题库来源：【学视线】公众号提供安全员C考试试题、安全员考试预测题、安全员C考试真题、安全员证考试题库等,提供在线做题刷题，在线模拟考试，助你考试轻松过关。301.行灯的电源电压不应大于()。A.220VB.110VC.36VD.24V答案：C302.室内固定式灯具的安装高度应为()。A.大于或等于2.5mB.大于2mC.2mD.1.8m答案：A303.室外固定式灯具的安装高度应为()。A.2mB.2.5mC.>2.5mD.>3m答案：D304.聚光灯和碘钨灯等高热灯具距易燃物的防护距离为不小于()。A.200mmB.300mmC.500mmD.600mm答案：C305.反铲作业时,挖掘机履带到
目前，低代码技术越来越成熟，低代码平台也越来越被大家所接受，国内低代码平台厂商和产品层出不穷，到底哪家低代码平台好，企业如何选型，以下给出一些参考。(1）技术架构先进性。低代码平台应满足当前主流技术：云原生技术、微服务框架、容器化部署、devops构建、前后端分离、springboot、springcloud、vue、react等。(2）功能满足程度。低代码平台应具备必要的功能：数据建模、业务建模、表单建模、页面建模、报表建模、门户设计、大屏设计、移动APP、微信小程序、钉钉集成等核心功能，具备可视化设计开发业务模块的能力。国产化软硬件（信创）的兼容适配等。(3）技术生态开放性。应选择主流技术
目前，低代码技术越来越成熟，低代码平台也越来越被大家所接受，国内低代码平台厂商和产品层出不穷，到底哪家低代码平台好，企业如何选型，以下给出一些参考。(1）技术架构先进性。低代码平台应满足当前主流技术：云原生技术、微服务框架、容器化部署、devops构建、前后端分离、springboot、springcloud、vue、react等。(2）功能满足程度。低代码平台应具备必要的功能：数据建模、业务建模、表单建模、页面建模、报表建模、门户设计、大屏设计、移动APP、微信小程序、钉钉集成等核心功能，具备可视化设计开发业务模块的能力。国产化软硬件（信创）的兼容适配等。(3）技术生态开放性。应选择主流技术
机器学习模型仅在部署在生产环境中时才有效；这就是机器学习部署变得不可或缺的地方。机器学习已成为许多行业不可或缺的一部分，从医疗保健到金融等等。它为我们提供了获得有意义的见解和做出更好决策所需的工具。然而，如果不部署在生产环境中，即使是最准确和训练有素的机器学习模型也是无用的。这就是机器学习模型部署的用武之地。部署机器学习模型可能是一项艰巨的任务，即使对于经验丰富的工程师也是如此。从选择正确的部署平台到确保您的模型针对生产进行优化，需要克服许多挑战。但是不要害怕；在本文中，您将学习高级提示和技术，以帮助您优化机器学习模型部署过程并避免常见的陷阱。选择正确的部署平台在部署机器学习模型时，有许多不同
机器学习模型仅在部署在生产环境中时才有效；这就是机器学习部署变得不可或缺的地方。机器学习已成为许多行业不可或缺的一部分，从医疗保健到金融等等。它为我们提供了获得有意义的见解和做出更好决策所需的工具。然而，如果不部署在生产环境中，即使是最准确和训练有素的机器学习模型也是无用的。这就是机器学习模型部署的用武之地。部署机器学习模型可能是一项艰巨的任务，即使对于经验丰富的工程师也是如此。从选择正确的部署平台到确保您的模型针对生产进行优化，需要克服许多挑战。但是不要害怕；在本文中，您将学习高级提示和技术，以帮助您优化机器学习模型部署过程并避免常见的陷阱。选择正确的部署平台在部署机器学习模型时，有许多不同
译者|崔皓大多数组织都在努力改变他们的文化，尽管过程布满靳棘但他们仍在探寻成功的方法。往往他们并不了解自己的系统。谷歌最近的AccelerateStateofDevOps报告发现，超过26%的开发团队被认为是"精英执行者"。这个数字比2018年的18%有所上升。根据DORA（DevOps研究和评估）指标，精英人才每天执行多次软件部署，发布的准备时间和恢复服务的时间在一小时以内，并将其发布失败率保持在15%以下。与低绩效者相比，精英绩效者的部署频率高与前者973倍，准备时间快6750倍，部署失败率降低3倍以上。当出现问题时，精英们能够以比低绩效者快6570倍的速度恢复。在笔者的职业生涯中，曾与
译者|崔皓大多数组织都在努力改变他们的文化，尽管过程布满靳棘但他们仍在探寻成功的方法。往往他们并不了解自己的系统。谷歌最近的AccelerateStateofDevOps报告发现，超过26%的开发团队被认为是"精英执行者"。这个数字比2018年的18%有所上升。根据DORA（DevOps研究和评估）指标，精英人才每天执行多次软件部署，发布的准备时间和恢复服务的时间在一小时以内，并将其发布失败率保持在15%以下。与低绩效者相比，精英绩效者的部署频率高与前者973倍，准备时间快6750倍，部署失败率降低3倍以上。当出现问题时，精英们能够以比低绩效者快6570倍的速度恢复。在笔者的职业生涯中，曾与
随着人工智能（AI）的火热发展，它背后的技术——「算法」也慢慢走近普通人的生活，类似于智能客服之类的应用也会越来越多。不靠编程技术挣钱吃饭的童鞋可以不懂什么是算法，但从事软件开发工作的小伙伴就有必要知道一些了。在搞定了计算机编程语言之后，科学家们很快发现，由于需要计算机处理的任务越来越多，因此不可避免地，要搜集和存放的资料、结果也越来越多，对这些内容的管理就变得愈发困难。怎么更好地处理它们，以便于查找和使用，就成了无法回避的问题。这种解决查找、存放（包括排序）问题的方式，在计算中，就叫做「算法」。和算法相伴相生的另一个计算机学科分支，叫数据结构。数据结构是关于数据的组织形式，例如大家一起排队做
随着人工智能（AI）的火热发展，它背后的技术——「算法」也慢慢走近普通人的生活，类似于智能客服之类的应用也会越来越多。不靠编程技术挣钱吃饭的童鞋可以不懂什么是算法，但从事软件开发工作的小伙伴就有必要知道一些了。在搞定了计算机编程语言之后，科学家们很快发现，由于需要计算机处理的任务越来越多，因此不可避免地，要搜集和存放的资料、结果也越来越多，对这些内容的管理就变得愈发困难。怎么更好地处理它们，以便于查找和使用，就成了无法回避的问题。这种解决查找、存放（包括排序）问题的方式，在计算中，就叫做「算法」。和算法相伴相生的另一个计算机学科分支，叫数据结构。数据结构是关于数据的组织形式，例如大家一起排队做
对于刚入门的产品经理而言，很容易出现设计出来的产品功能不达用户预期的情况。这里面一部分原因是由于需求分析没做到位，忽略了事情背后的本质。那么下面我们看看如何做好需求分析。 透过现象看本质我们只有透过现象看本质，了解用户的真实需求之后才能更好地提供解决方案满足用户需求。什么是现象，事物所表现出来的外部形态或结果。我们在接收需求时，通过从用户那描述过来的内容往往就只是现象，他是表面的。因为在产品方面用户的认知程度跟我们是有偏差的不全面的，所以提出的需求更多时候只是从自己所认知的角度提出来的需求。如果仅仅依据表象就开始设计产品功能，那么最终结果很有可能就不达预期或者说很难做得更好。比如用户提出的需
