什么是SOLID?

以下引用wikipedia上的解释：

SOLID指面向对象编程和面向对象设计的五个基本原则。当这些原则被一起应用时，它们使得一个程序员开发一个容易进行软件维护和扩展的系统变得更加可能。SOLID所包含的原则是通过引发编程者进行软件源代码的代码重构进行软件的代码异味清扫，从而使得软件清晰可读以及可扩展时可以应用的指南。SOLID被典型的应用在测试驱动开发上，并且是敏捷开发以及自适应软件开发的基本原则的重要组成部分

容器的使用越来越多，导致对Kubernetes等容器编排平台的需求随之上升。使用容器来打包应用程序，极大地简化了应用程序从开发到生产的部署过程。毫无疑问，Kubernetes作为一个平台协调器，通过引入其深奥的方式，进一步简化了这个过程。

今天，我想谈谈我在使用Kubernetes时学到的一些好的做法，这些做法可以实现安全部署并推动集群的效率。 那么，让我们开始吧。

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：

1. 定义问题，收集数据集

首先我们必须先定义多面对的问题。

1. 输入的数据是什么？你要预测什么？
2. 你面对的是什么类型的问题？二分类问题、多分类问题、标量回归问题
   向量回归问题还是其他问题，确定问题类型，有助于选择模型架构，损失函数。
   同时做出如下假设：

• 假设输出可以根据输入进行预测
• 假设可用数据包含足够多的信息，足以学习输入和输出之间的关系

Pandas 速查手册

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。

Pandas包导入

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。

事件流副作用

观察（Observation）

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")
  }
})