前言： Kubernetes作为容器编排工具的翘楚，多集群管理已是许多DevOps工程师的日常。随着对环境的扩展，如何管理多个集群的config文件成为了一个需要解决的问题。...在本篇博客中，我们讨论一个常见的场景：合并两个Kubernetes集群的config文件，同时处理存在的同名集群和用户问题。并展示如何使用 kubectl 命令切换不同的集群上下文。...现在，让我们逐一处理这一过程。 步骤1：准备工作和预处理 首先，备份现有的config文件。...如果存在重名，你需要手动决定如何重命名这些条目，以确保它们在合并后的config文件中是唯一的。 你可以使用YAML或文本编辑器查看与编辑条目。...结语 通过上述步骤，你应该能够成功合并两个Kubernetes集群的config文件，并处理潜在的重名问题。
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/127 数据结构可以分成两大类： 线性结构 非线性结构 下面就来简单聊聊这两种结构...，至于具体的数据结构，后续咱们慢慢聊。...线性结构 先来说线性结构，怎么理解呢？线性结构的元素之间是一个接着一个连接，构成线性的形式。比如数组、链表、栈、队列等。 对于数组，元素依次顺序存放，紧挨着，是一种顺序存储方式。...非线性结构 非线性结构，也挺好理解。非线性结构的元素可以有多个子元素与之关联。比如树结构，一个节点可以有左右子节点；图结构，每个节点都可以与多个节点关联，从而构成复杂网络。
本文对吴恩达老师的机器学习教程中的正规方程做一个详细的推导，推导过程中将涉及矩阵和偏导数方面的知识，比如矩阵乘法，转值，向量点积，以及矩阵（或向量）微积分等。...求θ的公式 在视频教程中，吴恩达老师给了我们一个如下图红色方框内的求参数 θ 的公式 ? 先对图中的公式简单的说明一下。...公式中的 θ 是 n+1 元列向量，y 是m元列向量，X 是一个 m 行 n+1 列的矩阵。...具体到上图中的例子，X 和 y在上图已经有了，它们都是已知的值，而未知的 可以通过图中的公式以及X和y的值求出来，最终得到假设函数(hypothesis function)为 假设函数和代价函数 多元线性回归的假设函数和代价函数如下...代价函数 是一个关于向量的函数，而函数中的其它常量又是矩阵，所以对该函数求导会涉及到矩阵和向量的微积分知识，因为这方面的知识对机器学习来说实在是太重要了，而且一般的数学书上也没有相关内容，所以我打算专门写一篇文章来介绍矩阵和向量相关的微积分基础知识
，例如我们采用线性类的模型，那么往往需要对类别特征进行特殊的处理，连续的值也往往需要进行简单的Normalize等，方便模型更好的吸收数据；这个在kaggle的Minist比赛中也很常见；如果我们用的是...数据预处理： 数据预处理应该是做模型里面很重要的一步，一个好的数据预处理能生成一个优质或者说良好的数据集，利于模型对于数据的利用。...数据预处理是数据挖掘任务中特别重要的一部分，数据预处理的部分在比赛中的重要性感觉会比较低，这是因为比赛中数据都是主办方已经初步处理过的。...噪声数据 剔除噪声在数据预处理当中也非常重要，在kaggle最近在比的ieee中，剔除噪声数据非常重要。对于模型预测非常重要 主要是因为被这些离群点大大降低了模型预测的泛化能力。...模糊 有时在测试集中会包含有一些比较模糊的图片，遇到这种情况，为了能让模型更好的识别，可以在训练的时候对一定比例的图片使用高斯模糊，高斯模糊在一定程度上也可以丰富样本的多样性，当然效果如何还得通过实际测试
---- 视频 缺失值的处理：线性回归模型插补 ---- 我们在这里模拟数据，然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1，然后拟合未定义的模型。...这个想法是为未定义的缺失预测值预测。最简单的方法是创建一个线性模型，并根据非缺失值进行校准。然后在此新基础上估算模型。...参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析...5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化...8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
在几年之前，开发人员不会去考虑在服务端之外处理大量的数据。现在这种观念已经改变了，很多Ajax程序需要在客户端和服务器端传输大量的数据。此外，更新DOM节点的处理在浏览器端来看也是一个很耗时的工作。...而且，需要对这些信息进行分析处理的时候也很可能导致程序无响应，浏览器抛出错误。 将需要大量处理数据的过程分割成很多小段，然后通过JavaScript的计时器来分别执行，就可以防止浏览器假死。...先看看怎么开始： function ProcessArray(data,handler,callback){ ProcessArray()方法支持三个参数： data:需要处理的数据 handler:处理每条数据的函数...首先，先计算endtime，这是程序处理的最大时间。do.while循环用来处理每一个小块的数据，直到循环全部完成或者超时。 JavaScript支持while和do…while循环。...} else { if (callback) callback(); } }, delay); } 这样回调函数会在每一个数据都处理结束的时候执行。
此外commoncrawl中还有大量网页是转存其他网页的，因此每处理一个URL就要将其他转储的页面去掉。...为了解决这些问题，在数据清理过程中，作者开发了一套处理流程，以提高语料库的质量。 以下是数据清理的具体步骤： • 在文本提取之前，会评估每个数据源的质量，并忽略文本密度低于70%的网页。...如何突破文本训练的Scaling law 为什么会有Scaling law的猜想 大模型训练的scaling law可以是因为信息在文本中的的分布也呈现指数分布。...简单来说就是低频的信息在文本中存在极少，模型需要指数级别训练才能线性级别获取新的有用的信息，线性级别降低loss提升效果。...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
通常有以下几种解决办法： 1.处理此模型的一种方法是删除高阶随机效应（高Variance ），并查看在测试奇异性时是否有所不同。...3.与其他线性模型一样，固定效应中的共线性可能导致奇异拟合。 那将需要通过删除条款来修改模型。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...删除估计为零的字词。但是有时候，可以忽略不计的方差是合理的，但是希望将其保留在模型中。...8.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 9.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
：特征缩放和泛化能力(下篇) 0 引言 之前说过，机器学习的两大任务是回归和分类，上章的线性回归模型适合进行回归分析，例如预测房价，但是当输出的结果为离散值时，线性回归模型就不适用了。...可以很明显的看出，该函数将实数域映射成了[0,1]的区间，带入我们的线性回归方程，可得： ? 于是，无论线性回归取何值，我们都可以将其转化为[0,1]之间的值，经过变换可知： ? 故在该函数中， ?...过拟合的可能性不只取决于参数个数和数据，也跟模型架构与数据的一致性有关。此外对比于数据中预期的噪声或错误数量，跟模型错误的数量也有关。...6 类别不均衡问题 想象我们在做一个预测罕见病A的机器学习模型，但是该病十分罕见，我们一万个数据中只有8个病例，那么模型只需要将所有的数据都预测为无病，即可达到99.92%的超高预测成功率，但是显然这个模型不符合要求...那么对于这种数据集中类别不平衡的问题，该如何解决呢？目前主要有三种方法： 欠采样：去除一些数目过多的类别的数据，使得不同类别的数据数目接近。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。...今天看到了唐宇迪老师的机器学习课程，终于理解他是怎么推导的了。一定要一步一步看下去，别看他公式这么多，随便认真看一下就能理解的！ 问题描述 我们有工资和年龄两个特征，要预测银行会贷款给我们多少钱？...似然函数 似然函数用于参数估计，即求出什么样的参数跟我们给出的数据组合后能更好的预测真实值，有： （6） 取（6）式对数，将连乘转化为加法，这也是一般似然函数的求解方法： （7） 将（7...）式展开并化简有： （8） （8）式等式右侧的第一项为一个常量，似然函数要取最大值，因而第二项越小越好，有： （9） （9）式相当于最小二乘法的式子，即是均方误差的表达式。...下一步我们要解出 θ θ θ的表达式 4.
异常处理理论上有两种基本模型。Java支持终止模型，在这种模型中，假设错误非常关键，以至于程序无法返回到异常发生的地方继续执行。一旦异常被抛出，就表明错误已无法挽回，也不能回来继续执行。...长久以来，尽管程序员们使用的操作系统支持恢复模型的异常处理，但他们最终还是转向使用类似“终止模型”的代码，因为这样可以编写出更加通用性的代码。...不过值得一提的是“恢复模型”也并非一无是处，在某些情况下采用“伪恢复模型”依然可以起到对程序的恢复作用。...具体方法就是把try块放在while循环里，这样就不断地进入try块，直到得到满意的结果。
这意味着将使用变量Clinic来分割数据文件（换句话说，当计算平均值时，它将对每个诊所分别进行处理）。然后，我们需要选择BDI并将其拖动到标记为变量汇总的区域。...当SPSS创建汇总数据文件时，它将按从最低到最高的顺序对诊所进行排序（无论它们在数据集中的顺序如何）。...然后从数据文件中选择一个变量以充当新数据文件中的标签。 其余对话框非常简单。接下来的两个处理索引变量。SPSS创建一个新变量，该变量将告诉你数据源自哪一列。...在我们有四个时间点的情况下，这将意味着变量只是一个从1到4的数字序列。 等级线性模型 将BDI，年龄和性别包括在内作为固定效果预测指标。...输出如下： 就此新模型的整体拟合而言，我们可以使用对数似然统计： 卡方统计的临界值为7.81（p <.05，df = 3）；因此，这一变化意义重大。包括这三个预测变量可以改善模型的拟合度。
Logstash作为一个数据处理管道，提供了丰富的插件，能够从不同数据源获取用户数据，进行处理后发送给各种各样的后台。这中间，最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射。...JSON、字符串和数字 所有送往Elasticsearch的数据都要求是JSON格式，Logstash所做的就是如何将你的数据转换为JSON格式。...如果将带小数的数字转换为 int 类型，会将小数后的数字丢弃。 mutate mutate 为用户提供了处理Logstash event数据的多种手段。...查询 Elasticsearch 中的模板，系统自带了 logstash-* 的模板。 ? 我们用实际的例子来看一下映射和模板是如何起作用的。...，我们先不使用模板，看看 es 如何默认映射数据，启动elk环境，进行数据导入。
当回归模型中的自变量之间高度相关时，存在多重共线性。 例如，如果你的模型包括2个变量，即工作经验年数和工资，那么在你的模型中就很有可能存在多重共线性。原因是从常识上讲，经验越丰富，薪水越高。...但是，如果 X 的列彼此线性相关（存在多重共线性），则 XTX 是不可逆的。 由于回归模型中存在共线性，所以很难解释模型的系数 。 还记得回归系数的解释吗？...回归方程式Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。 如果模型中存在多重共线性，这意味着一些自变量是相关的，简单的说一个变量的变化与另一个变量的变化相关。...相关性越强，在不改变另一个输入的情况下解释每次输入变化的输出变化就越困难。所以会降低估计系数的精度或降低模型的性能。 如何消除多重共线性？...回归是回归分析的高级形式，可以处理多重共线性
以数据为中心的新兴人工智能强调利用好合适的数据以提高模型性能，而图的不规则性给图学习带来了问题，因此，我们需要了解如何修改图数据以充分发挥图模型的潜力，以及如何防止图模型受到有问题的图数据的影响。...具体来说，我们分别考虑如何处理图数据的拓扑、特征和标签。 最后，我们分析了现有图数据中的潜在问题，包括脆弱性、不公平性、选择偏差和异质性。我们进一步讨论如何以数据为中心的方式解决这些问题。...对于每个阶段，我们介绍了其目标和对数据为中心的图学习的重视程度。 多元视角。我们强调如何处理图数据中的不同数据结构，包括拓扑、特征和标签，以发掘给定图模型的潜力。 全面讨论。...1 预处理阶段 在本节中，我们将讨论图数据预处理阶段以数据为中心的方法。具体来说，我们将现有方法分为两类：基于修改和基于分布的方法。第一类旨在通过修改图数据实例来提高图模型的性能。...GPPT则主要关注节点分类任务，将特定任务的提示与节点表示拼接起来以指导适应。 4 图数据常见问题 本文讨论了在以数据为中心的方法中处理图数据问题的常见方法。
场景二 平时开发中，我们拿到了服务端返回的数据，有些不是标准格式的，是无法直接在视图上直接使用的，是需要而外格式化处理的，比如我司服务端返回的的价格字段单位统一是分，跟时间相关的字段统一是毫秒值，这个时候我们在组件的生命周期内...，你又得对这部分数据进行处理，还有就是有些接口的参数是json字符串形式的，可能是多级嵌套的，你还要需要特意构造这样的参数数据格式，导致开发中编写了太多与业务无关的逻辑，随着项目逐渐扩大或者维护人员更迭...三、数据模型 在碰到这么多痛点之后，我就在想如何解决，回顾以上场景，总结下来存在以下几个问题： 前后端数据结构没有解耦，前端在应对不定的服务端数据结构前提下，需要编写过多的保护性代码，不利于维护的同时，...基础数据逻辑处理没有和UI视图解耦，容易阻塞视图渲染，同时，在视图组件上存在太多的基础数据逻辑处理，没有有效复用。 所以，这里我引入了数据模型的概念，那通过数据模型如何解决这类问题呢？...下面我将通过两个实际案例来进一步呈现上述场景，以及引入了数据模型之后是如何解决的。
在上节，我们已经了解到了线性存储中的连续存储，我们还把这种存储结构叫做顺序表，或者数组。...并且知道线性连续存储存在以下优缺点： 顺序表 优点：能实现快速追加和存取元素 缺点：插入元素或删除元素都要移动大量的原有元素 在本节，我们将一起来了解《数据结构》中研究的另一种线性数据结构-离散存储，我们也可以把线性的离散存储叫做链表...链表的基本结构如下图： 如果你没有阅读过本系列的前面部门文章，建议您通过以下链接先阅读之前的内容： 1.从线性连续存储开始，重新认识《数据结构》 一 链表的实现过程 01 定义链表节点、创建链表 和顺序表相比...但不容易实现随机存取元素线性表中第i个元素的操作。所以链表适用于需要经常进行插入和删除的操作的线性表，如飞机航班乘客表。...链表的排序和顺序表类似，我们使用两个节点变量用于临时存储对比中的两个节点，如下代码 void sort_list(PNODE pHead) { int i, j, t; int len
一般遇到这种情况，最常见的两种处理方法是 1）取平均 2）取表达值高的那个探针 那么今天我们就用R来实现这两种处理方式。至于，如何将探针转换成相应的基因名字，相对来说还是比较容易的。...前面我们也简单介绍过 ☞探针注释文件中没有基因名字怎么办？ ☞探针注释文件中没有基因名字怎么办？（二） 首先我们先来随便造一个基因名有重复的表达谱数据。...max函数取最大值，但是这样处理是有问题的。...例如同一个基因出现了三次，那么会有三行数据。如果使用aggregate+max，对于每一个样本，他会从三个值中挑选最大的那个值最为这个样本的表达值，这样做是不科学的。...~genes,max,data=expr) expr_max 原始数据 处理之后的数据 所以这个做法不可取。 对于相同的基因，我们应该挑选行平均值大的那一整行，而不应该打乱。
如今，使用大GB的数据集并不罕见，特别是从头开始预训练像BERT或GPT-2这样的Tranformer模型。在这样的情况下，甚至连加载数据都可能是一个挑战。...处理语料库中的条目来解决硬盘驱动器限制。...Pile是一个英语文本语料库，由EleutherAI创建，用于训练大规模语言模型。它包括各种各样的数据集，涵盖科学文章、GitHub代码库和过滤后的web文本。...那么HuggingFace数据集是如何解决这个内存管理问题的呢？...总结 总结来看，主要是通过内存映射与流处理来实现的大数据集加载，这也是业界比较常用的方案。
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