如何以一种不需要更多开销而不产生收益的方式实现惰性评估？ - 腾讯云开发者社区

更进一步，参考无形资产的估值方法、结合对组织内的数据应用实例和全球数据市场的分析，我们分别评估了收益法、市场法和成本法应用于数据资产估值的适用性和局限性，得到了推荐使用收益法、有条件的使用市场法、不推荐使用成本法的总体结论...对数据资产的准确估值可以帮助企业更准确的评估信息化投资收益和投资并购项目价值，有效分析法务合同中与数据相关的风险价值，更有助于企业实现基于数据产品的商业模式创新。...本报告对数据资产估值方法的分析结论是：内部数据应用估值时推荐使用收益法，外部数据应用估值时可对少量类型的数据使用市场法，不推荐使用成本法，具体如下： 1.收益法能够较好的评估数据资产对于企业内部应用的价值...◆ ◆ ◆ 结语本报告的核心议题在于，数据作为当今企业的核心资产，应该如何评估其价值？企业应该构建怎样的商业模式去挖掘数据资产中的价值？何以选择数据资产估值与数据变现商业模式作为报告的研究主题？...而随着MBA课堂上对经济、战略、金融、会计、营销、组织行为、公司治理、商业模式等方方面面的理论和实践全面涉猎，作者逐渐产生了从投资、金融和商业模式的视角去审视自己从业多年的企业信息化和数据管理领域的想法

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快讯 | 玩游戏玩出一篇论文，清华大学团队获信息检索顶会 SIGIR 最佳学生论文奖

现有的指标设计通常使用简单的指标来决定停止的时间点：收益的上限（如 RR、AP）成本的上限（如 Precision@N、DCG@N）但是，在很多实际的搜索对话中（比如探索性搜索），对于“停止”的标准比简单的案例复杂的多...在分析真正的用户搜索对话的收益和成本时，我们发现判断“停止”的标准随着搜索任务的变化而变化，而且通常受到收益和成本因素的双重影响。...目前的指标设计通常使用简单的方法来选择停止时间点：收益的上限（如 RR、AP）；成本的上限（如 Precision@N、DCG@N）。...然而，在很多实际搜索会话（如探索性搜索）中，停止标准会比这些简单形式复杂得多。我们发现停止条件随搜索任务而变化，通常受到收益与成本因素的双重影响。...在 BPM 中，当用户找到足够有用的信息或者没有耐心继续下去时就会停止。给定这一假设，我们提出了一种全新的基于收益和成本上限（不管是固定还是随着搜索过程而变化）的评估框架。

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很可以！JPM因子投资特刊

作者的实证研究表明，这个简单的三阶段模型能够捕获大部分时间因子收益的变动，所以作者建议投资者应该更多的关注因子本身的周期，而不是传统的经济周期。...他们证明，动量股的已实现收益增长率高于市场平均每年12%的水平，而价值股的已实现收益增长率低于市场平均水平，与动量股的近期价格上涨和价值股的较低市盈率一致。...作者发现，不同投资组合构建方法的不同组合可以产生相似的目标因子暴露，具有相似目标因子暴露的基金可以产生显著的预期收益、溢价和风险离散。此外，离散度随目标因子暴露而增加。...他们发现，寻求增加对贝塔因子的敞口是一种获得因子投资回报的错误手段，因为对贝塔因子的敞口捕获了更多的风险而不是收益。作者总结说，这两种方法提供了互补的信息。...这种策略深深根植于各种资产定价异常，涉及更多地投资于低贝塔系数和波动性的股票，以寻求提高经风险调整后的收益率。作者在本文中对低波动率投资策略进行了重新评估。

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【阅读】2021 OSDI——P3: Distributed Deep Graph Learning at Scale 论文翻译

基于此，P3提出了一种新的分布式GNN训练方法。我们的方法有效地消除了高通信和分区开销，并将其与基于并行的流水线推拉执行策略相结合，以实现快速模型训练。...随着拥有数十亿节点和边的大型图在学术界和工业界[55]的流行，以分布式方式实现GNN训练是一个重要而富有挑战性的问题。 ...首先，哈希是唯一可以处理数据集中所有五个图而不会耗尽内存的分区器。其次，METIS会产生大量的计算开销，常常超过总训练时间(见§2)。...在这个实验中启用了采样，因为DGL即使在没有它的情况下，也无法在小的图上训练更深的模型(更多的层)。结果如图9所示。我们发现P3的收益随着层数的增加而增加，比DGL高出了6.07×。...因此，由于ROC(和DGL)的特征移动而引起的一些观察到的网络开销可以通过使用更快的互连(如InfiniBand)最小化。

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【Python基础：面向对象之魔法方法】

一、魔法方法的概念定义在类中的双下方法都可以称为魔法方法 不需要人为调用,在特定的条件下会自动触发，并运行类似于__ init__，当我在使用类产生对象时，会自动触发二、常用魔法方法...虽然魔法方法为代码提供了优雅的扩展和定制机制，但在某些情况下，它们可能对代码执行速度产生一定的影响。性能分析工具：性能分析工具是评估代码执行效率的关键工具。...在关键性能敏感的代码段，考虑通过其他方式实现相同的逻辑，以减小开销。...有时，通过普通方法或简单的属性访问就能达到相同的效果，而不引入额外的魔法方法。在保持代码简洁易懂的同时，避免不必要的性能开销。...这可以通过字典或其他缓存数据结构实现。此外，惰性计算也是一种优化策略，只有在需要的时候才计算值。

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Java 8 Lambda函数编程【面试+工作】

像 filter 这样只描述 Stream,最终不产生新集合的方法叫作惰性求值方法(lazy);而像 count 这样最终会从 Stream 产生值的方法叫作及早求值方法(eager)。...你可以在测试代码中复制 Lambda 表达式来测试,但这种方式的副作用是测试的不是真正的实现。假设你修改了实现代码,测试仍然通过,而实现可能早已在做另一件事了。解决该问题有两种方式。...第一种是将 Lambda 表达式放入一个方法测试,这种方式要测那个方法,而不是 Lambda 表达式本身。第二种测试的重点放在方法的行为上。...你可以在测试代码中复制 Lambda 表达式来测试,但这种方式的副作用是测试的不是真正的实现。假设你修改了实现代码,测试仍然通过,而实现可能早已在做另一件事了。解决该问题有两种方式。...第一种是将 Lambda 表达式放入一个方法测试,这种方式要测那个方法,而不是 Lambda 表达式本身。

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Java8新特性第3章

大多数Stream的操作(filter,map,sort等)都是以惰性的方式实现的。...比如说，如果我们进行惰性过滤，我们就可以把过滤和流水线里的其它操作混合在一起，从而不需要对数据进行多遍遍历。...，不过它们是否真的是惰性取决于它们的具体实现。...另外，像这样生成值的操作和这样产生副作用的操作都是天然急性求值，因为它们必须要产生具体的结果。我们拿下面这段代码举例：这里的和都是惰性的，这就意味着在调用之前不会从数据源中提取任何元素。...这样可以大大减少维持中间结果所带来的开销。四、举个栗子前面长篇大论的介绍概念实在太枯燥，为了方便大家理解我们用Streams API来实现一个具体的业务场景。

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Java8新特性第3章(Stream API)

总的来说，内部迭代使得外部迭代中不可能实现的优化成为可能。外部迭代同时承担了做什么（把形状设为红色）和怎么做（得到Iterator实例然后依次遍历），而内部迭代只负责做什么，而把怎么做留给类库。...，但是Stream并不会改变数据源；大多数Stream的操作(filter,map,sort等)都是以惰性的方式实现的。...比如说，如果我们进行惰性过滤，我们就可以把过滤和流水线里的其它操作混合在一起，从而不需要对数据进行多遍遍历。...，不过它们是否真的是惰性取决于它们的具体实现。...这样可以大大减少维持中间结果所带来的开销。四、举个栗子? 前面长篇大论的介绍概念实在太枯燥，为了方便大家理解我们用Streams API来实现一个具体的业务场景。

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RWA分析通过10个问题。不要让数字和视觉欺骗您！(文章很长，请仔细阅读)

=> RWA是一个很长的愿景，可以持续5年，甚至可以在某些国家而不是全球实现10年！您不应该看几万美元，而应该忘记这个阵列仍然有许多挑战！...--- - 但是，就区块链项目而言，我有不同的观点。即使这些区块链的广告要专注于RWA，我仍然认为这不是潜在的项目，因为RWA不需要更多的区块链项目。...首先，将对照片进行评估和评估，该价值将由专家方式或以艺术交易楼层的平均价格估算。 - 然后，该数据将包含在ChainLink网络中，以加密到代币/NFT以表示照片。...- RWA轨道强大而重要。但是，对于投资者来说，我们没有很多机会参加。因为这里的大多数项目都是传统公司。他们不释放令牌。...- 实际上，非负债贷款项目仍在运行一种方式，这意味着不允许市场上的投资者借用，而只能借用KYC借来并进行评估的组织。

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Spark中RDD的运行机制

RDD 采用了惰性调用，即在 RDD 的执行过程中，所有的转换操作都不会执行真正的操作，只会记录依赖关系，而只有遇到了行动操作，才会触发真正的计算，并根据之前的依赖关系得到最终的结果。 ?...正是 RDD 的这种惰性调用机制，使得转换操作得到的中间结果不需要保存，而是直接管道式的流入到下一个操作进行处理。 ? 1.2....在 RDD 的设计中，只能通过从父 RDD 转换到子 RDD 的方式来修改数据，这也就是说我们可以直接利用 RDD 之间的依赖关系来重新计算得到丢失的分区，而不需要通过数据冗余的方式。...而且也不需要记录具体的数据和各种细粒度操作的日志，这大大降低了数据密集型应用中的容错开销。中间结果持久化到内存。...数据在内存中的多个 RDD 操作之间进行传递，不需要在磁盘上进行存储和读取，避免了不必要的读写磁盘开销；存放的数据可以是 Java 对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化开销。 1.3.

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PMI-ACP 敏捷项目管理5——评估价值与规划价值

对于商业项目，价值通常使用如投资回报率(ROI)、内部回报率(IRR)、净现值(NPV)和回收期来评估。...(一)、投资回报率投资回报率(return of investment ,ROI) 是项目产品运行所产生的年度(或平均)利润与项目投资额之比，至少大于0，才值得投资 (二)、内部收益率内部收益率(internal...敏捷章程更多聚焦在项目如何运行，而不是具体将要做什么。对于静态的项目(需求在执行期间很少变更)适合先规划，并且规划的越多越好，然后执行。...使用这种方法，每个特性的益处、坏处、成本和风险多会被从1(最低)到9(最高)标注起来。客户根据益处和坏处来评估是否包含该特性，开发者根据开发的成本和实现的风险来评估该特性。...这个目标在敏捷的第三条宣言——"客户合作胜过合同谈判"中也有提现敏捷方法比传统方法更多的信任，但是该方法更专注于把资源用于正在开发的事项上，而不是让团队陷入关于变更如何协商或者标准如何定义分歧中。

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「R」Shiny：响应式编程（二）响应式编程

这是 Shiny 一个思想：我们不需要告诉它那个输出需要更新，Shiny 会自己为我们处理好这个问题。那它是如何工作地呢？...但这样理解是有一些问题的，想象一下，如果代码真的是这样工作的，那么该代码仅仅会运行一次。然而我们在页面每一次键入都会引起 Shiny 的反应，所以 Shiny 内部必然做了更多的工作。...这种编程方式用于我们的分析脚本中：我们执行命令读入数据、进行转换、可视化并保存结果。声明式编程 - 我们表达高层次的目标或描述限制，然后依赖其他人决定如何以及何时将它们转换为行动。...这是我们在 Shiny 中使用的编程方式。惰性 Shiny 中声明式编程的一个优点是它允许应用非常的懒惰。Shiny 应用会尽量做最小的工作以完成对结果控件所需的更新。然而惰性也带来了重要的问题。...} 这样的写法也是对的，不会产生任何问题。但我们也要知道，按顺序编写让我们更容易理解。但需要注意响应式代码的执行顺序是由响应图决定的，而不是它放置的顺序。

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零售银行之大数据战略部署

除了过时的联系方式等客户信息，传递更多细节的信息，银行则可以借此有效扩大30%的业务范围。...创造新收益来源多个行业的公司都在拓展全新的收益来源、业务部门和独立企业，因为他们拥有的数据可以提供所需的信息。（参阅2014年3月BCG的文章：“企业从大数据中获利的7种方式”。）...从大数据中获取最大的收益数据和分析都是强大的工具，但它们也很复杂，需要技术、专业技能、组织和资源支持，更常见的是，通过“测试-学习”的方式使得大数据分析的潜力得以变现实现营收。...甚至更常见的是，数据管理以一种专门的以纯技术为基础的方式进行组织管理，而不考虑与具体业务的关系。...公司上下齐心通力发展大数据想要成功就意味着要克服公司部门的惰性与怀疑（译者注：因为大数据时代以前的公司决策更多的依据经验而不是数据，而兴起的数据化决策势必引起公司内部保守势力的抵制与怀疑）。

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

一个自然的问题是：是否有一种更简单的方法甚至不需要可学习查询的替代？我们通过设计一个新颖的框架来回答这个问题，该框架直接从一组随机框中检测对象。...在获得当前步骤的框后，采用 DDIM [76] 来估计下一步的框。我们注意到，将没有 DDIM 的预测框发送到下一步也是一种可选的渐进细化策略。然而，如第 4.4 节所述，它会带来显着的恶化。...这是合理的，因为克隆查询将产生与原始查询相似的检测结果。相比之下，随机查询为检测结果引入了更多的多样性渐进式细化。...以下所有比较均基于此损失我们看到 DiffusionDet 使用更多的细化步骤获得了显著的收益，同时具有小型和大型骨干。此外，我们注意到与 MS-COCO 相比，细化在 LVIS 上带来了更多收益。...我们发现，当既不采用 DDIM 也不采用框更新时，DiffusionDet 的 AP 会随着评估步骤的增加而降低。

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干货 | 新时代的 SSR 框架破局者：qwik

服务器端渲染 (SSR) 是一种在服务器中进行渲染 HTML 而不是由浏览器中执行 JS 获得网页(SPA)的技术。...其实我相信相较于 CSR ，SSR 这种方式的好处不言而喻：更好的搜索引擎优化 SEO 方式，HTML 模板是从服务端直接下发这也就导致搜索引擎爬虫中更多的关键字匹配。...针对于 CSR 的方式它是一种纯静态资源。我们可以直接将它放在 CDN 上就可以良好的用户访问到，而 SSR 的方式必须依赖于一个服务器进行服务端预渲染。...而 qwik 提出的概念恰恰相反，获取完服务端下发的 HTML 页面后所有的交互效果实际上都是一种惰性创建的效果。...需要注意的是序列化这一步是在服务端渲染时完成的，这也就意味着后续客户端可以通过服务端序列化的属性信息进行反序列化从而达到所谓的可恢复性而不需要重复执行组件。

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新时代的 SSR 框架破局者：qwik

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深入理解函数式编程（上）

但纯函数是可预测的，引用透明的，我们希望代码中更多地出现纯函数式的代码，这样的代码可以被预测，可以被表达式替换，而更多地把IO操作放到一个统一的位置做处理。...常见的高阶函数有： map compose fold pipe curry .... 2.5.6 惰性计算：降低运行时开销惰性计算的含义就是在真正调用到的时候才执行，中间步骤不真实执行程序。...惰性计算让我们可以无限使用函数组合，在写这些函数组合的过程中并不产生调用。...虽然函数调用栈过长会引起这个严重的问题，但这个问题其实不是函数式语言设计的逻辑问题，因为调用栈溢出的问题在任何设计不良的程序中都有可能出现，惰性计算只是利用了函数调用栈的特性，而不是一种缺陷。...同时，函数式编程还有一块大的领域需要进入，即副作用处理。不处理副作用的程序是毫无意义的（仅在内存中进行计算），下篇我们将深入函数式编程的应用，为我们的工程应用发掘出更多的特性。 4.

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Redis 过期键的删除策略是什么？

这种方式适用于大多数应用场景，对CPU和内存的消耗比较均衡，但是这样的周期性删除可能会造成短暂的内存波动，所以需要谨慎设置过期时间。...也就是说Redis不会在特定的时间点主动删除过期键，而是等到客户端尝试访问它的时候再判断是否过期。只有当键失效而又没有被占用太长时间时，Redis 的惰性删除才能体现出它的优越性。...这种方式在不产生内存波动和CPU开销的情况下实现了精确控制，相比之下更加灵活高效，但惰性删除可能会导致多个过期键长时间得不到清理并积压，增加了开销。...需要注意的是，在Redis主从架构中，如果一个Slave节点因网络问题，断线过久而没有及时与Master同步数据，此时Master上的过期键已经被及时删除了，但由于Slave还未同步删除操作，这时过期键仍会存在于...惰性删除则可以通过设置监控机制来保证及时发现延迟清理的情况，以避免过期键的积压和带来的负面影响。

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【愚公系列】软考中级-软件设计师 046-软件工程基础（项目管理-风险管理、组织管理）

这包括内部风险（如团队成员离职、技术问题等）和外部风险（如市场变化、法规变动等）。风险评估对识别到的风险进行定性和定量的评估，确定其可能性和影响程度。...但是，完全避开或消除风险，或者只享受权益而不承担风险是不可能的。...这些风险可能源自于设计阶段的不完善，在实现过程中出现的错误，不同模块之间接口的不兼容，以及测试和维护过程中遇到的困难。规格说明的多义性：也会导致技术风险的存在。...规格说明可能存在歧义，不同的解读可能导致不一致的实现结果，从而增加了开发过程中出现问题的可能性。技术上的不确定性：也是一种技术风险。当使用新的技术或解决方案时，可能会面临技术上的难题和不确定性。...这些不确定因素可能导致开发团队无法准确预测项目的进展和所需的工作量，从而对预定的交付时间产生影响。技术陈旧：也是一种技术风险。

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facebook如何编码视频

不同的转码技术（使用不同的编解码器类型或编解码器参数）在压缩效率，视觉质量和需要多少计算能力之间具有不同的权衡。如何以最大化每个人的整体体验的方式安排工作的问题已经成为首要问题。...面临的挑战是要支持各种规模的内容创作者，而不仅仅是观众数量最大的创作者，同时还要承认现实，即拥有大量观众也可能意味着更多的观看次数和更长的观看时间。...则可以汇总所有四种的估计CPU使用率，并为所有四个作业分配相同的归一化成本。如果我们只缺少四个码流中的两个，如视频B所示，则计算成本是产生其余两种编码的总和。两种作业使用相同的成本。...使用这两个指标，是因为RMSE对异常值敏感，而MAPE对小值敏感。我们的观看时间标签差异很大，因此使用MAPE评估受欢迎或中等受欢迎的视频的性能，并使用RMSE评估观看次数较少的视频。...而且，随着引入新的编码方式，我们不再需要花费大量时间来评估优先级范围内的分配方式。取而代之的是，模型会根据配置的收益和成本价值自动分配一个优先级，该优先级将使整体收益最大化。

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Java8新特性第3章(Stream API)

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