如果你现在使用的是chrome查看那么你是看不到我标题中的汉字的，显示为一个小方框，但是你使用edge查看的话，这个字就能正常的显示出来，不信你试试！
K近邻算法用来对观察数据打标签/分类。通过和已打标样本对比 两者距离，跟哪个样本近就标注该观察数据应该归为什么标签。这通常也是机器学习的一个基础入门算法。
Aakash Jhawar和许多人一样，乐于挑战新的难题。上学的时候，他每天早上都要玩数独。长大后，随着科技的进步，我们可以让计算机来帮我们解数独了！只需要点击数独的图片，它就会为你填满全部九宫格。
这两个组件可以用来进行做flex布局，row可以用来做水平方向的布局，column可以用来进行垂直方向上的布局，这两个类都是基于web的flex布局模式实现的。
一个容器首先用padding包围子组件（由decoration中出现的所有边框填满），然后将附加constraints应用于填充范围（将width和height作为约束合并（如果其中任一个非空）。然后container被 margin描述的额外的空白空间包围。
在使用CUDA进行GPU加速的过程中，有时候会遇到类似于"CUDA error: an illegal memory access was encountered"这样的错误信息。这个错误常常涉及到对GPU内存访问的问题，通常是由于访问了未分配或已释放的内存导致的。
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件，许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题，那为什么Hadoop技术栈这么流行？
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性，选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
DINO-v2一种无监督学习的预训练方法，可以生成具有强大泛化能力的视觉特征，适用于各种图像分布和任务，而无需进行微调。这篇论文重点介绍了数据和模型规模方面的技术贡献，包括自动构建一个多样化和精心筛选的图像数据集、在多个层级上进行训练、使用Sinkhorn-Knopp居中方法和KoLeo正则化等。实验结果表明，该方法在多个图像理解任务上的表现超过了目前公开的最佳无监督和半监督方法。
Link：https://journals.asm.org/doi/epub/10.1128/msphere.00916-21
今天为大家介绍的是来自Nikos C. Kyrpides团队的一篇论文。宏基因组包含了海量多样的蛋白质序列，反映了多种功能和活性。过去，我们通常通过将宏基因组中的序列与参考微生物基因组和那些基因组衍生的蛋白质家族进行比较分析，从而探索这些序列空间。然而，这种方法的局限性在于它只能探索已知的、与参考基因组相关的功能多样性。为了突破这一局限，探索更多未知的功能多样性，作者开发了一种计算方法，可以在不依赖参考基因组的情况下，从宏基因组的序列空间中生成蛋白质家族。
一.简介 我们通过 GET _cat/allocation?v 可以查看每个节点分片的分配数量以及它们所使用的硬盘空间大小 发现其有51个shard是unassigned状态，再通过命令GET _c
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。
题记 Elasticsearch当清理缓存（ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches ）的时候，出现 如下集群健康值：red，红色预警状态，同时部分分片都成为灰色。
最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。
结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：
3）、红色——部分主分片不可用。（此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好）
Elasticsearch 集群在运行的过程中，由于各种原因，经常会出现健康问题。比较直观的是：kibana监控、head插件监控显示集群非绿色（红色或者黄色）。
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
知识点：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。
这是系列文章的第六篇，主要探讨：Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色，怎么办？
视网膜血管系统是指示眼科疾病的重要结构。然而，虽然存在许多用于分割视网膜血管的方法，但实际上专注于将视网膜血管分成动脉树和静脉树的方法要少得多。有一种方法，首先对血管进行分段和细化，然后使用局部邻居信息来识别分叉和交叉以构建树。还有一种分组算法，通过使用扩展卡尔曼滤波器最大化血管的连续性，迭代地将未分组的片段连接到分组的片段。还有一种结构映射方法，首先检测地标，然后使用基于路径的图方法来解决问题。还有使用建模为SAT问题的图来分离动脉树和静脉树。可以动态改变图结构来解决一些冲突，但是需要手动输入来初始化标签，并且如果某些冲突无法解决。这些现有方法通常依赖于局部和/或贪婪决策，并且相应地容易受到局部错误的影响，特别是在局部图像信息模糊和/或自动血管分割中不准确的情况下。一些常见错误包括：(a) 当一根血管失踪或断开连接时，会错误分类为分叉点；(b)由于血管只部件缺失而使血管断开；(c)识别由于虚假血管造成的虚假分叉和交叉。此外，复杂的地标很难用局部知识来识别。
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。
本门课程是李飞飞在斯坦福大学讲授的计算视觉，他们团队主要通过机器学习和深度学习的方法来传授机器视觉的相关内容，本文作者吉林大学赵一帆进行了笔记方面的整理。笔者能力有限，如有出错，请及时告知。
利用CKMLCP运行完物料分类账之后，差异科目余额通常为0，如果不为0则说明有未分摊差异。一般情况下，CKMLCP执行到“过账清算”前，需要执行CKMVFM检查差异分摊情况，分析未分摊差异原因。
在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态工作负载包括 MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless 等，并且在许多情况下，这些工作负载位于同一物理主机上。
在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态的工作负载包括MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless等，在很多情况下，这些工作负载位于同一台物理主机上。
随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富，ES 用户越来越多，云上的集群规模也越来越大。我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位，导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题：
PowerShell 脚本执行策略用于控制何时以及何种方式执行 PowerShell 脚本。通过执行策略可以限制 PowerShell 脚本的执行范围，为系统管理员提供一定的安全保障。策略可以限制执行脚本的用户、限制执行脚本的来源等等。这些策略可以在计算机本地或组策略中进行配置。最终保护计算机免受恶意脚本和非法操作的侵害。
给你一个长度为 n 的字符串数组 names 。你将会在文件系统中创建 n 个文件夹：在第 i 分钟，新建名为 names[i] 的文件夹。
索引配置的评估同样也要结合具体的业务场景及索引的数据量来评估，尤其是单日新增的数据量。
本文介绍由美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心生物统计学系的Ziyi Li和Kim-Anh Do共同通讯发表在 Bioinformatics 的研究成果：为了更好地注释scRNA-seq 数据，发现新的细胞类型，作者开发了一种简单而有效的方法，结合自动编码器和迭代特征选择，从scRNA-seq数据中自动识别新细胞。该方法用标记的训练数据训练一个自动编码器，并将自动编码器应用于测试数据以获得重建误差。通过反复选择表现出双模模式的特征，并使用所选特征对细胞进行重新分组，该方法可以准确地识别训练数据中不存在的新细胞。作者进一步将这种方法与支持向量机结合起来，为注释所有的细胞类型提供了一个完整的解决方案。使用五个真实的scRNA-seq数据集进行的广泛的数值实验，结果表明，该方法比现有的方法具有更好的性能。
之前学习的 PMP 相关的项目管理知识，其实都是针对一个项目的管理过程。但是，在一个组织企业中，往往不止一个项目，可能会有多个相关联的项目，这种情况就叫做项目集。另外，多个项目一起完成一个战略目标的这种情况，则叫做项目组合。今天，我们就来看一看项目集和项目组合管理相关的内容。
昨日，Nature子刊Medicine发布了一篇重磅文章——《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》，在业界引发了不小的反响。
可以在启动时为每个节点分配任意元数据属性。例如，可以为节点分配rack和size属性，如下所示：
1. 题目 设计一个电话目录管理系统，让它支持以下功能： get: 分配给用户一个未被使用的电话号码，获取失败请返回 -1 check: 检查指定的电话号码是否被使用 release: 释放掉一个电话号码，使其能够重新被分配 示例： // 初始化电话目录，包括 3 个电话号码：0，1 和 2。 PhoneDirectory directory = new PhoneDirectory(3); // 可以返回任意未分配的号码，这里我们假设它返回 0。 directory.get(); // 假设，函数返回
Elasticsearch创建分片的速度会随着集群内分片数的增加而变慢。以ES 5.5.2版本、3节点集群为例，在默认配置下，当集群分片数超过1w时，创建index的耗时一般在几十秒甚至以上。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
随着大模型涌现出令人惊艳的性能，模型大小已经成为影响模型性能的关键因素之一。通常，对 Transformer 模型来说，模型越大，性能就会越好，但计算成本也会增加。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。
Hadoop是由apache Software Foundation公司于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入的。它受到最先由google lab开发的mapreduce计算模型合google file system分布式文件系统的启发。2006年3月，mapreduce和nutch distributed file system 分别被纳入称为hadoop的项目中。
动态采样（ Dynamic Sampling）技术的最初提出是在 Oracle 9i R2，在段（表，索引，分区）没有分析的情况下，为了使 CBO 优化器得到足够的信息以保证做出正确的执行计划而发明的一种技术，可以把它看做分析手段的一种补充。
当我们对win10操作系统进行重装的时候，一定会遇到一个步骤就是硬盘分区。对于这个问题小编觉得只有合理的分配磁盘内存才会让系统运行起来效果更好，现在就来和小编一起了解一下win10系统合理分盘的操作方法吧~希望可以帮助到你。
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