持续交付的本质

持续交付的本质
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开发速度是一项团队运动,最佳的工作流程需要借助于模块化的架构进行持续集成;对新特性通过功能开关的方式才能尽早的隔离特性;使用灰度部署策略,解决设备多样性、用户多样性的影响广度问题;尽可能采用类生产环境做发布验证,否则,上线之后可能发现预期之外的故障;任何监控和隔离都是有成本的,需要评估成本与收益,只发布对用户有价值、有用的功能;引入CI和持续交付策略,在所有变更之前实现更快、具有数据策略的决策;应尽量小批量、频繁的发布,降低单次大批量功能发布引发的风险、更加安全,同时可以大幅缩短上线时间;两个版本之间的变更越少,问题和风险也就越小,解决问题的成本也就更低;组织长期成功的关键在于能将产品想法快速交付到用户手中,并对用户反馈进行快速响应,形成价值闭环;软件工作最大的风险,是交付的东西是无用的,当我们将一个有用户价值的产品更早、更频繁的交付到用户面前时,就可以越早的得到反馈,从而实现它的真正价值;那些长时间处于进行中高成本、高风险的任务,如果不能尽早给用户交付出用户价值,会消耗士气;缩短代码完成到用户反馈之间的时间,可以最大限度的降低正在进行中工作的成本;为更快的交付有用户价值的需求,我们需要管理风险,并行交付,评估每个功能的成本与价值;持续交付与敏捷方法的核心原则是,小批量变更、交付会带来更高的质量,也更安全,当然还包括自动化测试;敏捷说的是:频繁小批量的发布;自动化说的是:降低或避免重复的开销;隔离说的是:采用模块化架构隔离变更,使得隔离与排查故障更容易;可靠说的是:关注于度量模块的核心健康指标,并不断优化;数据驱动说的是:对核心指标相关能力进行ab测试,确保质量;灰度发布说的是:新功能先对少数用户发布;

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超快速,使用ChatGPT编写回归和分类算法

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本文将使用一些 ChatGPT 提示,这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.

By Ne0inhk
力扣每日一题:993.二叉树的堂兄弟节点 深度优先算法

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993.二叉树的堂兄弟节点 难度:简单 题目: 在二叉树中,根节点位于深度 0 处,每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。 如果二叉树的两个节点深度相同,但 父节点不同 ,则它们是一对堂兄弟节点。 我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root ,以及树中两个不同节点的值 x 和 y 。 只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时,才返回 true 。否则,返回 false。 示例: 示例 1: 输入:root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3 输出:false

By Ne0inhk
1239.串联字符串的最大长度 关于字符串的回溯算法!

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题目: 给定一个字符串数组 arr,字符串 s 是将 arr 某一子序列字符串连接所得的字符串, 如果 s 中的每一个字符都只出现过一次,那么它就是一个可行解。 请返回所有可行解 s 中最长长度。 提示: 1 <= arr.length <= 16 1 <= arr[i].length <= 26 arr[i] 中只含有小写英文字母 示例: 示例 1: 输入:arr = ["un","iq","ue"] 输出:4 解释:所有可能的串联组合是

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