## ZPLAY 掌游天下 崔英杰 ## Go的持续集成 实践分享 ## 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集成中，团队成员频繁集成他们的工作成果，一般每人每天至少集成一次，也可以多次。每次集成会经过自动构建（包括自动测试）的检验，以尽快发现集成错误。 ## — Martin Fowler ## 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 ts/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p4_1.jpg) 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2 极致 可信赖  ## 持续 1. 持续集成 Continuous Integration(CI) 2. 持续发布 Continuous Delivery 3. 持续部署 Continuous Deployment ## Continuous

## UCX .NVIDIA Mellanox 开源项目 ·支持RDMA，TCP，Shared memory等 ·能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ·编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ·有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ·有性能测试工具 ·比较详细的文档 ## Architecture Applications MPICH, Open-MPI

大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率（ROI）。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要 创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发精力用于数据集成，只有20%的精力投入到数据分析中。” —Intel

## JVM 内存模型 

Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 from orders), '/home/hadoop/eq_test4.sh'); ## 总结 本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。 地址：上海市杨浦区淞沪路290号创智天地10号楼512-516单元 邮编：200433 电话：(86.21) 6095-2500 传真：(86.21) 6095-2555 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 2010 年 1 月 作者：Shrikanth Shankar，Alan Choi 和 Jean-Pierre Dijcks 公司网址：http://www.oracle

## 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从 从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：  ## 集成学习 ## Boosting 训练过程为阶梯状，基模型按次序——进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次 都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。  ## 集成学习 ## Stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最

李泽辰，Gitee 主编 李涛，APUS董事长兼CEO 2023年12月发布 设计：张琪 ## LLM 技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自 以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 ## LLM Tech Map ## 大模型 ➢ 备案上线的中国大模型 知名大模型 知名大模型应用 LLMOps 大模型聚合平台 ## 工具和平台 ➢ 开发工具 插件、IDE、终端代码生成工具 ## AI 编程 ## 算力 ## 基础设施 向量数据库 数据库向量支持 ➢ 大模型框架、微调 (Fine Tuning) ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent

RUST CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 6.17-6.18 @Shanghai ## Outline ## RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Background Rust Semantics • RustBelt Project • Type System • Rust Types Overview • The own Predict

## 架构分层模型适配 有效防止架构腐化实践 吴雪峰@201811 DDCHINA ## CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例 ## DDD分层参考架构 ## DDD分层参考架构 前端应用  给用户提供界面，关注用户交互和体验 为前端应用提供API服务，关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 访问外界系统（调用外界系统）的技术相关实现。 分层依据: 干系人和技术点 ## DDD分层参考架构 - 前端应用 前端应用 UX关注的层  ## 腐化案例: 亏空 大量技术术语业务人员完全看不懂领域模型和领域逻辑，关注业务概念。