推荐项目:Scientist4J - 轻量级Java重构工具
2024-05-20 21:52:33作者:伍霜盼Ellen
项目介绍
Scientist4J是一个受GitHub的Ruby库Scientist启发的Java移植版。这个库设计用于帮助开发者在进行代码重构时安全地引入新功能,并提供了一种方式来比较新旧方法的执行结果,确保新的实现不会意外改变系统的原有行为。
项目技术分析
该项目的核心是Experiment<T>类,它支持同步和异步实验运行模式。通过创建一个实验实例,你可以指定控制(原功能)函数和候选(新功能)函数。实验过程中,系统会随机化控制与候选函数的执行顺序,记录它们的执行时间和结果,以及捕获可能出现的异常。此外,Scientist4J集成了Dropwizard Metrics和Micrometer两种常见的度量库,可轻松跟踪和报告实验数据。
- 同步实验: 控制和候选函数在同一线程中按随机顺序执行。
- 异步实验: 控制和候选函数分别在独立线程上执行。
- 自定义配置: 用户可以覆盖默认行为,如自定义发布结果、比较结果的方式、决定实验是否启用或运行条件等。
项目及技术应用场景
Scientist4J非常适合于以下场景:
- 代码重构: 当你需要修改已有的复杂代码逻辑时,使用Scientist4J可以在不影响现有服务的情况下逐步验证新代码的效果。
- A/B测试: 在微服务环境中,对新功能进行灰度发布,只向部分用户展示,以收集反馈并评估效果。
- 性能监控: 集成度量库,实时获取实验的执行时间和其他相关指标,帮助优化代码性能。
项目特点
- 兼容性好: 支持Java,易于集成到现有的Java项目中。
- 灵活性高: 提供同步和异步实验模式,以及多种可定制的行为,适应不同需求。
- 安全性强: 自动捕获和记录候选函数中的异常,避免错误影响主程序。
- 丰富的度量支持: 内建与Dropwizard Metrics和Micrometer集成,方便度量和监控实验数据。
- 易扩展性: 可以自定义
MetricsProvider,满足特定的发布和比较需求。
由于项目维护状态显示为非活跃,这可能意味着社区更新较少,但基本功能已足够应对许多实际项目需求,依旧值得一试。
安装指引
添加以下依赖到你的Maven项目文件中:
<dependency>
<groupId>com.github.rawls238</groupId>
<artifactId>Scientist4JCore</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
结语,如果你正在寻找一个能够在重构和新功能引入中提供安全保障的工具,Scientist4J无疑是一个值得考虑的优秀选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146