关注了一些 ai 相关的。原文查看机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-28-16

2018年8月-12月，由美团点评、创新工场、搜狗、美图联合主办的“AI Challenger 2018全球AI挑战赛”历经三个多月的激烈角逐，冠军团队从来自全球81个国家、1000多所大学和公司的过万支参赛团队中脱颖而出。其中“后厂村静静”团队-由毕业于北京大学的程惠阁（现已入职美团点评）单人组队，勇夺“细粒度用户评论情感分类”赛道的冠军。本文系程惠阁对于本次参赛的思路总结和经验分享，希望对大家能够有所帮助和启发。

背景

在2018全球AI挑战赛中，美团点评主要负责了其中两个颇具挑战的主赛道赛题：细粒度用户评论情感分析和无人驾驶视觉感知。其中NLP中心负责的细粒度用户评论情感分析赛道，最受欢迎，参赛队伍报名数量最多，约占整个报名团队的五分之一。

细粒度用户评论情感分析赛道提供了6大类、20个细分类的中文情感评论数据，标注规模难度之大，在NLP语料特别是文本分类相关语料中都属于相当罕见，这份数据有着极其重要的科研学术以及工业应用价值（目前在大众点评App已经可以看到20个类别的情感标签了）。

1. 工具介绍

在本次比赛中，采用了自己开发的一个训练框架，来统一处理TensorFlow和PyTorch的模型。在模型代码应用方面，主要基于香港科技大学开源的RNet和MnemonicReader做了相应修改。在比赛后期，还加入了一个基于BERT的模型，从而提升了一些集成的效果。

2. 整体思路

整体将该问题看作20个Aspect的情感多分类问题，采用了传统的文本分类方法，基于LSTM建模文本，End2End多Aspect统一训练。

文本分类是业界一个较为成熟的问题，在2018年2月份，我参加了Kaggle的“作弊文本分类”比赛，当时的冠军团队主要依靠基于翻译的数据增强方法获得了成功。2018年反作弊工作中的一些实践经验，让我意识到，数据是提升文本分类效果的第一关键。因此，我第一时间在网络上寻找到了较大规模的大众点评评论语料，在Kaggle比赛的时候，NLP的语言模型预训练还没有出现，而随着ELMo之类模型的成功，也很期待尝试一下预训练语言模型在这个数据集合上的整体效果。

这是一篇 kubernetes 编译的简单备忘，以1.10.11为例。

编译主要参考文档为官方文档：https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/build/README.md

下载源码

下载v1.10.11源码

git clone -b v1.10.11 https://github.com/kubernetes/kubernetes.git
cd kubernetes

# 或者自由切换到其它分支
git branch
git tag | grep v1.10
git checkout v1.10.11

源码有100多万文件、将近700M，下载比较慢，需要一些耐心。

修改源码

这一块就各显神通了。

运行编译环境

使用容器运行一个编译环境，将代码文件映射到目的文件夹

docker run -it --rm -v $(pwd):/usr/lib/go/src/k8s.io/kubernetes kelvinblood/go-kube-build:v1.11 sh

单模块编译

以kubeadm为例，进入cmd文件夹进行编译即可。

cd /usr/lib/go/src/k8s.io/kubernetes/cmd/kubeadm
go build 

参考资料

• kubernetes的编译、打包、发布
• Development Guide
• Building Kubernetes
• https://yq.aliyun.com/articles/630682
• 和我一步步部署 kubernetes 集群

一直推崇开发环境容器化，对于我这种多台电脑同时办公的开发者是十分必要的。最近换了一台工作机器，想起按照原来的方式再走一遍环境配置，不禁恼火。于是还是搞起了容器化编译。下面记录一下过程。

启动环境

编辑 boot.sh 脚本，运行 golang 容器。

#!/usr/bin/env bash

docker run -d -t --name=go --net=host -v /root/golang/go:/go -v /root/golang/code:/code --privileged docker.io/golang bash

其中我把go的依赖文件映射到本地 /root/golang/go，代码仓库映射到 /root/golang/code。至于为什么直接使用host的网络，还是为了编译测试的方便。

进入容器

编辑 exec.sh 脚本，方便进入容器里

docker exec -it go /bin/bash

拉取依赖

这里以gin为例：

go get -u github.com/gin-gonic/gin

编译

以下面这个helloworld为例：

# gohello.go

package main

import (
"github.com/gin-gonic/gin"
"net/http"
)

func main(){
   router := gin.Default()
   router.GET("/", func(c *gin.Context) {
      c.String(http.StatusOK, "Hello World")
   })
   router.Run(":8000")
}

运行命令：

go build gohello.go

生成 gohello 文件。

运行这个文件，在浏览器中访问：

http://{ip}:8000/

可以看到浏览器中显示 hello world 字样。

另外，很多go项目对go的版本是有要求的，所以需要注意下运行的golang的版本号。

背景

前几天记录了一篇关于 webdav 的文章，但那个 webdav 我始终无法解决写数据的问题。于是又找到了这个 webdav，虽然也有瑕疵， 不过总算满足了目前写文件的需求。

搭建 WebDAV

编辑 docker-compose.yml 文件：

version: '3.2'

  webdav-zotero:
    image: morrisjobke/webdav
    container_name: webdav-zotero
    environment:
      USERNAME: kelu
      PASSWORD: kelu
    volumes:
      - zotero:/var/webdav/zotero
    restart: always
    ports:
      - "8080:80"

用户名密码均为 kelu, 运行即可。

docker-compose up -d

使用 http://ip:8080/webdav 即可访问到服务。

一篇清晰简约的需求分析的文章。原文:https://laravel-china.org/courses/laravel-shop/5.7/module-division/2738

用例分析

Laravel Shop 是我们整套课程将要构建的项目名称，是一个单商户的电商系统。本章节将简单地从产品用例的角度上来分析 Laravel Shop 的需求，好让大家对我们即将开发的项目有个基础的概念。我们主要从以下三种元素入手：

1. 角色
2. 信息
3. 动作

接下来做单独分解。

1. 角色

在我们的 Laravel Shop 里，将会出现以下角色：

• 游客 —— 没有登录的用户；
• 用户 —— 注册用户， 可以购买商品；
• 运营 —— 可以上架、下架商品，处理订单；
• 管理员 —— 权限最高的用户角色，可以管理运营。

2. 信息结构

主要信息有：

• 用户 —— 模型名称 User；
• 收货地址 —— 模型名称 UserAddress，包含地址和收货人姓名、电话；
• 商品 —— 模型名称 Product，比如 iPhone X 就是一个商品；
• 商品 SKU —— 模型名称 ProductSKU，同一商品下有个别属性可能有不同的值，比如 iPhone X 256G 和 iPhone X 64G 就是同一个商品的不同 SKU，每个 SKU 都有各自独立的库存；
• 订单 —— 模型名称 Order；
• 订单项 —— 模型名称 OrderItem，一个订单会包含一个或多个订单项，每个订单项都会与一个商品 SKU 关联；
• 优惠券 —— 模型名称 CouponCode，订单可以使用优惠券来扣减最终需要支付的金额；
• 运营人员 —— 模型名称 Operator，管理员也属于运营人员。

3. 动作

角色和信息之间的互动称之为『动作』，动作主要有以下几个：

• 创建 Create
• 查看 Read
• 编辑 Update
• 删除 Delete

用例

1.游客

• 游客可以查看商品列表；
• 游客可以查看单个商品内容。

2. 用户

• 用户可以查看自己的收货地址列表；
• 用户可以新增收货地址；
• 用户可以修改自己的收货地址；
• 用户可以删除自己的收货地址；
• 用户可以收藏商品；
• 用户可以将商品加入购物车；
• 用户可以将购物车中的商品打包下单；
• 用户可以在下单时使用优惠券；
• 用户可以通过微信、支付宝支付订单；
• 用户可以查看自己的订单信息；
• 用户可以对已支付的订单申请退款；
• 用户可以将已发货的订单标记为确认收货；
• 用户可以对已购买的商品发布评价。

3. 运营

• 运营可以看到所有的用户列表；
• 运营可以发布商品；
• 运营可以编辑商品内容；
• 运营可以编辑商品 SKU 及其库存；
• 运营可以下架商品；
• 运营可以将用户已支付的订单标记为已发货；
• 运营可以对申请退款的订单执行退款；
• 运营可以创建、编辑、删除优惠券。

4. 管理员

• 管理员可以查看运营人员列表；
• 管理员可以新增运营人员；
• 管理员可以编辑运营人员；
• 管理员可以删除运营人员。

很多时候，当开发团队开始启动一个项目时，区分功能模块的优先顺序尤其重要，否则你都不知道从哪里下手。这里我们使用一个简单的分析框架，来决策功能模块的开发优先级。你也可以使用其对大部分的 Web 项目进行模块开发的优先级分析。

模块清单

首先，基于我们的需求分析，我们将系统拆分成如下几大模块：

• 用户模块
• 商品模块
• 订单模块
• 支付模块
• 优惠券模块
• 管理模块

依赖关系

有了模块清单，接下来我们需要思考，他们之间的依赖关系是怎样的。在上面的功能清单中，『订单模块』依赖于『用户模块』和『商品模块』，『支付模块』和『优惠券模块』又依赖于『订单模块』。各个模块之间的依赖关系可以用下图来表示：

上层的模块依赖于下层的模块，因此在开发过程中我们会优先构建下层的模块。

开发顺序

所以我们各个模块开发的顺序如下：

1. 用户模块
2. 商品模块
3. 订单模块
4. 支付模块
5. 优惠券模块

『管理模块』是一个特殊的模块，既包含本身的逻辑（管理后台的权限控制等），又与其他业务模块都有关联，因此在开发过程中会与其他模块穿插开发。

MVP 产品

是的，作为工程师，我们不需要了解产品的方方面面，那是产品经理的工作。但是作为一位优秀的开发者，在开发项目时，对将要完成的产品 MVP 要了然于胸，MVP 是 Minimum Viable Prodcut （最小化可行性产品）的简称。如何得出产品的 MVP 产品呢？可以先问这样的问题：

对于这个产品来讲，哪些功能是必不可缺的？

电商产品是一个用户购买商品的地方，产品存在的核心价值是『用户购买商品』，那首先需要用户、然后需要商品、购买需要付款。所以在我们的电商项目里，用户、商品、订单和支付模块都是必不可少的。

优惠券功能并不是购物流程中必备的一环，属于附加的功能，锦上添花的东西。我们在设计和开发项目时，应优先完成基础的功能，让流程能尽快跑起来，尽早交付，快速迭代。

Web 开发是个速度至上的领域，最小产品功能先上，测试的工作量也不会太大。不能憋大招，一个上线就是一大堆功能，复杂度增加的是无限的开发和调错时间，项目上线期限无尽延长。另一方面，用户能在最短时间内接触到产品，产品经理也可以尽快听到用户的反馈，及时调整产品战略，产品离成功会更进一步，这是一个多赢的方案。

这个思路也与敏捷开发的思路不谋而合：

敏捷开发即是以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。

结语

功能模块的开发优先级，我们已经有了，接下来就是要动手开始写代码了。