虽然不会涉及太多细节,但是期待在本节能让我们知晓如果

add by zhj: 本文参考了The Hitchhiker's Guide to Python,当然也加入了作者的一些东西.The Hitchhiker's Guide to Python 的github地址是https://github.com/kennethreitz/python-guide,貌似还能用pip安装该包.先占个坑,后面有时间再把文章转过来 原文:PYTHON 最佳实践指南

打算把C++工程过程中的一些总结写下来.从打算写这个内容到今天(2017/1/12)已经很多年了,但是一直没有想好如何写,反正就这样,有什么写什么吧. C++工程实践之所以难产,主要原因有几个 内容比较繁多,细节艰难. 工程实践很难说良好,更多各种程度的妥协.失去了当时环境,只是记录下这种妥协的结果,并没有太多的意义. C++这些年(2010-2017)在飞快的变化,C++1y让很多以前的实践需要重新验证. 但是道理总要讲一讲才能更明白,所以写一点是一点吧.

在今年 1 月由七牛云主办的 ECUG Con 十周年盛会上,真有趣技术总监陈明达带来了题为< Go 在游戏行业中的工程实践>的精彩分享,深入讲解了 Go 的工程经验,错误和异常处理,interface 的应用以及去 DSL 的尝试等内容,以下是对他演讲实况的记录. 陈明达 真有趣技术总监.从事游戏行业,开发过<神仙道><仙侠道>等项目. 先从工程说起 软件工程三要素 我创业后,总结了过往工作和创业过程中参与的项目,发现不论做什么,软件工程都回到三个问题上: 需求.首先

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.

一.什么是用例建模(Use Case Modeling) 1.用例(Use Case) (1)概念:用例是软件工程或系统工程中对系统如何反应外界请求的描述,是一种通过用户的使用场景来获取需求的技术. (2)作用:每个用例提供了一个或多个场景,该场景说明了系统是如何和最终用户或其它系统互动,也就是谁可以用系统做什么,从而获得一个明确的业务目标. (3)注意点:编写用例时要避免使用技术术语,而应该用最终用户或者领域专家的语言. (4)用例一般是由软件开发者和最终用户共同创作的. 2.用例建模的步骤

这个月的8号.9号,个人很荣幸参加了China.NET Conf 2019 , 中国.NET开发者峰会,同时分享了技术专题<.NET技术架构下的混沌工程实践>,给广大的.NET开发小伙伴介绍混沌工程和高可用性改造实践.会后大家伙聚餐的时候,陈计节老师建议大家将各自的议题分享到社区,分享给大家.因此,今天和大家分享我的技术专题<.NET技术架构下的混沌工程实践>. 整个专题主要分为四个部分: .NET分布式.微服务架构下的高可用性挑战 混沌工程简介 .NET混沌工程的实践和成果分享