场景应用

其他内容 91.解释一下 python 中 pass 语句的作用？ 92.简述你对 input()函数的理解 93.python 中的 is 和== 94.Python 中的作用域 95.三元运算写法和应用场景？ 96.了解 enumerate 么？ 97.列举 5 个 Python 中的标准模块 98.如何在函数中设置一个全局变量 99.pathlib 的用法举例 100.Python 中的异常处理，写一个简单的应用场景 101.Python 中递归的最大次数，那如何突破呢？ 102.什么是面向对象的 mro 103.isinstance 作用以及应用场景？ 104.什么是断言？应用场景？ 105.lambda 表达式格式以及应用场景？ 106.新式类和旧式类的区别 107.dir()是干什么用的？ 108.一个包里有三个模块，demo1.py, demo2.py, demo3.py，但使用 from tools import *导入模块时，如何保证只有 demo1、demo3 被导入了。 109.列举 5 个 Python 中的异常类型以及其含义 110.copy 和 deepcopy 的区别是什么？ 111.代码中经常遇到的*args, **kwargs 含义及用法。 112.Python 中会有函数或成员变量包含单下划线前缀和结尾，和双下划线前缀结尾，区别是什么? 113

活动当天，百度AI技术生态部总经理喻友平，就百度大脑平台与生态进行了全面的详解，同时展示了百度大脑开放平台Q1核心升级内容，包括语音技术、视觉技术、自然语言处理、知识图谱等通用AI能力的新近推出，以及开源深度学习框架方面的优化升级，更有多个应用场景案例与大家分享，可谓干货满满，广受前来参加活动的开发者与媒体们欢迎与称赞。 1PaddlePaddle：用深度学习赋能智能+的方方面面 1、业界首个视频分类模型库：新增视频模型库，提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码，用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。视频理解权威竞赛ActivityNet - Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。 2、基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混合精度训练。新增支持NLP语义表示BERT模型，支持多机多卡训练，支持混合精度训练，训练速度对比主流实现提升50%+，提供完整部署示例。 3、分布式训练性能大幅提升：大规模稀疏参数服务器Benchmark发布， CPU多机异步训练发布显著提升点击率预估任务IO吞吐的built-in reader，多机多卡训练性能多方面提升。 并推出业界领先的深度强化学习框架PARL1.0。据喻友平介绍，PARL曾在NeurIPS 2018 夺冠。具有高灵活性和可扩展性，支持可定制的并行扩展，覆盖DQN

活动当天，百度AI技术生态部总经理喻友平，就百度大脑平台与生态进行了全面的详解，同时展示了百度大脑开放平台Q1核心升级内容，包括语音技术、视觉技术、自然语言处理、知识图谱等通用AI能力的新近推出，以及开源深度学习框架方面的优化升级，更有多个应用场景案例与大家分享，可谓干货满满，广受前来参加活动的开发者与媒体们欢迎与称赞。 1PaddlePaddle：用深度学习赋能智能+的方方面面 1、业界首个视频分类模型库：新增视频模型库，提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码，用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。视频理解权威竞赛ActivityNet - Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。 2、基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混合精度训练。新增支持NLP语义表示BERT模型，支持多机多卡训练，支持混合精度训练，训练速度对比主流实现提升50%+，提供完整部署示例。 3、分布式训练性能大幅提升：大规模稀疏参数服务器Benchmark发布， CPU多机异步训练发布显著提升点击率预估任务IO吞吐的built-in reader，多机多卡训练性能多方面提升。 并推出业界领先的深度强化学习框架PARL1.0。据喻友平介绍，PARL曾在NeurIPS 2018 夺冠。具有高灵活性和可扩展性，支持可定制的并行扩展，覆盖DQN

Redis提供了非常丰富的数据结构，那么利用好每种数据结构变可提高web应用的访问速度。 应用场景： 1.取最新N个数据的操作：(Linked List) 记录前20个最新登陆的用户Id列表，超出的范围可以从数据库中获得。 //把当前登录人添加到链表里 ret = r.lpush("login:last_login_times", uid) //保持链表只有N位 ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1) //获得前N个最新登陆的用户Id列表 last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1) 2.取 TOP N 操作：(Sorted Set) 这个需求与上面需求的不同之处在于，取最新N个数据的操作以时间为权重，这个是以某个条件为权重，比如按顶的次数排序，这时候就需要我们的 sorted set 出马了，将你要排序的值设置成sorted set 的score，将具体的数据设置成相应的value，每次只需要执行一条ZADD命令即可。 热门，排行榜应用： //将登录次数和用户统一存储在一个sorted set里 zadd login:login_times 5 1 zadd login:login_times 1 2 zadd login:login

11 月 5 日，在 Wave Summit+2019 深度学习开发者峰会上，飞桨全新发布和重要升级了最新的 21 项进展，在深度学习开发者社区引起了巨大的反响。 很多未到场的开发者觉得遗憾，希望可以了解飞桨发布会背后的更多技术细节，因此我们特别策划了一个系列稿件，分别从核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台五个层面分别详细解读飞桨的核心技术与最新进展，敬请关注。 今天给大家带来的是系列文章之飞桨的端到端开发套件解读。 飞桨全新发布包含语义理解（ERNIE），目标检测（PaddleDetection），图像分割（PaddleSeg）和点击率预估（ElasticCTR）四大端到端开发套件，旨在通过模块化的设计和端到端的体验，满足企业低成本开发和快速集成需求。核心内容3503字，预计阅读时间4分钟。 1. 端到端开发套件的初心 飞桨发布端到端开发套件的初心，是为了更好满足开发者的低开发成本、快速集成需求而来的。开发者的时间、人力非常宝贵，效率提升非常重要。为了要解放开发者劳动力，降低开发的成本，同时能够快速的集成和部署，飞桨推出了端到端开发套件。 端到端开发套件具有以下三个通用特点：一是满足真正的工业场景中性能要求，保持性能领先；二是开发简单易用，高效解决问题；三是打通端到端流程，落地高效易部署。 对于端到端体验的流程中，数据处理也是非常重要的环节

工作 流程引擎回滚的应用背景： 场景1：一件流程在完成后，发现这个流程有问题，需要 退回 到流程指定的节点上与当时该节点的处理人身上，让他重做。 场景2：一个主流程启动了n个子流程，他在监控子流程时发现子流程问题，需要重新去做。 这两种场景下，都是在流程完全处理完后，并且流程引擎已经把该流程归档后要求重新回滚到指定的节点与该节点的处理人身上去，让其在重新去处理。 ccflow 工作流程引擎回滚流程对应的API： /// <summary> /// 恢复已完成的流程数据到指定的节点，如果节点为0就恢复到最后一个完成的节点上去. /// 恢复失败抛出异常 /// </summary> /// <param name="flowNo">要恢复的流程编号</param> /// <param name="workid">要恢复的workid</param> /// <param name="backToNodeID">恢复到的节点编号，如果是0，标示回复到流程最后一个节点上去.</param> /// <param name="note">恢复的原因，此原因会记录到日志</param> public static string Flow_DoRebackWorkFlow(string flowNo, Int64 workid, int backToNodeID, string note)

此博客复制 方志朋 的博客，用于记录服务器架构演进 1.概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。 2.基本概念 在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解，下面对几个最基础的概念进行介绍。 1）什么是分布式？ 系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上。 2）什么是高可用？ 系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务，则可认为系统具有高可用性。 3）什么是集群？ 一个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为一个整体提供一类服务，这个整体称为集群。 如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成一个整体提供集中配置服务。 在常见的集群中，客户端往往能够连接任意一个节点获得服务，并且当集群中一个节点掉线时，其他节点往往能够自动的接替它继续提供服务，这时候说明集群具有高可用性。 4）什么是负载均衡？ 请求发送到系统时，通过某些方式把请求均匀分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的处理请求负载，则可认为系统是负载均衡的。 5）什么是正向代理和反向代理？

文章目录 1. 为什么学习Python 2. 通过什么途径学习的Python 3. Python和Java、PHP、C、C#、C++等其他语言的对比 4. 简述解释型和编译型编程语言 5. Python解释器种类以及特点 6. 位和字节的关系 7. b、B、KB、MB、GB 的关系 8. 请至少列举5个 PEP8 规范 9. 通过代码实现如下转换 10. 请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数 11. python递归的最大层数（次数） 12. 求结果 13. ascii、unicode、utf-8、gbk 区别 14. 字节码和机器码的区别 15. 三元运算规则以及应用场景 16. 列举 Python2和Python3的区别 17. 用一行代码实现数值交换 18. Python3和Python2中 int 和 long的区别 19. xrange和range的区别 20. 文件操作时：xreadlines和readlines的区别 21. 列举布尔值为False的常见值？ 22. 字符串、列表、元组、字典每个常用的5个方法？ 23. lambda表达式格式以及应用场景？ 24. pass的作用？ 25. *arg和**kwarg作用 26. is和==的区别 27. 简述Python的深浅拷贝以及应用场景？ 28. Python垃圾回收机制？ 29.

课上的理解 用例子说明： class People(object): # 先定义一个基类 def talk(self): # 基类的talk方法，我们不希望被调用，写一个会抛出错误的代码 "如果基类的这个方法被调用，就抛出一个错误" raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method") class Chinese(People): # 这个是子类 def talk(self): # 重构talk方法 print("你好，世界") class American(People): def talk(self): print("Hello World") # 如果调用了基类的方法，会根据raise里定义的，抛出一个错误。去掉下面的注释测试一下 #p1 = People() # 实例化一个基类 #p1.talk() # 调用基类的talk方法 # 实例化2个对象 c1 = Chinese() a1 = American() # 通过子类调用自己的方法当然没问题。要用多态就是要使用统一的接口来实现这2条命令 c1.talk() a1.talk() # 多态是要用父类调用子类 #People.talk(c1) # 这样是最好的，真正的直接实现多态的方法，但是Python不支持 #People.talk(a1)

1、 rabbitmq介绍 RabbitMQ是一个开源的靠AMQP协议实现的服务，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。 AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。 它可以使对应的客户端（client）与对应的消息中间件（broker）进行交互。消息中间件从发布者（publisher）那里收到消息（发布消息的应用，也称为producer），然后将他们转发给消费者（consumers，处理消息的应用）。由于AMQP是一个网络协议，所以发布者、消费者以及消息中间件可以部署到不同的物理机器上面 2、 消息队列的概念 消息即是信息的载体。为了让消息发送者和消息接收者都能够明白消息所承载的信息（消息发送者需要知道如何构造消息；消息接收者需要知道如何解析消息），它们就需要按照一种统一的格式描述消息，这种统一的格式称之为消息协议。所以，有效的消息一定具有某一种格式；而没有格式的消息是没有意义的。