这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率，2）在给出观测序列数据时学习模型的参数，3）在参数已知的情况下通过维特比解码预测出所有产生可观测序列中概率最大的一条不可观测序列，即序列标注问题。
等等，这种序列叫可见状态序列，但在HMM里面，还存在一个隐含状态链，比如这个状态链可能是
很早前就看了RxJava，当时就觉得好牛掰，但是公司项目一直没有用起来，知识不用就会忘，前段时间突然要写RxJava，发现已经不会写了。所以今天再回头整理一下RxJava的头绪，一方面给其它想了解RxJava的人提供参考，另一方面也是给自己将来再遗忘时回来翻阅。
前面两篇文章中我们介绍了RxJava的一些基本概念和RxJava最简单的用法。从这一章开始，我们开始聊聊RxJava中的操作符Operators，后面我将用三章的篇幅来分别介绍： 转换类操作符 过滤类
马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 ———–百度
所有这些Operators都作用于一个可观测序列，然后变换它发射的值，最后用一种新的形式返回它们。概念实在是不好理解，下面我们结合实际的例子一一介绍。
在KubeCon+CloudNativeCon 2023的两场演讲中展示了可观测性领域中的各种工具和服务。
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 6 — Observability 。
相信大家在面试的时候没被面试官少问vue的响应式原理，大家可能都会说通过发布订阅模式+数据劫持（Object.defineProperty）把对象里的属性转化为get和set，当属性被修改或访问就通知变化，然而，大多数人可能只是知道这一层面，并没有完全理解。本文将从一个简单的例子出发，一步步深入响应式原理。
近期手上有一些需要定时任务的需求（Go定时任务可以看这一篇：Go-并发编程与定时器），而单例模式可以很好的保证定时任务不被重复创建，Go在官方库中也提供了优雅的单例模式实现方式，即sync包中的Once类型
近年来，可观测性热度节节攀升，企业在可观测性实践过程中常常也伴随着一系列棘手的问题：
TakinTalks稳定性社区专家团成员，滴滴出行可观测架构负责人。深耕可观测领域多年，专注于架构设计与优化。带领团队完成了滴滴第二代到第四代的架构迭代。多个可观测开源项目的Contributor。目前聚焦在滴滴可观测的稳定性建设和滴滴场景下的可观测性的实现与落地工作。
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系，可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
CNCF在云原生的定义[1]中，将可观测性（Observability）明确为一项必备要素。因此，使用云原生应用架构，享受其带来的效率提升时，不得不面对的是如何构建匹配的可观测性能力。发展到今日，可观测性在开源和商业上已经有了大量的解决方案拼图，CNCF Cloud Native Landscape[2]中相关内容更是多达上百个。本文总结了可观测性能力的成熟度模型，希望能为组织选择适合自身的可观测性方案提供指导。
在NeurlPS 2023上，研究人员将展示他们最新的工作：真实世界模拟器UniSim。
RxPy是非常流行的响应式框架Reactive X的Python版本，其实这些版本都是一样的，只不过是各个语言的实现不同而已。因此，如果学会了其中一种，那么使用其他的响应式版本也是轻而易举的。之前我就听说过这个框架，最近决定好好研究一下。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设隐藏变量是离散的，而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么，并对未来的观测变量做预测。
原子是一种非常神奇的粒子，它拥有复杂的结构，自然而然会发生神奇的变化。整个世界都是由大量微小的原子组成，原子又是由中子、质子和电子组成。两百多年来，科学家为了证实原子的存在、内部结构以及放射性特性，前
上一篇介绍了隐马尔科夫模型，隐马尔科夫模型引入了马尔科夫假设，即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关。但是，在序列标注任务中，当前时刻的状态，应该同该时刻的前后的状态均相关。于是，在很多序列标注任务中，引入了条件随机场。
最近几年，互联网产业在政策抑制和市场容量接近饱和的情况下，慢慢地由野蛮生长、争抢客户的增量市场发展模式，进入了一个需要精细化运营，通过优质服务来留住客户的存量市场发展模式。能够通过创新来开辟的业务新赛道的机会和案例已经越来越稀缺。各大厂商纷纷开始高举“降本增效”的大旗，以期能够度过寒冬。
对话系统是一个庞大的系统，涉及的问题很多，本文主要讲解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）在对话管理（Dialog Management,DM）中的应用。DM在对话系统中的作用是维护对话状态并根据当前对话状态选择下一步合适的动作。 在贝壳找房APP中，客户和经纪人的对话过程可以看作是一个时间序列。在对话过程中，经纪人需要基于当前的对话状态对客户的消息作出合适的回应，即选择合适的动作。因此，经纪人的动作决策是一个基于时间序列的问题。而HMM模型是比较经典的解决序列问题的机器学习模型，所以，在DM的动作决策问题上首先尝试了HMM模型。本文将结合实际案例从理论推导、模型构建、实验分析三个方面对HMM模型在DM中的应用进行详细解析。
#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
对工程师而言，可观测性能够让大家抓住技术趋势，深入理解云原生技术和分布式系统。让开发工程师理解基础设施，让系统和网络工程师理解应用。云原生时代，全栈能力是一个工程师自我修养的重要部分，当然也是大家未来职业道路中升职加薪的保证。
每周大约有1700万次npm下载，RxJS在JavaScript世界中非常受欢迎。如果您是Angular开发人员，则不会错过RxJS Observables，但您可能对Subjects不太熟悉。虽然它们不像简单的Observable被频繁使用，但还是非常有用的。了解它们将帮助我们编写更好，更简洁的响应式代码。
Isovalent Cilium 企业版[1] 包含一个基于 eBPF 的实时安全可观测性和运行时增强（runtime enforcement）平台，2022 年 5 月 16 日，Isovalent 终于决定将该平台的主要功能开源，并将其命名为 Tetragon[2]。
(图源:https://www.europeanwomeninmaths.org/etfd/)
https://www.europeanwomeninmaths.org/etfd/
可观测性成本正在飙升，因为企业努力通过高性能和 24/7 可用性来提供最佳客户满意度。
想象一下，在没有财务预测的情况下经营企业，甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐？如果不注意自己的财务状况，根本就不可能开展健康的业务。同样，如果不观察您的计算基础架构，就不可能保持应用程序运行正常。
讨论了监控和可观测性实践，以及它们如何帮助开发团队更好地理解软件中的 bug 和其他错误。
本文写作目的：尽量通俗讲解强化学习知识，使读者不会被各种概念吓倒！本文是第一篇，但是最关键的一篇是第二篇马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，MDP)，只有充分理解了马尔科夫决策过程，才能游刃有余的学习后续知识，所以希望读者能够将MDP深入理解后再去学习后续内容。
近几年，“可观测性”这个词在国内的 IT 圈子突然走红，阿里、百度、字节、腾讯等大厂纷纷跟进可观测性建设，更有多家基于可观测技术创业的公司陆续成立，可观测性领域的融资很火爆。这把名为“可观测性”的火，甚至从后端领域，延伸到了大前端，一些移动开发团队希望通过引入“可观测性”概念解决更深层次的应用架构问题，改善性能和业务体验。
高精度全局定位系统本质上可以看做一个级联的定位系统，先通过GNSS系统提供一个可能的位置范围，再利用激光雷达(Lidar)系统、视觉定位系统等方法进行局部环境的搜索匹配，从而实现厘米级的定位精度。由于需要由GNSS为高精度定位系统提供全局唯一的位置初值和误差范围，所以它在自动驾驶系统中的作用至关重要。
RxJava中的过滤操作符，顾名思义，这类操作符主要用于对事件数据的筛选过滤，只返回满足我们条件的数据。
| 导语 反应式编程是在命令式编程、面向对象编程之后出现的一种新的编程模型，是一种以优雅的方式，通过异步和数据流来构建事务关系的编程模型。本文包括反应式编程的概述和 RxPy 实战，以及怎样去理解反应式编程才能更好的把它融入到我们的编程工作中，把反应式编程变成我们手中的利器。
在构建应用程序时，了解系统的行为方式是运维它的重要部分——这包括能够观察应用程序的内部调用、衡量其性能并在问题发生时能够立即找到问题。这对任何系统来说都是具有挑战性的，对于由多个微服务组成的分布式系统更是如此，其中由多个调用组成的流可能在一个微服务中开始，但在另一个微服务中继续调用。可观测性在生产环境中至关重要，在开发过程中对于了解瓶颈、提高性能和跨微服务执行基本调试也很有用。
微服务已经成为一种灵活快速的开发方式。然而，随着微服务数量成倍数地增长，开发团队开始遇到了部署和扩展性上的问题。
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作，这正是标准化势在必行的时刻。
摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。可观察性向量对的因数是通过模拟可见光来计算的从各种角度来看向量对的状态。通过整合提出的可观察性因子和独特性因子，向量对可以有效提取和匹配，并将其用于对象姿态估计。实验已经证实，提出的方法较先进的方法，识别成功率从45.8％提高至93.1％，提出的方法的处理时间对于机器人垃圾箱拣选来说足够快。
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