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[译] Java 数据流的不同应用场景
数据流是一种数据分发技术,数据生产者将数据记录写入有序数据流,数据消费者可以从该数据流中以相同的顺序读取数据。这是一张用于说明数据生产者,数据流和数据消费者的简单数据流图: 从“表面”上看,数据流是一种很简单的概念。数据生产者将记录存储到数据流中,随后消费者可以从中读取。不过,…
[译] 误解 ES6 模块,升级 Babel 的一个解决方案(泪奔)
说多了都是泪... 在 2015 年 10 月 29 号,Sebastian McKenzie、James Kyle 以及 Babel 团队的其他成员,发布了一个面向各地前端开发者的大型版本:Babel 6.0.0。太棒了,因为它不再是一个转译器,而是一个可插拔的 JavaSc…
[译] 我无法想象没有 Git 别名的的场景
我对别名的热爱,始于我初次下载 zsh 和它的 oh-my-zsh 套件。它包含大量针对不同命令行程序的预定义别名和帮助函数。我立刻便喜欢上了这种取代常规的那些很长的参数化调用的输入概念。因为我最常使用的工具是 Git,所以它是我开始别名变革的首选目标。几年之后的现在,我无法想…
[译] 在 Python 中,如何运用 Dask 数据进行并行数据分析
多维度思维。来源:Pixabay 有时你通过 Python’s Pandas 打开一个大的数据集,然后试着去获取一些度量标准,但这时整个过程可能会突然停止。 如果你使用 Pandas 处理大数据,可能一个简单的序列平均值都需要你等待一分钟,我们甚至不会去调用 apply。这还只…
[译] 理解编译器 —— 从人类的角度(版本 2)
理解编译器的内部原理会促使你更高效地使用它。在这个按时间排序的概要中,了解编程语言和编译器的工作原理。(为此)编写了大量的链接、示例代码和图表来帮助你理解。 理解编译器 —— 从人类的角度(Version 2)是我在 Medium 上发表的第二篇文章(有超过 21000 的阅读…
[译] 通过集成学习提高机器学习结果
集成学习可以通过组合多种模型来提高机器学习的结果。这种方法相对于单个模型,可以为结果带来更好的性能预测。这也是集成方法在诸多久负盛名的机器学习竞赛(如 NetFlix 竞赛、KDD 2009 和 Kaggle)中位居第一的原因。*。 Statsbot 团队为了让你了解这种方法的…
[译] 关于 HTTP/3 的一些心得
HTTP/3 即将成为以后的标准。作为协议的老用户,我觉得自己应该写点什么。 Google (pbuh) 拥有最受欢迎的浏览器(Chrome)和两个最受欢迎的网站(#1 Google.com #2 Youtube.com)。因此,谷歌手握未来 Web 协议的开发权。他们把第一次…
[译] 在远程工作中领悟到的 10 件事
人们对于远程工作的态度往往大相径庭,要么捧上天,要么贬下地。在阅读大量文章以及亲身体验之后,我决定去写一些我学到的东西来帮助那些对此持怀疑态度的人。到目前为止,我已经远程工作了 16 个月,对那套常用流程也已熟练掌握。 在家工作最困难部分在于,如果你并不善于规划安排,将会难以区…
[译] 为什么设计师讨厌政治(如何解决)
为生活而设计产品的人拥有乐观主义。为了做好他们自己的工作,无论是设计网站还是汽车,他们都坚信自己拥有能创造出比目前世界上已有产品更好的产品的能力。问题是,这种乐观主义,一旦掺杂不成熟的思想,就会对组织的工作产生肤浅的想法。设计师往往会带有充分理由的声明,他们比任何人都了解人类的…
[译] 如何优化企业级规模的 Node.js 应用程序
Cisco (AppDynamics) 在今年的 APM 报告中排名第一。下载 Gartner 的 2018 Magic Quadrant 来了解更多的 APM! 为了发现优化、部署以及维护企业级 Node.js 应用程序的专家技术而获取高级 Node.js 成功指南。 Nod…
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