引言 在软件开发生命周期中，从系统模型到软件模型的过渡是一项关键任务。系统模型关注整个系统的结构和行为，而软件模型更集中于软件组件的详细设计和实现。...2.2 软件模型 软件模型集中于软件部分的详细设计和实现。它包括软件架构、类、方法、属性等，通常通过类图、序列图和状态图来表示。 3....从系统模型过渡到软件模型的步骤 3.1 定义过渡目标和范围 过渡的第一步是明确过渡的目标和范围，理解系统模型和软件模型之间的区别，并确定需要转换的具体元素。...通过明确的计划、深入的分析和灵活的方法，可以确保过渡的平滑进行。本文提供了一种方法论框架，帮助大家理解和管理这一过程，促进更有效的软件开发实践。...软件建模的过渡不仅是一项技术任务，还涉及组织、协作和沟通的方面。不断学习和实践，掌握从系统模型到软件模型的无缝过渡，将为我们的软件开发项目带来深远的价值。
▌自己动手构建一个深度学习模型 ---- ---- 这些“必备”文章为各个公司带来了一个更大的问题，每个公司都想建立自己的数据科学。 ?...类似的，数据科学家在面对问题时，难道应该放弃最基本的分析方法，而去实现一个机器学习算法吗？ 最小化损失函数 ? “所有模型都是错的，但有一些很有用”。...大多数商业问题都可以被简单的分析或基础方法解决掉。 导致我们丢掉工作的是机器学习算法的过度应用。...我已经看到机器学习方法被应用到完全不必要的问题上，糟糕的是，公司仍然在为这个想法大量投入，这是一个定时炸弹。...我被要求临时构建出一个数机器学习模型，但是经过分析，发现这个模型不仅是错的，而且这个商业问题根本不需要使用机器学习方法。
量子车间、养鸡车间...鹅厂春季部分车间产出情况从量子计算、自研服务器，到行业领先的基础模型，科技创新源源不断为我们的产品和服务提供强劲动力；从更“绿”的能源，到更“无障碍”的空间，我们也在不断积极寻求利用科技和平台为社会创造价值
从历史上看，以客户为中心的公司比其他关注中心的公司更有利可图。这种以客户为中心的趋势导致企业在原本停滞不前的市场中蓬勃发展。然而，您如何开始让您的运营更加以客户为中心？...对于六西格玛专业人士来说，卡诺模型是最好的答案！图片什么是卡诺模型？在1980年代，日本院士 Noriako Kano寻求一种创新方法来分析来自调查的数据。...作为回报，公司变得更加以客户为中心，能够以更好的方式提供客户想要的东西，甚至更多。它的组成部分是什么？卡诺模型由三个不同的部分组成，每个部分都衡量客户的偏好。...从接收电子邮件、接听电话、玩游戏到测量心率，iWatch提供了更多客户不知道自己想要的功能，但现在比其他人更欣赏这些功能。为什么要使用它？在实施卡诺模型时，大多数公司都希望将注意力重新集中在客户身上。...然而，这并不是组织从使用这种方法中获得的唯一好处。除了提高以客户为中心之外，卡诺模型还将增强您的企业文化。这方面的例子包括增加员工和客户之间的沟通，以及更好地了解哪些方法可以改进您的产品和服务。
simulink模型创建好，仿真结束后需要把模型导出为图片或者pdf方便讲解分享，故需要分享一下把Simulink仿真模型保存为图片或者PDF的方法。...1、截图 最简单的方法是使用截屏工具，直接将仿真模型截屏为图片。...常规的电脑截图工具或者qq、微信自带的截图，比如微信Alt+A，QQ快捷键为Ctrl+Alt+A即可选择要截屏的区域之后复制到文档中即可 2、print pdf 可以使用Simulink自带的打印功能将其输出为...也可使用快捷键Ctrl+P直接打印，默认生成和模型文件同名的pdf文件，保存的pdf清晰度不错，pdf方法可以把子模块的内容也一起导出，比较方便 3、simulink截图工具 使用Simlink...) 注；使用这种方法需要首先将模型打开才可以，不然会报错。
https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时，可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库，...1可用模型（tags） 当前可用模型可见仓库 tags[5]，仓库 tag 对应镜像 tag，如： 下载 codet5-small[6] tag 对应的镜像命令为： docker pull alphahinex.../hf-models:codet5-small 镜像中包含的模型为 Salesforce/codet5-small[7] 。...2如何使用 下载镜像： docker pull alphahinex/hf-models:codet5-small 直接从 Docker Hub 下载镜像有困难，可参考 解决目前Docker Hub国内无法访问方法汇总...在 docker-image.yml 中使用 Maximize build disk space[14] 这个 Action 来将根路径的空闲空间扩展到 45GB 左右，如果要下载的模型文件总大小超过了这个范围
然而，在AI项目中有效利用数据的道路上充满挑战，这些挑战会阻碍AI的采用并实现转型价值。 为增强AI开发，一个范式的转变正在出现，即从以模型为中心向以数据为中心的AI转型。...以模型为中心的AI方法 以模型为中心的AI方法是机器学习发展的传统方式。它涉及迭代改进模型的性能，目的是为给定的数据集产生最佳的模型。研究人员和工程师花费大量时间微调模型的参数、层数和其他架构元素。...与模型往往在低质量数据的谬误中挣扎的以模型为中心方法不同，以数据为中心的人工智能(AI)力求弥合AI模型与其试图导航的动态现实之间的鸿沟。...以数据引领AI演进的未来 从以模型为中心向以数据为中心的人工智能(AI)方法转型，代表了一种基本的思维方式的改变。这是将数据置于AI变革之旅的核心。...融合两者的优势 构建强大的AI解决方案需要对何时强调数据和关注模型创新进行细致的理解。平衡运用以模型为中心和以数据为中心AI的优势，对解决当今的AI挑战至关重要，这样组织才能从AI项目中获得最大价值。
: 真实类别为负例，预测类别为正例； 假负例（false negative FN）:真实类别为正例，预测类别为负例； 真负例（true negative TN）：真实类别为负例，预测类别为负例； 分类模型评价指标有...，一般来说，查准率高时，查全率往往偏低，而查全率高时，查准率往往偏低；平衡点BEP是查准率= 查全率时的取值，当一个学习期的BEP高于另一个学习器的，则可以认为该学习器优于另一个； 但BEP过于简化，更常用的是...F1值；另外再一些应用中可能对查准率和查全率的重视程度不同，可以对它们施加不同的偏好，定义为： 3.ROC和AUC ROC曲线的纵轴是“真正例率”（TPR），横轴是假正例率（FPR）, 其中TPR =...TP/(TP+FN), FPR = FP/(TN+FP) 绘图过程：给定m+个正例率和m-个负例率，根据学习器的预测结果对样例进行排序，然后把分类阈值设为最大，即把所有样本都预测为反例，此时TPR和FPR...都为0，在坐标（0,0）处标记一个点，然后，将分类阈值依次设为每个样例的预测值，即依次将每个样例预测为正例； 若一个分类器的ROC曲线将另一个分类器的曲线完全包住，则可认为该分类器优于另一个分类器；若两个分类器之间有交叉
前言 最近在做一个用户评分模型的项目，这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分，每个用户最后会得到一个分值，分值越高，说明用户的价值越高。...这是一个总的目标，一个用户可以创造的价值由两部分决定：创造价值的能力和创造价值的意愿，前者是能不能的问题、后者是愿不愿意的问题。...AHP介绍 先来看看比较官方的解释： AHP(Analytic Hierarchy Process-解析阶层的过程)又叫层次分析法，是一种定性与定量相结合的分析方法，是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化...明确问题 问题及指标拆解 建立指标两两判断矩阵 层次单排序 层次总排序 1.明确问题 就是首先你要确定你要解决什么问题，我们这里就是要构建用户价值模型，希望通过这个模型看出每个用户的一个价值，然后依据价值不同给与不同的运营策略...AHP实例 还是以前面说到用户价值模型为例，走一遍完整的流程。
本文长度为11700字，建议阅读25分钟 本讲座选自宝钢中央研究院首席研究员郭朝晖于2015年12月30日在清华大数据“技术·前沿”讲座上所做的题为《工业大数据的特征、方法与价值创造》的演讲。...今天我给大家汇报的内容大概包括这么三个方面的内容，第一，我先谈一谈工业大数据到底有什么样的特点；再介绍一下我们分析工业大数据当中有什么样的方法，最后针对工业大数据的价值创造，谈一点自己的想法。...我把预报误差特别大的拿来做分析。其中，从Ａ钢种抓取了110个特别大的；进一步的研究发现：有８５个数据本身含有某种数据严重异常，占预报失误的80%。另一个钢种更高，占９２％。...把其中一个V改成真实性，他认为真实性是当前企业急需考虑的维度，并且将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高的价值。 这段话读起来有点别扭，但说的理儿还是对的。...我的感觉是：如果纯粹从数据上加以证明的话，一定会遭遇组合爆炸问题；要得到全面可靠的验证，数据永远是不够的。 现在，我跟大家谈谈价值创造。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 今年年初，知名 AI 学者吴恩达在接受 IEEE Spectrum 的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。...在工业化大规模发展中，大家正在慢慢地从模型为中心的生产转化为以数据为中心。...下图显示的是吴恩达所做的一些实验对比： 我们可以看到，当我们有了一个基础算法之后，我们可从两个维度来提高它的性能，一是以模型为中心的方法，即想尽各种办法提高模型设计的复杂度、技术含量等；二是以数据为中心的方法...他发现，以数据为中心的方法比以模型为中心的方法能更多地提高性能。我们自己做模型生产时也得到这样一个结论：越到后面，数据的迭代越来越重要。...第二阶段是打造出自动化的算法模型生产系统，把第一阶段积累的方法论沉淀为平台和系统，以低代码甚至零代码的方式实现自动化算法模型训练。
1、混淆矩阵的概念 2、衍生评价指标 3、ROC曲线、AUC指标 4、R&Python中混淆矩阵函数 1、混淆矩阵的基本概念 对于分类模型而言（这里仅以最简单的二分类为例，假设只有0和1两类），最终的判别结果无非就四种情况...那么在以上矩阵中：四个象限分别代表四种判别结果： 左上角被称为真阳性（True Positive,TP）:样本实际为正（这里的正负仅仅是相对意义上我们想要研究的类别）例，且模型预测结果为正例； 右上角被称为假阴性...（False Negative，FN）:样本实际为正例，但模型预测为负例； 左下角被称为假阳性（False Positive，FP）：样本实际类别为负例，但模型预测为正例； 右下角被称为真阴性（True...Negative，TN）：样本实际类别为负例，且模型预测为负例。...AUC指标用来评估分类器性能，可以兼顾样本中类别不平衡的情况，这一点上要比分类准确率更加具有参考价值； 整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能
如果 DevOps 能够兑现其诺言并为企业带来可观的价值，那么就必须克服这一规模挑战。 重塑业务 今天，我想看看企业内部的关键变化，在实现 DevOps 的好处之前，这绝对是必须发生的：运营转型。...在此模型中，经理和业务部门负责人是高级管理人员意愿的执行者，以确保公司其他所有人都可以执行其战略方向。...DevOps 的发展方向相反-从开发人员和运营人员的基层运动开始，然后逐步发展到如今在董事会席位上占有一席之地。...它只是归结为效率：以一种更加敏捷和有效的开发方法来消除障碍。以一种可以为您提供广泛、以业务为中心并且与供应商无关的方式执行此关键操作。...如果没有民主变革的能力，并根据我们的经验来衡量结果，您将永远无法完全成功并获得真正的利益。 在我的下一个博客中，我将探讨帮助 DevOps 扩展的另一个关键因素：度量。因此，请再次访问。
我认为如果计算机能做到这一点，就达到了创造智能层面。 大家可以看到，感知智能、认知智能和创造智能的背后涉及大量的语言信息理解。...首先，深度语言模型突破式发展引领很多重要的自然语言技术取得进展，并在应用场景落地； 其次，公有云自然语言技术越来越从通用能力走向定制化服务； 最后，自然语言智能要在工业界产生巨大价值，一定需要结合更多的场景和行业...首先语言模型是描述自然语言的表示、顺序、结构、意义和生成的过程。目前有两种比较通用的方式来构建语言模型，一种是传统语言学方法，即通过规则的方法以及语言学文法来描述语言生成的方式。...但是在最近十几年，通过大量数据积累和计算能力扩展，数据驱动方法，即统计学 / 深度学习方法成为主流，其中非常典型的代表是谷歌的 BERT，它分为两个不同的阶段，其中在预训练阶段，通过通用知识和通用数据学习构建基础模型...我个人认为，如果自然语言智能的算法想要真正地发挥大的价值，则一定要在场景、数据知识模型以及算法之间形成一个良性迭代和升级的过程。
为了使模型尽可能多地学到负样本特征，采用随机负采样为正样本配平负样，初期正负样本1:4。 由此引发了学习过程中最大的问题——模型无法收敛。...在此过程中注意到另一个问题——batch_loss变化幅度大，即便在最初三个能下降的epoch中，batch_loss震荡也很厉害。...因此，每个batch包含的数据差别较大，以batch论，这些batch已经“不算一个数据集”了。解决方法就是随机打乱数据，使其分布没有“特点”，batch之间越接近，数据分布越好。...模型差异较大 模型调试阶段，一直以A语料为训练数据，以Top10的语义召回率R为评价指标，随着参数调优，R从0.6逐渐上升，一度达到0.91，由此确定了模型的最佳参数。...而对隐层神经元数量的减小则进一步加快了模型的收敛，并且使模型性能有了一定提升，最终将C语料训练的模型的语义召回率从0.61提升至0.7。此后，再怎么调整模型语义召回率也难以超越0.7。
低秩分解：将原始的权重张量分解为多个张量，并对分解张量进行优化。 ...剪枝方法 基于以上分析，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝方法如下： 1）层数剪枝 在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的hidden向量用于下游任务。...Pocketflow Pruning API：腾讯开源的模型压缩框架，基于tensorflow，为卷积层提供通道剪枝，无法用于BERT结构。...fine-tune； 进阶方法：在fine-tune的时候，首先随机初始化参数，假设从原始的m维裁剪到了n维，那么取预训练BERT模型相应的前n维赋值给剪枝后的参数。...从前笔者为了多方面做对比实验（例如，第一层剪到768维，第2层剪到384维），强行修改了BERT的模型代码，传入一个字典进行剪枝，迁移到另一个BERT变体模型就不太方便。
斯坦福研究人员最近提出了一种新方法对大模型使用附加机制进行训练后，可以阻止它对有害任务的适应。 他们把通过此方法训练出的模型称为“自毁模型”。...而现有的安全过滤、对齐优化等方法又容易被微调或者提示工程绕过。 斯坦福研究人员提出要用任务阻断技术训练大模型，使模型在正常任务中表现良好的同时，阻碍模型适应有害任务。...任务阻断的方法就是假设攻击者试图将预训练大模型改造用于有害任务，然后搜索最佳的模型改造方法。 接着通过增加数据成本和计算成本两种方式来增加改造难度。...研究人员在这项研究中着重探究了增加数据成本的方法，也就是降低模型的少样本效果，使模型在有害任务上的少样本表现接近随机初始化模型，这也就意味着要恶意改造就要花费更多数据。...结果发现，MLAC方法训练出的自毁模型在所有数据量下的有害任务性能均接近随机初始化模型。而简单对抗训练法并没有明显降低有害任务的微调性能。
存储数据不难，但是以人类自然语言为核心的方式取出数据并不容易，人类第一次和AI模型通过人类自然语言进行对话为风险的产生带来了可能。假如模型没有价值对齐会发生什么呢？...对齐亦是如此，通过预训练学习实践知识，再通过指令精调学习技能，还要经过一些对齐的方法学习人类的价值观或者意图，最终才能提供一个可靠的产品。因此，从技术上看大模型常见的价值对齐方法有以下几个。...思路即两步走，先学习一个可以判断价值对齐程度的打分函数，利用该打分函数作为监督信号优化模型回复行为，训练一个模型再进行学习，学习的方法可以是强化学习，也可以是其他新的方法。...在判断大模型生成的回复质量是否满足人类需求时，我们通常需要人类去标注，但标注难度很大，更合理的方法是我们期望AI先帮助人类进行标注，所以现行研究有一个Auto-J（开源的、可解释的评估工具）的模型可以对大模型生成的回复在不同价值上做出评判并且进行打分...而从积极隐私的意义上来说，随着大语言模型或基础模型的能力越来越强，我们能在多大程度上，应该在多大程度上，限制个人利用大模型对齐自身的意志和价值，值得深思。最后，进行基于国际比较的展望。
为此，作者提出了将知识从浅层模型转移到深层模型的堆叠算法，并逐步应用堆栈来加快 BERT 训练的速度。...当批处理数为 1 时，对于 340M 个参数的 BERT-large 模型，仅需 5.84 毫秒；对于 110M 参数的 BERT-Base 模型，则只需 2.07 毫秒。...3、蒸馏 另一个有趣的模型压缩方法是蒸馏，这是一种将大型「teacher」网络的知识转移到较小的「student」网络的技术，训练学生网络来模仿教师网络的行为。 ?...DistilBERT 从 Hinton 开始，蒸馏的方法逐渐被应用到了不同的神经网络中，当然你可能也听过 HuggingFace 提出的 DistilBERT，这是一种对 BERT 的蒸馏。...其他蒸馏方法 除了 DistilBERT 和 TinyBERT 外，还有其他一些为大家所熟知的蒸馏方法。
建模的评估一般可以分为回归、分类和聚类的评估，本文主要介绍回归和分类的模型评估： 一、回归模型的评估 主要有以下方法： 指标 描述 metrics方法 Mean Absolute Error(MAE...n为样本数量，p为特征数量 消除了样本数量和特征数量的影响 （五）交叉验证（Cross-Validation） 交叉验证，有的时候也称作循环估计（Rotation Estimation），是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法...）的定义是：对于给定测试集的某一个类别，分类模型预测正确的比例，或者说：分类模型预测的正样本中有多少是真正的正样本； 1.3 召回率（Recall）的定义为：对于给定测试集的某一个类别，样本中的正类有多少被分类模型预测正确召回率的定义为...绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。 0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。...AUC = 0.5，跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。 AUC < 0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测，因此不存在AUC < 0.5的情况。
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