摘要

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摘要

• 基于 Go + R 可视化古典音乐作曲家社交网络
• Coperformance 是一个业余项目，融合了作者对编程，数据和古典音乐的兴趣爱好。
• Key Words: Go , R , Composer , Visualization

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摘要

• Uber 工程团队中的技术作家
• 技术作家究竟做什么？
• 技术作家最大的挑战是什么？
• 关于技术写作最大的误解是什么？

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摘要

• 上线新域名：riboseyim.com
• 恢复:七牛云图床故障
• 发布:写作工具链v5
• 推荐工具:AutoJump

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摘要

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摘要

• 【编辑中】
• init params
• files tree

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• Forecasting is ubiquitous
• 如何利用预测来构建更好的产品和服务
• 定量预测方法可分为：基于模型（model-based）或因果关系，统计方法（statistical methods）和机器学习方法（machine learning approaches）

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摘要

• Study The Master

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工程技术文献索引汇编

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• DevOps 资讯 | 是时候升级你的命令行了
• autojump > cd
• bat > cat
• prettyping > ping
• fzf > ctrl+r
• htop > top
• diff-so-fancy > diff
• fd > find
• ncdu > du
• tldr > man
• ack || ag > grep
• jq > grep et al

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摘要

• Uber 开源 Java 分布式应用追踪工具：JVM Profiler

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摘要

• Uber Hadoop 文件系统最佳实践
• Scaling out using ViewFs
• HDFS upgrades
• NameNode Garbage collection
• Controlling the number of small files
• DFS load management service
• New Feature : Observer NameNode
• Router-based HDFS Federation
• Engineering : 独立的群集（isolated clusters）、分阶段升级过程（a staged upgrade process）和应急回滚计划（contingency rollback plans）

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摘要

• 2018 Docker 用户报告 - Sysdig Edition
• 应用排行榜
• 容器运行环境
• 容器编排器
• 容器监控

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摘要

Web Server 性能分析

• Apache vs Nginx
• JVM vs Go

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摘要

• LVM
• iSCSI

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摘要

• Key Words: metrics、logging、tracing
• Google Dapper Family : Uber Jaeger、淘宝 EagleEye、微博 Watchman、京东 CallGraph、美团 MTrace
• 数据可视化 | Exporters

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摘要

• Introduction
• 工作流程：Forward-Propagation、Backward Propagation、Partial Derivatives、Hyper Parameters
• 深度网络：A single layer Neural Network、Wide Neural Network vs Deep Neural Network
• 维度诅咒、权衡

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摘要

• Distributed Tracing and Monitoring System
• OpenCensus: A framework for distributed tracing
• OpenCensus Principle: data structure 、Context

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摘要

• 背景：《凤凰项目》的灵魂
• 管理约束：最大的瓶颈是人
• 任务追踪：可视化工作区和看板实践
• 改进日常工作：预防性维护
• 反常识：系统里要经常出些故障、人力资源使用率与效率成反比
• 安全与审计
• IT 价值流：像电力一样无处不在

转变主要不是基于自动化，相反，这种不可思议的改进来自于调整关于工作系统的策略和控制半成品的策略，确保有一个高效的跨职能团队，让所有事情都为约束点服务，以及管理好工作交接。——《凤凰项目 一个IT运维的传奇故事》

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摘要

• 古典音乐低俗史
• 古典音乐经典名曲

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