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为什么BERT不行?

当然了,bad case分析这块也聊了很多,多分析能发现其中端倪,知道模型需要什么,该怎么处理,再放一遍在这里,希望能好好阅读。...训练层面的分析 BERT训练其实挺多讲究,这里实验效果要保证对参数有一定要求,所以大家要多去观察训练过程暴露问题,训练过程其实就是要观测loss变化、验证集效果等问题,放置没学到、学飘了之类问题...类似的思路其实在这两篇文章里其实都有谈过: 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以,很多时候你需要可能是更多地挖掘数据,从日志,从更多渠道去找,这个可能比增强本身要好。...这里背后逻辑可以参考这篇文章: 心法利器[45] | 模型需要信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题,其实也就是一个经验问题了,多弄其实问题就会小很多,大家可以多去看各个论文使用超参,一般调差不多基本都不会有的...而文章本身输出并非是按照这个思路走,而是从一些大家经常问点深入来讨论,希望能从角度和风格来思考和回答问题。

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为什么要写自己框架?

其实说白了框架就是使用别人造好轮子。在软件开发里面就是command+C/command+V。 先自我介绍一下,是一名信管专业大学生,从专业可以看出就是以后大家嘴里程序员。...曾几何时,觉得很兴奋,在如此短时间内就可以做到这样高度,让十分开心。开发出内容也完全符合校内应用需求。变成了一个别人眼中“大师”。 但事情并没有往想象地方发展。...框架用时间久了之后就发现了一个问题:真的有学习过吗?内容真的有用嘛,这些框架内东西能对今后有帮助吗,当然,这种想法不是一天形成,还有一个小故事。...但当有一天在讲授开发经验时候,当我当着大家面真的静下心来写需要展示一个类时候,以前用了这么多框架,发现在这么多人面前已经几乎写不出来一个正确类了!!...于是又开始新一轮学习,看大量书籍,有一天重新打开Yii框架在当时看起来很难理解代码时候发现:居然有点明白它工作原理,知道整体架构了!

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为什么Redis这么“慢”?

如果你服务请求量并不大,但 Redis 实例 CPU 使用率很高,很有可能是使用了复杂度高命令导致。...同样,当删除这个 Key 数据时,释放内存也会耗时比较久。 你需要检查你业务代码,是否存在写入大 Key 情况,需要评估写入数据量大小,业务层应该避免一个 Key 存入过大数据量。...内存中数据写入磁盘,这个会加重磁盘 IO 负担,操作磁盘成本要比操作内存代价大得多。...下面就针对这两块,分享一下认为比较合理 Redis 使用和运维方法,不一定最全面,也可能与你使用 Redis 方法不同,但以下这些方法都是在踩坑之后总结实际经验,供你参考。...总结 以上就是在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时,总结出来 Redis 推荐实践方法,以上提出这些方面,都或多或少在实际使用中遇到过。

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常用缺失插补方法

有的时候,面对一个有缺失数据,只想赶紧把它插补好,此时并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等,只想赶紧搞定缺失,这样好继续进行接下来工作。 今天这篇推文就是为这种情况准备!...但是它有一个最大问题,不能一次性填补整个数据集缺失。 比如我有一个数据集,知道它有缺失,但是不知道在哪些列,但是只想快速填补所有的缺失,这时候这个R包就点力不从心了。...关于R语言中缺失插补,大家遇到最多教程应该是mice包,不过不太常用,所以就不介绍了。 一般来说,如果只是简单均值或中位数填补的话,不需要R包,自己写一行简单代码就搞定了。...不想知道这些缺失具体情况,只想立马把它们填补好,不然没法进行下一步操作!...8.000000 3.00 3 ## 8 2.00 5.000000 4.00 3 ## 9 2.28 6.000000 4.00 3 ## 10 1.00 2.000000 4.15 2 以上就是常用缺失插补

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左下角是多少?

本题所运用知识点,我们之前都讲过了,细细品味一波 513.找树左下角 给定一个二叉树,在树最后一行找到最左边。 示例 1: 示例 2: 思路 本地要找出树最后一行找到最左边。...我们来分析一下题目:在树最后一行找到最左边。 首先要是最后一行,然后是最左边。 如果使用递归法,如何判断是最后一行呢,其实就是深度最大叶子节点一定是最后一行。...所以要找深度最大叶子节点。 那么如果找最左边呢?可以使用前序遍历,这样才先优先左边搜索,然后记录深度最大叶子节点,此时就是树最后一行最左边。...初学者可能对这个结论不太理解,别急,后面我会安排一道题目专门讲递归函数返回问题。这里大家暂时先了解一下。 本题我们是要遍历整个树找到最深叶子节点,需要遍历整颗树,所以递归函数没有返回。...if cur.right: queue.append(cur.right) return result 旧文链接:二叉树:左下角是多少

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为什么HibernateDaoSupport没有注入SessionFactory

前言 很早之前,就打算写这一篇文章了(其实有很多源码分析文章打算写,但是自己太拖延了导致很多文章搁浅了)。为什么要写这一文章呢?...事情缘由是同事在SpringBoot项目中有一个A类继承HibernateDaoSupport,但是程序运行总是抛出没有成功注入SessionFactory错误,后来debug Spring源码解决了这个问题...这个错误原因是A类RootBeanDefinition中autowireMode为0,在AbstractAutowireCapableBeanFactory类中populateBean方法中没有执行到...属性 4.假设我们通过某种手段,使其autowireMode为1,就会调用autowireByName方法,会获取到MySessionFactory属性,并通过getBean()方法获取MySessionFactory...将属性注入到MyBaseDao中。

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为什么喜欢JavaScriptOptional Chaining

从 ES2015 开始,对代码影响最多功能是解构、箭头函数、类和模块系统。 截至 2019 年 8 月,一项新提案 optional chaining 达到了第3阶段,这将是一个很好改进。...相反,在 movieFull 情况下,属性 director 可用。movie.director?.name 为 'Ridley Scott'.。...这就是喜欢 optional chaining 原因。 2.1 数组项 但是 optional chaining 功能可以做更多事情。...defaultValue 结果为defaultValue, 否则表达式为variable 。...为什么喜欢它? 喜欢 optional chaining 运算符,因为它允许从嵌套对象轻松访问属性。它可以减少通过编写样板文件来验证来自访问器链每个属性访问器上无效工作。

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为什么 WordPress 网站被封了?

作为站长,最不想看到就是网站被封了,封禁不仅影响网站业务,甚至会有罚款和监禁风险。...历史任务审核适用于中途接入 WordPress COS 插件站长,创建一个历史审核任务就可以扫描以往所有用到静态资源文件,避免已发布页面被封禁风险。...上述两种审核配置都支持用户自定义审核策略,通过设置自定义策略可以定制涉黄涉政等个性化场景审核;审核后支持按照指定分数范围进行冻结,智能机审+精确人审方式帮你有效避免违法内容传播;审核结果可以通过配置回调链接返回给用户...查询审核任务:通过发起任务时获取到任务ID,直接查询对应任务ID网页审核结果。审核结果中包含了审核是否成功、网页审核处理建议、违规图片和文字等。...,对存储在 COS 中图片、视频等静态资源进行多场景审核。

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BI为什么查询运行多次?

此行为是正常,旨在以这种方式工作。引用单个数据源多个查询如果多个查询从该数据源拉取,则可能会出现对同一数据源多个请求。 即使只有一个查询引用数据源,这些请求也会发生。...Caching可以减少对同一数据源多个请求可能性,因为一个查询可以受益于已针对其他查询运行和缓存相同请求。...在云环境中,每个查询都使用自己单独缓存进行刷新,因此查询无法受益于已为其他查询缓存相同请求。折叠有时,Power Query折叠层可能会根据正在下游执行操作生成对数据源多个请求。...隔离多个查询可以通过关闭查询过程特定部分来隔离多个查询实例,以隔离来自重复请求位置。...此步骤假设你不担心源之间数据泄漏,因此,可以使用Excel中“设置快速组合”选项中所述“始终忽略隐私级别”设置设置来完成数据隐私防火墙禁用,或者使用“忽略隐私级别”,并可能会提高Power BI

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咦,为什么事务回滚不了?

这就意味着带有 DDL 语句事务将来没有办法 rollback。 举一个简单例子,大家一起来看下: 我们来一起看下这里测试逻辑: 首先查询总记录数有四条。 开启一个事务。...对于上面的案例,如果大家去掉第四步 alter,那么回滚是可以回滚成功,这个小伙伴们自己来测试,就不演示了。...举个简单例子: 可以看到,跟第一小节测试步骤一样,只不过第四步换成一个 GRANT 语句,那么最终事务回滚也会失效,原因就在于事务已经提交了。...flush privileges 导致事务隐式提交 optimize table 导致事务隐式提交 repair table 导致事务隐式提交 在网上看有人说 LOAD DATA 会隐式提交事务,...最佳实践 那么多隐式提交,怎么记得住呀?其实不用背,你只要记着事务里只写增删改查(INSERT/DELETE/UPDATE/SELECT),就不会错啦!

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prometheus 告警机制 - 告警为什么重发

为什么告警总在重复发,有时不重复发,怎么避免 告警会在两种情况下重发 告警 group 列表中告警有变更(增加或者减少) 告警持续到 repeat_interval 配置重发时间。...告警 group 列表理解:在 alertManager 中,同 group 告警,在 group_interval 时间段内触发,会聚合到一个列表,如图一。...当 prometheus 下次扫描告警规则时,发现告警列表中告警(新增/恢复),才会触发告警。 比如一个 group 告警 A, B,C 在 30s 触发,聚合到一个告警列表发送。...解决办法 group 将易变告警和容易持续异常告警分到不同组,发送时组内就不会存在一直是异常告警。 快速把告警修好。...group_wait: 10s # 分组等待时间 group_interval: 30s # 上下两组发送告警间隔时间。

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为什么没写过「图」相关算法?

比如还是刚才那幅图: 用邻接表和邻接矩阵存储方式如下: 邻接表很直观,把每个节点x邻居都存到一个列表里,然后把x和这个列表关联起来,这样就可以通过一个节点x找到它所有相邻节点。...那么,为什么有这两种存储图方式呢?肯定是因为他们各有优劣。 对于邻接表,好处是占用空间少。 你看邻接矩阵里面空着那么多位置,肯定需要更多存储空间。 但是,邻接表无法快速判断两个节点是否相邻。...比如说想判断节点1是否和节点3相邻,要去邻接表里1对应邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了,只要看看matrix[1][3]就知道了,效率高。...如果是邻接矩阵,matrix[x][y]不再是布尔,而是一个 int ,0 表示没有连接,其他表示权重,不就变成加权有向图了吗? 无向图怎么实现?...为什么回溯算法框架会用后者?因为回溯算法关注不是节点,而是树枝,不信你看 回溯算法核心套路 里面的图,它可以忽略根节点。

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为什么建议你只字不差阅读

然后就疑问了,为什么 4G 信号不好,还不能使用 WIFI?但是实际上原文说是「暂时使用」。所以当你看完之后发现意思有点不太对时候,不要太快下结论,建议只字不差再阅读一遍。...例子2 之前转载过一篇文章漫画:删去k个数字后最小,有个读者留了一个言,如下: 3549 删除一个9,最小是345 比删除5,349小。 ? 大家看看,有没有什么疑问。...因为这篇文章之前也看过,没发现什么大问题。 如果真的有问题,我会去找原作者讨论一下。 但是第一反应并不是找原作者说你这文章有问题,而是再次阅读一遍读者留言。...然后,发现了,他前提错了,所以虽然后面结论对了,这个也是不成立回复是: 删除 9 是 354,不是 345 哦。...假设你有一目十行天赋,一样能够领略你看过文字意思,那么为什么不发挥你天赋呢?只是一般大部分人没有这个天赋,所以这边才建议,当你觉得一段话不太理解时候,建议只字不差阅读。

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