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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。

云原生的概念主要是基于容器云，其主要原则是，软件产品从设计、开发到交付，全流程都考虑适配容器云的环境。传统的开发，是本地开发与测试，测试环境再次测试，然后部署上线，如果有上容器的需求，那么再编写Dcokerfile，做容器化改造，最后部署到容器云上云原生的产品，开发，测试和上线都是完全兼容容器云的环境，例如通过EclipseChe镜像开发，提交到git上，从

JIRA是一个流行的产品，除了其自身功能强，可扩展性好以外，JIRA还拥有一个庞大的生态圈。拥有众多的插件开发商、合作伙伴和用户。从产品层面看，JIRA产品具备很强的扩展能力，例如对于问题单类型、流程、表单、字段，报表，通知，权限配置都是可以定制的，而且还内置或者可以定制很多方案（Schemes）方便扩展。另外JIRA产品拥有支持AddOn（插件）

学习RNN时原理理解起来不难，但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向。现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程。一、深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统，主要应用领域：对话系统聊天机器人（小冰）情感分析对一段文本进

前言说明：通过zuul访问后端服务时，这个流程是如何的？当你用500线程并发访问zuul和用100线程并发访问zuul，zuul分别会用多少个线程去并发访问后端的服务？后端最多能承受多少个并发线程？zuul默认是Hystrix的信号量隔离，这个值对zuul并发访问后端时有什么影响？可以通过这一篇来了解一下。内容　　作为微服务架构系统的入口，毫无疑

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燃气公司现状及痛点燃气表品牌多、型号多、计费类型多，厂家附送系统各自独立且无法自动对账，导致账目误差时有出现，实际经营情况无法实时掌握。物联网智能表具原来越多，物联网设备本身的安全监测是当前的核心问题，且因设备厂家、型号多样化，设备的统一接入、监控就尤为重要。从市场拓展到客户服务无法全流程业务管控、联动和监

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当完成若干功能之后，就可以创建版本了。版本的概念在英文里面是build，可以对应到软件配置管理的范畴。这是一个可选流程，但还是建议团队能够实施版本管理。这个版本主要的作用在于明确测试的范畴，方便测试人员和开发人员的互动，以及解决不同版本的发布和bug修复等问题。有的同学会问，既然是版本管理，那么禅道(https://www.oschina.net/a