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iOS 网速检测方案

加权算法设计 拿到权值后如何计算呢，我们最容易想到的是加权平均值算法，但它同样会受长尾数据的影响。...比如当某个 RTT 值比正常值大几十倍且权重稍高时，加权平均值也会很大，更优的做法是获取加权中值，这也是 nqe 的做法，伪代码为： //按 RTT 值从小到大排序 samples.sort() //目标权重是总权重的一半...，根据计算后的 RTT 值区间确定网速状态供业务使用，比如 Bad / Good，这种策略能覆盖大部分情况，但有两个特殊情况需要优化。...无网络访问场景 当用户一段时间没有访问网络缺乏样本数据时，引入主动探测策略，发起请求实时计算 RTT 值。...网络状况快速劣化场景 若在某一个时刻网络突然变得很差，大量请求堆积在队列中，由于我们 RTT 值依赖于网络请求落地，这时计算的目标 RTT 值具有滞后性。

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第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均

大体公式就是前一日的 V 值加上当日温度的 0.1 倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. ?...我们现在将 作图运行后得到黄线,由于仅平均了两天的温度,平均的数据太少,所以得到的曲线有更多的噪声,更有可能出现异常值,但是这个曲线能更快的适应温度变化,所以指数加权平均数经常被使用....「通过计算,我们发现 ,也就是说对于 而言 10 天之后权重就会下降到 」 「对于 而言,有 ,即 50 天之后权重就会下降到 」 即有 优势 实际处理数据时,我们会使用以下公式....所以在机器学习中大部分采用指数加权平均的方法计算平均值.」 2.5 指数加权平均的偏差修正 当我们取 时,实际上我们得到的不是绿色曲线,而是紫色曲线,因为使用「指数加权平均」的方法「在前期会有很大的偏差...补充 在机器学习中,在计算指数加权平均数的大部分时候,大家不太在乎偏差修正,大部分宁愿熬过初始阶段,拿到具有偏差的估测,然后继续计算下去.

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    时间变了，A U OK?

    TAI 是全球 80 多个国家实验室的 450 多个原子钟保持时间的加权平均值。它是一个连续的时间尺度，没有闰秒，它是地球时的主要实现（带有固定的纪元偏移量））。...它是协调世界时(UTC) 的基础，它用于地球表面的民用计时，具有闰秒。——维基百科 目前，国际原子时比协调时间时要快37秒。那为何会差距半分多钟呢？...例如，据报道，2009 年 1 月闰秒导致 Sun Microsystems 的 Solaris 操作系统和Oracle 软件包出现问题；2016年12月31日的闰秒导致了Cloudflare DNS的崩溃...本文的场景，其实就可以使用混沌演练平台提供的CVM系统时间跳变混沌故障动作模拟，并且可以注入故障之后回滚操作，可以帮助用户在业务上线之前验证类似复杂系统中时间跳变的场景，这样当真实场景发生时，被问到 A...演练复盘 通过混沌演练，我们发现示例的告警系统在面对系统发生跳变时候，韧性是不足的，出现了理应发生告警的数据时，并没有触发告警逻辑，这对于一个监控系统是相当致命的，如此以来，监控系统就形同虚设了。

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    【云顾问-混沌】容易忽视的分布式时间

    TAI 是全球 80 多个国家实验室的 450 多个原子钟保持时间的加权平均值。它是一个连续的时间尺度，没有闰秒，它是地球时的主要实现（带有固定的纪元偏移量））。...它是协调世界时(UTC) 的基础，它用于地球表面的民用计时，具有闰秒。——维基百科 目前，国际原子时比协调时间时要快37秒。那为何会差距半分多钟呢？...其他故障 在2012-6-30这天，不光Reddit出现了问题，Reddit 只是在格林威治标准时间周六午夜过后遭受闰秒故障的几家网络公司之一，包括 Gawker Media 和 Mozilla，每次进行闰秒调整时都会出现此类问题...例如，据报道，2009 年 1 月闰秒导致 Sun Microsystems 的 Solaris 操作系统和Oracle 软件包出现问题；2016年12月31日的闰秒导致了Cloudflare DNS的崩溃...演练复盘 通过混沌演练，我们发现示例的告警系统在面对系统发生跳变时候，韧性是不足的，出现了理应发生告警的数据时，并没有触发告警逻辑，这对于一个监控系统是相当致命的，如此以来，监控系统就形同虚设了。

    47010

    数据结构与算法－概述

    数据结构(Data structure）是指一组相互 之间存在一种或多种特定关系的数据的组织方式和它们在计算机内的存储方式，以及定义在该组数据上的一组操作。 数据组织的三个层次 1....数据（Data)：所有能被计算机处理的符号的集合。 2. 数据元素（Data Element）：是数据这个集合中的一个个体，即数据的基本单位。 3....数据项（Data Item）：数据元素常常还可分为若干个数据项，数据项是数据具有意义的最小单位。在数据库中数据项又称为字段或域，它是数据的不可分割的最小标识单位。 数据的四种逻辑结构 1....健壮性：当输入非法时， 算法还能做出适当的反应而不会崩 溃， 如输出错误信息；算法中应该考虑适当的错误处理。 4....以算法在所有输入下的计算量的加权平均值作为算法的计算量，称为算法的平均情况时间复杂度。 ? 以下是一些常用的采用大O标记法定义的时间复杂度。 ?

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    TCPIP笔记——TCP特点、首部格式、滑动窗口

    ，循环使用（用到 2^32 - 1 后，循环回到0）。...注意IPv6和IPv4的伪首部不同 紧急指针：占2字节，URG=1时才有用。用来指出本报文段中的紧急数据的字节数（因为紧急数据后面紧跟着的就是普通数据），相当于给出了紧急数据末尾的位置。...有时候窗口前沿会往后收缩，这时候通常是对方通知窗口大小变小了，不过TCP强烈不赞同这么做（因为发送方已经发送了窗口中的大部分数据，突然收缩窗口可能会让一些已经发送过了的数据处在“不允许发送”的位置，如果确认信号突然过来了恰好要求的就是这些不允许发送的数据...总结下： 此外： 缓存空间和序号空间有限，并且是循环使用的； 实际上缓存和窗口中的字节数非常大，这里只是例子所以取了比较小的数 发送方和接收方的窗口大小并不总是一致，因为网络具有滞后性 发送方缓存存放的内容...： 准备发送的数据 发了但是还没得到确认的数据 接收方： 按序到达但是还没有被读取的数据 未按序列到达的数据 关于超时重传时间 这里基本上就是计算公式，所以： RTT就是报文段的往返时间，即发送时间减去收到确认的时间

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    在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型

    解决此问题的一种方法是使用在训练运行结束时多个模型的权重平均值。 平均模型权重 学习深度神经网络模型的权重需要解决高维非凸优化问题。...该问题是多类分类问题，我们 在输出层上使用softmax激活函数对其进行建模。这意味着该模型将预测一个具有三个元素的向量，并且该样本属于三个类别中的每个类别。...将这些元素捆绑在一起，我们可以加载10个模型并计算平均加权平均值（算术平均值）。 首先运行示例将从文件中加载10个模型。...既然我们知道如何计算模型权重的加权平均值，我们就可以使用生成的模型评估预测。...运行该示例显示出性能的微小改进，就像在保存的模型的加权平均值中使用线性衰减一样。 测试准确性得分的线图显示了使用指数衰减而不是模型的线性或相等权重的较强稳定效果。 ?

    86610

    详解RemoveError: setuptools is a dependency of conda and cannot be removed from

    当你使用Conda创建或管理环境时，Conda会自动安装setuptools作为一个必要的依赖项。这样可以确保在使用Conda安装其他软件包时，setuptools可用于正确构建和安装它们。...因此，当你尝试从Conda环境中移除setuptools时，Conda会阻止这个操作并显示上述的错误信息，以确保环境的稳定性。...这样做可能会导致其他依赖于setuptools的软件包出现问题，因此请谨慎使用这个选项。shellCopy codeconda remove --force setuptools2....下面是 setuptools 提供的一些主要功能：定义包的元数据和依赖项：使用 setup.py 文件，你可以定义包的元数据，如名称、版本、作者、许可证等。...管理和安装依赖项：setuptools 允许你指定包的依赖项，以确保依赖的软件包也能同时安装。这样可以避免在使用你的软件包时出现依赖缺失的问题。

    1.4K10

    AI 隐身术，能让物体在视频中消失的魔法。

    一、前言 刚刚过去的 2020 年 ECCV，有一项 AI“隐身”技术引人瞩目。 正在坐秋千的小孩，突然只剩下秋千架。 ? 让漫步的行人消失，让奔驰的汽车消失。...FGVC 算法本质上是一个基于光流法的视频修复算法。 光流法是视域中物体运动检测的概念，其用于描述运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动，主要应用于计算机视觉和影像处理等。...Flow completion：具体操作时，要计算相邻帧之间的正向光流和反向光流、以及一组非相邻帧 (Non-local) 的正向光流和反向光流。...Fusion：使用置信加权平均值，将每个缺失像素的候选像素与至少一个有效候选像素融合。对于没有候选像素，则使用一个关键帧，并使用单个图像补全技术来填充它。...算法需要 rgb 图片和 mask 图片，这些数据是已知的，想要去除什么物体，给个物体的 mask 即可。 ? 运行效果示意图： ?

    1.2K21

    Ubuntu系统入门指南：基础操作和使用

    安装Ubuntu系统的步骤如下：（1）启动计算机，并从制作好的Ubuntu安装盘（USB驱动器或DVD）启动计算机。（2）在启动时，会看到一个选择界面，选择“安装Ubuntu”选项，然后按下回车键。...安装过程中的一些注意事项：安装过程在不同版本存在一些差异，这里只是提供一个版本的参考。确保在安装Ubuntu之前备份重要数据。根据计算机的规格和需求选择适当的Ubuntu版本。...另一种备份方法是使用云存储服务，如Ubuntu One。将文件上传到云端，以便在需要时可以从任何设备上访问和恢复。如果需要恢复备份的文件，可以通过将它们从备份设备复制回计算机上来恢复它们。...在启动时，进入“恢复模式”并选择root shell选项。然后使用命令passwd 来更改sudo用户的密码。无法添加软件源，显示错误信息 怎么办？...还可以在终端中运行命令sudo apt update来获取更详细的错误信息，并根据错误信息解决问题。无法安装软件包，显示依赖项错误。解决方案：当安装软件包时，可能会遇到依赖项错误。

    55110

    K-最近邻算法（KNN）来了

    接着，它会选择距离最小的前K个样本，并统计这K个最近邻样本中每个样本出现的次数。最后，它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。在KNN算法中，K值的选择是关键。...3.对于分类问题，统计K个最近邻中不同类别的样本数量，并将待分类样本归为数量最多的那个类别。4.对于回归问题，计算K个最近邻的平均值或加权平均值，并将其作为待分类样本的预测值。...KNN算法的优点是简单易理解、实现容易，并且对于非线性问题具有较好的表现。此外，KNN算法可以适应新的训练数据，不需要重新训练模型。KNN算法既能够用来解决分类问题，也能够用来解决回归问题。...然而，KNN算法的缺点包括计算复杂度高，需要存储全部训练样本，对于大规模数据集会消耗较多的内存和时间。...需要注意的是，由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离，因此当训练样本集较大时，其计算成本会较高。为了解决这个问题，可以考虑使用一些优化的距离计算方法，如树结构算法等。

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    K-最近邻算法（KNN）

    接着，它会选择距离最小的前K个样本，并统计这K个最近邻样本中每个样本出现的次数。最后，它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。在KNN算法中，K值的选择是关键。...对于分类问题，统计K个最近邻中不同类别的样本数量，并将待分类样本归为数量最多的那个类别。4. 对于回归问题，计算K个最近邻的平均值或加权平均值，并将其作为待分类样本的预测值。...KNN算法的优点是简单易理解、实现容易，并且对于非线性问题具有较好的表现。此外，KNN算法可以适应新的训练数据，不需要重新训练模型。KNN算法既能够用来解决分类问题，也能够用来解决回归问题。...然而，KNN算法的缺点包括计算复杂度高，需要存储全部训练样本，对于大规模数据集会消耗较多的内存和时间。...需要注意的是，由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离，因此当训练样本集较大时，其计算成本会较高。为了解决这个问题，可以考虑使用一些优化的距离计算方法，如树结构算法等。

    27110

    云课五分钟-07安装Opera失败-版本不匹配

    系统中安装软件包时，可能会遇到一些问题导致安装失败。...确保您具有足够的权限来安装软件包。 检查和更新软件源配置，确保可以访问正确的软件源。 释放磁盘空间，删除不需要的文件和软件包。 解决软件包冲突，卸载冲突的软件包或查找兼容的解决方案。...权限问题：有时候，程序无法正常运行是由于权限问题引起的。检查程序的权限设置，确保程序具有足够的权限来读取所需的文件、写入数据等。你可能需要调整程序所在目录和文件的权限，或者以适当的用户身份运行程序。...检查程序的环境设置，确保所需的变量和路径正确配置。 日志和错误信息：检查程序的日志和错误信息。程序可能会生成日志文件或在终端输出错误信息，这些信息可以提供关于程序为何无法正常运行的线索。...最后，请记住备份所有重要数据，在尝试任何可能影响系统稳定性的解决方案之前。

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    一分钟了解K-最近邻算法（KNN）

    接着，它会选择距离最小的前K个样本，并统计这K个最近邻样本中每个样本出现的次数。最后，它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。在KNN算法中，K值的选择是关键。...对于分类问题，统计K个最近邻中不同类别的样本数量，并将待分类样本归为数量最多的那个类别。4. 对于回归问题，计算K个最近邻的平均值或加权平均值，并将其作为待分类样本的预测值。...KNN算法的优点是简单易理解、实现容易，并且对于非线性问题具有较好的表现。此外，KNN算法可以适应新的训练数据，不需要重新训练模型。KNN算法既能够用来解决分类问题，也能够用来解决回归问题。...然而，KNN算法的缺点包括计算复杂度高，需要存储全部训练样本，对于大规模数据集会消耗较多的内存和时间。...需要注意的是，由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离，因此当训练样本集较大时，其计算成本会较高。为了解决这个问题，可以考虑使用一些优化的距离计算方法，如树结构算法等。

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    Transformers 4.37 中文文档（三十九）

    在注意力 SoftMax 之后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是来自每个具有全局注意力的令牌对序列中每个令牌的注意力权重。 用于序列到序列语言模型输出的基类。...在注意力 softmax 后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是从具有全局注意力的每个令牌到序列中的每个令牌的注意力权重。 用于序列到序列问答模型输出的基类。...在注意力 softmax 后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是从具有全局注意力的每个令牌到序列中的每个令牌的注意力权重。...在注意力 SoftMax 之后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是每个具有全局注意力的令牌对序列中每个令牌的注意力权重。...在注意力 softmax 之后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是来自具有全局注意力的每个令牌到序列中每个令牌的注意力权重。

    15010

    微管滑动模型动画_滑动平均序列

    然后说一下这个滑动平均模型和深度学习有什么关系：通常来说，我们的数据也会像上面的温度一样，具有不同的值，如果使用滑动平均模型，就可以使得整体数据变得更加平滑——这意味着数据的噪音会更少，而且不会出现异常值...滑动平均模型在深度学习中还有另一个优点：它只占用极少的内存 当你在模型中计算最近十天（有些情况下远大于十天）的平均值的时候，你需要在内存中加载这十天的数据然后进行计算，但是指数加权平均值约等于最近十天的平均值...偏差修正 指数加权平均值通常都需要偏差修正，TensorFlow中提供的ExponentialMovingAverage()函数也带有偏差修正。 首先看一下为什么会出现偏差，再来说怎么修正。...)为50）的数据，而是只有寥寥几天的数据，相当于少加了几十天的数据，所以vt的值很小，这和实际情况的差距是很大的，也就是出现的偏差。...1+num_updates)/(10+num_updates)的值比较小，使用这个值作为β来进行vt的计算，所以在迭代前期就会像上面的红线一样，和原数据更加接近。

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    可与ViT一较高下，DeepMind从稀疏转向Soft混合专家模型

    近期有研究表明，模型大小和训练数据必须一起扩展，才能最佳地使用给定的训练计算预算。 稀疏混合专家模型（MoE）是一种很有前途的替代方案，可以在计算成本较少的情况下，扩展模型的大小。...值得注意的是，这种方法会计算所有 token 的多个加权平均值（weighted average），其中权重取决于 token 和专家，然后由相应的专家处理每个加权平均值。...在 Transformer 中，MoE 层通常用来替换掉每个编码器块中的前馈层。因此当使用预归一化作为大多数现代 Transformer 架构时，MoE 层的输入是「层归一化的」。 分布式模型。...图像分类实验结果 研究者展示了图像分类的三种类型的实验： 训练帕累托边界 推理时优化模型 模型消融 研究者在 JFT-4B 数据集上对模型进行预训练，这是一个专有数据集，最新版本包含了超过 4B 张图像...对于具有较小主干的 Soft MoE 可以与较大 ViT 模型一较高下这一事实，研究者受到了鼓舞，继续训练小的主干，以在非常低的推理成本下获得更高质量的模型。

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    Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生结果可视化

    应用贝叶定理从观察到的样本数据中推导出后验参数值。 重复步骤 1-4，以获取更多数据样本。 使用 PyMC3，我们现在可以简化和压缩这些步骤。 首先，我们设定先验信念和先验β-二项分布。...然后，跟踪摘要返回有用的模型性能摘要统计信息： mc_error通过将迹线分解为批次，计算每个批次的平均值，然后计算这些平均值的标准偏差来估计模拟误差。 hpd_* 给出最高的后密度区间。...summary 我们使用迹线手动绘制和比较先验分布和后验分布。确认这些与手动获得的相似，后验分布均值为 P（Tails|观测数据）= 0.35。...PyMC3 和其他类似软件包提供了一组简单的函数来组装和运行概率模拟，例如贝叶斯推理。 个案研究： 使用贝叶斯推理评估保险索赔发生率 保险索赔通常被建模为由于泊松分布式过程而发生。...这在具有大量零的保险索赔数据中很常见，并且最好由负二项式和零膨胀模型（如 ZIP 和 ZINB）处理。

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