的概念后，大家可能还是很懵逼，不清楚它有什么用。...这一张图的信息量爆炸我，我来一一说明下： 整个流程分为两部分：离线和在线。 离线部分流程是将样本进行特征工程，然后进行训练，生成模型。...一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。 在线部分是根据请求得到样本数据，对这些数据采用与离线特征工程一样的方式来处理，然后使用模型进行评估。...我们可以看到，PMML 是连接离线与在线环节的关键，一般导出 PMML 文件和 加载 PMML 文件都需要各个语言来做单独的实现。... 1.4.1 引入 PMML 文件并进行评估的代码如下： import org.dmg.pmml.FieldName
最近有好多同学无论是在群里，还是在公众号后台留言中都跟我提到了模型的线上部署和工程化的问题，今天我就来聊聊的对于这一块的认识和工程实践。 ?...在企业中，我们所做的AI项目，从大的方面来分，可以分成在线模型和离线模型两种，每一种类型的模型根据业务场景的不同会有不同的选择，例如，我们在推荐系统中，很多任务并不是要求实时得出结果的，尤其是在做召回的这个阶段...在线模型或者说是实时模型是我们这次要重点来说的一种模型的部署。在生产系统中，实时推理和预测是最常见的需求，也是对于很多深度学习模型来说所必须达到的点。...PMML PMML是一套通用的且与平台和环境无关的模型表示语言，也是目前机器学习在模型部署方面的一种标准部署方案，其形式是采用XML语言标记形式。...数据转换（Transformation Dictionary和Local Transformations），应用在输入数据字段上生成新的派生字段。
如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用"pip install sklearn2pmml"即可，相关的使用我们后面会有一个...如果使用的是Spark MLlib, 这个库有一些模型已经自带了保存PMML模型的方法，可惜并不全。如果是R，则需要安装包"XML"和“PMML”。...> 可以看到里面就是决策树模型的树结构节点的各个参数，以及输入值。...我们的输入被定义为x1-x4,输出定义为y。 有了PMML模型文件，我们就可以写JAVA代码来读取加载这个模型并做预测了。 ...我们在下一篇会讨论用python+tensorflow训练保存模型，并用tensorflow的JAVA库加载做预测的方法和实例。 （欢迎转载，转载请注明出处。
在主标题栏下面的框框，主要展示你的操作步骤，同时引导你操作。 最旁边框选出来的部分是最常用的操作工具。...最下方是状态栏： 用于精准定位： [x] Grid Snap（网格捕捉）、 [ ] Ortho（正交模式）、 [ ] Osnap（对象捕捉） Gumball：Rhino6中新增加的操作轴工具...Press and hold Shift during Scale to force 3-D scale....给杯子里添加一些液体：Solid Tools-Box-点击命令行中的Center，输入0后回车-创建一个比杯子大的长方体；Boolean-左键点长方体-Enter-左键点杯子（注意参数为No）-Enter...软件使用途中，如果不明白软件内某个按键的作用，可以在资源2在线搜索（快捷键为F1）。（完成这步，代表你已入门并可以实现简单的几何模型。） 去官方Tutorial看level1和level2教程。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。...如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用”pip install sklearn2pmml”即可，相关的使用我们后面会有一个...如果使用的是Spark MLlib, 这个库有一些模型已经自带了保存PMML模型的方法，可惜并不全。如果是R，则需要安装包”XML”和“PMML”。...我们的输入被定义为x1-x4,输出定义为y。 有了PMML模型文件，我们就可以写JAVA代码来读取加载这个模型并做预测了。 ...我们在下一篇会讨论用python+tensorflow训练保存模型，并用tensorflow的JAVA库加载做预测的方法和实例。
如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。...将机器学习模型部署为REST API 作为Python开发人员和数据科学家，我希望构建Web应用程序来展示我的工作。尽管我喜欢设计和编写前端代码，但很快就会成为网络应用程序开发和机器学习的佼佼者。...在Jupyter笔记本中训练模型后，我将代码转移到Python脚本中，并为NLP模型创建了一个类对象。您可以在下面链接中找到我的Github仓库中的代码。...创建一个参数解析器 解析器将查看用户发送给API的参数。参数将在Python字典或JSON对象中。对于这个例子，我们将专门寻找一个名为的密钥query。...现在，我的队友可以通过向这个API发出请求来为他们的应用添加情绪预测，而无需将Python和JavaScript混合在一起。 完整app.py 代码 有时在一个地方查看所有代码会很有帮助。 ? ?
ml 主要操作的是 DataFrame，相比于 mllib 在 RDD 提供的基础操作，ml 在 DataFrame 上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。...上图是整个设计类图的一部分，实际上我们做了较多层次的抽象以及公用代码。...，状态，日志等 依赖完整的组件可以进行局部运行，在一个较复杂的建模实验中，完全可以先进行局部验证以及参数调整 建模实验支持克隆 离线计算 我们提供了‘字段落地’的工具组件，可以将预测结果以 csv 的格式落入...交叉验证 在机器学习平台的第三个版本中，我们还有个关注点就是交叉验证，之前的版本中用户一次只能实验一组超参数，有了交叉验证，用户便可以在一次实验中配置多组超参数，在训练集中在按比例进行循环拆分，一部分训练...我们的想法是对于用户来说，最好的个性化途径就是让用户自己写代码，我们会尝试开放接口自定义插件，同时利用动态编译技术加载这些个性化的组件，融合进建模流程中。
一、什么是PMML PMML(Predictive Model Markup Language)：预测模型标记语言，它用XML格式来描述生成的机器学习模型，是目前表示机器学习模型的实际标准。...若要将在Python中训练好的模型部署到生产上时，可以使用目标环境解析PMML文件的库来加载模型，并做预测。...(pipeline, 'GBDT1.pmml', with_repr=True, debug=True) 参数详解： train_test_split：把模型数据按test_size的比例生成训练集和测试集...本例按Python中把模型导出为PMML文件的一般流程进行。 1 加载包 首先导入数据预处理和建模所需的包。...如果模型训练和预测用同一种语言，我认为没必要使用PMML。因为R、Python等语言都有标准的输出格式可以直接加载。 比如在Python中训练了GBDT模型，模型还没有上线，需每天手工打样验证。
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的...这里唯一的区别是转化生成PMML文件需要用一个Java库jpmml-tensorflow来完成，生成PMML文件后，跨语言加载模型和其他PMML模型文件基本类似。 ...如果你的模型和对应的应用是比较大规模的，那么使用tensorflow serving是比较好的使用方式。...跨语言API方式是本文要讨论的方式，它会用tensorflow自己的Python API生成模型文件，然后用tensorflow的客户端库比如Java或C++库来做模型的在线预测。...，这个代码会比JPMML的要简单，我给出了4个测试样本的预测例子如下，一定要注意的是里面的input和output要和训练模型的时候对应的节点名字一致。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。...常见的实时部署方式： 1.跨平台部署–PMML 线下我们开发模型是在python环境中，那怎么把模型移植到线上的生产环境，例如java环境，这时候就要用到pmml的方法。...pmml是数据挖掘的一种通用规范，是使用XML格式来描述我们生成的机器学习模型，简单说就是先在python环境里将模型转成pmml格式文件，然后用java代码来加载读取这个模型做预测。...，开发同学用java来读取pmml并做预测 pmml是目前跨平台部署模型最常用的方法，无论你的模型是sklearn，R还是sparkMLlib生成的，都可以转成pmml格式，具有广泛的支持性，同时具有可读性...XXX Part 4.实操–pmml文件转换和一致性校验 一.PMML文件的转换 二.特征和模型分的一致性校验 XXX 关于本次文章更详细的内容，欢迎大家到知识星球中查看：
对于深度学习这种包含很多隐层的网络结构，在训练过程中，因为各层参数不停在变化，所以每个隐层都会面临covariate shift的问题，也就是在训练过程中，隐层的输入分布老是变来变去，这就是所谓的“Internal...所以BN为了保证非线性的获得，对变换后的满足均值为0方差为1的x又进行了scale加上shift操作(y=scale*x+shift)，每个神经元增加了两个参数scale和shift参数，这两个参数是通过训练学习到的...但是很明显这里的scale和shift操作是会有争议的，因为按照论文作者论文里写的理想状态，就会又通过scale和shift操作把变换后的x调整回未变换的状态，那不是饶了一圈又绕回去原始的“Internal...但是这样会导致网络表达能力下降，为了防止这一点，每个神经元增加两个调节参数（scale和shift），这两个参数是通过训练来学习到的，用来对变换后的激活反变换，使得网络表达能力增强，即对变换后的激活进行如下的...scale和shift操作，这其实是变换的反操作： ?
Contents 1 背景意义 2 为什么用BN 3 什么是批标准化（BN） 4 BN参数的学习 5 BN为什么有效 6 BN添加位置 7 参考资料 BN(Batch Normalization)，批标准化...我这里以图像数据为例，列出两个标准化的代码。...而最后的“scale and shift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入，（即当 \(\gamma^{(k)} = \sqrt{Var[x^{k}]},\beta...BN参数的学习 BN的两个参数\(\gamma, \beta \)的学习是通过链式法则（chain rule）计算的，计算公式如下： bn参数如何学习 BN为什么有效 这里，我也不是很懂，直接搬运魏秀参大佬在知乎上的回答...总的来说BN可以应用于网络中任意的activation set，根据我查的资料，一般都是放在激活函数的前面，至于在FCN和CNN怎么应用，可能还需要自己的经验吧，毕竟这也相当于超参数调整了。
在 JavaScript 脚本代码中 , 使用 /* 开始 和 */ 结束 进行 多行注释 , 这两个符号之间的所有内容都不会被 JavaScript 引擎 解释执行 ; 多行注释 代码示例 : /*...+ / 3、设置多行注释快捷键 点击左下角的 设置按钮 , 选择 " 键盘和快捷键 " 选项 , 设置快捷键 ; 多行注释 : 将 多行注释 快捷键修改为 Ctrl + Shift + / ;...; defaultText : 可选的字符串 , 指定输入字段的默认文本 ; 返回值解析 : 函数 返回值 可以存储在变量中 , 后续 JavaScript 脚本可以使用该变量 ; 除了输入字段外 ,...代码 继续执行下一行 ; alert() 函数 的 使用场景 常用于 代码调试 , 或 向用户提示警告信息 ; 由于 alert() 函数 是 阻塞式 的 , 会产生阻塞中断 , 在正式的生产环境中...谨慎使用 ; alert() 函数语法 : alert(message); message 参数解析 : 该参数 是 可选字符串 , 用于指定要在警告对话框中显示的文本 ; 如果省略该参数 ,
在今天之前，笔者从未注意过这2个字段，也没有用过它们。 今天某同行在微信上问我是否可以通过PIR里的设置来实现采购订单价格最高限额的控制，并提醒我PIR有这2个字段。...这才引起了笔者对这2个字段的好奇与关注。 这2个字段是做什么用的？能不能控制后续的PO里的净价是在这2个字段值之间？比如控制PO的价格不能超过Upper Limit字段值？我很是好奇。...笔者查了F1帮助文档，说的是这2个字段在维护物料的阶梯价格（Scale price）的时候，方才有用。...笔者做了一个测试，在价格里设置了lower limit和Upper Limit 参数，如下图： 上限30元，下限24元。...然后去维护scale price, 试图保存，系统报错： 原因在于我维护的阶梯价格里，当采购数量在1000KG或者以上的时候，采购单价是20，低于Lower Limit里维护的值24，是故系统报错
核心流程 准备数据 需要准备一个包含数据的字典列表，每个字典表示一张数据图像，字典中 image 字段下存放图像，其他字段记录该图像配套的信息 过程中对图像做需要的预处理 数据集建议使用 MVTec...EmptyObject)concat_obj (EmptyObject, Image2, EmptyObject)concat_obj (EmptyObject, Image3, EmptyObject)* 计算每个通道的均值和标准差...:= 1.0 / DeviationValues[0] Shift1 := - Scale1 * MeanValues[0] scale_image (Image1, ImageScaled1...[1] Shift2 := - Scale1 * MeanValues[1] scale_image (Image2, ImageScaled2, Scale2, Shift2) append_channel...* MeanValues[2] scale_image (Image3, ImageScaled3, Scale3, Shift3) append_channel (ImageScaled
大家最初在 SE11 中创建表和结构的时候都会遇到一个问题，如果设定了某个字段为 QUAN 或者 CURR 类型，也就是数量或金额的时候，总会要求输入一个参考表和参考字段，它是做什么用的呢？...比如大家都看过的贺岁片《非诚勿扰》，葛优和范伟对那个伟大的划时代发明“分歧终端机”刚达成了200万的协议，马上就冒出来美元和英镑的分歧——数字是会被误读的。...SAP 可不会让这样的事情发生，对于数量和金额，SAP 要求必须指定单位，这个单位就是由参考表和参考字段来指定的。...对于数据库表来说： 1、参考表是当前表的情况最好解释，某条记录中的数量的单位就是它的参考字段所包含的值，比如 MARA 等主数据表里就是这样； 2、如果参考表是另外一个表，则原则上当前表中应该有一个字段将参考表做为外键表来使用...，这样，某条记录中的数量的单位就是该记录的外键字段的值在参考表中对应的参考字段的值，比如 T031 这个表就是这样； 3、最不可理解的是字段的参考表也不是外键表，我完全不明白它的数值怎么跟单位对应起来，
ABAP数据字典中的参考表和参考字段的作用 大家最初在SE11中创建表和结构的时候都会遇到一个问题，如果设定了某个字段为QUAN或者CURR类型，也就是数量或金额的时候，总会要求输入一个参考表...大家最初在 SE11 中创建表和结构的时候都会遇到一个问题，如果设定了某个字段为 QUAN 或者 CURR 类型，也就是数量或金额的时候，总会要求输入一个参考表和参考字段，它是做什么用的呢？ ...比如大家都看过的贺岁片《非诚勿扰》，葛优和范伟对那个伟大的划时代发明“分歧终端机”刚达成了200万的协议，马上就冒出来美元和英镑的分歧——数字是会被误读的。 ...对于数据库表来说： 1、参考表是当前表的情况最好解释，某条记录中的数量的单位就是它的参考字段所包含的值，比如 MARA 等主数据表里就是这样； 2、如果参考表是另外一个表，则原则上当前表中应该有一个字段将参考表做为外键表来使用...，这样，某条记录中的数量的单位就是该记录的外键字段的值在参考表中对应的参考字段的值，比如 T031 这个表就是这样； 3、最不可理解的是字段的参考表也不是外键表，我完全不明白它的数值怎么跟单位对应起来
PMML简介 预测模型标记语言（PMML） 是一种开放、标准化的语言，用于表示和存储机器学习模型。其主要目的是提供一种跨平台、跨工具的方式来分享和部署预测模型。...PMML是由数据挖掘组织（DMG）开发和维护的标准，从最初的版本1.1发展到现在的4.4版本，涵盖了越来越多的模型类型和功能。...模型定义（Model）：每种模型类型都有其特定的定义，包括模型的参数和结构。 输出（Output）：指定模型的输出结果和格式。...预测过程 PMML预测过程符合数据挖掘分析流程，确保模型在不同平台和环境中具有一致的表现。 PMML优点 平台无关性：PMML允许模型在不同的开发和生产环境中跨平台部署。...以下代码使用PMML4S的Scala接口，您也可以使用它的Java接口。完整程序请参考：pmml4s-demo.json。
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