机器学习指的是一种算法系统，它被用来帮助计算机不断地自我改进。...试图在没有完成测试的情况下交付软件产品，类似于构建一个缺乏良好基础的高楼大厦。据估计，如果没有完全执行适当的测试，软件交付后的成本可能是项目本身的总成本的4-5倍。...当谈到软件开发时，测试失败就是项目失败。 机器学习是如何重塑软件测试的 这里，我们可以把两者结合起来。机器学习如何使软件开发和测试变得更好? ML已经被软件测试人员用于自动化和改进测试过程。...此外，QA测试人员只在部分时间内介入，如果您在持续开发软件，这是不可能的。基于ML的测试系统可以部署连续测试，不断检查产品在不同条件下的性能。 一致性测试。...即使是当今最先进的软件测试环境，机器学习是帮助批量处理代码集，在不需要解耦的情况下测试和解决大数据问题。
为此我再次询问了 CIO 们这个问题：他们对 ERP 迁移到云上的看法。有趣的是，CIO 们并没有直接回答这一问题，而是首先分享了他们在企业 ERP 中的战斗伤疤。...一位 CIO 说，这一点在几年前也是 Oracle ERP 实施问题的一部分。ERP 实际上是为 C 套件而设计的，但很多时候是强加给一线团队的。这也就导致了很多 ERP 项目的失败。...那现在到底改变了什么了? CIO 们表示，随着公共云的成熟，人们的观念已经改变。CIO 们和商业领袖认为云计算和 SaaS 提供了改进的安全性、降低的安全责任、对任务的高度关注和降低的成本。...CIO 们认为，将传统 ERP 和 CRM 模块置于可扩展的数据库模式之上，并使用集成的业务智能和低代码工具扩展应用程序，这种能力提供了企业所需的价值主张。...这包括如何最好地保证数据的可移植性、数据完整性、数据安全性、业务连续性、效率等。如果这种保证是在云上提供的，那么就需要为这些提供理由。
这项工作真的难以置信，很喜欢实验中失败图像的细节……所以如果能放出代码，社区会更加感谢。”网友elder_price666说。 不过大哥留步，想训练一个自己的BigGAN？...在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。...因为不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。...我不清楚为什么一些较大的模型不适合截断。 作者提出了更宽的网络如何表现最佳，以及网络的深度如何降低性能。这一点同样缺乏讨论，作者似乎并没有试图理解为什么会出现这样的现象。...总结： 文章对GAN可扩展性的研究取得成功，即使在不牺牲ImageNet的高性能的情况下无法稳定训练令人失望。对以前的SOTA的改进绝对是重要的。
在这种情况下，策略搜索算法的表现会更好，因为它们在连续状态操作空间域中可以更好地工作： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4WiU0Zml-1681786603278...此外，由于这些强化学习算法是在计算机中实现的，因此无法避免时间离散化，从而导致在现实情况下无法复制连续时间系统。...因此，在本章中，我们将介绍计算机视觉中最著名的领域，对象检测以及强化学习如何尝试做到这一点。...总结 在本章中，我们学习了强化学习如何破坏 NLP 的领域。 我们研究了在 NLP 中使用强化学习的原因。...因此，在以下情况下，作为召回率和精度的谐波均值计算的 F1 分数是一种很好的评估指标： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QwC64q2T-1681786603288
强化学习（RL） 强化学习（RL）是机器学习的一类，我们可以通过执行操作和查看结果来教授代理在环境中如何表现。 强化学习的概念已经存在一段时间了，但算法的适应性不强，无法完成连续的任务。...策略是告诉我们在特定状态下如何采取行动的。目标是找到一个能够做出最有价值决策的策略： ? 现在，你把目标放在一起。我们希望找到最大化预期回报或最小化成本的行动。 ?...在大多数情况下，因为Q表中的所有值都以0开始，我们可以获得表中每一单元格的Q值。 当我们开始探索环境时，通过不断更新表中的Q值，Q函数为我们提供了越来越好的拟合效果。...我们可以看到FetchSlide（在桌子上滑动冰球并击中目标）来理解这一点。前几次尝试将不会很成功。...代码 这是我在OpenAI gym使用Pendulum环境下的示例代码。目标是通过简单的实现来了解一切应该如何协同工作。以下是主要的步骤： 1.设置数据结构以表示重放缓冲区。
快速的步伐确保了失败，但也确保了当失败时，能从错误中吸取教训并迅速适应。这是如何成长为一个企业:得到更多的洞察力，并让他们引导走向成功。...风险在于，不正确的代码配置可能在没有充分研究其影响的情况下交付给生产环境，从而抵消了扩展前自动测试的价值。 相信在代码完成整个软件交付周期之前，手动确认仍然是必要的。...通过认识到这一点，DevOps团队可以构建一个计划来解决主动性工作的关键原因，并从过去失败的结果中进行构建。团队应该准备好修改计划，同时保持在DevOps基本原则的建议范围内。 4....专家强调持续集成和代码处理，但在自动化数据库方面失败了。应该正确地进行数据库管理，特别是对于以数据为中心的应用程序。...在某些情况下，获得正确的专业知识来满足您的需求意味着雇佣外部专家(声明:我管理着DevOps咨询公司)。
度量驱动改进活动中最大的痛点，就是搜集了一堆数据后，发现无法精确地识别哪些数据是改进信号，哪些数据是可以获取经验的经验信号。...X图表 规则1：任何超出上下限的数据点 规则2：中心线平均值同一侧连续出现了8个数据点 规则3：4个连续数据点中有3个，相对于中心线平均值而言，更接近上限（或下限） MR图表 规则 4：超出MR...再查看一下日历，发现那个月我在杭州出差，由于酒店周围餐馆少，我连续吃了1个月的方便面，而且也没有怎么锻炼身体。或许这就是体重变得不可预测的根因。...而图1那个红绿表，就无法明显地识别后面5个红色的数据，其实不必做根因分析了。从这一点就能看出，PBC图表要优于红绿表。...图4 最近9天的体重的PBC图表 在了解了根据PBC图表，判断不可预测的信号的方法之后，该如何用PBC图表帮助实现度量驱动改进呢？ 用PBC图表实现度量驱动改进的步骤 1.
在这篇博文中，我讨论了： 1. 在不同计算提供商中采购计算和差异的经验。我们最大的发现/惊喜是差异超级不同，几乎是人们可以获得的「硬件彩票」！ 2....最令人沮丧的是什么？几乎不可能真正提前判断，特别是在万事俱备的情况下，人们将获得什么样的硬件，以及体验的鲁棒性/容错性如何？...甚至，到了安装我们的定制文件系统以实现可扩展数据存储的程度——而这只是实际需要的冰山一角。 这些工具的组合带来了大量的MFU改进，同时也最大限度地减少了面对糟糕的硬件时的停机时间。...不过我不确定，自己是否只是因为拥有出色的基础架构和专门的硬件团队才不知道这一点。 事实上，UL2-20B模型（在谷歌）的训练是意外运行一个月来进行的。它从未失败过。...如果这是在GPU领域，它肯定会在最初的几天内失败。 也就是说，我认为这可能更多地，取决于管理加速器的硬件团队的能力，而不是底层芯片。 拥有良好的硬件支持（来自你的计算提供商）非常重要。
这个参数是做什么的?环境以这种方式起什么作用?这些都是我开始问自己的问题。 直到我后退一步，从完全理解概率环境是如何定义的基础开始，建立一个我可以在纸上解决的小例子，事情才开始变得更有意义。...因此，我给自己设定了一个挑战： 我可以在Python中为任务环境完全自包含地定义并找到最优操作吗通过跟踪我的工作，我希望其他人可以把这作为一个基本的起点来学习自己。...这是它们的当前状态，它们到bin的距离可以用欧几里得距离度量来计算: 在最后的计算中，我们将其标准化，并将值反转，以便高分表示此人更接近目标箱: 因为我们已经在(- 10,10)之间固定了二维尺寸，所以这个人可能到垃圾箱的最大距离是...如果算法抛出纸张，则计算该抛出成功的概率，我们模拟在这种情况下，该抛出是成功，则获得正的奖励，而失败则获得负奖励。 算法继续更新每个状态对的Q值，直到结果收敛。...因此，我们需要考虑我们选择的参数如何影响输出，以及如何改进结果。 结 论 我们在Python中从头引入了一个环境，并找到了最佳策略。此外，我还介绍了用Q-learning寻找最优策略的方法。
掘金是一个在成长的技术平台，以前的流量分配也未必精准，有些文章可能发展期意外被推流了，也并不能说明什么。很多作者也是，曾经辉煌过，但后续因为某些原因，也逐渐也在创作视野中消失了。...写作很难是一锤定音、一招即中，也不是标准意义上的被动收入，唯有持续才有长久。2. 真的能保证在放弃持续更文的情况下，创作好文吗？...不知道别人如何，本瓜更多的是在持续更的过程中才会迸发一些好文的灵感或创作出好文。如果空想、干想好文，结果就是被拖延搁置了。3. 能薅一下羊毛也挺不错的吧？...明白这一点很重要。 2、其次，题目要求了，时间复杂度要是 O(n) ，所以只能用一次遍历。 3、接着，最关键的是，怎么理解“连续最大”。“连续最大数组的特点是什么？”...最终的结果 res 在上一轮的最大和和这一轮的计算后的最大和中取最大值。
我：“你在做什么？” 您：“我正在阅读有关马尔可夫链的信息。” 我：“看完书后你打算做什么？” 你：“我要睡觉了。” 我：“您确定要睡觉吗？” 您：“可能。如果我不困，我会看电视的。”...我们如何做到这一点？ 这与我们在值迭代中所做的非常相似。 我们为新值函数计算Q值，然后针对具有最大值的每个状态采取措施作为新策略。...我们重复此过程，直到找到好的策略。 现在让我们看看如何使用策略迭代来解决冻湖问题。 在查看策略迭代之前，我们将了解在给定策略的情况下如何计算值函数。...状态(4, 2)的最大值Q((4, 2), op)是什么？ 我们仅研究了三个动作（向上，向下和向右），因此我们将仅基于这些动作来获取最大值。...因此，在(4, 2)中，向右的操作具有最大值。
在我自己在硅谷面试的过程中，我总共进行了7次现场面试，这让我对目前的面试现状有了一个独特的看待视角。...这类面试是我准备最充分的面试类型，因为连续6周时间，我每一天都会练习在一个廉价的悬挂白板上解决算法问题，分析它们的时间/空间的复杂性，真正理解所写的每一行代码带来的结果。...通常会问到的问题包括： 你是如何对待失败的？ 你认为你自己最大的弱点是什么？ 你如何解决冲突？ 如果有机会可以重来，你现在的做法会与以前的有何不同呢？...类似下面这样： “我的弱点就是我太专注了。” “这个项目失败主要怪Jerry，他把这个项目中的大部分工作都搞砸了。”...在我之前的工作中，在我在做一项任务时，我会写干净的代码，然后等我觉得任务完成之后再进行优化。这种工作方式对这种类型的面试是不利的。
这些智慧都是伴随着计算机35年的发展沉淀下来的。 1.时刻提醒自己：学习 ? 学习某件事的第一步是承认你不知道。这听起来很正常，但经验丰富的程序员还记得要真正让自己承认这一点需要花多长时间。...很多计算机科学专业的学生毕业的时候，都有一种很傲慢的态度，就是“我知道最好的”，但其实这只是一种虚张声势，他们不知道从哪里来的自信，就好像他们什么都知道，并且需要向每一位新同事强烈的证明这一点。...4.写三次代码 好的程序员目标是写出可以运行的软件就可以了。伟大的程序员写出来的软件目标是运行得非常好。通过一次编写这种情况几乎不可能发生。...（“我从来没有想过可以使用递归下降处理那块的逻辑”）。 我如何改进这段代码?如果这是一个开源项目，你对自己的解决方案更有信心，那就去做吧！ 以作者的风格编写代码。...警告:在不需要成为一名优秀程序员的情况下，很容易阅读大量的代码，就像一个想要成为作家的人可以在不提高自己散文的情况下阅读伟大的文学作品一样。
在敏捷测试宣言中，我用粗体标记了此类测试背后的关键价值。 持续测试超过在种种环境进行测试。 拥抱所有的测试活动而不仅仅是在自动化功能测试。 在整个团队中进行测试，而不是在孤立的测试部门中进行测试。...如果上述支柱符合组织的测试策略和优先级，则用于创建和执行测试的工具和技术将相匹配是有具有非常重要的意义的。 这里最大的问题是：我该如何证明在上面的提到的方面进行的投资？有哪些相关措施？...考虑到这一点，团队必须承认测试质量和产品质量是及时的事实，因此，您需要不断地对其进行测量和维护，以获取产品的实际状态。 如何实现比价值？...我认为到目前为止，这一点很明确–> 测量测试自动化值是从上述指标开始的，并且大多数测试用例的概念在以10倍的时间作为回归运行时都不会揭示关键的错误。...每个周期使用老式的通过/失败测试效果不错，但无法跟上当今技术的步伐，因此，需要对测试如何实时，随时间，针对每个平台，针对每个功能区域进行更认真的检查。
在DevOps文化 当中，一个重要的价值 就是接受失败，这是实现价值之旅的一部分。对于软件，以持续交付的形式出现 ，使我们定期发布代码。...本着DevOps和开放源代码的精神，以下是企业在DevOps实施中如何解决它们遇到的一些最常见的错误。...我认为，在代码贯穿整个软件交付周期之前，手动确认仍然至关重要。必须有一个预生产阶段（生产之前的部署和测试环境），该阶段允许开发人员纠正将代码直接推送到生产中时用户可能会遇到的错误。...通过认识到这一点，DevOps团队可以制定计划以解决该倡议的关键原因，并根据过去的失败结果来制定。团队应准备好修改计划，同时遵守基本DevOps原则的建议。...这导致了一些问题，例如，最初使开发人员的输出最大化，后来意识到他们忽略了保护这些应用程序的安全。认真对待安全性，并研究 DevSecOps以了解对您的组织是否有意义。
只有在考虑了服务如何扩展到项目之外之后，我们才开始看到容易忘记的事情：非功能需求（NFR），NFRs包含与特定行为不完全匹配的功能。 NFR定义了我们如何判断系统的运行情况。...每当我听到这些陈述时，我都想知道我们是如何做到这一点的，现实中的我们可能只是重新定义了交付管道，一些公司开始启动DevOps团队来管理管道的基础设施······ ?...我推荐的是我在全球数百个组织中看到的内容：将应用程序的管道称为应用程序X管道。这样，我们将知道哪些应用程序无法通过其测试、部署或更新。...我发现在组织采用连续交付方面最大的成功来自安全团队。 CD是一种安全需求：您能够出于业务或安全原因可以在需要时进行部署和升级。从根本上讲，DevSecOps和DevOps之间没有区别。...软件交付永无止境，技术总是在变化，需要维护，并且，理想情况下，DevOps思维方式始终存在。改进交付方式后，您将还会想不断改进。并不是因为您的应用程序功能完整或它所处的生态系统已经停止发展。
在每个尺寸增量，我们解决了性能和稳定性问题，但测试20 TB使我们找到最大的改进机会。 在运行20 TB输入时，我们发现由于任务量很大，我们生成了太多输出文件（每个大小约为100 MB）。...在 Spark 中每个阶段的最大允许的获取失败次数是硬编码的，因此，当达到最大数量时该作业将失败。我们做了一个改变，使它是可配置的，并且在这个用例中将其从 4 增长到 20，从而使作业更稳健。...性能改进 在实现上述可靠性改进之后，我们能够可靠地运行Spark作业。在这一点上，我们将努力转向与性能相关的项目，以充分利用Spark。我们使用Spark的指标和几个分析器来查找一些性能瓶颈。...在完成所有这些可靠性和性能改进之后，我们很高兴地报告我们为我们的一个实体排名系统构建和部署了更快，更易管理的管道，并且我们提供了在Spark中运行其他类似作业的能力。...我们还计算内存预留时间，但不包括在内，由于在同一硬件上运行实验，数字类似于CPU预留时间，而在Spark和Hive情况下，我们不会将数据缓存在内存中。
DQN 容易被 overestimation 问题困扰，导致训练稳定性较差，近些年学术界有不少工作是围绕这一点做出改进（比如 Double DQN）。...DDPG ---- 针对 DQN 无法处理连续控制任务的缺点，DDPG 在 DQN 的基础上做了改进，引入了一个输出连续 action 的显式 policy，与 Q 函数组成 Actor-Critic...在 Google 的抓取应用中，干脆抛弃了独立 policy 网络，做决策时随机在区间里取 16 个点输入 Q 网络，然后选择 Q 值最大的那个作为 action，实验结果表明如此粗糙的做法却大大提升了训练稳定性...和很多 paper 的实验结果一致，我在实际应用中发现 PPO 在连续控制任务里性能显著优于 DDPG，对超参数的敏感度也比 DDPG 低，因此训练起来更加得心应手。...因此，我推荐大家在解决连续任务时首选 PPO，DDPG 的优先级往后放就是了。对于具有离散动作空间的任务也值得用 A3C 跑一下，跟 DQN 比一比。
我们的评估函数应该反映这一点，并为 X 提供非常高的正积分，类似于第一个位置的分数。 你应该对如何为五子棋的位置得分有了某种形式的想法。...它应该考虑以下因素： 你在一行中控制了多少组连续的方块 每组有多长 轮到谁 每组包含多少个开口端（例如：如果你控制了两个连续的位置，但是没有开放端，这两个位置就不可能连成五子，因此不应该获得任何分数）...另外，它只是分析了黑子和水平的方向 -- 真正情况下应该考虑黑白子和所有的方向。你可以将一个玩家的点数减去或者除以另一个玩家的点数。然而，这个方法仍然需要你汇总所有集合所需的函数类型。...这将使得第三种情况最有利，因为在其它的情况中，X 有一个连续的两子和一端空位（因为这也轮不到它们，虽然你的分析函数可以给出很高的分数）。在这个情况下，你已经成功阻止了它们的胜利。...在每一层中，玩家都尝试最大化它们的收益，然后最小化对手的收益。
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