大家好，我叫Jack冯； 本人20年硕士毕业于广东工业大学，于2020年6月加入37手游安卓团队；目前主要负责海外游戏发行安卓相关开发。
在理想情况下，机器学习方法（如深度学习）被用来对与训练数据分布相同的数据进行预测。但实际情况可能大不相同：相机镜头变得模糊，传感器退化等问题，都可能导致训练模型与应用模型数据分布之间的差异，从而导致所谓的协变量偏移。例如，最近有人观察到，接受过胸部 x 光检查肺炎训练的深度学习模型，在根据以前没遇到过的医院数据进行评估时，其精确度水平将大不相同，部分原因是图像采集和处理方面的细微差异。
欢迎来到图神经网络的世界，在这里我们在图上构建深度学习模型。你可以认为这很简单。毕竟，我们难道不能重用使用正常数据的模型吗? 其实不是。在图中所有的数据点(节点)是相互连接的。这意味着数据不再是独立的
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation(AAAI20)
然而，全体人类的基因变异体数量远超现有的探测技术，甚至仅仅是不同个体的蛋白质区编码也会展现出巨大的差异性。
该数据分类架构在ODS层分为三部分：数据准备区、离线数据和准实时数据区。在进入到CDM层后，由以下几部分组成：
有时为了节省页面空间，让当前报表提供更多的信息，经常会有这样的设计，即提供一些选项给报表使用人，当报表使用人选定某个项目时，当前报表才显示该项目的信息，如下：
在Web应用程序中，数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架，提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧，从入门到精通，帮助您构建高效的应用程序。
今天给大家介绍的是由来自Absci公司的Vancouver (WA)团队发表在bioRxiv上的预印文章《Antibody optimization enabled by artificial intelligence predictions of binding affinity and naturalness》。这篇文章提出利用人工智能对抗体进行优化的基于高通量亲和数据训练的深层语境语言模型（deep contextual language models trained on high-throughput affinity data），并运用名为ACE和SPR的方法，用于生成抗体结合亲和力的相对传统方法而言更优的测量，然后基于两种不同的抗体证明了可以定量预测未知抗体序列变体的结合。
最近的项目比较忙，能腾出的业余时间不多。周内，“机缘巧合” 之下，与国内的某知名手机厂商的架构师们，一起聊了聊如何进行 Android 的架构治理，而其中的出发点是：如何从依赖治理的角度来进行 Android 的架构治理？ 作为一个非常熟悉 Android 和 Harmony OS 依赖分析的、非专业移动应用开发者，我大抵还算是有一定的经验。先从结论来说，Android 应用与一般的 Web 应用存在诸多的差异，在分析方式上也存在比较大的区别。也因此，而如果没有足够的体量或者是数量，那么并不需要花费大量的时
说明：这个规范更多是针对算法工程师，对于后端开发工程师，接口开发规范还需要依次做进一步的细化。
这是一篇主要是讲java的同步和内存模型相关的知识点。作者是java大神人物 Doug Lea，文章的质量肯定有保证。
苏黎世理工大学的博士Andreas Lugmayr历数了各种GAN的“罪状”，说出了今后弃用GAN的话。
随着网络的发展，互联网流量迅速增加，网络产生拥塞，延时增加，有时还会造成丢包，导致业务质量下降。当网络出现拥塞时，如何保证重要数据的带宽和实时性数据能够快速转发呢？ QOS，服务质量。顾名思义，就是为了给现有的网络提供一个更好的性能，让各种网络应用更加顺畅的运作。当然了，如果你想让网络运作的更好，那你就得了解你自己的网络啊。看看这个网络中都运行着什么网络应用，且这些网络应用比较关心的网络因素有那些，比如网络延迟、抖动、丢包率等等因素。我们就是通过控制这些对网络应用有着关键作用的因素来调节网络的正常、高速运行的。可以这样说：QOS特性就是用来修理网络数据传输过程中的一些小瑕疵的特性。只要你把这个数据路径修理的足够光滑，在某种程度来说没有任何的阻碍了，那么数据跑起来就会相当的流畅，什么丢包啊，延迟啊，延迟抖动啊就都统统解决啦。速度和质量得到了双保障。当然了，我们得对症下药，知道问题出在了那里。并且，这样还不够，我们还要知道问题“可能”出在那里！这样的话，我们就会把这种数据传输过程中的一些不良的隐患全部消除掉了。 我们使用了QOS后，可以说是我们想让网络怎么地，网络就怎么地，完全处于你的控制中。不但实现了网络数据的流畅传输，并且对网络资源的使用也做到了精确的控制，不会浪费资源，也不会让资源出现极其紧张的局面，即使有可能出现紧张的局面，那么我们也有办法来预防这种情况的发生。废话了不少，这些都是使用QOS的好处。其实，仔细看看，也不是废话，其中也谈到了很多QOS的核心内容： 1、因为我们可以对各种网络应用做到了精确的控制使用资源，那么肯定就是对他们进行区别对待了，这也就是QOS中分类的概念啊。 2、上面说到的，修理数据传输路径上的小瑕疵，以求让数据传输的更流畅，这也就是后面我们将要降到的流量调节啊。 3、在最后面我们还提到了，出现资源紧张的局面，我们可以采取措施来搞定，这里也就说到了后面将要详细介绍的拥塞管理和拥塞避免。 QOS应用需求 1、网络拥塞 1）网络拥塞的产生 数据从高速端口进入设备，从低速端口转发出去。 流量汇聚，流量由多个端口进入设备，从一个端口转发出去，并且进入设备端口的速率之和大于转发接口的速率。 2）网络拥塞的影响 当网络出现拥塞时，可能对网络造成以下一些影响 报文传输延迟，延迟抖动和丢包率增加 由于过高的延迟和丢包导致报文重传，增加网络负担。 由于网络拥塞，报文重传导致网络的有效吞吐量降低。 3）网络拥塞的解决方法 在无法提高网络带宽的情况下，解决网络拥塞有效的方法是合理利用网络带宽，在网络发生拥塞时，根据业务的性质和需要使用QOS技术合理分配现有带宽，降低网络拥塞的影响。 QoS服务模型一共分为三种： 1、best-Effort service服务模型：它是一种单一的服务模型，也是最简单的服务模型，应用程序可以在任何时候发送任意数量的报文。网络尽最大可能发送这些报文，但是对于延时、可靠性不做保证，它是在互联网中默认的服务模型，其遵循先进先出的转发规则。 2、IntServ服务模型：IntServ服务模型在使用网络资源时，需要提前申请，申请的过程是通过RSVP（资源预留协议）完成的，应用程序会通过RSVP将需要的时延、带宽、丢包率等性能通知其他节点，这些节点收到资源预留请求后，会根据用户的合法性、资源使用情况来决定是否预留资源。 这个服务模型的扩展性很差，实施比较困难，并且RSVP存在一定缺陷，所以限制了它的广发应用。 3、Diffserv服务模型：它可以满足不同的QoS需求，与IntServ不同，它不需要预留资源，网络不需要为每个端到端的流量进行维护。Diffserv服务模型可以使用不同的方法来指定报文的QoS，如报文的优先级、MAC地址、源IP地址、目的IP地址等，网络可以通过这些信息来提供特定的服务（报文分类、流量整 形等）。 QoS的操作模型： QoS涉及四大组件：分类和标记、整 形和监管、拥塞避免和拥塞管理。QoS操作模型如下所示：
最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索，需要反复在网页和编译器页面切换，即使有两个很大的分屏，生产力也会受到影响。
一个获取器对应模型的一个特殊方法（该方法必须为public类型），而且必须遵循框架的获取器方法名命名规范
这节讲C#中的类，方法，属性。这是面向对象编程中，我们最直接打交道的三个结构。
Wisdom in the mind is better than money in the hand.
BigML将提升树模型（Boosted Trees）带入我们日益增长的监督式学习技术套件中。Boosting是一个变体，旨在减少偏见，可能会导致比Bagging或随机决策森林更好的表现。
今天为大家介绍的是来自斯坦福大学研究团队的一篇利用语言模型模拟人类抗体自然演化的论文。自然进化必须探索广阔的可能序列空间，以寻找稀有但理想的突变，这表明从自然进化策略中学习可以指导人工进化。在这里，作者报告了一种利用通用蛋白质语言模型能够高效演化人类抗体的方法，该方法通过提出在进化上是合理的突变来改进抗体，尽管该模型没有提供关于目标抗原、结合特异性或蛋白质结构的任何信息。作者进行了七种抗体的语言模型引导提高亲和力实验，每种抗体仅经历两轮实验进化，筛选了每种抗体的20个或更少的变种。结果显示，作者成功将四种临床相关、高度成熟的抗体的结合亲和力提高了多达七倍，将三种未成熟抗体的结合亲和力提高了多达160倍。此外，许多设计还展示出良好的热稳定性和对埃博拉病毒和严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）假病毒的中和活性。改善抗体结合的相同模型还可以指导不同蛋白质家族和选择压力下的高效进化，包括抗生素抗性和酶活性，这表明这些结果适用于许多情境。
例如方法继承与Java8的区别。与Mixins的差异。以及静态方法属性和字段等相关知识点，
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。我们举几个例子来说明Elasticsearch能做什么？
由于对SDN充满着兴趣，在学习了一段时间OpenFlow之后，一次偶然的机会接触到了P4。P4可以实现很多新的Idea，但是无奈于国内的实践资料太少了（有些资料似乎比较陈旧了）。唯一的学习来源是官网的英文实例教程，但是摸索起来很费时间。因此本人打算把自己的探索经验，写成一个专题，和大家分享，学习，交流。着重点是实践而非理论，有不正确的地方欢迎批评指正。
在Elasticsearch中，每个字段都必须有一个类型。以下是Elasticsearch支持的字段类型：
info: W. X. Zhao et al., “A Survey of Large Language Models.” arXiv, Sep. 11, 2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2303.18223
事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设 计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度 和与业务过程有关的度量。
Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能，尤其是在 SQL 方面，这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能，以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为，读取Kafka的数据，然后去关联 HBase 维表的数据，最后在输出到 Kafka 中，虽然整体流程跑通，但是其中也遇到了很多坑，这里记录一下，和大家一起分享，避免以后再遇到类似的坑。
文章： A Sim2Real Deep Learning Approach for the Transformation of Images from Multiple Vehicle-Mounted Cameras to a Semantically Segmented Image in Bird’s Eye View
如果可以，在这些生物学家感兴趣的的问题上，比如对蛋白质进行建模预测，新的研究方法能够在多大程度上提高预测模型的表现呢？
选自MIT 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，麻省理工学院（MIT）Antonio Torralba 等人发表了一篇题为《mNeuron: A Matlab Plugin to Visualize Neurons from Deep Models》的文章，介绍了一个可视化深度模型神经元的 Matlab 插件 mNeuron，能够可视化单个神经元和单个神经元模式；并共享了该插件实现的代码和 4 个应用演示。 项目链接：http://vision03.csail.mit.edu/cnn_a
译者：池金锐 审校：洛姿亦 本文长度为4407字，预估阅读时间8分钟。 我们今天要向大家介绍如何玩转谷歌优化。 几个月前（源文发表于2016年12月），谷歌宣布了向公众提供免费版的“谷歌优化360
5月6日，MIT的Andrew Ilyas团队发表了一篇论文，题为《对抗样本不是Bug, 而是特征 》。文中概述了两组实验。首先，他们表明，在对抗性实例上训练的模型可以应用到实际数据上，其次，在源自高鲁棒性神经网络表示的数据集上训练的模型，似乎继承了这些数据集非平凡的鲁棒性。
虽然我们的数据通常可以通过同构数组来很好地表示，但有时并非如此。 本节演示了 NumPy 结构化数组和记录数组的用法，它们为复合异构数据提供了有效的存储。 虽然这里展示的模式对于简单操作很有用，但像这样的场景通常适合使用 Pandas Dataframe，我们将在第三章中探索。
本文最初发表于 Tryolabs 网站，经原作者 Alan Desoins 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
概念模型又称信息模型，是从用户观方面来对数据和信息进行建模的结果，是对现实世界的事物及其联系的第一级抽象，它不依赖于具体的计算机系统，不是 DBMS 支持的模型，主要用于描述用户所关心的信息结构，属于信息世界中的模型，用于数据库的设计。
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工学院的Joseph M. Taft在Cell上发表的工作——《Deep Mutational Learning Predicts ACE2 Binding and Antibody Escape to Combinatorial Mutations in the SARS-CoV-2 Receptor Binding Domain》。
编程语言中的单元测试是为了确保编写的代码按预期工作。给定一个特定的输入，您希望代码带有一个特定的输出。通过测试您的代码，能够给您当前的重构和发布建立信心，因为您将能够确保代码在成功运行您的测试套件后按预期工作。
翻译 | 王柯凝 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） ▌介绍 关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用，我经常听到这样一个问题：“会否出现一种深度学习“魔法”，它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏？”简而言之，在商业中需要的就是这个： 当企业家面对机器学习时，他们是这样想的：欧姆蛋的“质量（quality）”是好的 这是一个不适定问题的例子：解决方案是否存在，解决方案是否唯一且稳定还没办法确定，因为“完成”的定义非常模糊（更不用说实现了）。虽然
机器学习的流程大概分为六个步骤：获取数据，检查数据合理，数据清洗，建模，评估模型，部署。
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