Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。...本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。 零拷贝 这里主要讲的是Kafka利用linux操作系统的 "零拷贝（zero-copy）" 机制在消费端做的优化。...linux操作系统 "零拷贝" 机制使用了sendfile方法，允许操作系统将数据从Page Cache 直接发送到网络，只需要最后一步的copy操作将数据复制到 NIC 缓冲区，这样避免重新复制数据。...总 结 总结起来，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐...这样，Kafka提供大容量的磁盘存储也变成了一种优点。由于本人才粗学浅，表述有误的地方欢迎指教。 更多实时计算相关技术博文，欢迎关注实时流式计算
import numpy as np #已知平行四边形三个点，求第四个点 #计算两点之间的距离 def CalcEuclideanDistance(point1,point2): vec1 = np.array...图像的坐标如上图所示，大致的想法就是四个点可以确定四条线，然后进行判断，在红色区域中则为面积中的一个像素，否则不在。...其实求面积并不是我的目的 2.求相交的面积 ? 两个面积分别求出来以后，两个面积的交集面积最简单的可以通过对照两个区域的坐标进行求解。...3.并面积 交的面积计算完后，可以用下面的公式(S1:四边形1的面积、S2:四边形2的面积、iu：交面积) 并面积=S1-iu+S2 4.IOU 交面积/并面积 5.测试 （1） ? （2） ?...v2是向量方法计算 v3是shapely包计算 以上这篇python 已知平行四边形三个点,求第四个点的案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
)#为标签加随机噪声，生成随机噪声方法：使用numpy库的random.normal生成一个均值为0，标准拆为0.0.1的正态分布，其大小为1行2000个的行向量。...juterpy notebook要注意，需要使用这行代码，才能显示图像 plt.scatter(featrues[:,1].numpy(),labels.numpy(),c='b');#关于散点图绘制函数的参数...在每次迭代中： 读取小批量随机样本 调用反向函数.backward计算样本的梯度（小批量随机梯度） 调用sgd函数迭代模型参数，然后将参数的梯度清零 #当前程序迭代周期数设置为3；学习率设置为0.03lr...l = loss(net(X,w,b),y).sum() #首先计算模型得到的值，再计算损失函数值，由于直接计算得到的是向量的形式，无法直接求梯度，因此对他进行加和运算。...l = loss(net(X,w,b),y).sum() #首先计算模型得到的值，再计算损失函数值，由于直接计算得到的是向量的形式，无法直接求梯度，因此对他进行加和运算。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。...本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。...： image.png 磁盘的顺序读写是磁盘使用模式中最有规律的，并且操作系统也对这种模式做了大量优化，Kafka就是使用了磁盘顺序读写来提升的性能。...为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。...总 结 总结起来，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。...本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。...磁盘的顺序读写是磁盘使用模式中最有规律的，并且操作系统也对这种模式做了大量优化，Kafka就是使用了磁盘顺序读写来提升的性能。...为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。...总 结 总结起来，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐
0 引言 本文是 Python 系列的第五篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...此外在〖数组计算之 NumPy (下)〗也说过，数组计算比矩阵计算更通用， 本章换一种写法，我们专门针对科学计算中三个具体问题来介绍 SciPy，它们就是 插值 (interpolation) 积分 (...那么在「非标准日期」上折现因子或零息利率怎么求呢？插值！ 本小节的知识点内容来之〖弄懂金融十大话题 (上)〗。 知识点 这里面说的插值是分段 (piecewise) 插值！...，别的数据怎么动都不影响它的插值) 缺点是在数据点上不可导 适用于曲线和波动率插值 不适用于在 Hull-White 模型下的曲线插值 (Hull-White 模型需要对曲线求二阶导) 分段线性函数连续但是不可导...的解析解很容易： 这里需要引入 scipy.stats 下的 norm 库，使用里面 cdf 函数来计算正态分布的累积分布概率。
从过程上看，似乎会有一个新的问题，即便系统有多个逻辑核，索引库之间的求交打分变成了线性的模式(串行)，而非并发的模式？ 但是从结果上进行分析，这种调度模式是否改变了处理请求时所需要的计算量？...2 预计算即选出一部分 L1 打分完成的文档，先进行 L2 打分计算。...其实现方式为不参与逻辑后验以及求交基准的计算，但是会参与对于求交基准的倒排链跳跃查找。...我们将先使用步长增长查找的方式对近邻 Block 进行查找，未找到再二分查找剩余 Block，Block 内依然使用二分查找。...2 bitmap对于超长链，其倒排结构使用 bitmap 进行存储，bitmap 具备快速求交、快速求并、快速查找等特性，然而 bitmap 在 bit 位稀疏时的顺序迭代访问性能较差，而求交基准在选取时是需要获取每个节点当前指向的
最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题...硬核推导 损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。 这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导过于硬核（危），如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。 ?...，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。...随机梯度下降版本 可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。 我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。...优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。 基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。
用树来对数据建模，除了把叶节点简单地设为常数值外，还可以把叶节点设为分段线性函数。后者就可以称之为模型树。如下图中的数据集，如用回归树拟合，势必使树的结构非常复杂。如若用模型树拟合，则两个分支足矣。...模型树的大部分代码都和回归树相同，仅仅将叶节点从常数标量改为权重系数行向量。所以相应的多了 用最小二乘法求回归系数的过程，以及其它的一些必要修改。...下面利用训练好的模型树进行预测： def modelTreeEval(model, inDat): n = shape(inDat)[1] X = mat(ones((1,n+1)))..., 0:-1] Y= myMat[:, -1] Yhat = createForeCast(modeTree, X , modelEval = modelTreeEval)#预测值 有了预测值，通过计算相关系数我们可以衡量模型树的拟合效果...%f" % R2) >>>预测值与真实值间的皮尔逊相关系数为 0.999377 最后，我们以linspace函数创建虚拟测试集，用测试集上预测值 画出分段拟合的直线： from matplotlib
注:检索过程中会有多个库并发进行求交，这里的求交耗时是把所有库求交完所花耗时的累加值。...考虑到不同任务的计算量消耗是不一样的，以及单库单线程求交设计中，求交任务消耗最严重，为了避免饿死其它线程，我们进行了拆分多个线程池，即整体如下图所示: 按照最初我们的预期，假设求交线程数为 x，打分线程数为...在固定求交篇数的条件下，假设引擎固定求交 10W 篇，即: 求交篇数配置 * ( 1 + 求交膨胀系数 ) = 10W 我们对多组参数进行过测试，求交膨胀系数越大，求交篇数越小，召回过程就越快，原因在于其能更快速的进入到裁剪过程...另一方面，理论上求交膨胀系数越大，求交篇数配置越小，最终召回结果将会越优质，原因在于其裁剪规模将越大(未满求交的前提下)。使用者可以根据自身需求，综合考虑召回篇数，召回效果以及性能损耗。...长久以来我们对信息检索的认识就是分词，索引，倒排求交，打分，排序这样一套模板，即便平台化后，也不过是模板通用化了，可以批量生产了，但实际上我们并没有在这个领域取得进步，搜索最终依然是 NLP 能力的体现
sorted_set类型 新的存储需求：类似排行榜：就是需要有利于数据的展示，根据一些自身特征进行排序的方式。 score不用来存数据，而是用它排序特征的！真正的数据存储还是放在前面的。...求交的时候，只有三方都有才会做，并且做了一个求和的操作。 还可以用来做求最大值、最小值。 应用场景：排序 也就是说 除了需要计数，最重要的还是排序。 操作注意事项 返回的失败，但是会值确实会被改了。...应用场景：基于时效性的管理 就是说先将一小时的处理完， 然后处理一天内的中抽出一些来做。 time 是可以获取单位时间的值。 当到了这个时间的时候，就处理这个任务，然后到下一个任务。...但是不要期望用一个sorted-set处理完全部，根据时间长短来分段，就可以方便很多！ 当本部分的操作完了，从下一个部分选一部分来操作。...所以长度统一是必须要确定好的，也就是通过补0来完成。因为本身是依赖数字的大小完成的。
使用pytorch实现softmax回归模型 使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。...1.1 获取和读取数据 读取小批量数据的方法： 首先是获取数据，pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。...loss = nn.CrossEntropyLoss() 1.4 定义优化算法 依然使用小批量随机梯度下降作为优化算法。定义学习率为0.1。...我们令f(x)= dim=1，即可实现求所有行上的最大值对应的索引。...1.7 预测 使用训练好的模型对测试集进行预测 做一个模型的最终目的当然不是训练了，所以来预测一下试试。
，梯度计算公式为： 使用这个公式，我们就可以用有限差分的方法计算梯度了，具体的方法就是选取一个微小的 ，然后计算 ，作为梯度，对于一个多维函数，对每一维度都进行这样的操作即可。...第二种计算梯度的方法是使用微积分进行分析，这使我们能够为梯度得出一个直接的公式，该公式也非常快地计算。...，其本质就是求偏导， 在损失函数的求和中每一项都包含 ，求偏导是将 看做自变量，所以需要进行一下求和。...值得注意的是，很多情况下虽然人们使用SGD这个词，但实际他们指代的是小批量梯度下降（mini-batch gradient descent）。...每个批度的大小也是个超参数，但一般不会去进行交叉验证，这通常取决于内存的大小，或者将其设置成 2 的幂，这是由于使用2的幂会加快计算机矢量处理的速度。
准备数据 这里我们用到 matplotlib 和 numpy， 如果你对这两个库不了解也没关系， 我们主要是借助它来进行讲解， 不会过多涉及相关的东西 import matplotlib.pyplot...本质上其实都是一样的，都是指导我们求最值。...批量梯度下降法 对于多元二次方程， 因为多元会使得 批量梯度下降法 的梯度函数计算的非常缓慢， 所以可以采用随机梯度下降， 并且随机梯度下降 不容易 陷入局部最优解的的陷阱， 所谓的随机梯度就是每次计算梯度的时候随机选取一个样本进行迭代来实现...， 但是因为单一样本的偶然性比较大， 并且其最后不一定能达到最小值， 所以一般也是采取折中的 小批量梯度下降法， 即可以随机抽取一部分样本进行迭代。...这里可以参考下 模拟退火 的思想, 顺便我们可以看下随机梯度下降的 学习率 公式： a/(b+迭代次数) 其中 a 和 b 是作为参数来调节 学习率，使得其更适合进行迭代的计算
请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。 ? 1....下面的代码使用NumPy的随机子模块random生成了100行300列的二维数组，转换为宽300像素高100像素的随机灰度图并直接显示出来。...Matplotlib的cm子模块使用起来也非常简单。下面的代码有助于理解颜色映射（ColorMap）的机制、熟悉cm对象的使用方法。...下面的代码使用np.hypot()函数完成距离计算，如果先求平方和再开平方，也没有问题，只是不够酷而已。 >>> d = np.hypot(i, j) >>> d array([[5....这就是使用NumPy绘画的核心技巧，融会贯通之后，相信你也能够绘制出更漂亮、更绚丽的作品来。
在排序和召回层面，TurboSearch 设计了 5 层 Rank 来最大化提高召回率，从 L0 - L4 覆盖离线、倒排求交、精计算、全局精排等多个层面，为每个可能漏招环节做保障。 3....高性能检索 并行检索 文本检索召回的基础即倒排求交： 最耗时部分集中在 求交+L1 打分 和 L3 打分。在传统的程序设计中，这两部分均在单线程中串行执行。...Weak-AND 的性能优化和场景探索将持续进行。 倒排性能优化 求交召回过程中，倒排的索引结构设计，对求交耗时影响较大。...如 “海底捞万象城店” 对应的粗粒度索引为 “P:海底捞 万象城 店”，保证结果能紧邻命中召回，如果在粗粒度检索无结果时，将再次使用 “海底捞”、“万象城”、“店” 进行检索召回。...求交篇数阶段问题，由于在线检索考虑耗时和性能问题，无法做到全求交召回，召回太多被截断。 求交超时截断问题，出于耗时限制，超高频词之间的求交过程常常会出现超时截断。
深度学习是机器学习的一个分支，当我们使用了“深度神经网络”算法进行机器学习时，我们就可以说自己在搞深度学习。而这个“神经网络”算法就是我们今天的主题。...直线l经过点A（1, 4），和点B（3， 7），求直线l的方程。...现在我们需要对问题进行调整。...于是我们就可以用这些特殊函数来拟合一些分段函数，下面是其中一个例子： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def create_special...其实这个就是鼎鼎大名的sigmoid函数，使用特殊函数能完成的事情，sigmoid也是可以完成的。我们可以尝试使用不同的参数对比一下： ?
隐私集合求交使得持有数据参与方通过计算得到集合的交集数据，而不泄露任何交集以外的数据信息，其功能如图1所示。作为安全多方计算中的一个重要分支，其不仅具有重要的理论意义，也具有广泛的应用场景。...图1 隐私集合求交功能示意图 二、 PSI分类 隐私集合求交的研究主要聚焦在两个参与方，因此，本文主要针对两方隐私集合求交进行阐述。两方PSI可根据参与方的数据集大小分为三类，如图2所示。...本文针对对称数据集及不同场景的需求，介绍与之对应的隐私集合求交方案。...对于每一个数据y，Bob首先对其进行哈希操作，再基于其哈希值使用私钥对其加密，并将此密文发送给Alice。对于接收到Alice的密文，Bob使用私钥对其进行二次加密。 3....随着隐私计算技术的发展，多方及外包隐私集合求交方案也在被逐渐关注与研究，我们在后续文章中进行介绍。
数据求交 Fedlearner 双方在发起训练之前，必须要基于双方的数据进行求交，找出交集从而实现模型训练。...所以在求交时，通常会使用 key-value 查询机制，这种查询机制是随机访问全量数据进行查询，但是随机访问全量数据的代价过大，比如为了处理大数据量，KV 数据库搭建和维护的成本就非常高。...PSI 加密数据求交方式允许持有各自集合的两方来共同计算两个集合的交集。...离线场景完成之后，双方就可以在在线场景中进行实时求交： 字节将实时流量的 原始字节 ID 查询出 哈希加密字节 ID，传输给客户； 客户把收到的 哈希加密字节 ID 与数据库中的 哈希加密客户 ID 求交...一键部署、可视化平台 为了处理大规模数据，Fedlearner 的数据求交和模型训练都依赖分布式计算和存储系统。
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