构建可扩展且高度可靠的软件系统是每个SRE的最终目标。在SRE/DevOps领域中，有大量出色的开源项目，每个项目都有新颖而激动人心的解决方案。在本文中，我们将会介绍一些在监视，部署和维护领域最受欢迎的开源项目。1\.Cloudprober可以主动跟踪和监视应用程序，并帮助你提前发现故障。它使用“活动(active)”监视模型来检查你的组件是否按预

JupyterLab作为一种基于web的集成开发环境，被称为下一代的JupyterNotebook，你可以使用它编写notebook、操作终端、编辑markdown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能,支持Python等多种语言，十分适合做数据分析及可视化工作。随着GPT大模型算法的盛行，数据分析已经从过去传统的人为打标、清洗的运营流程转向更智能、高效、复合的机器学习分析。

Nginx是一个轻量级高性能的web服务器，它是为快速响应大量静态文件请求和高效利用系统资源而设计的。与apache使用面向进程或线程的方式处理请求不同，nginx使用异步事件驱动模型在负载下性能更突出。虽然nginx能高效地服务静态文件，但也有人认为nginx处理动态内容并不理想。不像apache服务器，nginx没用使用内嵌解释器的方式来处理动态内容

hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

1、ajax轮询ajax轮询的原理非常简单，让浏览器隔个几秒就发送一次请求，询问服务器是否有新信息。客户端：你好在吗？客户端：你好在吗？客户端：你好在吗？服务端：在的2、longpoll（长轮询）其实原理跟ajax轮询差不多，都是采用轮询的方式，不过采取的是阻塞模型（一直在呼叫，等不到你，我愿孤独终老，很执着），也就是说

Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

如需获取完整版229页PDF面试题，请直接滑到文末。1\.什么是同源策略？同源策略可防止JavaScript发起跨域请求。源被定义为协议、主机名和端口号的组合。此策略可防止页面上的恶意脚本通过该页面的文档对象模型，访问另一个网页上的敏感数据。参考资料：浏览器的同源策略(https://www.oschina.

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3203d016f2494d2e9d559749b49fc8b2.png)正文字数：1708 阅读时长：2分钟仅仅通过在照片上训练模型，机器学习（ML）的最新技术就已经在许多计算机视觉任务中取得了卓越的准确性。在这些成功的基础上，进一步提高对3D对象的理解，这将