或许有一天，速度与激情8里自动驾驶车辆被集中攻击的场景，也会成为现实。 勒索病毒依旧可防范，但它在全球的爆发也说明，世上没有绝对的安全系统。...微软今年3月份的安全更新中，就有针对这次勒索病毒利用的漏洞的安全修补程序。 这次在全球爆发的病毒袭击，也说明了两点：世界上没有绝对安全的系统；别说任何程序后门只要掌握在“好人”手里就是安全的。...现在大家应该心里有了答案。没有人能制造绝对的安全系统，也没有绝对安全、只为“好人”所使用的“后门”。只要工具制造出来了，坏人总会有办法拿到——在这个世界上，也没有只能为“好人”所用的武器。 ?...巴菲特一周前在伯克希尔哈撒韦股东大会上刚说过，“我对大规模杀伤武器是很悲观的，但我认为发生核战争的可能性要低于生化武器与网络攻击。” 不幸，他言中了。...或许有一天，速度与激情8里自动驾驶车辆被集中攻击的场景，也会成为现实。 现在我们越来越依赖于电子设备，无论是电脑还是智能手机等移动设备，上面加载了我们很多重要的隐私、安全信息。
前言 逻辑性错误也是出现bug的重灾区，有很多是因为逻辑性比较复杂，这个倒是可以理解。但是，很多时候出现的问题查了半天最后真想给自己一巴掌。人傻没办法，自己折腾自己。因为这个问题实在太弱智了。...我本来是希望 when <10 之后应该continue的，在写第一个when<0的时候头脑还是很清晰的。但是呢，当写第二个的时候就用四肢写代码了，习惯性的打了个return。...由于我们通常还需进行反方向的转换，所以这里一不小心在“copy"或者直接写的时候搞反了，埋下了祸根。 像这类的问题还有？ SQLite的字段设置为了unique的，但是insert的时候有重复。...这里举例的比较简单，尤其是当我们有复杂条件的判断时，需要注意判断条件是否符合预期。...有问题还会报Exception,应该是大家都知晓的问题，有些甚至作为代码规范的一条。
定义我们感兴趣的概率。我选择了95％，但你可以改变它。 概率越小，利润越大！ 此外，将计算从开始到过去100天的概率。...95％的价格将超过红线！ 让我们用样本外数据进行回测！...它的胜率超过95％！ 请注意，当你提高赢率时，你的利润会下降。 现在让我们尝试用相同的方法在空头头寸上。 让我们使用相同的函数预测当天的低点，但这次使用不同的计算方法！...因为当我们预测95％的最高价和最低价时，所获得的价格超过了这个价格。 那么为什么在这种情况下我们必须预测收盘价呢？ 进行回测，看看我们是否能获得相同的概率！...因为它们以更高的命中率提供更多的ticks！ 我们大多数时候都使用过“预测”这个词。 但这不是预测。 这只是使用统计学中的统计方法和计算概率。
本文作者在此基础上提出了RAG模型，该模型引入了文档检索模块和外部知识库来增强生成式语言模型在知识密集型任务上的表现，并避免了大规模预训练模型的一些缺点，具有很不错的应用价值和前景。...另外，「我们很难解释模型是如何做出预测的，也很难控制模型给出的结果，无法保证模型不会给出意外的回复。」 假如GPT-3给出了带有种族歧视的回复，我们就很难去纠正模型不要生成这类回复。...为了端到端地联合训练检索器和生成器，我们可以将检索到的文档看作是潜在变量 ，以概率的方式建模边际似然 ， 有下面两种计算方法： 「RAG-Sequence」：生成器在生成目标句中每个词的时候使用相同的文档作为条件...虽然可以直接从文档中抽取答案片段，但直接生成答案有一些额外的好处，比如有些文档并不直接包含整个答案，但包含答案的线索，「这些线索就能帮助模型生成更正确的答案」，而这对抽取式模型来说是做不到的。...实验结果表明训练检索器对所有生成任务都是有帮助的，但在事实验证任务上BM25表现却是最好的，这可能是因为该任务主要以实体为中心，因此非常适合基于单词重叠的BM25检索器，所以数据集的特征对于模型的选择还是很重要的
据外媒报道，美国气象频道总公司与 The Future Group展开合作，将MR技术和天气预报相结合，给观众带来沉浸式的天气报导的同时，还能帮助观众理解极端天气的形成，及其给日常生活所带来的影响。...据悉，除了此次的MR天气预报，The Future Group 还开展了一系列与沉浸式技术相关的项目，如当前大众熟知的《星球大战》。 ?...小编了解到，该天气预报主要由Unreal引擎打造，该引擎在VR及MR体验者中颇受欢迎，并且已经逐渐开始应用于游戏之外的领域了。 除此之外，该气象频道还曾尝试利用AR，建造了一个体育场地的3D模型。...借助这个模型，其能更加直观地向观众解释各恶劣天气，是如何影响相关体育比赛的。 ?...此外，该气象频道还表示，其之前一直在寻找一种更好的方式，来向观众传达天气信息。而现在，Unreal引擎和MR技术的加入，使其可以更直观地向观众解释龙卷风、风暴潮等天气的成因和具体表现。
小勤：大海，为什么我这两个简单的表建立数据关系有问题啊？ 大海：啊？出什么问题了？...小勤：你看，我先将表添加到数据模型，这是订单明细表的： 用同样的方法将产品表也添加到数据模型，然后创建表间关系，结果出错了！ 大海：你的产品表里的产品名称重复了。 小勤：啊？...我看看： 小勤：真的嘢！里面有两个小米，一个是宏仁生产的，一个是德昌生产的。但是，产品名称重复不行吗？ 大海：当然不行啊，你产品名称是重复的，我怎么知道订单明细表里的产品应该对应你产品表里哪一个啊？...小勤：啊，知道了，看来我还是得把订单明细表里的产品ID放出来，不然做出来的数据分析都是不对的。 大海：很棒，这么快就想到产品ID的问题了。...小勤：你上次《表间关系一线牵，何须匹配重复拼数据》的文章里不是有提醒吗？只是我没想到我的数据那么快就存在这种情况。 大海：呵呵，名称重复的情况太正常了，所以尽可能都用ID编码。
这种本质上改进算法的过程被称为提升，目前是有监督机器学习中最流行的方法之一。 优缺点 这种方法的明显优点是，它允许在最终模型中出现最小的错误，因为迭代模型能够在每次出现错误时自行纠正。...人工神经网络：无监督机器学习中的迭代 神经网络已经成为无监督机器学习的典型代表，因为它们在预测数据模型方面的准确性。...优缺点 这个过程的主要优点是它可以达到的准确度。该模型也是可重用的，因为它学习了实现准确性的方法，而不仅仅是为你提供直接的结果。这种方法的另一面是，模型可能会严重出错，并完全偏离不同的方向。...模型测试阶段的迭代是关于使用相同的参数和数据集多次运行相同的模型模拟，然后检查错误量，如果错误在每次迭代中都有很大变化，则数据或参数或两者都有问题。对数据和参数进行迭代，直到模型达到准确性。...（采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权） 本文标题：《 [译文]迭代机器学习：迈向模型准确性的一步 》 本文链接：https://lisz.me/ac/ml/iterative-learning.html
下面是一些有趣的方法，可以通过序列模型算法来提高上网行为管理的准确性：数据探险和准备：搜集各式各样的上网行为数据，包括用户浏览网站、搜索关键词、点点点等等。...挑选炫酷的序列模型：有很多款序列模型，像RNN、LSTM、Transformer等等，都可以用来玩转序列数据。选一个适合你任务的，别选错哦。...如果你想要给模型加点料，可以考虑用上预训练的模型，比如BERT或GPT，它们会让你的模型更牛叉。玩点特征小把戏：挖掘关于上网行为的重要特征，比如网站访问频率、停留时间、点击癖好等等。...这样模型就能更好地理解各种网站和关键词之间的互动。模型培训营：用标好的数据来训练模型，这是监督学习的一部分。选个合适的损失函数，比如分类交叉熵，用来度量模型的表现。...不要忘了反复调教模型，也许需要调整学习率和批次大小。模型评价和完善：用验证数据集来检验模型的表现，看看它有多准、多精、多全。还可以通过一些技巧，比如正则化、集成学习或者模型融合，来提高模型的通用能力。
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...模型、代码层的问题 检查有没有bug，代码整体流程是否有问题，无论是训练还是推理，这个就得自己检查和使用了，这个没法解，只能自己debug，找问题然后解决。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。...本期从BERT的失效入手来讨论，让大家对训练BERT这条龙有一些大家可能聊的不多但却很常见的问题有更深入的理解。
机器之心报道 编辑：魔王 为了衡量机器学习模型的数学求解能力，来自 UC 伯克利和芝加哥大学的研究者提出了一个包含 12, 500 道数学竞赛难题的新型数据集 MATH，以及帮助模型学习数学基础知识的预训练数据集...自动评估生成的答案：MATH 数据集的独特设计使得研究者可以自动评估模型生成的答案，即使模型输出空间非常大。...这说明 MATH 数据集中的数学问题对于人类而言也是有一定难度的。...image.png 实验 模型性能 研究者通过实验调查了模型在 MATH 数据集上的性能，发现即使最优模型的准确率也很低。...此外，与大多数基于文本的数据集不同，该数据集上的准确率增速随着模型规模的扩大而越来越慢。如果这一趋势继续，则要想在 MATH 数据集上取得较大进展，我们需要的不只是模型扩展，而是算法改进。
01 — 笔记 前面学习知道，对于一个要研究的机器学习问题，我们先假设一个模型，这个模型带有一些未知的参数，通过一定的算法我们找到最优的参数使得损失函数最小。...那么，等到最后这些参数、或者更进一步的这个模型的形式是不是真的适合我们的问题呢？用什么样的方法来评估呢？本小节讲解这一问题，后续小节还会涉及到欠拟合和过拟合的问题。 为什么要评估模型假设？...假设经过训练后，得到下图所示的这样一条曲线。这条曲线貌似非常完美，因为对于所有的样本点都完美照顾到了。 ? 但是，这不代表上面那个多项式就是一个好的模型假设，为什么呢？...一个线性回归模型的训练、测试步骤 第一步：根据训练样本找到使损失函数最小的一组参数\theta ?...，来衡量逻辑回归模型对这个测试集的样本预测错误的大小。
模型验证样本是有要求的 模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同的处理，即： 模型的验证样本同样需要进行数据清洗、缺失值填充、分类变量WOE转换等处理； 在缺失值进行填补时，需要使用训练集的统计量而不是验证样本的统计量...我眼中的ROC曲线 衡量模型效果的指标之一为ROC曲线，一般，ROC曲线的取值在[0.5,1]之间，如果： [0.5,0.7)表示模型效果较低； [0.7,0.85)表示模型效果一般； [0.85,0.95...)表示模型效果良好； [0.95,1)好到这种程度的模型一般不会存在，至少我从来没有遇到过。...通常： KS小于20，表明模型没有区分好坏的能力； KS介于20-40之间，表明模型勉强接受； KS介于41-50之间，表明模型有好的区分能力； KS介于51-60之间，表明模型有很好的区分能力； KS...介于61-75之间，表明模型有非常好的区分能力； KS大于75，很可能建模出错，不太可能出现这么高的情况。
人们健身意识的觉醒，使得健身房如雨后春笋般遍布各地。健身热潮的涌起，也带动了相关产业的发展，如运动服装等。...在一个私人的纽约顶级时尚活动中，亚马逊时尚公司展出了一款基于苹果ARKit打造的AR应用。通过该AR应用，用户可以在任何一个平坦的地面，学习健身教练标准的动作与姿势，以进行日常锻炼。...在运动教学的同时，旁边会无缝展示相关各品牌运动服。用户可以点击不同的服装，以观看虚拟教练上身的效果。如当虚拟教练抬起腿时，运动裤也会随着它的动作而缩到小腿中段。...其还进一步补充道，“使用完整的环绕相机阵列可以让我们即时捕捉所需的几何和纹理信息。每个瞬时捕获产生约3千兆像素的环绕声数据，可以创建一个高品质的3D模型。”...不得不说，亚马逊这招实在是高，在特殊的场景中潜移默化的植入广告，如此具有针对性，提高商品的销售率不说，还不会让消费者心生厌烦。这种场景式的消费在未来，或许真的有可能成为一种主流消费形态。
生活多姿多彩，我有我的故事，我是小王。今天这篇文章，感慨一下学习编程的心情。...在朋友们看来学习编程很高大上，也是高收入群体的象征，但是他们都有一个统一的名字“码农”和在地里的农民一样，在电脑上打代码就是他们的工作。...我也是在3月份的一天收到了母亲的通知：“我给你找了一个学习电脑的学校，把你时间调整好的我通知。”我一脸的茫然，对于只会在电脑上打游戏的我，居然会去当码农。...但是母命难违，我也做不到给她说我不去，因为我不想让她伤心。我就怀揣着坎坷的心情去了软件学校。
美国最大的成品油管道运营商Colonial Pipeline在当地时间5月7日受到勒索软件攻击，被迫关闭其美国东部沿海各州供油的关键燃油网络。...Colonial的5500英里管道将燃料从墨西哥湾沿岸的炼油厂运送到美国南部和东部的客户，它运输了45％的东海岸燃料，覆盖了5000万美国人。...1.png 距离2017年5月12日勒索病毒WannaCry第一次爆发已经过去了4年了，很多人对当时的“血雨腥风”仍然记忆犹新，但这还只是一个开始，随后的几年间，勒索病毒日渐成为一种屡试不爽的攻击手段，...并且发展出了越来越多变种，仅仅在最近的几个月内，富士康、宏碁、起亚等等一系列我们熟知的企业仍然不断收到勒索病毒攻击，赎金一再刷新纪录。...封面图.jpg 同时，腾讯安全还联合南方都市报、看雪论坛，邀请三位资深安全专家，他们分别在Windows系统内核安全、反病毒和威胁情报领域有多年从业经验，为你解密勒索病毒的方方面面。
正如我最近发现的那样，有两种真正不同的方式来部署模型：传统的方式，以及最近的选择，这个选择简直让我大吃一惊。 在本文中，我将为您提供适用于这两种部署的简单但最佳实践模板。...我知道并不是每个人都喜欢跳读; 它看起来像这样： 如何部署ML模型 如果你来自分析师的背景，你可能不会理解网络应用程序架构，所以让我先说明一下。如果这是过于简单化和人为祸患，抱歉！...如果我们有一个长时间运行的端点，那就太糟糕了：它会占用我们的一个服务器（比如......做一些ML任务），让它无法处理其他用户的请求。...任何人都可以复制它，看看层是什么样的，并窃取所有参数。我想我会说这是不可避免的，你的模型可能没有你想象的那么特别：任何竞争优势都在于您可以部署模型修订的数据和速度。当然，您在模型上构建的产品有多棒。...让我们暂时搁置前端的反复无常。 无论如何，希望你有纱线和工作节点安装（至少版本9）。对于服务于前端模型的网站的最小示例，您可以克隆我的仓库。 实际的Javascript代码并不那么有趣。
我们知道，云计算事实上已经成为企业基础架构上的主要形式，好不夸张的说，云计算就是当代企业的IT架构。...前面提到，服务化需要预配置一些通用服务，甚至能够让用户有一些个性化的选择，那么就需要IT部门在设计服务、配置服务上不管改进了。...总结：云计算就是可以按需使用的：【服务器虚拟机、容器虚拟机】+【软件服务化】 公有云和私有云有区别吗？ 如果您仔细阅读了上节，那您一定会同意我下面的观点。 从计算的角度上看，公有云和私有没有区别。...同理，在自行搭建私有云的时候，所采用的技术架构可能也不是单一的。...多云管理软件是最佳混合云管理工具，但不是必要工具 混合云有哪些玩家？ 直接看Gartner的云管理平台的魔力象限吧
当实例的内存达到了 maxmemory 后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...开发人员需要对 Redis 有基本的了解，才能在合适的业务场景使用 Redis，从而避免业务层面导致的延迟问题。...保证机器有足够的 CPU、内存、带宽、磁盘资源，防止负载过高影响 Redis 性能。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
很多技术的过来人都不约而同的说：用别人已经造好的轮子呗，你看，多省力，在很久以前我也是他们的一员，也喜欢使用大量的框架(js有jQuery、Express、socket.io.js等；PHP有phpword...框架用的时间久了之后就发现了一个问题：我真的有学习过吗？我学的内容真的有用嘛，这些框架内的东西能对我今后有帮助吗，当然，这种想法不是一天形成的，还有一个小的故事。...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！...说干就干，花了一天的时间就完成了基础类和代码的编写，包括路由、模型类、控制类、一些基本的方法都封装在里面，我觉得自己简直太厉害了，居然在我看来可以完美的运行！
本视频主要讲解两个问题：（1）模型选择问题；（2）样本数据集的处理，在上节视频的基础上将样本集更细分为训练集、验证集、测试集三类。...本节实质上还是讲如何通过样本数据找到一个适合于解决对应问题的算法模型。 还是说过拟合 如果用多项式拟合，对训练集的拟合效果很好，但往往意味着很差的泛化能力。就是越是好看的花架子，实战可能越差。 ?...代表模型选择的参数 那，如果想用一个算法来选择这个多项式的最高次幂，我们可以把这个最高次幂也设计为一个待求解的参数d，那么对应的每个d的取值都会有一组多项式的系数参数\theta，对应的每个模型也会有一个测试误差函数...那求解最好模型的问题，也就变成了求解上图中最小测试误差的问题。比如最后可能d=5最好，那对应的五次多项式的拟合结果即是所求。 ? 上面所说的就是模型选择的基本思路。...面对模型选择问题时，我们将可能的模型的最小误差函数都给求出来，先是用训练集训练各个模型的参数，然后用验证集找出最好的那个模型，最后再用测试集来进行测试。
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