这句话，说起来很简单，看起来也很容易，但真的是这样吗？ 我列举几点，扩展一下上面这句话： 1、label符合业务场景吗？label准确吗？能够校准吗？放在哪张表里，怎么正确关联特征？ 2、特征合理吗？预处理流程正确吗？有效吗？特征会泄露标签信息吗？特征时间维度一致吗？ 3、用什么模型？模型出来的结果有什么业务含义？该怎么定义合适的指标来判断模型的性能？ 4、根据模型结果，怎么回调特征，参数？ 还有很多。造轮子，在工业界的数据挖据流程当中真的不重要。 假设你很牛逼，造了个GBDT，但是你比xgboost在同一
界面清晰最重要 界面清晰是UI设计的第一步，要想让用户喜欢你设计的UI，首先必须让用户认可它、知道怎么样使用它。让用户在使用时预期会发生什么，并方便地与它交互。 ▲ 正确示范｜界面没有任何的操作提
这句话，说起来很简单，看起来也很容易，但真的是这样吗？ 我列举几点，扩展一下上面这句话： 1、label符合业务场景吗？label准确吗？能够校准吗？放在哪张表里，怎么正确关联特征？ 2、特征合理吗？预处理流程正确吗？有效吗？特征会泄露标签信息吗？特征时间维度一致吗？ 3、用什么模型？模型出来的结果有什么业务含义？该怎么定义合适的指标来判断模型的性能？ 4、根据模型结果，怎么回调特征，参数？ 还有很多。造轮子，在工业界的数据挖据流程当中真的不重要。 假设你很牛逼，造了个GBDT，但是你比xgboost在同一数据集下好上多少？一个点？两个点？快上几秒？在牛比的特征工程面前都没有太大意义。
网上有很多SQL优化的案例, 我本人对这方面特别感兴趣,今天就带着大家一起来学习一下专家是如何优化SQL的.
导读 本文用一个具体的数据集分析了 XGBoost 机器学习模型的预测过程，通过使用可视化手段展示结果，我们可以更好地理解模型的预测过程。 随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型的机器学习分类问题，XGBoost 是最流行的库。由于 XGBoost 可以很好地扩展到大型数据集中，并支持多种语言，它在商业化环境中特别有用。例如，使用 XGBoost 可以很容易地在 Python 中训练模型，并把模型部署到 Java 产品环境中。 虽然
按钮也可以触发诸如购买，下载，发送或者其它很多重要的操作。数字按钮是现实世界中按钮的下一代表现形式，比如电视遥控器，音乐播放机或者游戏控制器中的按钮。
今天处理了一个问题，最后的结果是：做了服务器重启，然后问题就修复了。听起来好没有技术含量的事情。
此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法，它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式，而不只是簇。
【新智元导读】Yann LeCun曾说：“对抗训练是切片面包发明以来最令人激动的事情”。这篇文章中，作者回顾基于 Ian Goodfellow 在2014 年的开创性工作的 3篇论文。这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括Twitter Cortex团队几周前发表的论文。 生成对抗网络概述 我在此前的一篇博文（9 Deep Learning Papers You Should Know About）中简要地提到过Ian Goodfellow有关生成式对抗网络的论文。这些网络的
这篇文章旨在强调 GMSA 可以做什么，以及如果没有得到适当保护，攻击者可以做什么。当我们在 Trimarc 执行 Active Directory 安全评估时，我们发现在 AD 环境中组托管服务帐户的使用有限。应尽可能使用 GMSA 将用户帐户替换为服务帐户，因为密码将自动轮换。
达芬奇曾创作的绘画展示了意大利某些地区的鸟瞰图，其细节水平在摄影和飞行机器发明之前是不可能实现的。实际上，许多评论家都想知道他如何想象这些细节。但现在研究人员正在研究逆向问题：给定地球表面的卫星图像，该区域从地面看起来是什么样的？这样一个人造图像有多清楚？
我们广泛使用IRC(网上交谈)与我们自己以及社区进行沟通。我在Freenode网络的Qt频道上闲逛，尽我所能帮助别人。
不过前几天新出的一篇多目标跟踪的论文，在主流的多目标跟踪数据集上结果异常好，几乎打败之前所有State-of-the-art算法，但作者却称该算法只是个baseline，而且是simple baseline！
writable：可写（修改） enumerable：可枚举（for ... in） configurable：可配置（配置、删除） 注意：delete只能删除对象（可删除）属性，即configurable为true的属性。
前段时间集中处理了一批磁盘空间报警类问题，让人有些恼火，因为报警了，不处理还不行，处理的话一方面是碎片的时间，处理步骤八九不离十，二来是非工作时间处理，我非常不喜欢这种被骚扰的状态，于是决定做一些改进。
数据建模就是通过减低数据库设计的复杂度得到各个方面都能理解的数据抽象，包括定义实以及它们之间的关系。接下来学习数据建模的基本概念以及数据模型的发展过程。
最近在Coursera 上学习斯坦福大学的机器学习。根据费曼学习法的理论，教是最好最快最有效果的学习方法。因此，我将会开一系列机器学习相关的文章，同步我的学习进度，并用我自己的理解和语言将我学到的内容写出来。
4 月底，斯坦福的一群开发者发布了 Lamini，号称可以为每个开发人员提供从 GPT-3 带到 ChatGPT 的超能力。
作者：黄东庆 团队：微信支付运营支持研发团队 导语| 数据驱动是近年来很火的概念，可以优化产品体验、用于运营增长、发现质量问题，看起来无所不能，但是需要先有“数据上报”。而实际上在数据上报的处理过程中有很多痛点。业界“无埋点”的方案，早在十几年前就有了，但很多业务应用起来并没有那么理想，那么到底如何破局呢？ 01 背景 先从两个案例说起，左上角这个本来我们是计划做一个漏斗图，但是因为前面开始刷脸上报的事件缺失，导致出现了葫芦状的漏斗，第二个案例是中间有一段时间数据漏报了，导致出现截断的现象，
翻译|黄文畅 付雅丽 校对|杨恋虹 前言 事实证明用数据从事一些非常合理的事情是非常容易的，比如求合，做切片，求均值等，而得出的答案却有2000%的错误！在这篇文章中，我想通过使用一些非常简单，直观的图片来说明为什么是这样的。为了解决这个问题，我们用由Judea Pearl（其他提出者之一）提出的框架来设计一个非常棒的通用模型。 除了满足我们的好奇心（无法估量的价值），我们会慢慢明白为什么设计这个精准模型这么有价值。就某种情况而言，毕竟我们真正感兴趣的是一个变量对另一个变量的影响。当然，你也会问，是否
如果你去看其他DBA的操作的时候，如果要判断他们水平的高低，我想就是通过一些操作的差别来看了，而水平高低就体现于此。细节决定成败，越是看起来简单的操作越是要严谨，一丝不苟。 我们来简单举几个例子，可以作为参考。有更多的见解欢迎大家提出来，我们来集思广益，把大家认为需要的，重要的操作都整理成可行的，实用的。 1.停止数据库 shutdown immediate应该是停止数据库的首先方案，而如果你选择shutdown abort的方式，先去面壁。 在删除数据库之前，你需要考虑哪些方面呢。 首先你
一、调试之前要做的工作 首先，我们要确保Code::Blocks的配置正确，调试工作才能进行得更顺利 为此，我们需要生成调试符号。调试符号可以让调试器知道代码的哪一行正在执行，这样你就可以知道程序运行
聚类算法（非监督学习算法）。我们将要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。
首先我们将创建一个简单的控制台(console-based)Hibernate程序。我们使用内置数据库(in-memory database) (HSQL DB)，所以我们不必安装不论什么数据库server。
导语：对于设计师来说，好的创意是必不可少又难以捕捉的。IxDC2014国际体验设计大会上，@ME网易移动设计的两位美女设计师分享了《设计的娱乐化尝试》系列教程，其中的创意篇能够快速帮你成为创意高产达人
类图中的两个类可能会直接形成泛化关系，如图8-98所示。严格的做法是针对每两个类，思考“A是B的一种吗？”，再反过来思考“B是A的一种吗？”不过如果真的要这样做，工作量还是挺大的。类图中有n个类，就需要思考2C2 n=n(n-1)次。n=11时，就是110次了！实际工作中，往往是先扫描一遍，大脑迅速过滤出可能值得这样思考的类，针对这些类思考即可。
例子：反欺诈案例，一些节点是欺诈者，一些节点是合法客户，我们怎么找到其它的欺诈者和合法客户。
对于使用Facebook的数十亿人来说，我们的服务可能看起来像是一个统一的移动应用程序或网站。公司内部的视角是不同的。Facebook使用数千种服务构建，功能从平衡互联网流量到转码图像再到提供可靠的存储。Facebook作为一个整体的效率是其个人服务效率的总和，每种服务通常都是以自己的方式进行优化，面对快节奏的变化，这些方法可能难以概括或适应。为了更有效地优化众多服务，灵活适应不断变化的互联内部服务网络，我们开发了Spiral。Spiral是一个系统，利用实时机器学习技术，为Facebook自我调节高性能基础设施服务，通过用Spiral取代手动启发式，我们可以在几分钟内优化更新的服务，而无需花费漫长的几周时间。
论文：https://arxiv.org/abs/2006.15595 代码：https://github.com/guolinke/TUPE
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
如果你阅读过Kubernetes的任何文档、书籍或文章，那么毫无疑问，你会在“Pod被调度到下一个可用节点”之类的短语中看到调度“schedule”这个词。Kubernetes的调度不仅仅是在一个节点上放置一个pod。在本文中，我们将讨论Kubernetes在需要处理新pod时所遵循的不同机制，以及该过程中涉及的组件。
和其他我学过的语言相比较，Rust有一些令人费解的概念。借用，所有权，借用检查这些概念大家应该已经都听说过了，我自己曾花费数小时在生命期问题上，最终不得不放弃抗争，转而采用Clone来解决。
一、HTML-mode录制是缺省也是推荐的录制模式。它录制当前网页中的HTML动作。
要先知道项目提供了哪些模型，模型又提供了怎样的能力。若只知道这些，你只是在了解别人设计的结果，这不足以支撑你后期对模型的维护。
随着越来越多的设备和各种类型的软件兼容交互，2016年注定是大数据分析崛起的一年。而在企业最大限度地挖掘数据价值时，这里提出几点注意事项供大家思考。 2015年是大数据概念被炒作火爆的一年，并且这种
哈喽大家好~今天萧蕊冰分享的是有关UI设计层次的内容，主要是偏向于视觉层次的介绍。为了清晰的向用户展现UI中的内容，我们就用了一个方法来展现，这就是UI设计层次，你的设计有层次，才能让用户清晰你的界面内容，提高用户体验感。要想了解更多接着往下看吧。
选自Ancestry 作者：Tyler Folkman 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 使用 XGBoost 的算法在 Kaggle 和其它数据科学竞赛中经常可以获得好成绩，因此受到了人们的欢迎（可参阅：为什么 XGBoost 在机器学习竞赛中表现如此卓越？）。本文用一个具体的数据集分析了 XGBoost 机器学习模型的预测过程，通过使用可视化手段展示结果，我们可以更好地理解模型的预测过程。 随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型
了解 SQL 的执行顺序非常有价值，它可以让我们写出语法正确的 SQL，帮助我们简化编写新查询的过程。
本教程上接 教程 第1部分 。 我们将继续开发 Web-poll 应用，并且专注在 Django 的 自动生成的管理网站上。
机器之心发布 机器之心编辑部 如何理解神经网络的泛化能力？CMU 的汪浩瀚、邢波等人在论文《High-frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Network》中另辟蹊径，从数据的角度入手，探讨那些曾让我们百思不得其解的泛化现象。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.13545.pdf 都是数据惹的祸 对神经网络泛化能力的理解一向是众多机器学习研究者追求的目标，而致力
在概率论的课本上有一个经典的问题，一直困扰我很久。有很多次我以为我想明白了，过了一段时间却又会糊涂。这个问题学过概率论的同学想必都知道，就是著名的三扇门问题。
内存泄漏可以被视为你家中的水泄漏；虽然一开始小滴水可能看起来不是什么大问题，但随着时间的推移，它们可能会造成严重的损害。
反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改，以便分类模型将其分类到另一个类中。
本文来自“The Broadcast Knowledge”的演讲，主题是“视频颜色理论”，演讲者是Korro电影公司所有者兼创意总监Ollie Kenchington。
先说结论，我支持将逻辑写在 Java 等应用系统中。 观察了一下，传统企业以及绝大部分转型中的企业的 Java 应用中，很神奇的是，他们的开发人员包括我自己以前，大家都非常非常希望使用一个 SQL 来完成所有的逻辑的编写，非常多企业更是把数据库的存储过程和数据库自定义函数来完成。 老实说，这样子确实会提高开发的效率，因为不用写那么多查库聚合的操作，一切都在 SQL 中搞定了。另一方面来看，这确实会让 Java 代码看起来很鸡肋，好像只是把数据从 web 层到数据层的一个管道而已，一切 if else 能
比如我写了一篇关于ABTest的文章，我希望这篇文章的阅读量能上2500，但是我没想好标题叫什么比较合适。一条推文的标题非常能影响到阅读量，于是我想了几个的标题：
Flutter是谷歌的移动UI框架，可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面。 Flutter可以与现有的代码一起工作。在全世界，Flutter正在被越来越多的开发者和组织使用，并且Flutter是完全免费、开源的。
1. 简介 实体之间的关联关系是刚入门的同学比较头疼的问题，但是在日常开发中又是比较重要的技巧，熟练的使用实体关联，能够使代码清晰易懂，并且节省宝贵的开发时间。通常情况下，对于存在关联关系的两个实体，我们会明确指定其中一个实体为关系的维护端，而另一个实体为关系的查询端（反向端）。对于OneToMany或ManyToOne关系，JPA规范明确指出以Many一端为关系的维护端，One一端为关系的查询端；而对于ManyToMany的关联关系，双方都可以作为关系的维护端，因此在日常的开发工作中会出现
错误检测部分先通过结巴中文分词器切词，由于句子中含有错别字，所以切词结果往往会有切分错误的情况，这样从字粒度和词粒度两方面检测错误， 整合这两种粒度的疑似错误结果，形成疑似错误位置候选集；
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
