导语：“从入门到第一个模型”差点就成了“从入门到放弃”。本文是机器学习在运维场景下的一次尝试，用一个模型实现了业务规律挖掘和异常检测。这只是一次尝试，能否上线运转还有待考究。...试了几个业务的数据，看似有效，心里却仍然忐忑，担心哪里出错或者有未考虑到的坑，将模型介绍如下，请大侠们多多指教，帮忙指出可能存在的问题，一起交流哈。...背景: 业务运维需要对业务基础体验指标负责，过去的分析都是基于大数据，统计各个维度及其组合下关键指标的表现。比如我们可以统计到不同网络制式下打开一个app的速度（耗时），也可以获取不同命令字的成功率。...之后就是艰苦的屡败屡战，从入门到差点放弃，最终搞出第一个模型的奋战史了。...下图是一个二分类的例子（手工将平台为IPH和播放端为client的置为异常）： 最后：这里只是一次小尝试，如果要平台化上线运转，还要很多因素要考虑，首要就是模型更新问题（定时更新？
多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。如图所示的隐藏层一共有5个隐藏单元。由于输入层不涉及计算，因此这个多层感知机的层数为2。...如图所示的多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。 对于一个只有一个隐藏层且隐藏单元个数为h的多层感知机，记它的输出为H。...将两个式子联立起来，得到输入与输出之间的关系。...2.10 识别测试集 使用训练好的模型对测试集进行预测 做一个模型的最终目的当然不是训练了，所以来识别数据集试试。...get_Fashion_MNIST_labels(y.numpy()) pred_labels = get_Fashion_MNIST_labels(net(X).argmax(dim=1).numpy()) #将真实标签和预测得到的标签加入到图像上
不能处理的原因也很简单，因为ID3在每次在切分数据的时候，选择的不是一个特征的取值，而是一个具体的特征。...我们用划分前后的信息熵的差作为信息增益，然后我们选择带来最大信息增益的划分。这里就有一个问题了，这会导致模型在选择的时候，倾向于选择分叉比较多的特征。...我们综合考虑这两点，然后把它们加在之前ID3模型的实现上就好了。 代码实现 光说不练假把式，我们既然搞明白了它的原理，就得自己亲自动手实现一下才算是真的理解，很多地方的坑也才算是真的懂。...由于这一次的数据涉及到了连续型特征，所以我们需要多传递一个阈值，来判断是否是连续性特征。如果是离散型特征，那么阈值为None，否则为具体的值。...只有实际动手做过，才能意识到这些问题。虽然平时也用不到决策树这个模型，但是它是很多高级模型的基础，吃透它对后面的学习和进阶非常有帮助，如果有空，推荐大家都亲自试一试。
一、背景 在开发联调阶段发现一个接口的响应时间特别长，经常超时，囧… 本文讲讲是如何定位到性能瓶颈以及修改的思路，将该接口从 2 s 左右优化到 200ms 以内 。...trace com.yyy.service.impl.AServiceImpl refreshSomeThings 最终定位到最影响耗时的函数上，继续往下跟。...然后审查一下自己的代码发现 SQL 查询部分都可以命中索引，调用链路上有一个函数最终会调用 HTTP 请求，而且是在一个循环里。 因此最有可能成为造成接口延时的是底层依赖的 HTTP 请求。...减少网络请求的次数，可以将多个请求合并成一个批量接口（或者增加批量请求的每个批次的大小）。 这里的批次甚至可以使用动态配置，根据情况动态修改。...将串行改为并行可以使用 CompletableFuture 来实现，具体参见：《Java 数据分批调用接口的正确姿势》 最终一个接口从1 s - 2 s降低到了 200 ms 以内。
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。...因此，您要问自己的第一个问题是 为什么 数据一开始会丢失。...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。...例如，针对泰坦尼克号挑战的最准确模型之一设计了一个新变量“ Is_women_or_child”，如果该人是女人还是孩子，则为True，否则为false。...通过依靠“多数胜利”模型，它降低了单个树出错的风险。 ? 例如，如果我们创建一个决策树，第三个决策树，它将预测0。但是，如果我们依靠所有4个决策树的模式，则预测值为1。这就是集成学习的力量！
//操作时间 } REPORT_T; typedef struct point { void *pData; //指向数据域 struct point *next; //指向下一个节点...memset(pData,0,sizeof(TEST_T)); strcpy(pData->name,"admin"); strcpy(pData->pwd,"123456");//填充第一个数据...=NULL) { pNode=pNode->next; //将数据写入文件 fwrite(pNode->pData,size,1,fp); } fflush(fp); } //账户链表写入文件...=NULL) { rNode=rNode->next; rTemp=rNode->pData; //将数据写入文件 fwrite(rTemp,size,1,fp); }...; } if (*substart == '\0') { return cp; } substart = (char*)src; cp++;//cp++可以得到原起始位置的下一个位置
=-1){ fos.write(buf,0,len); } fis.close(); fos.close(); } } } 自己写完之后，对照网上的代码进行了优化，涉及大量的文件操作...，作为文件操作的摸版，可以借鉴里面的函数细节
科技好文1、技术干货人工智能编程助手Devchat从0到1体验随着人工智能技术的发展，chatgpt的问世，国内各大厂家也推出了自己的大模型，比如腾讯混元大模型（Tencent Hunyuan）是由腾讯研发的大语言模型...【手写Vuex】-手撕Vuex-实现mutations方法mutations 是用来修改共享数据的，先在 mutations 中定义一个方法，这个方法接受两个参数，第一个参数是 state，第二个参数是...3、开发者生活我人生职场当中的第一个三年大家好，我是 BNTang, 是一名程序员，我来自一个小县城，从小到大，我一直都是一个很安静的人，不喜欢说话，不喜欢和人打交道，也不喜欢和人争吵。...我的程序人生，从2020年6月23日开始，到现在已经有三年了，这三年的时间，我经历了很多，也学到了很多, 真好借此机会，来和大家分享一下我人生职场当中的第一个三年。...未来在腾讯云开发者社区将继续布道K8s，发布更多云原生技术文章，希望和社区共同成长。
1.题目描述： 有10个队员围成一圈，顺序排号，从第一个开始报数(从1到3报数)， 凡报到3的人退出圈子,编程实现最后留下的是原来第几号队员?...我们看上图，10个人最后只剩下1个人，所以我们可以设置一个变量sum，每退出一个人，sum的值就加1，当sum的值等于9时，也就代表着只剩下最后一人。...还有一个难点就是数组是单向的，无法像循环链表那样可以围成一个圈，这样一个题，使用循环链表，那不是看不起循环链表嘛，那么怎么不用链表从10返回从小开始报数呢？...我们可以设置一个变量，当它是数组最后一个元素时，就让他成为第一个。...= 0) printf("%d ", person[j]); } return 0; } if (i == 9)//最后一个指向第一个 { i =
上连接的接口传递给etcd。...这种方式看起来很美，但也有绕不开的问题—— 让我们将kubernetes集群从3个node扩展到100个node，此时，集群中将运行100个flanneld实例。...也就是说，如果节点数从10个增加到100个，每个节点的信息同步工作量会增加到原来的10倍，总的信息同步工作量会增加到原来的100倍。...当然，这个bug并不会发生，否则方老师将该bug扩散到羊毛群必然引发互联网行业惊天动地的的地震。 这是因为，所有涉及支付的数据库，它的操作是原子的(Atomic)。...虽然毛主席早在1937年著作的《矛盾论》中就雄辩指出，原子实际上是可以再分的，但在计算机领域依然使用这个词代表不可分割的操作。
大赛自8月6日开始启动报名，13日截止报名，1周的时间，共612人、170个项目报名参赛，经过项目入围筛选，最终有528人、143个项目进入到现场参赛。...大赛为每一位选手定制的纪念品 ? ? ? 项目开发 代码胜于雄辩，现场开发开始！ 参赛团队在各赛场内热火朝天地进行项目开发 ? ? 主办方为各位参赛选手准备的夜宵 ? 高管顾问团 ?...技术文化中非常强调能力、效率和努力，而 HACKATHON则是一个非常好的方式，展现研发人的能力、效率和努力！...从项目筛选、项目辅导、现场点评与指导等多个方面给予了指导。各位老师的参与和支持为项目质量的提升提供了极大的保障，也有力地传递了HACKATHON的精神和理念！...本次举办的第7届【HACKATHON 黑客马拉松】，则延续了HACKATHON的精神和理念，并且我们鼓励不同的岗位参与，通过相互之间的激发和协作，实现从创意到开发的全过程。
它是一个包含从 7B 到 65B 参数的基础语言模型的集合。 该论文的摘要如下： 我们介绍 LLaMA，这是一个包含从 7B 到 65B 参数的基础语言模型的集合。...它是一个包含从 7B 到 70B 参数的基础语言模型的集合，具有为聊天应用程序调优的检查点！...扩展指南：指导调整 Llama 2，一个指南，用于训练 Llama 2 从输入生成指令，将模型从遵循指令转变为给出指令。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。Longformer 不使用 token 类型 ID，因此返回一个零列表。...transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典传递给第一个位置参数
然而，从 BERT 通用目标的训练中，我们得到了一些句子分类的能力。对于第一个位置(与[CLS] token 相关联)的 BERT 输出尤其如此。...我认为这是由于 BERT 的第二个训练目标 — 下一个句子的分类。这个目标似乎是训练模型将句子的意义压缩到了第一个位置的输出中。...tokenizer 做的第三步是用嵌入表中的 id 替换每个 token，嵌入表是我们从训练模型中得到的一个组件。 ?...因为这是一个句子分类任务，所以除了第一个向量(与[CLS]token 相关联的向量)外，我们忽略了所有其他向量。我们传递的这个向量作为逻辑回归模型的输入。 ?...代码 在本节中，我们将重点介绍训练这个句子分类模型的代码。 让我们从 importing 工具开始。
BCI2000包括软件工具，可以获取和处理数据，呈现刺激和反馈，并管理与机械臂等外部设备的交互。BCI2000是一个实时系统，可以将脑电图和其他信号与各种生物信号和输入设备(如鼠标或眼球追踪器)同步。...BCI2000现有的进程间通信工具在设计时考虑到了控制信号的传输，为了简单起见，使用ASCII而不是二进制来通信信号，代价是将数据速率膨胀到8倍-这种方法是成功的，直到需要传输原始和处理过的ECoG数据流...WebSockets非常适合于将原始大脑信号、提取的神经特征和处理的控制信号从BCI软件套件传输到支持浏览器的设备上的web应用程序，以及将辅助传感器信息从web应用程序传输回本机软件套件，所有这些都是实时的...信号从源模块传播到处理模块到应用程序模块，通过基于网络的协议（在旧版本的BCI2000中）或共享内存接口（在最近的迭代中）促进互联。...公共JavaScript API允许丰富的BCI交互，实验范式可以利用谷歌图像搜索等网络资源，在运行时提供各种量身定制的刺激。跨设备兼容性是将浏览器用作可视化和刺激演示平台的另一个优势。
(一项或多项) POST(CREATE):从服务器新建一个资源 PUT(UPDATE):从服务器更新资源(客户端提供改变后的完整资源) DELETE(DELETE):从服务器删除资源 PATCH(UPDATE...POST 从前端获取json格式的数据，转化为Python中的类型 为了严谨性，这里需要做各种复杂的校验 比如：是否为json,传递的项目数据是否符合要求,有些必传参数是否携带 向数据库中新增项目 将模型类转化为字典...GET具体内容 校验前端传递的pk(项目ID)值,类型是否正确(正整数),在数据库中是否存在等「先省略」 获取指定pk值的项目 将模型类转化为字典，然后返回 # projects/views.py class...比如：是否为json,传递的项目数据是否符合要求,有些必传参数是否携带 更新项目 将模型类转化为字典，然后返回 def put(self, request, pk): # 1.校验前端传递的pk...操作数据库 将模型类对象转换为响应的数据（如json格式） 序列化 将程序中的数据类型转换为其他格式（json，xml等） 例如将Django中的模型类对象转换为json字符串 数据增删改查流程 增
简介 BERT 是一个强大的语言模型，至少有两个原因：它使用从 BooksCorpus （有 8 亿字）和 Wikipedia（有 25 亿字）中提取的未标记数据进行预训练。...就像Transformer的普通编码器一样，BERT 将一系列单词作为输入，这些单词不断向上流动。每一层都应用自我注意，并将其结果通过前馈网络传递，然后将其传递给下一个编码器。...对于我们在上面看到的句子分类示例，我们只关注第一个位置的输出（将特殊的 [CLS] token 传递到该位置）。 该向量现在可以用作我们选择的分类器的输入。...在上面的代码中命名的第一个变量_包含sequence中所有 token 的 Embedding 向量层。 #2....# 然后将pooled_output变量传递到具有ReLU激活函数的线性层。在线性层中输出一个维度大小为 5 的向量，每个向量对应于标签类别（运动、商业、政治、 娱乐和科技）。
transaction_id可能不存在，但您将不得不处理数据模型，其中唯一键取决于transaction_id已知的最新（或时间戳）。...，它有助于获取每行相对于该特定分区中的第一个/最后一个值的增量。...将表转换为结构数组并将它们传递给 UDF 当您需要将具有一些复杂逻辑的用户定义函数 (UDF) 应用于每行或表时，这非常有用。...您始终可以将表视为 TYPE STRUCT 对象的数组，然后将其中每个对象传递给 UDF。这取决于你的逻辑。...您的数据集可能包含相同类型的连续重复事件，但理想情况下您希望将每个事件与下一个不同类型的事件链接起来。当您需要获取某些内容（即事件、购买等）的列表以构建渠道数据集时，这可能很有用。
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型）， 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。
我们的第一个问题是使用 开源 LLM 模型还是像 OpenAI 这样的云服务解决方案。一般来说，OpenAI 的模型 (GPT-4) 的准确性高于其开源对应模型。...但是，微调（右）可以帮助从所有文档中提取知识来回答问题。 微调更擅长从所有可用文档中提取知识来回答问题。然而，我们发现微调并非没有自己的问题。...我们的方法：将微调与 RAG 相结合 我们的实验使我们意识到，就它们本身而言，微调和 RAG 是不够的。为了获得两全其美的效果，我们采用了一种混合方法，将微调与 RAG 相结合。...最后，LLM 创建一个结合检索到的文档和原始用户问题的答案。添加微调模型极大地提高了检索的准确性和最终答案的质量。...我们的用户现在无需浏览大量文档，而是可以直接询问他们的需求，并在 PromptAI 的帮助下专注于解决问题。 正如他们所说，事实胜于雄辩，我们收到的反馈就是最终的验证。
此输出已准备好传递给模型，可以直接传递或通过generate()等方法传递。 将 Conversation 对象或带有"role"和"content"键的字典列表转换为标记 id 列表。...'only_first'：截断到指定的最大长度，使用参数 max_length，或者使用模型的最大可接受输入长度（如果未提供该参数）。如果提供了一对序列（或一批对序列），则只会截断第一个序列。...'only_first': 使用参数max_length指定的最大长度进行截断，或者如果未提供该参数，则截断到模型的最大可接受输入长度。如果提供了一对序列（或一批序列），则只会截断第一个序列。...此输出已准备好传递给模型，可以直接传递，也可以通过generate()等方法传递。 将 Conversation 对象或带有"role"和"content"键的字典列表转换为标记 id 列表。...'only_first'：截断到由参数max_length指定的最大长度，或者如果未提供该参数，则截断到模型的最大可接受输入长度。如果提供了一对序列（或一批对序列），则只会截断第一个序列。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
