曾经的互联网是PC的时代，随着智能手机的普及，移动互联网开始飞速崛起。而字节跳动抓住了这波机遇，2015年，字节跳动全面加码短视频，从那以后，抖音成为了字节跳动用户、收入和估值的最大增长引擎。自从字节逐步壮大之后，也成了IT行业人才除了BAT之外的第一选择。在字节跳动越优秀越值钱，而且远比一般公司挣得多得多。这也是为什么字节跳动员工工作这么拼。1、岗位职级字节跳动的职级研发序列一共10级：字节跳动创始人张一鸣是5-1级，应届生一般是1-1级，中级工程师是1-2级，2-2属于资深研发人才，3-1属于初级领导,3-2属于高级领导层，4-1、4-2、5-1、5-2都属于不同阶段的高层。为了弱化爬格子
前文回顾：逻辑回归目录📚优化算法📚模型评估方法🐇留出法（hold-out）🐇交叉验证法（cross-validation）🐇自助法（bootstrap）🐇比较总结📚分类模型性能评价指标🐇混淆矩阵🐇准确度（Accuracy）🐇精确度（precision）和召回率（Recall，TPR）🐇精确度和召回率的调和平均（F_score）🐇假阳性率（FPR）和真阴性率（TFR）🐇ROC曲线与AUC的值🐇PR曲线（Precision-recallCurve）🐇ROC曲线与PR曲线的关系📚模型选择📚特征选择（正则化）🐇过拟合的问题🐇代价函数🐇正则化线性回归🐇正则化的逻辑回归模型📚优化算法📚模型评估方法关于测试
上篇文章我们已经介绍了一些常见的聚类算法，下面我们将要介绍评估聚类算法的指标1、RandIndexRandIndex（兰德指数）是一种衡量聚类算法性能的指标。它衡量的是聚类算法将数据点分配到聚类中的准确程度。兰德指数的范围从0到1,1的值表示两个聚类完全相同，接近0的值表示两个聚类有很大的不同。需要注意的是，RandIndex只能用于评估将样本点分成两个簇的聚类算法。对于将样本点分成多个簇的聚类算法，需要使用其他的指标来评估其性能。它的公式如下:这里的：a→在真实标签中处于同一簇中的样本对数，在预测聚类中处于同一簇中的样本对数。b→真实聚类和预测聚类中处于不同聚类的样本对的数目。要验证条件a和
一、了解Prometheus各组件的功能，熟悉Prometheus的数据采集流程Prometheus是基于go语言开发的一套开源的监控、报警和时间序列数据库的组合Prometheus组件功能和架构图：prometheusserver：主服务，接受外部http请求、收集指标数据、存储指标数据与查询指标数据等。prometheustargets:静态发现目标后执行指标数据抓取。servicediscovery：动态发现目标后执行纸币数据抓取。prometheusalerting：调用alertmanager组件实现报警通知。pushgateway：数据收集代理服务器(类似于zabbixp
文章目录并行与分布式第七章体系结构上7.1多处理器结构7.1.1多处理器存储结构分类7.1.2非共享存储多处理器7.1.3共享存储多处理器7.1.4多核结构7.2Cache一致性问题7.2.1数据共享引发的问题7.2.2Cache一致性协议7.2.3监听协议的实现7.2.4目录式协议并行与分布式第七章体系结构上7.1多处理器结构7.1.1多处理器存储结构分类非共享存储多处理器每个处理器内存私有，逻辑上独立编址不共享，无Cache一致性问题属于松散耦合系统，支持消息传递编程模型，如OpenMPI。多个处理器存在于多个计算机中，实质是多进程MIMD问题集群工作站（ClusterofWorkstat
在量化投资中，基础数据和技术指标是构建交易策略和进行风险管理的重要依据。其中，保证金计算是一项关键任务，它帮助投资者确定合适的头寸规模，以确保风险控制和资金管理的有效性。本文将介绍保证金计算的基本原理，并通过源代码实现一个简单的保证金计算工具。保证金计算是根据投资者账户的总资金、杠杆比例和交易品种的波动性来确定每笔交易所需的合约数量。以下是一个简单的保证金计算公式：保证金=交易品种价格×合约数量×合约价值/杠杆比例在这个公式中，交易品种价格是指所交易品种的当前价格，合约数量是投资者想要买入或卖出的合约数目，合约价值是每个合约的价值，杠杆比例是投资者所选择的杠杆倍数。下面我们通过Python代码
1.介绍ElasticSearch是基于Lucene的开源搜索及分析引擎，使用Java语言开发的搜索引擎库类，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。它可以被下面这样准确的形容：一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索。一个分布式实时分析搜索引擎。能胜任上百个服务节点的扩展，并支持PB级别的结构化或者非结构化数据。1.1.主要功能及应用场景除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，ElasticStack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域主要功能：1）海量数据的分布式存储以及集群管理，达到了服务与数据的高可用以及水
目录：导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结（尾部小惊喜）前言负载测试性能场景–阶梯式回顾一下负载测试的概念：负载测试是逐步增加并发用户数，找到性能拐点。关键词是“逐步增加并发用户”。那么要做到逐步增加，肯定不能使用普通的线程组，不然每次增加用户数都得手动改一次线程数，那得改到什么时候。所以这里就需要用到插件：jpgc使用插件管理器，找到jpgc-StandardSet插件并安装然后添加新的线程组，但这里不是再添加普通的线程组了
SonarQube指标解读1.BUG评级计算方法（可靠性）2.漏洞评级计算方法（安全性）3.债务和坏味道4.覆盖率4.1代码覆盖率4.2分支覆盖率4.3单元测试覆盖率5.重复1.BUG评级计算方法（可靠性）✅A：表示代码无Bug，最高级别✅B：代码有一个次要Bug，等级评估为B✅C：代码有一个重要Bug，等级评估为C✅D：代码有一个严重Bug，等级评估为D✅E：代码有一个阻断Bug，等级评估为E，最低级别BUG级别描述：级别详细描述信息次要界面、性能缺陷，建议类问题，不影响操作功能的执行，可以优化性能的方案等。如：错别字、界面格式不规范，页面显示重叠、不该显示的要隐藏，描述不清楚，提示语丢失，
docker-compose介绍docker-compose其实广义上理解是和k8s一样属于容器的编排工具，区别在于docker-compose用于单机上面基于提前定义好的docker编排yaml文件，在单机上可以一次性启动多个容器（当然你也可以定义多个容器的编排文件，启动多个）而k8s是把多台机器作为统一资源进行docker容器调度，以下为一个docker-compose容器编排文件的样例，相信有一些docker基础的同学一看就明白了version:'2'services:dataservice:mysql:image:container_name:.....redis:image:cont
