编译：Chloe，廖远舒 我会写文章、绘图表，做可视化数据库也信手拈来，工作上，我能上天能遁地，唯独在家务活面前折了腰…… 为此，我还很认真地在网上搜索起了怎样做家务。...哈哈，谢天谢地，我不是一个人，竟然让我找到了组织——一群家务手残星人。 此时，我又想起了修理工来家里的盛况——每当他们唾沫横飞地讲向我讲解情况时，我总是一脸茫然，完全跟不上节奏。...每次，都是我事后一步一步地琢磨，再看图表解释，然后才能弄明白。而且我还必须去谷歌做很多资料搜集工作，天……一点都不轻松（我竟然无比怀念我的工作）！...爱情：秀恩爱一把手 “怎么优雅地kiss？” “怎么判断男神对我有没有意思？” …… 啧啧啧，还真是甜蜜地负担啊！...这部分操作性的问题，占比少一些，应该是21岁出头的青年的问题，他们开始面对接踵而来的生活上的各种问题，并且在思考如何应对。 其他问题 还有“怎样系领带”？
随着机器学习在显微镜学中的应用越发广泛（包括用于自动评估图像质量和帮助病理学家诊断癌组织的算法），谷歌的研究者开始思考，是否可以开发一个深度学习系统，将两种显微镜技术的优点结合起来，同时最大限度地克服二者的缺点...在上图中，我们很难确定 Outset 1 的集群中的细胞数量或 Outset 4（提示：中上部分有一个几乎不可见的扁平细胞）中的细胞状态与位置，同样也很难获得始终清晰的精细结构，如 Outset 3 中的神经突触...我们可以通过在 z 堆栈的维度上收集图像，从透射光显微镜中获取更多信息，其中 z 堆栈表示相机距离且会系统地变化，而（x, y）表示注册的图像集。...例如，Outset 1 中绿色和红色标记确定其为一个神经集群。Outset 3 中的红色标记表示神经突触是轴突而不是树突。...Outset 4 表明模型可以发现顶部很难察觉的细胞，并正确地将左侧的目标识别为无 DNA 的细胞碎片。 自己动手尝试一下吧！ 谷歌已经开源了模型、完整的数据集、训练和推断代码，以及示例。
从消费的角度来看，稳定的指标可以可靠地在多个 Kubernetes 版本中使用，而不会出现摄入失败的风险。 指标的稳定性是社区持续关注的问题。...Alpha指标没有稳定性保证；因此，可以随时修改或删除它们。此时，Kubernetes 的所有指标都隐含地属于这一类。...因此，允许从现有标签中添加或删除值。在将来的 Kubernetes 版本中，稳定指标也可以被标记为弃用，因为这将在元数据字段中进行跟踪，实际上并不会改变指标本身。 不允许从稳定指标中删除或添加标签。...为了从现有的稳定指标中添加或删除一个标签，我们必须引入一个新的指标并弃用稳定的指标；否则将违反兼容性协议。 指标是如何被弃用的？...这些隐藏指标可以在达到隐藏状态后为一个版本显式地重新启用，从而为集群操作人员提供一个迁移路径。 作为 Kubernetes 组件的所有者，我如何添加稳定的指标？
它是如何工作？...第1步：从BERT的词汇表中筛选对语境敏感的标识术语 BERT词汇表是普通名词、专有名词、子词和符号的混合体，对此集合的最小化过滤是删除标点符号、单个字符和BERT的特殊标记。...第2步： 从BERT的词汇表中生成语境独立的标识 如果简单地从它的尾部为BERT词汇表中的每个术语创建语境独立标识，即便选择较高的余弦相似阈值（对于bert-large-cased模型来说，大约有1%的术语位于平均余弦阈值超过...从BERT词汇表中获取的语境独立集群示例： ? 图4c. BERT’s (bert-large-cased)词汇表中获取的集群示例 语境非敏感的集群为模糊集群，标记为AMB。...b图中显示的情况为：当语境敏感词计数是3，并且只有一个语境独立的术语节点（为中断二者之间的关系，在这里选取奇数可能相对更优一些；同样，也无需从语境非敏感集合中选取三个节点，因为它们是紧密的集群，正如前面所述
[Picture4.png] 而本文，即第三篇文章讨论了如何构建一个实时的仪表板，用以在谷歌地图上显示簇数据。...订阅第二个主题的Vert.x 网络应用程序在热图中显示优步行程簇。...[Picture9.png] Vert.x仪表板 HTML5 JavaScript客户端 客户端使用谷歌地图的热图层来直观地描绘曼哈顿上的优步行程中不同簇位置的强度。...仪表板应用程序使用谷歌地图标记来标记簇中心。 [Picture10.png] 为了学习下面的例子全部写在一个简单的index.html文件。...将行程的经度和纬度点添加到位置点数组，然后将这些数据设置在谷歌热度图图层对象上。 如果尚未添加标记，则在地图上为该簇中心位置添加一个标记。 增加此簇中心收到的位置点数量。
从集群中删除故障磁盘 在更换磁盘之前，需要从Ceph集群中删除故障磁盘。这可以通过以下步骤来完成： （1）使用ceph osd out命令将故障磁盘标记为out状态。...（2）使用ceph osd crush remove命令将故障磁盘从CRUSH图中删除。 （3）使用ceph auth del命令删除故障磁盘的认证密钥。...（4）使用ceph osd rm命令将故障磁盘从集群中删除。 安装新的磁盘 安装新的磁盘可以通过以下步骤来完成： （1）将新的磁盘插入到存储节点的磁盘槽中。 （2）对于机械硬盘，需要进行分区和格式化。...（3）使用ceph osd crush add命令将新的OSD添加到CRUSH图中，并设置适当的权重。 （4）使用ceph auth get-or-create命令生成新的OSD的认证密钥。...（5）使用ceph osd in命令将新的OSD标记为in状态。 等待数据平衡 在将新的磁盘加入Ceph集群后，集群将开始将数据平衡到新的磁盘上。
监督式学习取决于人为生成的种子集合，教导软件如何定义数据。预测编码就是一个很好的例子。该软件指的是将数据模式匹配到相关度百分比的种子集。随着时间的推移，预测编码工具从持续进行的审阅反馈中学习。...无监督机器学习包括集群、概念搜索和接近重复数据删除。 例如，聚类匹配文档之间相似的文本和元数据，并将数据呈现在可视化集群中。概念搜索通过识别和匹配概念来扩展基于文本的查询。...学习可以被监督或不受监督，这意味着大的神经网络可以接受标记的输入，但不需要它。学习程序教会神经网络如何构建不同的处理层，当网络处理输入时，他们根据数据输入和输出创建自己的层。...简单地说，每个神经元接收两个或更多的输入，处理它们，并输出一个结果。一些神经元接收来自外部传感器的输入，而另一些神经元则被来自其他活动神经元的输入激活。...像谷歌和Facebook这样的公司正在投入深度学习来开发这些实际的应用程序，而其他开发者也在跟风。
如果可以创建行为概况，那么我们就可以根据它们属于哪个集群，更有效地给嫌疑犯分配各种外展活动。 1. PCA数据转换 有39个特征描述了我们可以跟踪的嫌疑犯的行为。...整个过程可以总结在下图中： 通常情况下，我们认为通过PCA选择解释足够差异的主要成分的数量，是降低维度的一种手段。...回顾二进制数据，我们可以简单地将每个特性和每个集群中的所有1加起来。 具有较高总和的特征在描述该集群时将被赋予更多权重。...每个案件将被标记为属于这些集群中的一个，并且每种情况下的嫌疑人都被假定为采用其中一个档案。 监督学习 在开始任何监督学习方法之前，我首先需要一个可以帮助指导机器学习的功能。...在Python中使用NLTK模块，采取了以下步骤： 标记叙述（使用RegexpTokenizer） 删除无用词（使用无用词） 应用词形（使用WordNetLemmatizer） 由此产生的叙述看起来像这样
）一文中，谷歌描述了所采用的方法——怎样在街景视图中使用深度神经网络自动且准确无误地读出街道名称。...重要的是，谷歌的系统在提取其他类型信息也是很容易扩展的。比如现在帮助谷歌自动提取商店前面的商户名称。目前该模型已经开源。 ? 图中为法国街道名称标识数据集中的一个例子，被谷歌的系统正确识别。...从最初的研究中，团队意识到经过足够的标记数据训练后，机器学习不仅能保护用户的隐私，而且还可以自动升级谷歌地图相关的最新信息。...不过，在分析错误样本后，团队发现，其中48%是由于地面实况错误，也就是说，模型与标记质量呈现的准确度基本一致。...在2015，我们发表了“从街景图像中进行大规模的商户探索”（Large Scale Business Discovery from Street View Imagery）一文，文中提出了一种方法可以准确地检测商店外墙的标志
主从库之间是如何同步的 全量同步：当从库是第一次建立连接并开始同步，该种情况下的同步如下图： 从库和主库建立起连接，并告诉主库即将进行同步，主库确认回复后，主从库间就可以开始同步了。...如果检测的是从库，那么，哨兵简单地把它标记为“主观下线”就行了，因为从库的下线影响一般不太大，集群的对外服务不会间断。 如果检测的是主库，那么，哨兵还不能简单地把它标记为“主观下线”，开启主从切换。...分片和实例的对应分布关系 在分片集群中，数据需要分布在不同实例上，那么，数据和实例之间如何对应呢？这就和接下来我要讲的 Redis Cluster 方案有关了。...以只有五个槽为例，展示，数据、哈希槽、实例这三者的映射分布情况，如下图： 客户端如何定位数据 客户端和集群实例建立连接后，实例就会把哈希槽的分配信息发给客户端。...实例和哈希槽的对应关系并不是一成不变的，最常见的变化有两个： 在集群中，实例有新增或删除，Redis 需要重新分配哈希槽 为了负载均衡，Redis 需要把哈希槽在所有实例上重新分布一遍 Redis Cluster
谷歌 Ground Truth 团队正在研究如何让计算机自动将图片中的内容转变为谷歌地图需要的信息。...在先前阶段的研究中，研究人员逐渐意识到经过足够已标记数据的训练后，机器学习不仅可以用来保护用户隐私，还可以自动为谷歌地图进行实时信息的更新。...在本例中，模型并没有因为图中有两个街道名而晕头转向，它很好的将「Av」转换成了「Avenue」，同时它也正确地忽略了数字「1600」。...这突显出新模型与标记质量平分秋色（对错误率完整的分析可参见论文）。 与提取街道数字的系统结合后，这个新系统让我们可以从图像中直接创造出新的地址，要知道这些街道名字或是地址的位置在事先是不知道的。...在这个例子中，深度学习系统可以仅提取这样的商户名字：它们让开发者可以验证自己是否已从谷歌地图中知道了这家商户。这种提取商户名的功能让开发者们可以更精确地持续更新商户变化的情况。 ?
有时候，我们会遇到下图中的问题，即 Namespace 的状态被标记成了 "Terminating"，但却没有办法被完全删除。 ? ?...从集群入口开始 因为删除操作是通过集群 API Server 来执行的，所以我们要分析 API Server 的行为。跟大多数集群组件类似，API Server 提供了不同级别的日志输出。...Controller Manager 在重复地获取这个 Namespace 的信息。...而上图中最后的 apiservice，则是把“外挂”和 API Server 联系起来的机制。下图可以看到这个 apiservice 详细定义。...我们如何自己一步步实现自己的类似Metric-Server的组件呢？下一节我们将一起实现自己的API Service！ ? - END -
Apache RocketMQ 默认支持保留所有消息，此时消息数据并不会立即被删除，只是逻辑标记已消费。消息在保存时间到期或存储空间不足被删除前，消费者仍然可以回溯消息重新消费。...消息删除：Apache RocketMQ 按照消息保存机制滚动清理最早的消息数据，将消息从物理文件中删除。...图中的 Controller 是 Kakfa 服务端 Broker 的概念，Broker 集群有多台，但只有一台 Broker 可以扮演控制器的角色；某台 Broker 一旦成为 Controller，...Ledger 的条目会被复制到多个 Bookies； Broker 可以创建、关闭和删除 Ledger，也可以追加内容到 Ledger； Ledger 被关闭后，只能以只读状态打开，除非要明确地写数据或者是因为...Writer 写数据时，首先会选择 Bookies，比如图中的 Segment1。选择了 Bookie1、Bookie2、Bookie4，然后并发地写下去。
用于程序修复的机器学习 在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://static.googleusercontent.com...建模方法: 程序反馈图 我们如何才能有效地连接这两个模式(程序和错误消息) ，并执行修复所需的推理？为了实现这一点，我们引入了一个程序反馈图，一个联合图表示，连接跨程序和错误消息的符号。...然后我们设计随机程序损坏过程(例如删除/插入/替换 token)来损坏未标记的程序(图中)。这样损坏的程序给我们带来了错误(图右)。...输入程序可能有多行有错误，因此我们迭代地应用修复模型，一次处理一个错误。例如，下图显示了 DeepFix 中的一个示例程序，其中有一个编译器错误，提示“ i 是未声明的”。...总结 在这项工作中，我们研究了如何利用机器学习从出错消息中修复程序，并得出了三个关键的见解: 出错信息为程序修复学习提供了关键信号。
Mark被谷歌的算法标记为一个旨在使用儿童性虐材料进行交易的危险分子，于是谷歌很理所当然地删除了Mark手机上的联系人、电子邮件和照片，并且协助警方锁定了他。...由于此前在一家大型技术公司中担任软件工程师，Mark知道在审核过程中通常还会有一个工具，能删除被标记为可疑的视频。 Mark心想，只要被人工审核后，事情自然会真相大白。...与此同时，谷歌的审查团队标记了他制作的一个视频，旧金山警察局已经开始调查他。 谷歌如何标记图片 就在谷歌把Mark“打”得措手不及的第二天，同样的情景在德克萨斯州上演了。...当Mark的照片从手机自动上传到谷歌服务器时，该技术对他们进行了标记。...当Mark的妻子得知这一情况后，她从iPhone中删除了马克为他们儿子拍摄的照片，因为担心苹果会对她的账户进行标记。
在本期中，我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群，因为随着玩家人数的增加，我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。...我使用谷歌的云平台的容器引擎和它使用节点池标签应用于集群中的节点创建和建立异构集群——但你也可以做类似的事情在其他云提供商,以及直接通过 Kubernetes API 或命令行客户端。...扩大规模的策略 云提供商上的 Kubernetes 往往带有自动伸缩功能，比如谷歌云平台集群自动伸缩器，但由于它们通常是为无状态应用程序构建的，而且我们的专用游戏服务器将游戏模拟存储在内存中，所以它们在这种情况下无法工作...在这种情况下，需要对 Pods 占用的 CPU 数量求和，然后从每个节点的容量中减去 CPU 的数量，然后确定是否需要将一个或多个节点添加到集群中，这样我们才能保持该缓冲区空间，用于创建新的游戏服务器。...为 Google Compute Engine 托管实例组提供的 API 允许我们从Kubernetes 集群的 Nodepool 中添加（和删除）实例。
尽管有这些不同的需求，Bigtable 还是成功地为所有用户提供了灵活、高性能的解决方案这些 Google 产品。...时间戳 时间戳负责标记每一个行列索引的版本号，每个单元格可以包含多个版本，版本通过时间戳管理，BigTable的时间戳是64位整数，通常情况为微秒级别的单位，可以使用客户端进行指定单位。...而图中的metatable原数据表可以看作是和SSTable绑定的类似索引的关系，元数据表的数据是不能被外界访问的，外界访问的是元数据对应的SSTable分片。...Bigtable集群 BigTable集群通过三个层级配套组件完成工作。...第一层是主服务器（master server）也就是我们上面提到的Chubby，本身也通过集群的方式保证root tablet正常访问，也可以直接看作我们广为使用的中间件节点集群。
图中箭头表示数据流向；如何进行通信以拉取或推送数据超出了本文的范围。对于已经持久化的数据，我们将系统设计为将目录和对象存储作为唯一状态，并使每个组件只能读取这些存储，而不需要与其他组件进行通信。...在Compactor：数据库性能的隐藏引擎一文中，我们描述了compactor的详细任务：它如何构建合并数据文件的优化重复数据删除计划、有助于重复数据删除的不同列文件的排序顺序、使用压缩级别以实现非重叠文件...，同时最大限度地减少重新压缩，并在查询器中混合非重叠和重叠文件构建优化的重复数据删除计划。...相反，它将文件在目录中标记为软删除，另一个名为垃圾收集器的后台服务最终会删除软删除的文件以回收存储。...垃圾收集器的计划后台作业会读取超出保留期的表的目录，并将其文件在目录中标记为软删除。这向查询器和压缩器发出信号，表明这些文件不再可分别用于查询和压缩。
通过运动捕获系统验证的实验结果证实，该方法能够可靠地提供标记物的姿势和唯一的ID，在室内数据集和本田H3D室外数据集上进行了验证。...当激光雷达扫描时，标记显示不同的强度值，强度值取决于激光雷达如何测量物体的反射率，只要标记物是由不同的反射率组成，并且放置在图3b中以黄色突出显示的区域内，基于相机的系统的大多数类型的基准标记都可以适用于基于激光雷达的系统...这些集群中的大多数不包含标记，因此，必须验证集群是否包含LiDARTag。...然后，将检测边界点（用方框表示），验证所有簇后，（d）显示了激光雷达原点的激光雷达标签点云的结果，这是从标签到激光雷达的刚体变换，最大限度地减少了L1拟合误差，绿色框是基准标记的模板 图7：（a）描述了基准标记物的坐标系...下图中（a）和（c）是放置在距离机器人2米和14米处的标签图像。
（最终，几年后谷歌代码搜索停止了，尽管 Russ Cox 关于它如何工作的优秀博客文章仍然是后续项目的重要灵感来源。）...这归结为我们的 Elasticsearch 摄取管道是如何配置的。...鉴于上述 Elasticsearch 集群的初始规模，当时大幅增加存储和 CPU 需求是不可行的，因此我们推出了针对代码标识符调整的尽力而为的标记化。 多年来，Github不断回到这个讨论。...受 Elasticon 2016 上与 Elasticsearch 专家的一些对话启发，支持特殊字符的一个有前途的想法是使用 Lucene 标记器模式，该模式在空白运行时拆分代码，但也用于从单词字符到非单词字符的转换...让我们回想一下Github的宏伟目标：全面索引 GitHub 上的所有源代码，支持增量索引和文档删除，并提供闪电般快速的精确匹配和正则表达式搜索（具体而言，全局查询不到一秒的 p95，相应地降低目标组织范围和回购范围的搜索
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