推荐系统最有效的方法就是A/B test进行模型之间的对比，但是由于现实原因的局限，存在现实实时的困难性，所以，梳理了一些可以补充替代的指标如下，但是离线评估也存在相应的问题： 数据集的稀疏性限制了适用范围...评价结果的客观性，由于用户的主观性，不管离线评测的结果如何，都不能得出用户是否喜欢某推荐系统的结论，只是一个近似的评估。 深度评估指标的缺失。...冷启动 Exploration 和 Exploitation问题 离线模型之间的评估 召回集测试 recall 命中skn个数/用户真实点击skn个数 precision 命中skn个数/所有预测出来的...离线模型与在线模型之间的评估 很多时候，我们需要确定离线模型的效果足够的健壮才能允许上线进行线上测试，那如何进行离线模型与线上模型的评估对比就是一个比较复杂的问题。...其他评估方向 覆盖率 推荐覆盖率越高， 系统给用户推荐的商品种类就越多 ，推荐多样新颖的可能性就越大。
作者：十方 有很多论文探讨如何构建优秀的序列推荐模型，但是这篇论文探讨如何评估这些序列推荐模型。...大部分论文都用基于流行度采样的的方式去评估比较各个序列推荐模型，然而该论文发现这种评估方式是错的，和对不采样进行评估相差很大，所以使用流行度进行负采样和用全部item进行评估是否存在差异呢？...如果我们使用不同的负采样个数，评估排名变化又很大，如下图所示： 看到这里，是不是不相信任何一个号称自己是最强的序列推荐模型了？...使用所有item的集合评估才是最正确的，在看这篇论文之前，十方也坚定的认为按流行度进行负采样评估模型足以，看完这篇才发现这么做完全是错的。
在嵌入式项目预研前期阶段，我们常常需要对某个平台进行资源和性能方面的评估，以下是最常见的一些评估指标： 1、内存评估 系统内存空间通过free、cat /proc/meminfo或者top，查看内存情况...已经被使用的虚拟内存 VmallocChunk: 0 kB //可分配的最大的逻辑连续的虚拟内存 Percpu: 32 kB //percpu机制使用的内存 2、磁盘评估...1962 mtdblock4 31 5 30485 mtdblock5 31 6 24384 mtdblock6 3、磁盘写入速度评估...records out real 0m0.126s //程序的实际运行时间 user 0m0.000s //用户态的时间 sys 0m0.110s //内核态的时间 4、CPU评估
实验得出了综合性的结论，选出了两个表现优越的指标，该研究在定量评估、对比、改进 GAN 的方向上迈出了重要的一步。...本论文重新讨论了多个代表性的基于样本的 GAN 评估指标，并解决了如何评估这些评估指标的问题。...经过一系列精心设计的实验，我们对现有的基于样本的指标进行了综合研究，并找出它们在实践中的优缺点。...这篇论文综合回顾了有关基于样本的 GAN 定量评估方法的文献。...鉴于这些优势，即使 MMD 是有偏的，但我们仍推荐大家在实践中使用它。 当距离在合适的特征空间中进行计算时，Wasserstein 距离的性能很好。
192.168.20.53 检查配置文件 named-checkconf -z 测试域名解析 nslookup vsan01.tntsec.com 192.168.20.20 配置esxi主机IP、主机名，推荐通过
vmtools：VM增强功能，可以在主机与客户机之间传递消息，进行更进一步虚拟机状态检测
随着云服务的流行度不断提升，企业必须与IT合作决定什么是可以放于云端的，以及如何确保其它安全。 云计算获得了企业越来越多的关注。是否意味着云服务对于企业来说已经足够安全可靠 ？...一旦这些基准得到解决，项目经理就可以评估一下使用云供应商的特殊功能的优劣势。 最重要的，安全团队需要了解什么样的系统和数据在云中。...那些正在寻找着手点的组织可以看看他们企业现有的数据分类政策。关于不同类型的数据必须如何处理的政策可能取消了某些来自于使用云厂商的信息和功能的资格。...云供应商能够利用一些规模经济，这也非常吸引中小型企业，同时也给企业组织增加了价值。另外，有些组织对云供应商卸载了一些业务流程，从而减少合规工作的规模，如外部设备连接。...有了足够的提前计划，企业可以利用云供应商提供的好处，而不造成IT运营的失控。
今年4月，国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）批准245项推荐性国家标准和2项国家标准修改单，与信息安全相关标准共10项，均在2022年11月1日开始实施，其中包括《信息安全技术 信息安全风险评估方法...（但和最终风险值计算的关联，标准中没有明确说明） 系统资产赋值 系统资产识别后，需依据其保密性、完整性和可用性进行赋值，结合业务承载性、业务重要性，进行综合计算。赋值依据可参考新版风评附录D。...系统组件和单元资产赋值 识别系统组件和单元资产后，需依据其保密性、完整性和可用性进行赋值，进行综合计算，进行价值等级划分。赋值依据可参考新版风评附录D。...； c) 根据安全事件发生的可能性以及安全事件发生后造成的损失，计算系统资产面临的风险值； d) 根据业务所涵盖的系统资产风险值综合计算得出业务风险值。...精彩推荐
今天我们换一个视角，从投资人的角度来看我们是如何评估 To B 企业的，希望能带给创业者更多的思考和启发。...创始人和投资人对估值的认知不同 缘于二者对价值评估方式的不同 信天创投合伙人 蒋宇捷 我们投什么 我们投资的主题叫传统企业的三化，其实就是 To B 的产品和服务。...因为大企业具有严格的采购招标流程，会对产品进行全面的评估，如果他们愿意买单，无论是产品价值、技术能力、销售能力都可以得到比较好的证明。...PMF 所做的是帮助防止企业花钱在注定要失败的方式来发展业务。 我们绝大部分的资金投向 PMF 及之后的阶段，少部分投向 PMF 之前。因为企业验证 PMF 之后产品和商业模式才可评估可量化。...如何决策：克服噪音 看完以上内容，大家肯定觉得评估一个项目非常复杂。是的，这的确不是简单的事情，所以成为专业投资人、专业机构很难。
项目背景XX公司早在几年前就部署过一套企业网管系统，随着业务的增长，该网管系统由于监控功能单一并且稳定性差，不能满足用户的监控需求。为了减少监控盲点，节省成本。...公司急需一套通用性和可扩展性强的综合运维管理系统对整个单位IT数据网络和主机应用的进行统一监管，加快其故障定位和处理速度，尽量减少故障对业务的影响，扭转目前的被动维护局面。
ESMValTool 向用户和开发人员开放，鼓励开放交换CMIP集合的诊断源代码和评估结果。这将促进和改进ESM评价，使其超越最新技术水平，目的是支持CMIP和单个模式中心的活动。
即使是像Kaggle那样主办方已经把数据集准备好的场景，也需要评估train set和test set的分布是否一致，存不存在偏斜等。...本文不对数据采集的过程深入探讨，即不讨论怎么在数据采集过程中保证数据的准确性；而是聚焦在对现有的数据集，如何快速高效地评估数据集的质量，找出数据集中存在的瑕疵问题。
如何评估它，用什么数据来评估它，成为了模型评估需要重点考虑的问题。 我们常规做法，就是将数据集划分为3部分，分别是训练、测试和验证，彼此之间的数据不重叠。...和learning_curve方法很像，validation_curve方法使用采样k折交叉验证来评估模型的性能。...对于线性SVM，我们只评估参数C；对于RBF核SVM，我们评估C和gamma。最后， 我们通过best_parmas_得到最优参数组合。...: 对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差 ?...: 另外一个综合Precision和Recall的标准，F1-Score的变形 再举个例子： ? ?
学习时，使用IDEA编写java的时候，经常使用到一些插件，熟悉这些插件的使用方法，可以很好地提高效率。以下介绍开发时经常用到的高效的idea插件及其使用方式。
GAN_Metrics-Tensorflow 简单的GAN评估指标的Tensorflow实现 Inception score Frechet-Inception distance Kernel-Inception
那么在此之前，企业能够做哪些工作才能避免此类安全问题的再次发生？ 当然，企业能够做的工作有很多，其中针对各类设备的漏洞管理，评估设备的安全状况是保护企业数据和网络安全的重要部分。...针对漏洞评估 企业能做什么？ 对于企业而言，及时发现自身设备及网络的安全漏洞，是进行安全防护的重要前提。...8.形成定期的制度 漏洞评估应作为企业的一项持续性工作而定期开展，重点是为企业高级别的网络设备和服务的安全状态。...必要时还需要上升到企业战略层面，专门制定安全评估政策，以确保评估工作的正常开展。 以上措施只是参考。随着更多安全法律法规以及行业性规范的出台，安全合规正成为企业发展的重大挑战。...网络安全上升到国家战略层面的同时，企业也是时候将网络安全上升到企业发展战略层面。重视漏洞管理，做好漏洞评估，将为企业网络安全建设带来事半功倍的效果。
TLDR: 本文从评估的视角重新审视了推荐系统。特别的，重新调研了常用的数据划分方式及其影响，并讨论了在评估过程中容易被忽略的两个概念，即数据泄露和过度简化。...最后提出了一些关于推荐系统评估的新观点。 论文：arxiv.org/abs/2308.15980 推荐系统已经成为信息检索领域的一个重要研究领域。...因此，评估推荐模型的性能成为了该领域的一个传统研究课题。...受最近研究中的一些反直觉观察的启发（比如，在系统当中活跃的用户的推荐性能竟然比冷启动用户的推荐性能还差），因此这篇观点型论文从评估的角度重新审视了推荐系统。...最后，提出了推荐系统的新视角，包括评估更准确反映现实场景算法性能的技术（比如对基线方法的评估按照时间线来进行设置，以及适用合理的按照时间窗进行的时间线方式），以及在用户偏好建模中考虑决策上下文的可能方法等
本文以用户请求的粒度建立质量模型，通过数据血缘关联了数据表、算法模型、系统服务和用户请求，并结合美团综合业务的实践进行了拓展泛化，希望能对大家有所帮助或启发。...我们希望通过综合业务推荐系统的质量模型建设，为类似多业务线、效果导向的系统质量度量提供一种新的思考角度和实践参考。...功能类系统一般以可用性为核心来构建质量指标体系，在综合业务推荐系统的业务实践中，我们发现可用性等指标存在以下的局限性： 可用性对部分缺陷不敏感：可用性是中断频率和持续时间的函数，体现的是系统持续提供服务的能力...4.1 计算公式 结合 3.2 章节中描述的质量特征，从成功请求占比的角度评估系统质量，在实际落地计算时可以分成以下四个层面的缺陷： 系统层面：该请求触发了系统异常，则为缺陷响应。...通过建设多层次的推荐柔性降级，迭代对于质量分的理解，量化不同降级对于系统的影响。 优化数据血缘的准确性、覆盖率和时效性，更加正确快速评估某一个环节质量问题的影响面。
这里是「王喆的机器学习笔记」的第十八篇文章，今天我们关注模型的评估和线上测试。有经验的算法工程师肯定非常清楚，在一个模型的开发周期中，占工作量大头的其实是特征工程和模型评估及上线的过程。...所以如果能够将模型评估和线上AB Test的效率提高，那一定是大大解放算法工程师效率的事情。 今天这篇文章我们就介绍一下流媒体巨头Netflix的“独门线上评估秘笈”——Interleaving。...那么驱动Netflix实现推荐系统快速迭代创新的重要技术，就是我们今天要介绍的快速线上评估方法——Interleaving。 ?...Netflix推荐系统问题背景 Netflix几乎所有页面都是推荐算法驱动的，每种算法针对不同的推荐场景进行优化。...这就使得用户同时可以在一行里同时看到算法A和B的推荐结果（用户无法区分一个item是由算法A推荐的还是算法B推荐的）。进而可以通过计算观看时长等指标来衡量到底是算法A好还是算法B好。 ?
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