关于粗心的反思

1. 写在最前面

似乎有很多为「粗心」犯错,而开脱的理由,比如:

  • 人非圣贤,孰能无过

  • 知错能改善莫大焉

但是事实真的如此吗?依稀记得很久之前自己思考过,其实有很多职业是一点粗心都允许出现的。比如:

  • 作为医生,如果粗心,那就可能将患者的置于「失去生命」的危险中

  • 作为核工程师,如果粗心,那就可能带来无法挽回的「核事故」风险

  • ……

软件开发工程师,虽然不要求对粗心零容忍,但是也要时刻警醒自己「已经犯过的错,不能再犯第二次」。尊重别人的时间也是一种美德。

2. 粗心记录

粗心的地方有两处:

  • 没有认真 review 同事的出包 Dockerfile:

    • 导致用错了 Dockerfile 的 ADD 关键词的语法问题没有提前被发现

    • 导致拷贝了 python 依赖的 libonnxruntime.so.1.17.1 动态库,但是没有更新动态链接库配置,导致系统无法找到库文件位置

  • 测试的时候只看了转录效果,但是没有认真查看服务的日志

2.1 出包脚本问题

问题一: 同事写的的 Dockerfile 里,用 ADD 关键字,将需要测试的 .zip 包进行了拷贝,并且期待它会解压到对应的目录中。

失效原因: Docker 的 ADD 指令支持自动解压缩 .tar.tar.gz.tar.bz2.tar.xz 文件,但不支持解压缩 .zip 文件。这个功能在 Docker 的早期版本就已经存在,具体来说,自 Docker 1.0 版本起就支持这些格式的自动解压缩。

正确做法:

  • 在 Dockerfile 里在 base 镜像里,安装 zip 命令

  • 显示运行 unzip 解压包的命令

问题二: 由于出包的镜像里缺少了 libonnxruntime.so.1.17.1 库,同事从其他存在该库的镜像中拷贝到了镜像里,但是更新动态链接库配置,导致库存在,但是程序在引用的时候,还是返回无法找到。

失效原因 : 没有在镜像里更新动态链接库的配置

正确做法: 更新 ldconfig 动态链接库的配置方式如下:

  • echo "/usr/local/lib" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/onnxruntime.conf

  • sudo ldconfig

借用伟大领袖的一句话,「实践是检验真理的唯一标准」,不能因为开发同事的积累更丰富,就默认写出的代码没有任何问题。「不攀附、不盲从,遇事有自己的判断和想法」这很重要。

2.2 复测行为确认的粗心

由于上文中所记录的原因,「预期使用新版本的包进行效果测试,但是由于没有正确配置,导致了误用了上个版本的包。」

但是这个问题是可以在测试效果行为的时候被发现的,不必让测试的同学测试一天后反馈的时候,研发才发现此问题。根因还是笔者测试的时候,进入了想当然的惯性思维,只检查了效果是否符合预期,但是没有做日志版本的检查。

注:惯性思维是一种可怕的行为,它似乎就好像是温水煮青蛙一样,让你变得不再对新事物充满好奇,不自觉的抵制解除新的改变,这真的很不好!

2.3 感悟

「浪费别人的时间,与谋财害命无异」,希望自己能引以为戒,再以后避免类似问题的出现。遇到事情知道就勇敢的说出自己的观点,不知道也不能攀附盲从,觉得大佬写的一定没有问题。

注:周五要请测试的小姐姐一起喝下午茶,简单弥补一下自己的错误产生的伤害。

3. 碎碎念

上海的气温真的是一秒入冬,真的寒冷的一天,看起来要开始喝热水了。

  • 你不会的东西,觉得难得东西,一定不要躲,先搞明白,后精湛,你就比别人优秀了。因为大部分人都不舍得花力气去钻研,自动便被淘汰,所以你执着的努力,就占了大便宜

  • 真正聪明的人,从来不说难听的话,因为人性不需要听真话,只需要听好听的话。

  • 你看天上的云聚了又散,散了又聚,人生离合,亦复如斯

  • 物物而不物于物

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
在网络安全领域,人为因素是导致安全漏洞的重要原因之一。许多安全事件的发生并非由于技术防御不足,而是由于人员操作不当或安全意识薄弱所致。在心得中融入关于人为粗心导致安全漏洞的分析见解,可以从以下几个方面展开: - **引入典型案例**:引用真实的安全事件,如员工误将敏感数据上传至公开存储库、配置错误导致数据库暴露、点击钓鱼邮件导致恶意软件感染等。这些案例能够直观展示人为失误对系统安全的破坏力。例如,2017年美国信用评级机构Equifax因员工未及时更新服务器补丁,最终导致1.43亿用户数据泄露。 - **分析行为动机心理机制**:结合心理学人因工程理论,探讨人们在面对安全提示时为何容易忽略或跳过。例如,频繁的安全验证弹窗可能引发用户疲劳,使用户倾向于选择弱密码或绕过安全机制。这种行为模式可结合“安全可用性悖论”进行讨论,即过于复杂的安全措施反而可能诱导用户做出不安全决策。 - **提出人为因素的量化评估方法**:通过引入人为错误概率(Human Error Probability, HEP)或人因分析工具(如SHERPA、HEART),说明如何对人员操作失误进行建模评估。例如,在系统设计阶段可结合HEART方法估算不同操作步骤中人为失误的可能性,并据此优化用户界面流程设计。 - **结合安全意识培训行为干预**:强调组织在提升员工安全素养方面的作用。定期开展模拟钓鱼攻击演练、安全知识培训、安全行为激励机制等措施,有助于降低人为失误率。例如,某机构通过引入“安全积分”制度,鼓励员工主动报告可疑行为,成功将误点击钓鱼邮件的比例从15%降至3%。 - **构建人机协同的防御机制**:在技术层面,设计能够容忍人为错误的安全机制。例如,采用默认安全配置、实施最小权限原则、引入双因素认证等,可以在用户操作不当的情况下仍保持系统安全。此外,结合自动化监控异常行为检测技术,如用户行为分析(UEBA),可及时发现并响应潜在的人为失误。 ```python # 示例:使用Python模拟简单的用户行为异常检测 import random def detect_anomalous_behavior(user_actions): # 模拟用户行为特征,如登录时间、访问资源、操作频率等 baseline = {"login_attempts": 3, "file_access": 20} if user_actions["login_attempts"] > baseline["login_attempts"] * 2: return True if user_actions["file_access"] > baseline["file_access"] * 3: return True return False # 模拟用户行为数据 user_data = { "login_attempts": random.randint(1, 10), "file_access": random.randint(5, 50) } if detect_anomalous_behavior(user_data): print("检测到异常行为,可能由人为失误或恶意操作引起!") else: print("用户行为正常。") ``` - **总结反思**:在心得的总结部分,强调技术防护人为管理的平衡。指出即使拥有最先进的安全技术,若忽视人员因素,系统仍可能面临巨大风险。同时,提出未来在安全设计中应更加注重人因工程,提升系统的易用性安全性。
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