gRPC 是用于进程间通信的最流行的现代 RPC 框架之一。 它是微服务架构的绝佳选择。 而且,毫无疑问,部署微服务应用程序最流行的方式是 Kubernetes。
Kubernetes部署可以具有相同的后端实例,为许多客户端请求提供服务。 Kubernetes 的 ClusterIP 服务提供负载均衡的IP地址。 但是这种默认的负载平衡不适用于gRPC开箱即用。
如果你使用gRPC并在 Kubernetes 上部署了许多后端服务,那么本文档适合你。
机器学习的通用工作流程总结为如下几个步骤:
首先我们必须先定义多面对的问题。
假设:
对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘,如果用 Python作为工具,Pandas是一个非常重要的Python包,它不仅提供了很多方法,是的数据处理变得非常简单,同时由于底层使用Numpy,使得数据处理的速度也很快,比Python内置的方法有很大优势。
import pandas as pd
import numpy as np
原文链接:Idiomatic Swift: conditional unwrapping initialization
Swift-Users上,Dan T 问:
目前我这样写:
let dobString: String
if let dob = dob {
dobString = serverDateFormatter.stringFromDate(dob)
}
else {
dobString = ""
}
有没有更好,更通用的方法实现同样的功能?
原文链接: Basic Operators
这个文档解释ReactiveCocoa中最常用的Operator,以及一些用例。注意Operators,在这里指的是signal和signal producers之间的转换,不是Swift中的操作符,换句话说,这些是ReactiveCocoa提供处理事件流的组合原语。该文档使用术语“事件流”来描述Signal和SignalProducer的概念。
Signal可以被观察通过observe函数,需要一个Observer作为参数,任何事件流都会发送给它。
signal.observe(Signal.Observer { event in
switch event {
case let .Next(next):
print("Next: \(next)")
case let .Failed(error):
print("Failed: \(error)")
case .Completed:
print("Completed")
case .Interrupted:
print("Interrupted")
}
})