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有关如何使用特征提取技术减少数据集维度的端到端指南

在机器学习中，数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。使用正则化无疑可以帮助降低过度拟合的风险，但是使用特征提取技术也可以带来其他类型的优势，例如：准确性提高。减少过度拟合的风险。...改进的数据可视化。增加模型的可解释性。特征提取旨在通过从现有特征中创建新特征（然后丢弃原始特征）来减少数据集中的特征数量。然后，这些新的简化功能集应该能够汇总原始功能集中包含的大多数信息。...特征选择和特征提取之间的区别在于，特征选择的目的是对数据集中现有特征的重要性进行排名，并丢弃次要的特征（不创建新特征）。在本文中，将引导如何使用Kaggle蘑菇分类数据集作为示例来应用特征提取技术。...现在，可以在数据集上运行LLE，以将数据维数减少到3维，测试总体准确性并绘制结果。...，我们可以清楚地看到，即使在缩小的空间中进行了转换，我们的数据也是如何很好地分离的。

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加利福尼亚大学开发模型，可减少AI数据集的性别偏见

词嵌入是一种将单词和短语映射到实数向量上的语言建模技术，是自然语言处理的基础部分。这就是机器学习模型如何“学习”语境相似性和词语接近的重要性，以及它们如何最终从文本中提取意义。...只有一个问题：数据集往往表现出性别刻板印象和其他偏见。可以预见的是，在这些数据集上接受训练的模型会发现甚至放大这些偏见。...为了解决这个问题，加利福尼亚大学的研究人员开发了一种新颖的训练解决方案，即“保留单词向量中的性别信息”，同时“强迫其他方面不受性别影响。”...与GloVe和Hard-GloVe（两种常用模型）相比，GN-GloVe对新注释的数据集中的性别刻板词非常敏感。虽然GloVe的定型词如“医生”和“护士”，但GN-GloVe却没有。...此外，它总体上表现出较少的偏见，在研究人员的测试中，GloVe倾向于将职业与特定的性别联系在一起，GN-GloVe的偏差减少了35％。在未来，该团队计划扩展该方法以模拟其他单词属性，例如情绪。

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如何减少和之间的内耗？

在日常工作中，如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢？让会议更有效果？下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实， [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互，巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑？ [听汇报人]：质疑、询问，多角度，多立场提出对挑战，获取回应和解释； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：多角度论证，评价维度(角度）?每个维度的指标？...每个维度的指标？什么数字支撑？...2、完全信任的场景下： ①.陈述问题阶段： [汇报人]：说事实结论； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：说事实结论； ③.定资源分配： [汇报人]：说事实结论； [听汇报人]：做决策； [汇报人]：...总结解决内耗问题的核心点：建立双方的信任；信任的建立需要一个过程，从点滴做起，失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高！

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如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

为极速开发出一套某垂直领域电商系统，采用最简架构：前端一台Web服务器运行业务代码后端一台DB服务器存储业务数据大多系统初生时就是这样，只是随业务不但发展变得复杂，架构迭代。...目前DB调用方式：先获取DB连接通过该连接从DB查数据关闭连接释放DB资源这就导致每次执行SQL都需重建连接，怀疑因频繁建立DB连接耗时过长，导致访问慢。为何频繁创建连接会造成响应时间慢？...观察抓包结果 MySQL连接过程分为如下部分：前三个数据包第一个数据包是C向S发送的“SYN”包第二个包是S回给C的“ACK”包以及一个“SYN”包第三个包是C回给S的“ACK”包即TCP...有的按摩椅虽然开着，但有时会故障，数据库一般故障原因： DB域名对应IP变更，池子的连接还是使用旧IP，当旧IP下的DB服务关闭后，再使用该连接查询就会报错 MySQL wait_timeout参数，控制当...这是一种常见的软件设计思想：池化技术即空间换时间，期望使用预先创建好的对象来减少频繁创建对象的性能开销，同时还可以对对象进行统一的管理，降低对象的使用成本。

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浅谈如何减少GC的次数

会暂停程序的执行，带来延迟的代价。所以在开发中，我们不希望GC的次数过多。本文将讨论如何在开发中改善各种细节，从而减少GC的次数。...(1)对象不用时最好显式置为 Null 一般而言,为 Null 的对象都会被作为垃圾处理,所以将不用的对象显式地设为 Null,有利于 GC 收集器判定垃圾,从而提高了 GC 的效率。...(2)尽量少用 System.gc() 此函数建议 JVM进行主 GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发主 GC,从而增加主 GC 的频率,也即增加了间歇性停顿的次数。...,只会增加更多的垃圾。...集中删除对象,道理也是一样的。它使得突然出现了大量的垃圾对象,空闲空间必然减少,从而大大增加了下一次创建新对象时强制主 GC 的机会。

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如何减少SaaS的客户流失

来源/作者：李宽wideplum ---- 今天编译一篇文章来讲一讲减少客户流失的8条策略。诚然，客户成功(Customer Success, CS)团队处于防止客户流失的第一线。...在最初的交易上不要太贪心言过其实。当你的销售团队在最初的交易中获取了大量额外的东西，试图从客户身上榨取每一分钱时，就会发生这样的情况。...客户需要了解新功能(并对其感到兴奋)，学习最佳实践，并了解如何使用产品，以及什么让它值得花钱，这样他们才能向领导团队为花钱辩护。...原因有三: 数据方面:数据跨系统连接，存在于多个位置采用方面:人们更容易使用您的产品，因为它可以在他们已经花费时间的应用程序中使用使用实例:当你的产品连接到其他软件而不是只在自己的竖井里运行时，你的产品会为客户解决更多的问题...因为不可能与每个客户都交谈，了解他们是如何看待你的产品的，所以你需要让你的产品告诉你，你的客户是否真的看到了价值——或者他们是否想要离开。以上是8条减少客户流失的策略，供参考。

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数据集 | 如何方便的下载GLASS数据

GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是，国家地球系统科学数据中心，网址为：http://www.geodata.cn。但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据，因为还要申请账号，挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。

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数据集的重要性：如何构建AIGC训练集

数据集多样性提升模型鲁棒性单一的数据集容易导致模型生成内容的单一化。多样化的数据可以让AIGC模型更加灵活，适应不同场景需求。二、构建AIGC训练集的关键步骤 1....数据偏差与不平衡解决方案：采样策略：欠采样、过采样。生成合成数据平衡样本分布。 3. 数据标注成本高解决方案：引入半监督学习，减少标注需求。使用众包平台降低成本。...数据集的重要性：如何构建AIGC训练集在人工智能生成内容（AIGC）的领域，数据集是模型性能的基石。无论是图像生成、文本生成，还是多模态生成，数据集的质量直接决定了生成结果的表现力和应用价值。...本文将以8000字篇幅，从理论到实践，深入探讨如何构建高质量的AIGC训练集，并通过代码示例贯穿整个流程。...数据增强：提升数据集的多样性和覆盖面。数据分析与验证：评估数据的质量和分布情况，确保无偏差。二、数据采集：如何获取原始数据？

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如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...我们今天就一一讲解，带你走进 R 语言的数据世界！ 1. R 语言自带的数据集 R 自带的数据集其实非常多，而且这些数据集涵盖了各种领域，比如统计学、医学、社会科学等。...提取著名 R 包中的数据集除了 R 自带的数据集，很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究，很多包会提供领域内的数据集，供用户进行模型验证或方法测试。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。...无论是用于教学还是实际科研，Rdatasets 都是一个非常好的资源库。如何使用 Rdatasets？ Rdatasets 的使用非常简单，所有数据集都可以直接通过网络下载。

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如何用domain减少logger的传递

问题分析之所以需要透传，是因为不能简单的把这个 logger 作为一个 global 变量。为什么不能把每个请求的生成的 logger 实例作为全局变量呢？...那么JS 中有没有办法为每个请求创建一个虚拟的执行环境呢。受 TSW 的启发，发现 JS 中的虚拟线程（执行环境）就是 domain。...process.domain.exit(); }); d.run(async () => { listener(req, res); }); }).listen(port); 方案利弊 pros 减少了函数入参...总结通常在两种场景才会考虑引入 domain：请求的处理存在大量异步调用（RPC、HTTP等），需要深层透传 ctx 中的数据。无法透传的场景，比如一些全局请求实例的 interceptor。...这个过程反直觉，相对于直接多线程编程，很难说 event-loop 是一个好的抽象，毕竟，一个好的抽象，是减少关注，也能用好功能。

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Mastercam 如何减少提刀的技巧

数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦使用这个图形来做示范可以看到中间的提刀非常多，这样的加工会非常耗时。...我们可以通过刀法内的间隙设定>允许间隙大小>距离设定20，来修改这个问题。...修改完的结果如下: 我们可以看到在模型边缘的部分，加工并不完全我们一样可以透过工法的间隙设定>切线长度>设定切线长度5mm 编辑后的结果如下图:

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如何减少40%的Docker构建时间

随着Docker的普及，许多公司的产品会将组件构建为Docker镜像。但随着时间的推移，一些镜像变得越来越大，对应的CI构建也变得越来越慢。...如果能在喝完一杯咖啡的时间（不超过5分钟）内完成构建，将是一个理想状态。否则，则会减慢开发人员的生产力。本篇文章带大家通过两个小的改变，来提升Docker的构建时间。...默认情况下使用“min”模式，它仅存储关于最终镜像中存在的层的构建信息。缓存的一个特殊情况是将缓存数据“内联”存储，这意味着它将与镜像一起被缓存。...将缓存数据“内联”存储的命令如下所示： docker buildx build --platform linux/amd64 . \ -t someImage:someVersion --push \...此外，这也可以提高构建速度，因为现在可以并行执行多个层的数据复制。小论本文介绍了两种小的改变，可以让整个Docker构建时间大幅缩减的方法，希望在实践的过程中对大家有所帮助。

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如何减少数据迁移期间的停机时间和成本？

因此，SNP北美云业务负责人 Darren Shaw 在这篇文章中建议，数字化转型项目过程中发生的停机时间应保持最短。专家就如何实现这一目标提供了建议。...转型项目计划中的停机时间计划外停机会造成严重损害，项目经理当然应该尽量减少计划外停机，这在一定程度上是大型 IT 转型项目所需要的。...不同的时区包括在在某些假期，例如圣诞节或新年前夜，人们也可以随时在本地零售店或网上购物，这需要持续的业务运营。如何才能将计划停机时间保持在最低限度？...然而，我们与大公司合作多年的经验表明，经过数年（或数十年）的使用和进一步发展，关于哪些数据、应用程序和系统被使用、由谁、何时以及如何使用的概览已经丢失。...这确保了数据的一致性。 4、在迁移之前优化源系统的基础架构，标准化数据结构和清理数据可以显著减少转换所需的工作量，从而减少停机时间。

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如何减少开发中的 Bug

所以程序员如何减少开发中的 Bug，既反映了代码质量，也反映了个人综合能力。那么我们该如何有效的减少开发中的 Bug 呢？我觉得应该从两方面说起：业务层和代码层。...这么做的好处就是既保证了「高质量的代码交付」，同时减少了测试工程师的工作量，我们何乐而不为呢？...黑盒测试是以用户的角度，从输入数据与输出数据的对应关系出发进行测试的。很明显，如果外部特性本身设计有问题或规格说明的规定有误，用黑盒测试方法是发现不了的。...多想一想如果数组不存在，我们如何处理？如果数组越界，我们如何修复？如果数据缺失，我们如何使页面不崩溃？...我们不能因为怕犯错误而减少写代码，更应该知难而上，越挫越勇。要知道日常开发中「Bug 是不可避免的，只能减少」。当然，这不应该成为我们写出 Bug 推脱的理由。不断超越，方是永恒。

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如何减少长时间的 GC 停顿?

因此，优化应用程序以创建更少的对象是减少长 GC 停顿的有效策略。这可能是一个耗时的工作，但百分百值得去做。...进程使用了 Swap 有时由于物理内存不足（RAM），操作系统可能会将应用程序暂时不用的数据从内存交换出去。交换动作是非常昂贵的，因为它需要访问磁盘，这比物理内存访问要慢得多。...减少在服务器上运行的进程的数量，以便它可以释放内存（RAM）。减少应用程序的堆大小（我不建议这么做，因为它会导致其他副作用。不过，它可能会解决你的问题）。 5....提示: 如何监视 I/O 活动在类 Unix系统中，你可以使用的 SAR 命令（系统活动情况报告）监视 I/O 活动。...例如： sar -d -p 1 上面的命令每 1 秒会报告一次读取/秒和写入/秒的统计数据。有关 SAR 命令的更多细节，可以自行参阅相关资料。 7.

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如何减少长时间的 GC 停顿?

因此，优化应用程序以创建更少的对象是减少长 GC 停顿的有效策略。这可能是一个耗时的工作，但百分百值得去做。...进程使用了 Swap 有时由于物理内存不足（RAM），操作系统可能会将应用程序暂时不用的数据从内存交换出去。交换动作是非常昂贵的，因为它需要访问磁盘，这比物理内存访问要慢得多。...减少在服务器上运行的进程的数量，以便它可以释放内存（RAM）。减少应用程序的堆大小（我不建议这么做，因为它会导致其他副作用。不过，它可能会解决你的问题）。 5....提示: 如何监视 I/O 活动在类 Unix系统中，你可以使用的 SAR 命令（系统活动情况报告）监视 I/O 活动。...例如： sar -d -p 1 上面的命令每 1 秒会报告一次读取/秒和写入/秒的统计数据。有关 SAR 命令的更多细节，可以自行参阅相关资料。 7.

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如何修复不平衡的数据集

我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...接近任何分类问题的最佳方式是通过分析和探索我们所说的数据集开始Exploratory Data Analysis(EDA)此练习的唯一目的是生成有关数据的尽可能多的见解和信息。...在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载。首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...平衡数据集（欠采样）第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。

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如何微调：关注有效的数据集！

如何微调：关注有效的数据集本文关于适应开源大型语言模型（LLMs）系列博客的第三篇文章。在这篇文章中，我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。...无论在哪种情况下，关键在于创建高质量的数据集，同时牢记以下主要原则。3 数据集策划在文献中的微调实验中，数据集对于充分利用微调至关重要。...数据集的多样性：当微调更一般的下游任务——例如多语言适应——时，使用多样化的数据集已被证明可以改善模型遗忘原始能力与学习新能力之间的学习-遗忘权衡。...如果你希望回答中有特定的语气，“帮助台聊天机器人是...”，那么在每个例子中都加入这些内容。4 基于LLM的数据管道为了策划高质量多样化的数据集，数据管道经常使用LLM来减少标注成本。...合成数据最佳实践正在形成中人机协作：使用LLM生成一组初始输出，并用人来通过编辑或选择偏好来提高质量5 调试你的数据集评估你的数据集中的不良输出：如果模型在某些方面仍然表现不佳，添加直接展示给模型如何正确处理这些方面的训练例子

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如何减少加班导致的离职？

每一个员工都是付出了足够多的成本才招进来的。如果公司的离职率很高，管理者一定要去找原因，我的经验告诉我，工程师离职的很大一个原因就是加班，特别是不给加班费的加班。...我最近在《宁向东的管理学课》看到一个概念：”窄化效应“，它很好地诠释了这个现象背后的原因，分享给大家。 “窄化效应”是1996年由美国的一位教授罗文斯坦在一篇很有名的论文里提出的。...罗文斯坦说，人的“体内因素”，常常和自己的偏好过不去。体内因素的浓度和变化是很快、很剧烈的。所以当一个人钻牛角尖的时候，他的眼中、他的心中就只有那一件事，他会对那件事呈现出强烈的“暂时偏好”。...而“窄化效应”达到了一定程度的时候，一般来说离职会明显增加，特别是关键骨干的离职，这对于组织的损失是巨大的。那如何减少加班导致的窄化效应呢？一、首先得减少工作量。从源头减少无效需求的开发。...比如加班的时候，统一订餐、报销打车费用、减少不必要的会议，开更高效的会等。六、向上争取资源。加班没有加班费，但可以争取一些钱作为部门活动经费。对于项目中表现突出的，也可以给予奖励。

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Python 中数据的处理（元组） ——（一）

，它们分别是：元组，列表和字典下面我们先从元组讲起，目录如下：目录一、元组 Q1：一般我们学编程常常会遇到很多字符串，但是有的时候字符串的规模过于庞大的时候，我们想要查找我们需要的数据的时候，又不知道如何处理时...Q7：用元组来读取函数中得多个返回值 Sum：总结一、元组 Q1：一般我们学编程常常会遇到很多字符串，但是有的时候字符串的规模过于庞大的时候，我们想要查找我们需要的数据的时候，又不知道如何处理时，这个时候要怎么...（用元组存放数据）这个时候需要我们找一个容器来存放这些数据，所以元组就是这样的存储容器，下面我们看看如何定义一个元组先看下面的程序，这样我们就定义好了一个元组 tuple = (10,200)...0开始的这里程序的运行结果和上面是一样的，这就是元组的魔力 Q3:我们知道了元组是Python中的一种数据结构，它可以存储不同的数据类型，比如数字，还有字符等等，但是我们能不能对元组中的数据整体进行操作呢...#将元组中的每一个数据遍历一遍，在打印下来，也就是用for循环来使用元组中的数据 print(x) 程序运行结果 Q4：但是这样有时候得到的并不是我们想要的数据，于是就有了切片的操作方法一

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