在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...从上面的例子中，我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度，以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...梯度累积代码 当反向传播发生时，在我们调用 loss.backward() 后，梯度将存储在各自的张量中。...因此，为了累积梯度，我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量，而不将梯度设置为零，以便它们在多次迭代中累积，然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度（loss
知乎上有人提问： 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...我说，别听 HR 的，你只有多经历了不同的公司，才会有比较，才会知道哪更适合自己，而且，人生就是为了经历，趁年轻有资本，应该多经历不同的。...多经历一些不同的公司不同的环境，有了比较后，自己对工作的认识会更强，对自己的选择是有好处的；b. 找到和自己 match 的公司会更好，就像鱼儿就适合在水里，不适合去陆地。...5） 这个故事的发生在 2012 年左右吧，还是一个刚毕业的同学，拿到了北京豆瓣和上海腾讯的 offer，在豆瓣做基础设施的工作，在腾讯做广告相关的业务（好像是，我记不清了）。...在尊重个人的成长，和工作生活平衡的这方面，外国的公司会更好一些。”
♣ 题目部分 在Oracle中，差异增量备份和累积增量备份的区别是什么？ ♣ 答案部分 数据库备份可以分为完全备份和增量备份。完全数据文件备份是包含文件中所有已用数据块的备份。...增量备份是0级备份，其中包含数据文件中除从未使用的块之外的所有块；或者是1级备份，其中仅包含自上次备份以来更改过的那些块。0级增量备份在物理上与完全备份完全一样。...在RMAN中建立的增量备份可以具有不同的级别，每个级别都使用一个不小于0的整数来标识，也就是在BACKUP命令中使用LEVEL关键字指定的，例如LEVEL = 0表示备份级别为0，LEVEL = 1表示备份级别为...RMAN中增量备份有两种：差异增量备份（DIFFERENTIAL）和累计增量备份（CUMULATIVE），它们的区别如下表所示： 方式 关键字 默认 说明 差异增量备份 DIFFERENTIAL 是 将备份上次进行的同级或低级备份以来所有变化的数据块...，有同级备份同级，无同级备份低级 累积增量备份 CUMULATIVE 否 将备份上次进行的低级备份以来所有变化的数据块 差异增量备份和累计增量备份如下图所示： ?
本文在指数季度效应的基础上，继续分析指数月份效应。 月份效应 月份效应与季度效应类似，也属于日历效应的一种。本文选择月份周期，以沪深300指数为例，从涨跌概率和幅度两个维度，分析指数的月份效应。...沪深300指数12个月份的涨跌概率及幅度（2006-2019） >>> 基本分析 12月和4月的赚钱效应最佳，8月和6月的赚钱效应最差；2月收益均值3.06%，但上涨概率是最高的，达到71.43%，并且在收益标准差方面...沪深300指数历年6月份涨跌分布（2006-2019） 6月的收益均值之所以比较差，主要原因是2008年和2013年下跌的幅度超过15%，使得2013年之前6月收益均值达到-3.95%；从2014年至今...，6月的涨跌幅度处于-5%至5%区间，上涨概率依旧在50%附近，收益均值回到-0.83%，相对之前有所好转 指数季度、月份效应择时回测 >>> 指数季度择时 上一篇文章：《择时系列（2）| 指数季节效应...指数月份效应择时回测结果（2006-2019） 月份择时策略大幅跑赢指数，累积净值达到8.17，择时较为理想
3、数据清洗整理关键字，地区、日期、最高温、最低温、风向、风力、空气质量分数、空气质量指数，快速数据整理方法，方便增加数据。...-月平均变化温度 （5）天气 问题12：降雨天数分布情况，南宁三亚广州重庆雨多？ 问题13：天气的转类型多少种 问题14：天气转的多？变化多端？猜不出来 问题15：哪里晴天多？...月份、地区、最高温平均值，折线图。 问题2：温度的折线图-最低温 月份、最高、低温，其实我是想看这个图。。。，重庆高温比较低，最低温和罗城、桂林差不多。...这玩意只能算出来的。 （10）当日温差 问题5：哪个地区温差大？影响及时增减衣物，长春？...这个好玩了，因为重庆1、2、10、11、12月最低温度不低，7、8、9月最高温度高，线型挺特殊，1、2、10、11、12月当日温差很小，所以不用早晚一直在穿衣脱衣的过程中，例如长春、北京。。。
对应刚才的问题来讲，我们会有这样的具体定义。比如说对于系统，能够返回的信息，包含着两个部分，如果一个机器在算法交易过程中，随时会看自己还剩多少时间，还剩多少股票需要卖。...通过这种方法，我就能够不断累积经验，找到最优的决策。 为了验证这个方法好不好，这个实验选了三支股票。亚马逊，英伟达和高通，选了一年数据训练这个机器的交易员。...二是委托簿上最高报价和最低报价的差距有多大，最优的买和卖的数量差多少。此外，还会看最近十五秒内成交的所有指令是什么方向，数量是多少。根据这几个数字，可以猜出市场是什么状况。...这个模型是用在线学习技术，用我们选择的因子数据，用在线方法来做的。 目的就是动态决定每个因子在什么时间的重要度。一月份二月份三月份不同因子产生的作用不一样。...我们希望机器学习能够发现这种规律，在什么时候你应该看哪个因子。2014到2015年我们这个策略的回测结果一年是155%。相对沪深是52%，最大幅是15%。下幅是6%。
3、数据清洗整理关键字，地区、日期、最高温、最低温、风向、风力、空气质量分数、空气质量指数，快速数据整理方法，方便增加数据。...月份、地区、最高温平均值，折线图。 问题2：温度的折线图-最低温 月份、最高、低温，其实我是想看这个图。。。，重庆高温比较低，最低温和罗城、桂林差不多。...这玩意只能算出来的。 （10）当日温差 问题5：哪个地区温差大？影响及时增减衣物，长春？...这个好玩了，因为重庆1、2、10、11、12月最低温度不低，7、8、9月最高温度高，线型挺特殊，1、2、10、11、12月当日温差很小，所以不用早晚一直在穿衣脱衣的过程中，例如长春、北京。。。...三亚、长春多4级风，重庆少风，广州在南方几个地区较多风。 问题20：风力种类分布，沿海东南风？ 问题21：风大对温度变化的影响？地区、月份、风向、风力、温差 还是经纬度对温度影响大。
我们再来看谷歌趋势的数据，Xvideos 的搜索热度也稳压 P 站一头。 ? 只不过在今年 2 月份之后，P 站才实现逆袭。具体是什么原因，咱们后边会说到。...根据百度指数的数据显示： 自 2011 年以来，P 站的百度指数一直力压 Xvideos ，俨然是最出名的成人网站，甚至几乎成了成人网站的代名词。 ?...图源微博@麦芽原浆 这些到底有多标新立异呢，引发这么多吃瓜群众围观呢？...凭借着这次出色的营销活动，P 站流量大涨，所以在之前的谷歌趋势图中，在今年 2 月份一举超越 Xvideos，称为搜索量最高的成人网站。 同时在 1 月份武汉封城的时候，P 站官网也在为武汉加油。...还有，可能是 P 站天生就是精力过剩，除了关爱人类的性生活，P 站还关注着珍稀动物的繁衍。 为了让大熊猫们可以繁衍更多的后代，需要一些大熊猫们实战的视频用来助兴，可没法找真大熊猫怎么办？
Keetch-Byram干旱指数（KBDI）是一个连续的参考量表，用于估计土壤和煤层的干燥程度。该指数在没有下雨的每一天都会增加（增加的数量取决于每日的最高温度），而在下雨的时候会减少。...这个系统主要是基于最近的降雨模式。它是对气象干旱的测量；它反映了土壤内的水分增减。 等级范围从0（无水分缺失）到800（极端干旱）。...该指数的范围是通过假设饱和土壤中有20厘米的水分可供植被使用而确定的（Keetch和Byram，1968）。KBDI被广泛用于国家天气预报的干旱监测、野火预防，特别是在有雨水灌溉作物的地区非常有用。
在介绍多小波相干(MWC)之前，你应该听过一些关于wavelet的使用方法，也应该发现了它们存在的局限性，例如有观点认为real-part并不能真正解释出信号的周期，再例如交叉小波相干(XWT)在分析结果中存在一些偏差从而导致分析结果出现失真...在小波功率谱估计中存在着对低频振荡的偏差问题，这在XWT中也存在。其次，小波功率谱应该是一个正数（虽然我看到了有负数，不知道是什么原因，但后来解决了）。...因此多小波相干技术可以解决双变量小波相干WTC的这个局限性。它在寻求多个自变量对一个因变量的影响结果分析中十分有用。...如果对MWC有兴趣的，欢迎与我联系，包括相干值和PASC的计算。同样找了一个例子，内容源于网络 如果对此有需求的可以联系我，但需有偿，请慎重考虑。...，计算机科学和人文地理学方面，各有自己的方向。
尽管如此，我们还是可以通过性别比来比较妹子相对比例的高低。 妹子相对比例最高的星座为水瓶、白羊和双鱼；而汉子相对比例最高的星座则是天秤、处女和天蝎。 好尴尬呀，处女座居然男生多？...另外，妹子多的水瓶-双鱼的出生日期分别对应2-4月，汉子多的处女-天蝎则分别对应9-11月。难道说，生男生女和季节有着某种微妙的关系？ 3.哪个星座择偶观更open？...然而，尽管巨蟹座是各项指标倒数、最保守一个星座，但在现实中还是有独特的案例的，比如石破天惊的Vera Wang。 4.哪个星座身高最高？ 当然，无论你是哪种恋，大家普遍关心的一个问题就是：身高。...几十几百几千年来，星星们一直在不断重新划分地盘，到今天，十二星座在空间上的分布是否均匀呢？ 如果我们以各省星座人口比例的标准差来衡量星座在全国分布的均衡程度的话，均衡程度最高的是巨蟹和摩羯。...空间分布最不均衡的是白羊和金牛。仔细看来，其实比他们早一点点出生的水瓶和双鱼，分布也是很不均衡的；而且，这四个在月份上连续的星座，其空间分布规律也高度相似：他们在东北三省的人口比例明显高于其他地区。
美东时间周三下午，美联储批准加息25个基点，这是 17 个月内的第 11 次加息，使联邦基准借贷成本升至 22 年来的最高水平。...投资者关注是否有迹象表明这可能是本轮最后一次加息，尽管政策制定者在 6 月份的会议上表示今年还将加息两次，但金融市场已经消化了今年不会再加息的可能性。...不过，美联储青睐的“核心”通胀指标–排除波动较大的食品和能源成本， 5 月份仍较去年同期增长 4.6%。...美联储会后声明显示：“委员会将考虑货币政策的累积紧缩、货币政策影响经济活动和通胀的滞后性以及经济和金融发展”。...一些美联储官员，包括理事会成员Christopher Waller和达拉斯联邦储备银行行长Lorie Logan表示，他们认为之前加息的累积效应已经融入到经济中。
一、前言部分 就如同在分析宏观经济问题时，有著名的“克强指数”（耗电量、铁路货运量和贷款发放量），而我们在分析人才/职位竞争激烈度时，是从以下维度去解构： 人才紧缺指数（TSI） 牛人指数 薪酬与工作经验系数分析...从实际出发，程序员们普遍在年后开始考虑跳槽的计划，这期间很多技术牛人们更新个人简历，直接提升了2、3月份的简历质量较其他月份明显高出一截；4月份进入牛人指数的谷底，则往往是因为在2、3月份选择跳槽的程序员已经找到了工作...程序员们之间互相调侃时，总愿意说自己的语言是最好的，而在实际的牛人指数中，可以看到在今年上半年中PHP、JAVA简历的平均得分更高。...观察上半年哪个岗位的“性价比”最高。...分析统计结果，“3”作为中位值和参考量，在8大技术岗位中，PHP/网页设计师这两类岗位的“性价比”在今年上班年成交的offer数据中得分系数偏低，换而言之，一个3年工作经验和一个5年工作经验的PHP程序员薪资差异要低于同样一个一个
前言 前段时间在面试的时候遇到过前端灰度发布相关的问题，刚好在之前公司有设计过前端灰度发布的方案，这套方案也在多个系统上得到过验证了，最近有时间整理，现在也拿出来和大家交流下，在结尾也给大家留下了一些的代码实现...+ redis（推荐指数：⭐️⭐️） tips：这套方案可能是熊猫没找到好的资料或者对这套方案理解得不够深刻，熊猫觉得灵活性有些欠缺，比较难结合复杂的业务做过多的灰度逻辑判断，如果有大佬用过这套方案的...，在数据库存放 const uuids = ['123','456','789'] //redis 中存放了的的用户id，如果清理了redis，则意味着，取消用户的版本标识，这里简单的用数组存放，实际应用场景根据各自的业务信息考虑是否需要多集合存放...，在离职期间，熊猫在目前的公司是一个前端组的小头目，在提出离职一周后，优先开始做了管理岗相关的交接，在做完管理方面的交接后呢，迅速就被OOXX了，哈哈哈哈，面对一些人的态度也开始转变，心里拔凉拔凉的，原本排了计划给团队做一些基建的优化和几个课题的分享...结语 方案千千万，选择自己合适的就好，演示代码中熊猫只是简单的写了一些逻辑性的代码，并不是真正可放到项目的逻辑，具体还是要结合实际的项目场景调整，前端sdk和java部分的代码熊猫没有放出来，是因为该方案已经在公司实行过的
计算公式： 多空对比=[（收盘价-最低价）-（最高价-收盘价）]/（最高价-最低价） 如果最高价等于最低价： 多空对比=（收盘价/昨天收盘价）-1 说明：K线的波动在我理解里就是多空力量的对比，所以我觉得...收盘价-最低价等价于全天的多方力量，而最高价-收盘价相当于空方力量。而最高价和最低价之前的空间就是多空双方的博弈空间。...而且对于一天的交易K线来说总会用几个关键点来替代，这些点即是开、收、最低和最高。...而最高价与最低价相等说明K线是一个横线，所以多空双方力量的对比就是1：1，这显然不合理，对这种情况采用收盘价对比来表示。...‘跌潮’，对应买入和卖出 2.必须配合K线图 3.使用多空比率净额进行修正 计算公式： 多空比率净额= [（收盘价－最低价）－（最高价-收盘价）] ÷（ 最高价－最低价）×成交量 real=OBV
部署 该项目的部署并不难，首先我们打开绿联的docker界面，选择添加镜像，在URL地址栏中输入：docker pull registry.cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/dwz...图片 拉取镜像 镜像大小并不算小了，下载完毕后会有600多M。...图片 设置镜像 在端口映射这里我们将暴露的80端口映射为其他端口，毕竟家用是没有办法使用80端口的。映射端口随意，只要不冲突即可。 图片 端口映射 最后我们还需要去设置环境变量。...，JS代码下月份是0-11，所以1月份的需要写成0，格式必须是xxxx,x,xx。...背景音乐为周董的音乐，同时我也见将英文翻译过来了。 图片 翻译 总结 最后希望大家都能和自己喜欢的人在一起，有情人终成眷属。同时也给熊猫点赞，这个七夕，你爱的人会是爱你的人。
ChatGPT正在推出新的语音和图像功能。 语音方面:1.允许用户进行语音对话,提供更直观的交互方式。2. 支持在iOS和Android移动应用上使用。 3. 提供5种不同的语音选择。4....使用新型文本转语音模型和语音识别系统实现。 图像方面:1. 允许用户上传图像与ChatGPT进行交互。2. 支持讨论多张图像。3. 提供移动应用上的绘图工具。 4. 使用多模态GPT模型理解图像。...我们正在向 Plus 和企业用户推出 ChatGPT 中的语音和图像功能,在未来两周内推出。语音将在 iOS 和 Android 上推出(在设置中选择加入),图像将在所有平台上提供。...您还可以讨论多张图像或使用我们的绘图工具来指导您的助手。 图像理解由多模态 GPT-3.5 和 GPT-4 提供支持。这些模型将其语言推理技能应用于各种图像,如照片、屏幕截图和包含文本和图像的文档。...我们建议我们的非英语用户不要将 ChatGPT 用于此目的。 您可以在图像输入系统[2]中阅读有关我们的安全性方法及与 Be My Eyes 合作的更多信息。
• 从 2002 年至今， 所预测的 103 个历史月份中， 共预测错误 34 个月份，预测准确率为 67%；忽略掉单月涨跌在 2%以内震荡市的错误预测之后，整体预测准确率可以达到 73.79%，尤其是...分阶段来看， 以预测模型为参考的模拟投资收益率也均远优于市场收益率。 • MT-SVM 模型对 8 月份上证指数预测结果： 下跌。...：做多预期表现好的股票组合，做空预期表现差的股票组合 • 模型的输出为信心指数，指数越高，表明预期表现越好，反之亦然。...• 模型检验准确率最高达70% 预测未来1tick的价格变化准确率较高，在ΔP≥ 0.4情况下，总体准确率大概70%； 在总体准确率大于60%的情况下，可以转化为交易策略。...由回归方法与 Adaboost 算法的净值比图来看，虽然两种方法在回测期截止净值相同，但回归方法产生的组合最高净值更高。
一、数据说明： 本例的数据来自皮鞋产品某个月份百度结果，当然不是真实的数据，总共包含2092条数据，包括关键词及其对应的展现量、点击量、转化量等维度，具体说明如下图： ?...需要说明的是，原产品名称是2个字，这里在处理的时候也用“熊猫”2个字来代替，从上图可以发现，关键词长度爱2-19个字之间，而80%的常用关键词长度基本在5-8个字之间，“熊猫”+产品属性的关键词长度也基本上符合搜索习惯...通过分析发现，这些搜索出现频率较高的词汇基本都是品牌词，说明该产品在市场有一定的知名度，在产品属性方面，比较多的是品牌名+性别、品牌名+属性、品牌名+产地，也充分反应出和其他品牌男鞋一样，休闲、男鞋等关键词在同类目产品中同质化相对严重...然而，直接看转化量并不能找到性价比最高的关键词，如果点击量和展现量很大，展现和点击成本也很大，而带来的转化量很大，这样就并非性价比关键词的寻找方法，那么我们归一处理，来看看转化率： ?...，而其主要的特点是关键词描述性词汇多，也就是非常精准的关键词。
github地址在文末 正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。 ? 问题1：高考在每年的几月举行？...在这14万篇文章中出现“高”或者“考”的文章有12285篇，出现“高考”的文章有4390篇，按照月份统计这4390篇文章就得到了这张条形图，很明显每年的6月份出现“高考”的文章最多，如下图。 ?...所以也就不难回答高考所在的月份了，这个问题只是起到一个抛砖引玉的用途，类似的问题还有很多，比如“创客教育是在哪一年兴起的？” ? 问题2：一个公众号应该在一天的哪个个小时段推文？...如下图，可见晚上8点钟发文的阅读量中位数最高。 ? 那些发文量靠前同时平均阅读量最高的小时段就应该是最佳发文时间，该公众号应该选择在更早的8点发文而不是大量集中在9点发文，凌晨12点就更加不合适了。...weixin_crawler设计的初衷是尽可能多、尽可能快地爬取微信公众的历史发文。
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