Debian 新維護人員手冊友好合作是我們前行的動力。 – 你的貢獻不應致使他人過勞。 – 只有當別人欣賞你的貢獻時,它才真正有價值。 • Debian 不是一所學校,沒有老師會自動地注意你。 – 你需要有自學大量知識的能力。 – 其他志願者的注意是非常稀缺的資源。 • Debian 在不斷進步。 – Debian 期望你製作出高質量的軟件包。 – 你應該適時改變自己來適應變化。 在 Debian 社區中有這幾類常見的角色: 在需要時準備 QA 或 NMU 上傳 (http://www.debian.org/doc/developers-reference/pkgs.html#nmu-qa-upload) 。 如果你有能力“領養”那個軟體包,那就先下載 (使用 apt-get source packagename 或其他類似的工具) 並分析 它的原始碼。這篇文件不會詳細說明如何領養軟體包,不過幸運的是,領養軟體包時,打包的起始工作已經有人完成, uupdate。 ⁵如果你的 sponsor 或其他維護者一定反對更新已有的打包風格,則不值得去爲此煩惱或爭論,總是有更重要的事要做。 ⁶你可能使用 splitdiff 命令將 big.diff 分割爲多個增量補丁。 Debian 新維護人員手冊 50 / 57 • 如果它使用 dh 命令的 --with quilt 選項,或 dh_quilt_patch 和 dh_quilt_unpatch 命令,刪除它們並使其使用新0 码力 | 63 页 | 512.12 KB | 1 年前3
可觀測性 (Observability)
在 Kubernetes Day2
Operation的考量與實踐edit Master title style 13 GitOps 痛苦x甜密 • 有能力記錄叢集環境上的一切變化 • 使用宣告式(Declarative)的文件格式 來描述或是設定環境上要用到的所有 資源 • 所有的環境變化都可支援審核機制, 要通過審核才會往下運作 • 權限控管,控制誰有能力去對環境資 源進行更改 • 有辦法針對期望的狀態與運行的狀態 進行比對 13 Click0 码力 | 30 页 | 3.01 MB | 1 年前3
Kubernetes平台比較:Red Hat
OpenShift、SUSE Rancher及
Canonical Kubernetes及K3支援單節點叢集。撰 寫本文時,Red Hat並未正式支援任何單節點OpenShift解決方案。 MicroK8及K3均允許將叢集延伸至多個節點。MicroK8提供方法讓使用者建構具自 我修復能力的高可用度叢集,只需要使用幾個指令,無需進行設定;K3如果要達到 相同成果,就需要進行更多手動作業。 8. 託管Kubernetes方案 為企業工作負載提供無可比擬的自動化程度及通用平台。不過Kubernetes本身是一 Container Initiative,OCI)相容的執行階段,因此具備相當高的彈 性。 容器登錄檔是另一項建構成功Kubernetes策略的基礎。登錄檔是儲存容器映像的地 方,這些映像對應用程式開發及擴充能力至為關鍵。容器登錄檔以多種類型提供, Canonical Kubernetes、Red Hat Openshift及Rancher 均支援私有登錄檔、公有 雲登錄檔及DockerHub。 10.聯網0 码力 | 10 页 | 1.26 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 C# 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 86 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Dart 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 86 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 378 页 | 18.77 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Go 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 鏈結串列能夠將大量資料分散儲存於記憶體的不同部分,並且避免了陣列擴容產生的額外開銷。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 385 页 | 18.80 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Kotlin 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 鏈結串列能夠將大量資料分散儲存於記憶體的不同部分,並且避免了陣列擴容產生的額外開銷。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 382 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Java 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 第 4 章 陣列與鏈結串列 www.hello‑algo.com 86 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 JavaScript 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 鏈結串列能夠將大量資料分散儲存於記憶體的不同部分,並且避免了陣列擴容產生的額外開銷。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 379 页 | 18.78 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 TypeScript 版——鄧俊輝,清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》,學起來應該會簡單 10 倍!” ——李沐,亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革,它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性,成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策,還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動,這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 應根據具體需求來決定。例如,陣列和鏈結串列都可以實現“堆疊”資料結構(下一章會詳細介紹),但它們 適用於不同場景。 ‧ 在做演算法題時,我們會傾向於選擇基於陣列實現的堆疊,因為它提供了更高的操作效率和隨機訪問 的能力,代價僅是需要預先為陣列分配一定的記憶體空間。 ‧ 如果資料量非常大、動態性很高、堆疊的預期大小難以估計,那麼基於鏈結串列實現的堆疊更加合適。 鏈結串列能夠將大量資料分散儲存於記憶體的不同部分,並且避免了陣列擴容產生的額外開銷。 ‧ 不同問題的貪婪策略的差異較大。對於許多問題來說,貪婪策略比較淺顯,我們透過一些大概的思考與 嘗試就能得出。而對於一些複雜問題,貪婪策略可能非常隱蔽,這種情況就非常考驗個人的解題經驗與 演算法能力了。 ‧ 某些貪婪策略具有較強的迷惑性。當我們滿懷信心設計好貪婪策略,寫出解題程式碼並提交執行,很可 能發現部分測試樣例無法透過。這是因為設計的貪婪策略只是“部分正確”的,上文介紹的零錢兌換就0 码力 | 384 页 | 18.80 MB | 10 月前3
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