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。...通过速率，就能对下一阶段的工时估算做出调整，并在工作量、人员上做出调整。通过方案预研和速率计算是提高项目工时估算准确率的良好方法。...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。
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。
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。...LLM图转换器返回图形文档，可以通过该方法将其add_graph_documents导入Neo4j。
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
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...论文以及Tensorflow官方教程介绍：Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...官方已经对他们的模型制作了一部教程，点击这里查看官方教程（英语版）。代码解析：代码可以在github找到，这里先放上代码地址。点击这里查看代码。代码框架很容易理解，一开始，PTB模型被设计入了一个类。...这个概念有需要的朋友可以参考Tensorflow的官方文件对共享变量的描述。 好了，我们了解了这个模型代码的架构以及运行的机制，那么他在实际运行中效果如何呢？让我们来实际测试一番。
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。...TokenLearner 模块之后的转换器的相对计算变得可以忽略不计。这是由于TokenLearner之前和之后的token存在显着差异（例如，196个之前和8个之后）。...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。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...论文以及Tensorflow官方教程介绍： Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...官方已经对他们的模型制作了一部教程，点击这里https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials...这个概念有需要的朋友可以参考Tensorflow的官方文件对共享变量的描述。 好了，我们了解了这个模型代码的架构以及运行的机制，那么他在实际运行中效果如何呢？让我们来实际测试一番。
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）。
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...本文就洞察类画像校验做一系列的梳理。 ? 省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式完全不同 ?...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。...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
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。
，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。
人类在ImageNet挑战赛上的表现如何呢？Andrej Karpathy写了一篇博文来测试他自己的表现。他的top-5 错误率是5.1%。 这篇教程将会教你如何使用Inception-v3。...你将学会如何用Python或者C++把图像分为1000个类别。我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...接下去的步骤默认你已经通过PIP包安装了TensorFlow，并且已经位于TensorFlow的根目录下。...你阅读ReadTensorFromImageFile() 函数就能够明白它们是如何被应用到一张图片上的。...这是用C++动态创建小型 TensorFlow 图的简单例子，但是对于预训练的Inception模型，我们则需要从文件中加载大得多的定义内容。查看 LoadGraph() 函数我们是如何实现的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近因为项目中遇到了一些问题, 百度不到比较好的方案, 就准备去看下spring的官方文档, 在此记录下: 1....进入spring framework的官网项目页面: https://spring.io/projects/spring-framewor 2....点击文档, 进入文档的htmlsingle模式页面, 复制浏览器的地址 如下图: 3...., 然后往上翻到你想要得地方 https://docs.spring.io/spring/docs/4.3.25.RELEASE/spring-framework-reference/: 列出了文档的格式...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
一项新的谷歌研究表明，训练计算机视觉系统识别不同种族的面部特征可以帮助提高他们视觉识别的准确性。...谷歌的研究人员将他们的研究重点放在检测人脸图像微笑的算法上，训练他们识别四个种族分组——亚裔、黑人、西班牙裔和白人。...该算法为检测微笑的准确率创造了一个新的标准，达到了91%，比之前的记录提高了1.62%。...这看起来似乎收获不大，但由于它更大的影响是训练人工智能在不同种族之间进行面部识别，可能会比不涉及各种种族特征的训练带来更好的结果。由此看来这种算法很重要。...当涉及不同种族间的面部识别时，这是一个严肃的问题。公民权利倡导者，如美国公民自由联盟（ACLU）反对政府使用该技术，部分原因是研究表明它在对少数民族群体进行面部识别时准确性不高，从而产生歧视。
我们一般会从Docker公有镜像库pull一下镜像下来，做来容器的基础类库使用，如何创建一个属于自己定制的Docker镜像。今天我来创建一个最简单的Docker镜像。...一、首先我们看一下Docker镜像、容器、Docker File之间的关系 1、从下图我们可以看到，管理员通过Docker客户端（可以在本地、也可以通过Rest API等方式在远端）向Host机提交Docker...3、通过镜像+Docker File共同实现一个容器的实例化。 ?...二、我们来建创一个Docker File 1、建一个空白的Docker File文件 mkdir webHome cd webHome touch Dockerfile...在家庭宽带中，登陆8088端口，你的专属http镜像显示出来了。 ?
如何提高代码编写的速度，一直是一个逃避不了的问题。在天朝你得像打字员一样做程序员，不然老板和上司都觉得你是在玩耍。对项目的贡献体现在哪里？...提高你的打字速度 1. 用搜狗等中文输入法聊天/写文档与写代码切换时，养成直接切回系统英文输入法的习惯。都是一个快捷键的事，省去不少麻烦。 2....下面我们重点来讲讲如何真正提高编程速度的方法，仅供参考。 一、强调基础知识 基础这个东西不是用说就能有的，常用的东西只有牢牢的记住熟悉才能了然于胸。...要提高编码速度更重要的是简化梳理程序流程，以最小的代码量完成功能。所以编程最重要的事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码的资料)。 ? 大牛于码农的区别就在思想上了。...但是提高代码编写的速度，是我们可以锻炼出来的，做好以上几点，剩下的就是思考一下我们为什么说的多做的少。
如何提高访问github的速度？ 原因 为什么访问速度慢、下载慢？github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。Ping github.com 时，速度只有300多ms。...解决方法 绕过dns解析，在本地直接绑定host，该方法也可加速其他因为CDN被屏蔽导致访问慢的网站。...Windows 10 平台为案例 1、在这里https://github.com/racaljk/hosts 下载最新的host文件 2、百度网盘下载地址： hosts文件下载 tools.exe下载...注：如果遇到无法保存，请右键文件hosts并找到 属性 -> 安全，选择你登录的用户名， 点击 编辑 ，勾选 写入 即可。 （3）刷新本地DNS：ipconfig /flushdns （4）重启浏览器
同一种编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是在不同的编程语言之间做数据通信，就比较麻烦了。...对齐一门语言的数据或许还没啥，但是如果对接的语言多了，你就需要写很多份能够与之对应的数据对齐转换代码。编写和维护的成本可想而知，那么目前有没有一种通用，而且各个编程语言都能够支持的数据格式呢？...综上所述，JSON是基于键值对集合以及有序值列表这两种结构的纯文本形式的数据交换格式。大白话讲就是，JSON是一段纯文本，这段纯文本是按照一定的规则组合在一起的，其中的两大主体就是字典和数组。...JSON的使用场景 JSON的数据结构和任何一门编程语言的语法结构比起来都要简单得多，但它能干的事儿却一点也不少，甚至可以完整地描述出一门编程语言的代码逻辑。...试想一下，如果将JSON应用到更大的场景时，比如对编程语言的描述或者界面布局的描述，其生成的JSON文件可能会很大，因此对这种大JSON文件解析性能的要求也会更高。
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