摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。可观察性向量对的因数是通过模拟可见光来计算的从各种角度来看向量对的状态。通过整合提出的可观察性因子和独特性因子，向量对可以有效提取和匹配，并将其用于对象姿态估计。实验已经证实，提出的方法较先进的方法，识别成功率从45.8％提高至93.1％，提出的方法的处理时间对于机器人垃圾箱拣选来说足够快。
之前，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。 X 代表一个人的身高。考虑以下数据集
今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让 X 代表一个人的身高。考虑以下数据集
Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台，借助 Chaos Mesh，用户可以很方便地对服务注入异常故障，并配合 Chaos Dashboard 实现对整个混沌实验运行状况的监测 。然而，对混沌实验运行情况的监控并不能告诉我们应用服务性能的变化。从系统可观测性的角度来说，我们可能无法单纯通过混沌实验的动态了解故障的全貌，这也阻碍了我们对系统和故障的进一步了解，调试。
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
当今强化学习（RL）的问题很多，诸如收敛效果不好。在偏弱的实验环境里，模型测试结果看起来尚可，许多问题暴露得不明显，但大量实验已经证明深度 RL 泛化很困难：尽管 RL 智能体可以学习执行非常复杂的任务，但它似乎对不同任务的泛化能力较差，相比较而言，监督深度网络具有较好的泛化能力。
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。 考虑下面交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替，每一个状态都只依赖
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
如前所述，业务微服务化后，每个单独的微服务可能会有很多副本，多个版本，这么多微服务之间的相互调用、管理和治理非常复杂，Istio统一封装了这块内容在代理层，最终形成一个分布式的微服务代理集群(服务网格)。管理员通过统一的控制平面来配置整个集群的应用流量、安全规则等，代理会自动从控制中心获取动态配置，根据用户的期望来改变行为。
由于 CnG 商店的数量数万家，且每家商店可能包含数万种商品，刷新可能每天涉及超过 10 亿件商品。
在分布式环境中，许多服务依赖关系中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联故障并提供回退选项来实现这一点，所有这些选项都提高了系统的总体弹性。
本文简要介绍了一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
一直以来 Node.js 中存在一个问题，CommonJS 与 ES Modules 如何更好的共存？ 是令大多数 Node.js 开发者头疼的问题。
Hystrix的本质作用是当系统资源过载（Over Load Control）时提供服务状态保护机制，包括下面四个方面。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
当我们给计算机视觉系统输入一张照片时，它们可以很容易捕获照片中的信息。但是，自主捕获信息对于计算机视觉系统还是非常困难的。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系，可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
今天，我有幸参加了2017年的分布式追踪峰会，其中有很多来自AWS / X-Ray，OpenZipkin，OpenTracing，Instana，Datadog，Librato等公司的人员，我很遗憾我忘记了这一点。有一次讨论转向了项目范围和定义。跟踪系统是否也应该管理日志记录？什么确实的记录，通过在室内所代表的不同的镜头看？所有各种混凝土系统在哪里适合图片？
本文详细介绍了中泰证券在系统国产化改造项目中采用 TiDB 多租户技术的实施过程。文章分析了中泰证券数据库系统现状以及引入 TiDB 资源管控技术的必要性，探讨了 TiDB 多租户的关键特性，并阐述了在实际应用中的具体操作步骤。通过该技术的应用，中泰证券有效降低了运维成本，提升了开发效率。 文章强调了 TiDB 多租户在证券企业中的应用优势，特别突出了其在资源观测、复用、可配置性等方面的价值。
【新智元导读】DeepMind 在他们的 ICML 2017 论文 A Distributional Perspective on Reinforcement Learning 中，提出不仅可以对奖励的平均值进行建模，还可以对奖励的所有变化进行建模，即价值分布（value distribution）。相比以前的模型，这种方法能让RL系统更准确，训练更快，更重要的是，它启发我们重新思考强化学习。 设想一位每天乘坐列车通勤的人。大多数早晨，她的列车都能准时发车，她能轻松有备地赶上早会。但她清楚一旦有一点点意外发
可观察性的概念起源于工业领域，在该领域中，可观察性被定义为从系统外部输出推断系统内部健康状态的能力。
可观察性（Observability）本质上是指系统可以根据外部输出推断内部运行状态的过程。
观察者模式定义对象间的一种一对多的依赖关系，当被观察的对象发生变化时，所有的观察者都将得到通知进行相应的操作
本系列之前的文章介绍了 CNCF 云原生全景图的供应层、运行时层、编排管理层、应用定义和开发层、托管 Kubernetes 和 PaaS 层，本文是该系列的最后一篇文章，将为大家介绍可观察性和分析相关工具。
论文题目: Mastering Complex Controlin MOBA Games with DeepReinforcement Learning
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 不久前 DeepMind 强化学习团队负责人、AlphaGo 项目负责人现身 Reddit 问答，其中一个问题是「围棋和星际争霸 2 哪个更难？潜在技术障碍是什么？」近日，DeepMind 发表论文，提出了多智能体强化学习方法，有望为星际争霸等游戏的 AI 技术的开发提供帮助。该论文也将出现在 12 月美国长滩举行的 NIPS 2017 大会上。 深度强化学习结合深度学习 [57] 和强化学习 [92, 62] 来计算决策策略 [71, 70]。传统来说，单
前 言 不久前 DeepMind 强化学习团队负责人、AlphaGo 项目负责人现身 Reddit 问答，其中一个问题是「围棋和星际争霸 2 哪个更难？潜在技术障碍是什么？」 近日，DeepMind 发表论文，提出了多智能体强化学习方法，有望为星际争霸等游戏的 AI 技术的开发提供帮助。该论文也将出现在 12 月美国长滩举行的 NIPS 2017 大会上。 深度强化学习结合深度学习 [57] 和强化学习 [92, 62] 来计算决策策略 [71, 70]。传统来说，单个智能体与所处环境进行重复互动，从观察
选择集群中一台Nacos1.X节点，使用Nacos目录下nacos/bin/shutdown.sh进行停止。
随着动态系统架构的复杂性和规模的增加，IT 团队面临着越来越大的压力来跟踪和响应其多云环境中的条件和问题。因此，IT 运营、DevOps 和 SRE 团队都在寻找对这些日益多样化和复杂的计算环境的更高可观察性。 但什么是可观察性？为什么它很重要，它实际上可以帮助组织实现什么？ 什么是可观察性？ 在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（例如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。在这些现代环境中，每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个
图学习在各种应用场景中发挥着关键作用，并且由于其在建模由图结构数据表示的复杂数据关系方面的有效性，已经获得了显著的关注，这些应用场景包括社交网络分析到推荐系统。实际上，现实世界中的图数据通常随着时间展现出动态性，节点属性和边结构的变化导致了严重的图数据分布偏移问题。这个问题由分布偏移的多样性和复杂性加剧，这些偏移可以显著影响图学习方法在降低的泛化和适应能力方面的性能，提出了一个对其有效性构成实质挑战的重大问题。在这篇综述中，我们提供了一个全面的回顾和总结，涵盖了解决图学习背景下分布偏移问题的最新方法、策略和见解。具体而言，根据在推断阶段分布的可观测性和在训练阶段充分监督信息的可用性，我们将现有的图学习方法分类为几个基本场景，包括图域适应学习、图离群分布学习和图持续学习。对于每个场景，都提出了详细的分类法，包括对存在的分布偏移图学习进展的具体描述和讨论。此外，我们还讨论了在分布偏移下图学习的潜在应用和未来方向，通过系统分析这一领域的当前状态。这篇综述旨在为处理图分布偏移的有效图学习算法的开发提供一般指导，并激发在这一领域的未来研究和进展。
本文提出了 DefogGAN，这是一种推断即时战略（Real-Time Strategy，RTS）游戏中战争迷雾后的隐藏信息状态的生成式方法。给定一个部分可观测的状态，DefogGAN 可以将游戏的去雾图像作为预测信息生成。这样的信息可以创造战略智能体。DefogGAN 是一种条件 GAN 的变体，它使用了金字塔重建损失，从而在多个特征分辨率尺度上进行优化。本文使用一个大型专业的星际争霸录像数据集验证了 DefogGAN。结果表明 DefogGAN 可以预测敌方建筑物和作战单位，准确率与职业玩家相当，并且比当前最佳的去雾模型的性能更好。
星际争霸 II 是暴雪开发的一款真正的战略游戏，它是一个挑战，因为它从机器学习的角度展示了一些有趣的属性：实时、部分可观察性以及广阔的行动和观察空间。掌握游戏需要时间策略规划，实时控制宏观和微观层面，具有实时反击对手的特点。
Container Solutions 很高兴地宣布我们已经开源了一个我们研发已久的项目。
监控即代码 (MaC) 是一种思维转变，现在越来越多地被软件开发采用。了解 MaC 的重要性并尽早将监控纳入开发过程可为 DevOps 团队带来大量好处。
可观测性旨在让每一位工程师能够根据对所有系统和应用程序的数据分析，主动地对工作任务进行优先级排序。
这篇文章是 Calico 公司的员工写的，思路非常好。可观测性即代码，非常 k8s 范。在我们实际应用中，目前 k8s 的观测性确实是一个非常大的问题，就目前我在做的平台中，我就对这个问题很头大，虽然业界也有可观测性方案，但是 opentelemetry 目前较为成熟的只是 trace，log 还不够成熟，metrics 目前还是 Prometheus 比较成熟。所以目前大多数的业界平台都是混着用。虽然 opentelemetry 声称是要统一这三者，但是从实际技术角度和目前发展情况来看，还需要时日才能成熟。
只要你掌握了基础知识，要想构建一个完整的 Android App 并不难，但是想要写出一个可维护的 App 就是另一回事了，这时候就必须让你自己的代码足够健壮，就需要避免把所有业务逻辑代码都放在 Activity、Fragment，或者是创建多个比较小的只有单一功能的 class。
AI 科技评论按：人类对各种深度学习模型最常见的不满之一就是难以解释、无法理解，即便可以查看训练好的网络的每个连接的权重，也说不清网络利用的数据模式是哪些，以及网络目前的运行状况里有哪些问题。 不过，人类从不怀疑自己可以理解另一个人类：我们可以通过各种方法了解并描述别人的诉求、观念和当下的想法，可以推测别人知道哪些信息，可以猜测别人的未来行动，我们同时也就以此为基础考虑如何和别人互动。其实绝大多数情况下我们都不会尝试重建别人的脑神经结构，不会尝试估计别人的脑神经元的活动状况如何、前额叶的连接性如何、海马体的
本文我想和大家分享一下我对当前 Reactivity 方法和现状的理解。我并不是说我的观点就是对的，但我认为，正是通过分享自己的观点，我们才能对行业中的事物达成共识，我希望这些来之不易的见解能够对其他人有所帮助，并补充他们理解中缺失的部分。
在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 重新考虑上一篇的例子 上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了
情报信息是现代网络安全中重要的一种资源，由于网络空间里的黑客有了更强大的工具军火库和资源，攻击行为更多的是有组织犯罪和政府背景行为，攻击变得越来越复杂且态势感知技术也因此被应用于网络空间安全领域来对抗这种复杂的攻击。为了实现对威胁的全面感知、分析和响应，态势感知技术需要掌握所有出现的威胁信息，但一种单独的网络安全设备无法检测到所有类型的攻击，一家单独的组织也无法发现所有的安全威胁，因此在设备间和组织间交换安全威胁相关的情报成为搭建态势感知系统的重要基础，由于不同设备和组织各自有不同的数据格式和数据组织形式，为了加强安全设备的配合，以及促进不同组织间的协同响应，需要开发标准化的机器可识别的网络空间威胁情报数据交换方法
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者呈
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 【二、简单实例】 现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价
来源：cognizant.com 编译：费欣欣 【新智元导读】Cognizant信息技术公司资助进行了一项调查，根据今天可观察到的主要宏观经济、政治、人口、社会、文化、商业和技术趋势，提出了21个将在未来10年内出现并将成为未来工作基石的新工作，从个人信息交易员到人体器官开发师，我们的生活正在被自动化和人工智能改变，报告还到了AI业务经理、IT自动化设计师，说不定未来你就将从事这样一份工作，一起来看。 关于人工智能对未来经济的影响预测有很多，从生产力大幅提高到整个经济完全湮没。很显然，没有人真正知道把能够自
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