## 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

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 jpg) ## 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 ## 易于并行化，在大数据集上有很大的优势； 3. 能够处理高维度数据，不用做特征选择。 ## 随机森林 Random Forest（随机森林）是 Bagging 的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括随机森林包括四个部分： 1. 随机选择样本（放回抽样）； 2. 随机选择特征; 3. 构建决策树； 4. 随机森林投票（平均）。

MATLAB与Spark/Hadoop相集成：实现大数据的处理和价值挖 马文辉  ## 内容 ## 大数据及其带来的挑战 ## ■ MATLAB大数据处理 tall数组 并行与分布式计算 ## ■ MATLAB与Spark/Hadoop集成 MATLA [Image](/uploads/documents/7/4/4/3/7443ec4ad6d06d59ed1d816fa7428131/p8_3.jpg) ## MATLAB与Spark/Hadoop集成 ## 🔍 Spark $ ^{™} $ hadoop ## Hadoop Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台，由两部分组成： • YARN (Yet Another Resource

第一个出厂就带缰绳的AI Agent Nous Research 开源框架实战指南 The Agent That Grows With You 关键词：自改进Agent·跨会话记忆·Skill系统·MCP·多平台 适合读者：想搭建个人AI Agent的开发者和AI爱好者 版本：v260407 花叔 公众号「花叔」·B站「AI进化论-花生」 本手册基于 Hermes Agent v0.7.0编写。AI §04 三层记忆：从金鱼到老友 §05 Skill系统：会自我进化的能力 §06 40+工具与MCP：连接一切 Part 3: 动手搭建 §07 安装与配置：三种方式 §08 第一次对话：让Hermes认识你 §09 多平台接入：在哪都能找到它 §10 自定义Skill：教Hermes新技能 §11 MCP集成：连接你的工具栈 Part 4: 实战场景 §12 个人知识助手：跨会话记忆的威力 §13 开发自动化：代码审查到部署 是静态的，会在使用中自我改进。 40+内置工具是Hermes的手脚。分五大类：执行（跑代码、操作文件）、信息（搜索、抓取）、媒体（图片、视频）、记忆（读写存储）、协调（子Agent委派）。再加上MCP集成，可以连接6000+外部应用。 多平台Gateway是Hermes的入口。Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、CLI，12+平台支持。你可以在 Teleg

with Claude's built-in capabilities like code execution and document creation. For those building MCP integrations, skills add another powerful layer helping turn raw tool access into reliable, optimized Technical requirements and best practices for skill structure - Patterns for standalone skills and MCP-enhanced workflows - Patterns we've seen work well across different use cases - How to test, skills? Focus on Fundamentals, Planning and Design, and category 1-2. Enhancing an MCP integration? The "Skills + MCP" section and category 3 are for you. Both paths share the same technical requirements

第九章 上下文工程 持续交互的"情境理解" √ 第十章 智能体通信协议 MCP、A2A、ANP等协议解析 √ 第十一章 Agentic-RL 从SFT到GRPO的LLM训练实战 √ 第十二章 智能体性能评估 核心指标、基准测试与评估框架 √ 第四部分：综合案例进阶 第十三章 智能旅行助手 MCP与多智能体协作的真实世界应用 √ 第十四章 自动化深度研究智能体 DeepResearch 03-Dify智能体创建保姆级教程 Dify智能体创建保姆级教程 04-Hello-agents课程常见问题 Datawhale课程常见问题 05-AgentSkills与MCP对比解读 AgentSkills与MCP技术对比 06-GUIAgent科普与实战 GUIAgent科普与多场景实战 07-环境配置 环境配置 如何学习 欢迎你，未来的智能系统构建者！在开启这段激动人心 主性程度，其协作模式主要分为两种：一种是作为高效工具，深度融入我们的工作流；另一种则是作为自主的协作者，与其他智能体协作完成复杂目标。 1.4.1 作为开发者工具的智能体 在这种模式下，智能体被深度集成到开发者的工作流中，作为一种强大的辅助工具。它增强而非取代开发者的角色，通过自动化处理繁琐、重复的任务，让开发者能更专注于创造性的核心工作。这种人机协同的方式，极大地提升了软件开发的效率与质量。 目