如果能提高准时按质量交付，各个单位的等待成本会小很多。关键的是，衡量准时交付的关键是质量，其次才是交付。先给一个 demo，然后再慢慢改 bug。...提高估算准确性的方法 那么能不能提高软件工程工时的估算的准确性呢？其实是可以的，刚到 Thoughtworks 的时候，参与了一个交付项目。...很多项目的时间估算都是由技术经理或者 Tech lead 来完成，往往是他们按照自己的经验和能力进行计算的。光是这样，很难算的准。团队有多少人？对这套技术方案的熟悉程度如何？方案是否会发生较大的调整。...另外一方面，考察团队真实运作效率很好的方式是根据迭代做工时统计。按照两周为例，10 个人的团队是 100 个工时。...软件工程的估时更具有弹性，相对供应链管理的交付时间估算成本更低。做好估时，对减少项目运行成本和风险有巨大意义，工时估算的准确性也往往体现了一个 IT 团队工程能力。
敏捷开发的核心就是小步快跑，快速迭代。过去，企业开发的需求是完整的、清晰的、固定的，产品定义也是稳定的，因此企业在项目开发中经常采用自上而下、相互衔接且固定次序的瀑布开发模式。...敏捷开发提倡以迭代式开发的方式开发产品，即一次完整地经过所有工作流程的过程：需求、分析设计、实施和测试工作流程，所有的阶段都可以细分为迭代，并在一次迭代中完成系统的一部分功能或业务逻辑的开发工作。...通过这样持续不断地在较短周期内迭代、完善和交付产品，令客户感到满意。那如何提交迭代效率，可以参考以下几点：1、明确目标。...在迭代计划会上，需要明确这个迭代的目标是什么，任务是什么，每个任务的目标又是什么。2、加强协作。在敏捷开发过程中，团队成员需要密切协作，及时交流，相互帮助，共同解决问题。3、简化流程。...敏捷开发迭代管理示例：迭代规划完成后，进入迭代看板，可以看到已规划的用户故事已分别放置在独立泳道中，泳道可横向对应用户故事和拆分的任务。
在进度计划编制过程中，大家都会希望编制的进度计划准确、可靠，能真正指导项目实践，但实际上，恰恰是进度管理，在项目中出现问题的时候最多。 近一半的人都会觉得自己公司的项目进度总会拖延。...所以，对进度计划编制，总希望能找到更好的工具和方法，这样进度计划好像就能编好。 严格地讲，这是一种本末倒置。在真实项目实践中，造成项目进度延误的原因五花八门，其中工具本身的影响，并不是最主要原因。
你可以跟着本篇推文中提供给你的方法来提高你在机器学习项目中的准确性。 总是先以数据为目标 这个章节旨在提供数据处理的技巧，你可以跟着它来产生一些高质量的训练集合。...微调模型参数 微调机器学习预测模型是提高预测结果准确性的关键步骤。在最近几年，我写了很多文章来解释机器学习是如何工作的，以及如何丰富和分解特征集以提高机器学习模型的准确性。...本节发现以下细节： 1、使用评分指标检索模型性能的估计值 2、查找和诊断机器学习算法中的常见问题 3、微调机器学习模型的参数 第1步：理解调整机器学习模型是什么 有时，我们必须探索模型参数如何提高机器学习模型的预测准确性...相比较于微调模型的参数，通常更容易改进我们提供给模型的数据。如果你想提高预测模型的准确性，请首先丰富特征集中的数据。 如果你提供质量较差的数据，则模型将产生较差的结果。...然后，你可以使用验证曲线来探索其值如何提高预测模型的准确性。 在我们调整参数之前，我们需要诊断并确定模型是否低度拟合或者过度拟合。 具有大量参数的模型往往过度拟合。
为了解决这个问题，麻省理工学院的团队声称，采用他们的合作方法将显著减少 LLMs 产生不准确信息的倾向，尤其是当与其他方法结合使用时，如更好的提示设计、验证和用于将一个较大的计算任务拆分成较小的中间步骤的草稿板...此外，我们的方法提高了生成内容的事实准确性，减少了当代模型容易出现的谬误答案和幻觉。” 显示多智能体辩论过程如何帮助生成更准确的计算机科学家传记的图示（这里仅显示了生成的前三个项目符号）。...团队指出：“我们发现可以通过改变语言模型相信自己输出的程度以及相信其他模型生成的输出的程度，通过不同的提示来控制辩论的持续时间。”...此外，研究团队还建议，这种迭代过程的一个重要优势在于它可以无缝地融入所谓的“黑盒”AI模型中，因为它不需要开发人员或其他专家来调整理解不足的模型的内部工作方式。...这种方法将使LLMs的验证过程更加一致和更容易实现。 然而，研究人员承认处理更长的上下文和更复杂的团体讨论可能会带来额外的挑战，并且可能需要更多的计算资源。
迭代学习是如何工作的 让我们仔细观察机器学习算法中单个迭代流期间发生的情况来了解迭代的原理。 首先将预处理的训练数据集引入到模型中。...因此，迭代学习允许算法提高模型准确性。 某些算法在设计中具有迭代核心，可以根据数据量的多少进行缩放。这些算法处于机器学习实现的最前沿，因为它们能够更快更好地执行。...但是，这 10 个分类器没有任何红色信号并不意味着一个肯定的 100% 原创文章。因此，我们需要更新分类器，创建可能基于第一次通过的更短的组，从而提高分类器发现这篇文章与其他文章的相似性的准确性。...这个过程称为训练神经网络，每次迭代都会提高准确性。与 Boosting 算法执行迭代的方式相比，执行的迭代之间的关键区别在于，这里我们不必手动更新分类器，算法会根据错误反馈自行更改。...这里介绍的迭代以复杂的形式发生。迭代以奖励或惩罚的形式发生，分别对应得出正确或错误的结果。在每次这种交互之后，多层神经网络都会合并反馈，然后重新创建模型以提高准确性。
这种方法利用图数据库的形态将数据组织为节点和关系，以增强搜索信息的深度和上下文。 知识图谱示例 图表非常擅长通过结构化的方式表示和存储互连的信息，轻松获取不同数据类型之间的复杂关系和属性。...这就是我们将在这篇博文中演示的内容。 知识图谱很棒，但如何创造一个呢？ 构建知识图谱通常是最棘手的步骤。它涉及收集和构建数据，这需要对领域和图形建模有深入的了解。...借助对语言和上下文的深刻理解，大语言模型可以自动化知识图谱创建过程的重要部分。通过分析文本数据，这些模型可以识别实体、理解它们的关系，并建议如何在图形结构中最好地表示它们。...目前，我们仅支持 OpenAI 和 Mistral 的函数调用模型。但是，我们计划在未来扩展LLM的选择范围。在此示例中，我们使用最新的 GPT-4。请注意，生成的图的质量取决于您使用的模型。...接下来，它迭代检测到的实体并使用 Cypher 模板来检索相关节点的邻域。我们来测试一下吧！
天气预报是大数据应用最早的领域之一， 古人们总结出的节气和天气谚语沿用了几个世纪。 如何预测天气 前650年左右巴比伦人使用云的样子来预测天气。中国人至少在前300年左右有进行天气预报的纪录。...“这些工作都是在大数据的基础上才能够进行，无论模式如何先进，没有海量的数据进入，都不能达到很好的效果。”中国气象局公共气象服务中心高级工程师唐千红说。...让科研人员欣喜的是，在大数据时代，数据并非单纯指人们在互联网上发布的信息。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化。...建设更多的观测站，运用更加先进的计算设备、培养数据人才建立更完善的天气预报模型，同时也离不开经验丰富的预报人员，天气预报、乃至是灾难预报都能更加准确。 以后天气预报的趋势，是朝精细化，精准化发展。...同时在这个过程中消耗的大量人力物力可以通过数据的共享和同其他行业的交叉应用来弥补，这方面，大数据的预测意义才越发显得重要。 投稿者：数据客，微信公号：idacker
它允许在视频的情况下或在照片的情况下在更长的时间范围内对此类标记之间的配对注意力进行建模。视觉变换器 (ViT) 将图像视为一系列补丁标记。令牌是由多个像素组成的图像的一小部分，通常称为“补丁”。...上一层的输出成为中间层下一层的标记。Vision Transformer 的总体质量由视觉标记的数量和质量决定。...令牌学习者 研究人员使用卷积层创建空间注意力图，突出显示感兴趣的区域以构建每个学习的标记。输入随后受到某种形式的空间注意力图的影响，它对每个位置的权重不同。...不同的可学习参数集控制着计算注意力映射的函数，它们是端到端的训练。这使得注意力函数能够被优化以捕获输入中的各种空间信息。 TokenLearner 允许模型处理与手头识别工作相关的较小的一组标记。...与 ViT 的比较： TokenLearner 被插入在每个 ViT 模型中间的不同点，例如 1/2 和 3/4。在准确性和计算方面，TokenLearner 模型都优于 ViT。
让我们一起来探索如何提高数据抓取的效率与准确性吧！ 爬虫应用场景： 爬虫在各行各业中都有广泛的应用。...: print(html) #运行异步代码 loop=asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main()) ``` 技术难点2：提高数据抓取的准确性...以下是一些提高准确性的实际操作价值的解决方案： -使用多种数据源验证：通过对比多个数据源的结果，我们可以减少数据抓取的误差，增加数据的可靠性。 ...本文分享了提高数据抓取效率和准确性的实际操作价值解决方案，涉及异步编程、设置请求头信息、多线程或分布式、多数据源验证、异常处理机制以及编写灵活的解析代码。 ...希望这些知识可以帮助您在实际应用中提高Python爬虫的数据抓取效率与准确性，为您带来更多商业价值。 希望这些技巧对大家有所帮助！如果还有其他相关的问题，欢迎评论区讨论留言，我会尽力为大家解答。
Enformer，这个深度学习架构能够整合来自基因组中远程交互（高达100 kb远）的信息，大大提高了从 DNA 序列预测基因表达的准确性。...1 简介 虽然人类基因组计划成功绘制了人类基因组的DNA序列，但是非编码DNA如何决定不同细胞类型中的基因表达还是一个尚未解决的问题。...作者使用称为 Enformer的深度学习架构有效利用来自非编码DNA的信息，大幅提高了基因表达预测的准确性。...本文还展示了Enformer通过数据训练能够具备增强子选择的特异性，而且该模型提高了对eQTL数据的变异效应和MPRA 突变效果的预测准确性。...优点 ①预测效果提高：相对于Basenji2（另一个已开发的常用预测模型），Enformer 在精细定位的 eQTL 的表达变化方向方面有更好的准确性，最接近样本匹配的数值（Z值）更高（图3）。
作者的数据收集方法将数据标注过程替换为数据生成，减少了雇佣工人首先筛选大量非谬误实例的需要，使数据收集更具可扩展性。此外，它还提高了针对研究者的特定逻辑谬误类型的控制能力。...作为更广泛的启示，作者的工作展示了如何将众包与大型语言模型（LLM）结合，构建对复杂语言现象进行众包工人难以独立产生的数据集。这为未来的NLP数据集开辟了新的可能性。...对于需求者来说，拥有内置的LLM，可以存储所有使用到的 Prompt 和LLM生成的文本，确保对LLM输出如何融入最终数据有更透明地理解。...5 在前三个迭代中，每个任务随机收到八种逻辑谬误类型中的一个，概率为10%，或者有20%的概率在没有谬误逻辑的情况下进行评论。...在第四个迭代中，作者将没有谬误逻辑的评论概率提高到60%，并将每个谬误类型的概率降低到5%，以收集更多的负面样本。
数据科学工作通常需要大幅度提高工作量才能提高所开发模型的准确性。这五个建议将有助于改善您的机器学习模型，并帮助您的项目达到其目标。 ? 您可以做以下五件事来改善您的机器学习模型！...1.处理缺失值 我看到的最大错误之一是人们如何处理缺失的价值观，这不一定是他们的错。网络上有很多资料说，您通常通过均值插补来处理缺失值 ， 将空值替换为给定特征的均值，这通常不是最佳方法。...例如，假设我们有一个显示年龄和健身得分的表，并且假设一个八十岁的孩子缺少健身得分。如果我们将平均健身得分从15到80岁的年龄范围内进行计算，那么八十岁的孩子似乎将获得比他们实际应该更高的健身得分。...特征工程是将原始数据转换为更好地表示人们正在试图解决的潜在问题的特征的过程。没有具体的方法可以执行此步骤，这就是使数据科学与科学一样多的艺术。...3.特征选择 可以大大提高模型准确性的第三个领域是特征选择，即选择数据集中最相关/最有价值的特征。特征太多会导致算法过拟合，而特征太少会导致算法不足。
在用户研究的课题中，用户画像是几乎每个公司都会去做的，浅层的包括统计类的：上月购买量，上周活跃天数等；深层的包括洞察类的：潜在需求偏好，生命周期阶段等；前者的校验简单，后者的校验需要通过一些特别的方式...一、用户画像开发中 当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。...这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式。...三、用户画像更新 用户回访 在画像刻画完成后，必然会存在画像优化迭代的过程，客服回访是非常常见且有效的方式。...横轴为用户手机中同类竞品安装量的个数，纵轴为对应的随机抽样的100人中的个数 人群1分布为忠诚用户画像最准确的，同类app下载量集中在1附近，定义的用户极为准确 人群2分布杂乱，人群3分布在下降量异常高的数值附近
在过去的几个月里，我们一直致力于解决这个问题，尝试各种模型、技术和方法来提高大语言模型生成的 SQL 的准确性。...在本文中，我们展示了各种 LLM 的性能，以及向 LLM 提供上下文相关的正确 SQL 的策略如何使 LLM 达到 极高的准确性 。 2.设置测试架构 首先，我们需要定义测试的架构。...通过仅提供这 3 个示例查询，我们发现生成的 SQL 的正确性得到了显着提高。然而，这种准确性因底层大语言模型的不同而有很大差异。看起来 GPT-4 最能够以生成最准确 SQL 的方式概括示例查询。...当通过上下文策略查看 SQL 准确性时，很明显这就是造成差异的原因。比当仅使用模式时，我们的准确率从约 3% 提高到智能使用上下文示例时的约 80%。 大语言模型本身仍然存在一些有趣的趋势。...9.进一步提高准确性的后续步骤 我们很快就会对此分析进行跟进，以更深入地了解准确的 SQL 生成。接下来的一些步骤是 - 1.使用其他数据集 ：我们很乐意在其他现实世界的企业数据集上尝试这一点。
「育种值的准确性是什么呢？为何要计算育种值的准确性呢？」育种值的准确性的大小可以反应育种值计算的准确性如何，如果准确性高，就说明计算育种值时依赖的信息多（比如亲子关系、同胞关系等），结果就可靠。...❝育种值也可以计算可靠性，它是准确性的平方 ❞ 另外，对于不同性状或者不同试验的BLUP值的准确性进行比较时，因为方差组分、标准误、BLUP值都不一样，没有一个标准，可以用准确性（accuracy）这个指标进行比较...所以准确性的公式为：r = sqrt(1 - (Cii*Ve)/Va) = sqrt( 1 - se^2/Va)，可靠性是准确性的平方，所以可靠性的计算为1 - se**2/Va 注意，上面没有考虑近交系数的影响...，完整的公式为： 这里的PEV是标准误的平方。...值、准确性和可靠性，结果和书中结果一致。
，尝试提高中国降水次季节预报技巧。...” 在全球变暖的背景下，相对频繁的极端旱涝灾害不仅会造成严重的经济损失，同时也威胁着人们的生命，特别是在中国，每年都会影响数十亿人。...为了提高次季节性天气预报的精度，王岑等作者利用Hwang等人在2019年提出的机器学习模型，对中国降水进行次季节预报。...最后，本研究还加入北极涛动指数、西北太平洋季风指数和西北太平洋副热带高压指数，以探究其在次季节中国降水预报中的作用。并将该模型与CFSv2模型进行耦合，技能从0.11提高到0.16。...这个结果表明MultiLLR模型作为一种新的统计模型，能够提高CFSv2动力模型在中国降水次季节预报的精度。
最近游戏项目中更新机制有所修改，游戏启动时会从cdn上读取一个文件(约60B)，但是后台异常收集系统中发现很多玩家请求不了该文件（libcurl的get请求），返回的error code有很多种，以6...之后我将系统中查询出来的数据，主要是IP，通过调用第三方的接口（其实就是发一条http请求），获得该IP所在地区以及线路，在excel中进行分析。...网上有很多这种API，但是我发现还是腾讯提供的IP共享计划最为准确，以IP：117.136.73.74为例 http://ip.qq.com/cgi-bin/searchip ?...显示：华北 - 北京 移动 云南省/北京 这个差距有点大 - - 我获取IP的例子使用的是百度的网址，本想使用腾讯的分享计划，一是它的接口是cgi动态的比较慢，二是它的页面是gbk我抓取回来是乱码...，不想搞乱码的问题就直接使用了百度的页面 request.get('http://www.baidu.com/s?
要利用 NLP 技术提高机器翻译中对文化特定词汇和习语的理解与翻译准确性，可以采用以下方法： 数据收集与预处理：收集与文化特定词汇和习语相关的大量平行语料，确保数据集中包含丰富的文化特定内容。...例如，可以训练一个模型专注于处理习语和俚语，另一个模型专注于处理特定领域的专业术语。 语言模型与上下文信息：使用语言模型来提高对文化特定词汇和习语的理解。...通过持续的人工审核与反馈循环，可以帮助系统不断改进对文化特定内容的理解和翻译准确性。...综上所述，利用 NLP 技术提高机器翻译中对文化特定词汇和习语的理解与翻译准确性需要综合运用数据收集与预处理、双语词典与词汇资源、多模型训练、语言模型与上下文信息、文化知识库和人工审核与反馈循环等方法。...不断的改进和优化可以提升机器翻译系统在处理文化特定内容时的表现。
PillarNet采用更深层的编码器网络和解耦的DIoU损失，进一步优化检测能力。尽管实现了不错的准确性增益，但这些方法仍无法达到最先进的（SOTA）两阶段方法。...proposed IQP旨在通过多个损失函数的联合优化，集成擅长建模背景信息的分类任务与擅长回归任务的回归任务，以提高不同质量样本的IoU预测准确性。...IQP通过联合优化物体分类和质量回归任务来确保各种质量预测结果的可靠IoU预测。与直接回归IoU不同，IQP可以提高低质量预测结果的IoU预测准确性。...在两个数据集上的最大学习率都设置为0.003。DIRM在Waymo数据集上进行30次迭代。对于ONCE数据集，检测器训练了80次。...总的来说，DIRM不仅显著提高了性能，而且有效改善了中心属性的回归准确性和质量。
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