在项目即将结束时，能够以清晰，简洁和令人信服的方式呈现你的最终结果非常重要，只有这样，你的受众（通常是非技术客户）才能够理解。...你还可以通过查看热图中的其他点来查看数据集中每种关系如何与的其他关系进行比较。由于它非常直观，因此颜色确实提供了简单而且直观的解释。 ? 现在我们来看看代码。...，相当于后者它的好处是能够看到关于2个变量的概率分布。...如果你想知道关于这些变量的几个类别是如何叠加的，你可以把它们并排画出来。在下图中，很容易比较复仇者（漫威英雄）的不同属性，看看他们的优势在哪里！（请注意，以下这些统计数据是随机设置的） ?...在这里，这样做是为了直接实现可视化，但在实践中，将这些字符串转换为分类变量会获得更好的比较和结果。我们还设置了数据帧索引，以便我们可以正确地将其用作引用每个节点的列。
我们可以使用pandas中的diff（）函数自动实现这一点。另外，我们可以得到更好的粒度控制，并写我们自己的功能来做到这一点，在这种情况下，它的灵活性是首选。...，使得数值回到原始的比例，以便可以解释结果并计算出可比较的误差分数。...LSTM层期望输入在具有维度的矩阵中:[样本、时间步骤、特征]. 样本：这些是来自域的独立观测值，通常是数据行。 时间步：对于给定的观察，这些是给定变量的单独的时间步。 特点：这是观察到的独立措施。...一种方法可能是修复Keras使用的随机数种子，以确保结果是可重现的。另一种方法是使用不同的实验设置来控制随机的初始条件。...结果应该与无状态的LSTM配置进行比较。 统计学意义。多次重复实验协议可以被进一步扩展以包括统计学意义测试，来证明不同构型的RMSE结果之间的差异是否具有统计学意义。
有关微处理器如何处理中断的详细信息就隐藏在数据手册的第37页。 掌握基础知识。电锯本来就会发出很大的噪声。 了解工作流程。引擎的转速可能和轮胎的转速不同，这是由传送轴造成的。 了解工具。...2、制造失败-“什么也比不上直接取得的证据来得重要。”-福尔摩斯《血字的研究》 制造失败。目的是为了观察它，找到原因，并检查是否修复。 从头开始。修车工需要知道汽车车窗在被冻结之前你洗过车。...高级工程师看到了真实的问题，并且能够找到原因。而初级工程师们认为他们知道错误发生在哪里，结果他们修复的地方根本没有出错。 查看细节。听到水泵似乎发出声音时不要停下来。到地下室查明是哪个水泵。...使用易于查看的测试模式。从干净、清澈的水开始，以便当排放物进入河流中时很容易看到它。 从有问题的一端开始搜索。如果你验证的是正确的部分，那么需要验证的地方太多了。...使用最初导致它失败的方法再次制造失败。如果必须交付产品，那么就在产品中设计一个用于捕捉bug的“陷阱”，以便产品在客户现场发生失败时，把它捉住。 从根本上解决问题。
由于曲线的重复性，如果你在一年内画一条水平直线，你会在两个地方穿过曲线。这不足以让模型理解观察的时间点。但有了这两条曲线，就不存在这样的问题，使用者可以识别每一个时间点。...正如我们之前提到的，应该同时考虑正弦/余弦特征，以便正确识别一段时间内的时间点。 方法#3：径向基函数 最后一种方法使用径向基函数。...在我们的例子中，这是包含给定观察来自一年中哪一天的信息的列。 输入的范围——在我们的例子中，范围是从 1 到 365。 如何处理我们将用于拟合估计器的 DataFrame 的剩余列。...调整这些参数值的一种方法是使用网格搜索来识别给定数据集的最佳值。 最终比较 我们可以执行以下代码段来生成数值，比较对时间相关信息编码的不同方法。 图8：使用不同的基于时间的特征获得的模型拟合比较。...表格2：来自训练/测试集的分数（MAE）的比较 关键点 我们展示了三种将时间相关信息编码为机器学习模型特征的方法。 除了最流行的虚拟编码之外，还有一些更适合编码时间循环性质的方法。
情感分析是一个必不可少的工具，用于许多不同的任务。这包括从基于tweets预测股市情绪，到预测客户自动生成响应。Google的Word2Vec运行良好，但有一个很大的问题。 它需要大量的数据集。...如果要找到、规范化并使用足够的质量数据来让程序正常工作，那将是一场噩梦，使我无法在自己的项目中实现这一点 经过一段时间的思考，提出了一种将单词转换成向量的技术，是使用了与Google使用的Word2Vec...代码 步骤1 |先决条件： import os from pandas import read_csv import string import numpy as np 这些库是程序工作所必需的。...，观察程序的结果可以得到不同结论。...在对数据集进行清理和规范化处理之后，可以对结果进行改进，并观察结果并发现明显的错误。 结论 如果你仍然不相信使用向量来计算单词，请考虑向量的这个属性：向量有一个大小，可以使用毕达哥拉斯定理计算出来。
修复了 CLI 中的一个问题，该问题会导致资产被添加两次，从而将同一符号映射到两个不同的 sid（942）。...现在，当到达可用数据末尾时，不再抛出通用异常，而是抛出一个命名异常并捕获它，以便交易模拟循环可以跳过，因为不需要计算下一个市场收盘。 在交易日历中修复 pandas 索引。...修复了 CLI 中的一个问题，该问题会导致资产被添加两次。这将同一符号映射到两个不同的 sid（942）。...添加一个舍入因子，以便在给定的时间间隔内，如果两个值接近，它们不会被计为下行值，这会干扰下行差异标准差的分母。...添加一个四舍五入因子，以便在给定的时间间隔内，如果两个值接近，它们不会被计为下行值，这会影响下行差异标准差的分母。
下面是他们告诉我们的： 企业文化 在开发进展和质量保证之间，公司仍然没有明确的期望。需要编写脆弱的功能和单元测试，以便它们能够在不中断的情况下跟进变化。测试用例随着时间的推移持久耐用。...整个系统看一下代码评论中的截图，以便测试整个堆栈。 向左转。用于进行手动测试，但转向100％自动化。这其中需要更多技术技能。手动测试仪学习所需技能只需几天时间。...不同的预期，帮助理解和自动化，以及无法克服结果产生的噪音量。测试的数量和生成的数据量，智能分析，快速放大，看看出了什么问题。 紧跟浏览器和平台的所有变化，以及如何管理和使用测试工具生成的所有数据。...想要一个全面，自动化，可见的交付流程来分享来自不同工具的反馈。另一个能够在整个组织内共享反馈的能力 - 单元，组件，集成，端到端测试到部署。没有办法分享他们分享的东西，协作非常重要。...它无论如何都无法验证您的代码的实际用户交互或代码本身如何在您未预见的地方进行交互。所以，如果你不知道它，你就不能为它编写测试。过度依赖自动化测试，或静态使用自动化测试而不进行更新，可能是真正的挑战。
为帮助你的数据科学工作，本文介绍了 十个被低估的 Python 技能。一旦掌握这些技能，我敢说，你将能够成为一个更“性感”的数据科学家。...它通常涉及基本的统计分析，并观察特征之间的相互关系。...幸运的是，dtw-python 包 提供了一种比较时间序列的直观方法。简而言之，动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）计算不同长度的两个数组或时间序列之间的距离。...通过 DTW 包对两个时间序列进行对齐。 首先，DTW 拉伸和 / 或压缩一系列可能不同长度的序列，以使它们尽可能彼此相似。...这个条件判断语句控制程序在给定上下文的情况下执行。 你应该能够预料到，将代码作为可执行文件运行的用户与将代码作为包导入的用户具有不同的目标。
架构和流程概述 关于CNN是如何处理神经类型转换的，有很多很好的可视化方法。我想自己画，但后来我意识到已经有很好的画板了。我将展示这些别人已经画好的图示 下面这些我认为是非常棒的。 首先这一个。...它完美地展示了损失是如何计算的，以及它是如何与整体结果相匹配的。 ?...因此，从本质上说，要发现一个图像的风格，womenxuyao 通过分析其像素来处理风格图像并将此信息提供给预先训练过的模型层，以便将提供的输入“理解”/分类为对象 如何做到这一点，我们将在下面一节中探讨...下图有助于了解如何展开该层以准备进行计算： 风格代价计算 现在，它变得越来越复杂。 确保了解图像风格和图像风格损失之间的区别。两种计算是不同的。...幸运的是，CNN为我们提供了多个层次，我们可以选择正确地查找其风格。比较各个图层及其相关性，我们可以确定图像的风格。
在过去的几个月，我做了一些实践，通过整理、讨论和分析项目上的Defects情况，来探索质量管理中的待改进点。最终发现，Defects实际上给质量管理带来了很多的启示。...除此之外，开发团队要每天坚持Code Review，以便发现代码逻辑及编码规范方面的问题。这些过程中发现的Defects都应该尽快修复。...分析迭代Defects情况，讨论改进措施 除了分析线上问题，我还对从2017年10月-2018年7月QA提交的Defects情况做了一个统计，观察每个月提交的Defects和修复的Defects情况。...本次的需求比较偏技术，BA只能从业务的角度去编写Story卡。开发同学为了追赶工期，没能够添加充分的Tech Task, 也没能够坚持Code Review，导致出现一些逻辑错误。...当然，以上两点只是我基于A项目举的一个例子。实际上，Defects还给了我们很多启示，比如，为什么项目老是加班？为什么有些模块的Defects数量比较多？
以下是我使用它们的几个例子： 代码生成/检测： LLM 是获取函数或任务的样板代码的好方法。虽然我最终会重写大部分代码，但我确实喜欢不必从头开始，而是从某个点（比如 30%）开始的体验。...工程师对生产事件监控中 AI/ML 的期望： 作为一名创始人，我向其他开发者推销不同的原型，以解决他们在“可观察性”生命周期中遇到的部分问题。...如果我们运用分析性思维来评估所有这些指标以进行警报，这对我们团队中的任何人都没有意义。因此，我们定义了 SLO 和按优先级排列的指标细化，以便我们能够优先处理它们。...该平台每天处理 20-3000 万个事件，这些事件来自不同的来源，并在不到 10 秒的时间内将其提供给 UI 和警报评估进行查询。您可以在此处阅读有关该平台的更多信息。...关于如何在微服务应用程序中调试问题的思维模型 结果： 表面上看，实验的输出质量看起来不错。
我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。...如何检查自己是否安装了某个库，如何安装它，又如何查看和更新版本，对新手来说是一个比较大的话题，也是基础技能，值得另外整理一篇笔记，就不在这里占篇幅了。...最初我认为无需急于掌握时间戳这个技能点，但实战中，1) 我的爬虫有时爬取到时间戳类型的数据，为了易读，要把它转换为正常人能看懂的方式；2) 使用 mysql 时我关心存储所占用的空间以及读写效率，并获知一个时间数据存成...场景A：log时间戳，打印信息监控代码运行情况 新手写代码，变相就是写bug，以我自己来说，使用不熟模块或写新业务时，写代码和调试修复错误，占用时间常常各半。...比如把某列时间数据设为索引，把时间索引设为一列……这些操作并没有额外的特别之处，都统一在pandas 如何进行索引与列的互换 这个技能点之下。限于篇幅，我这里就不展开啦。
测试数据集 开发和实现机器学习算法面临的第一个问题是，如何能够保证已经正确地实现了机器学习算法。...它们包含“已知”或者“理解”的结果与预测结果相比较 它们是随机的，每次生成的时候都允许对同一个问题的变量进行随机初始化 它们规模很小，很容易在二维结构中显示出来。...每一个观察样本都有两个输入和0个、1个或2个分类值。...注意：由于问题是随机特性，你的指定数据集和结果图将会有所不同。这是特性而不是bug。...附加问题 这个库为项目提供了一系列额外的测试问题，为每一个人编写了代码示例来演示它们是如何工作的。 如果你对这些扩展中的任意一个感兴趣，我很乐意知道你的想法。
应用思维 现实世界复杂多变，我们通常应用思维来理解业务的实际情况。 你的分析观点往往来自于你的分析思维，所以正确地运用好分析思维是非常重要的。...为了搞清楚这个问题产生的原因，你可以先进行探索性的数据分析。 在 Python 中，有一个很实用的包：pandas-profiling，号称用 1 行代码就能生成数据分析报告。...如果你还没有安装的话，推荐你在命令行运行一下：pip install pandas-profiling，然后在 Jupyter Notebook 中运行以下代码： 这是一份比较详细的探索性数据分析报告，...上面案例中的销量数据，已经按时间的维度做了划分，实际上，除了按时间维度进行细分以外，还可以尝试很多种不同的细分维度。比如说，按地区的维度：省份、城市等等，按销售渠道的维度：京东、天猫等等。...例如：我深入地分析了销售数据，做了很多种不同的大胆假设，并小心检验了假设的合理性。我发现有一群男性用户，他们用女性的保湿霜，来做剃须后的保养。
考虑到云本机应用程序的高度动态、分布式和短暂性，这种度量收集方式会在仓库中创建数据，这些数据需要在服务上下文中缝合在一起，以便使 DevOps 和 SRE 能够调试服务问题（例如，响应时间慢、停机等）。...Kubernetes 可观测性的另一种解决方式 Kubernetes 的声明性方式使得正确地进行可观察性非常简单。...可观测性可以被当作一种代码，以便它作为应用程序的一个组成部分连接到应用程序中，然后随应用程序一起部署，以便它可以在任何云、基础设施、网络或应用程序上运行。...为了进一步理解这一点，让我们看一个简单的示例，它展示了在 Kubernetes 环境中可观测性作为代码是怎么在的云原生应用程序中工作的。...可以说这种方式非常 k8s 化，是非常巧妙的方式。但是数据收集只是一部分，接下来的处理可扩展如何可以更好的代码化配置这个例子中没有介绍。
对于应用程序性能监控（APM），存在多种标准化技术可帮助将异构数据转化为通用的度量标准，以便更有效地进行比较和分析： 单位转换：标准化测量单位，例如将所有基于时间的指标转换为毫秒，这样可以保证数据的一致性...范围缩放：将指标调整到一个共同的范围。这对于比较原本位于不同规模上的指标很有帮助，能够让它们在相同的尺度上进行比较和分析。 Z 分数标准化：将指标转换为标准正态分布。...监控使用主动方法，根据预定义的阈值收集数据点并设置警报来标记异常。它主要回答了一个问题：我的系统是否按照预期运行？ 另一方面，可观察性则允许深入研究系统的行为，提供对您不知道存在的问题的洞察。...这些即时查询可以根据特定的、与上下文相关的问题进行定制。这些查询的技术基础在于其能够分析来自不同来源的大量数据，包括指标、日志和追踪的丰富数据集。...下面的比较表强调了每组关键绩效指标 (KPI) 如何与基本理念保持一致，以及监控和可观察性如何有助于系统管理： 这份表格整理了监控与可观察性的关键绩效指标： 关键绩效指标 监控 可观察性 主要目标 确保系统在设定参数内运行
相反，欢迎来自不同行业的专业人士对数据有着相同的热情，尽管他们具有一些统计知识，但这种趋势正在增加。这就是为什么来自不同背景和教育背景的人倾向于尝试数据科学和人工智能必须提供的东西。...但是对于刚刚开始使用机器学习的初学者来说，理解数据的选择太多是具有挑战性的，有时甚至是压倒性的。我们都希望我们的数据看起来很漂亮并且可以展示，以便更快地做出决策。...只需几行简单的 Python 代码，这些库就可以节省时间，并使新手能够更加专注于了解如何使用这些不同的图来理解数据。但是，初学者肯定需要对这些库生成的图有基本的了解。...该库为数据集生成的报告以 .html 文件形式提供，可以在任何浏览器中打开。使用 Sweetviz，我们可以检查数据集特征如何与目标值相关联。 可视化测试和训练数据并比较它们。...在开始做数据探索时，我经常使用这些库以最少的代码快速发现有趣的数据规律和趋势。希望对你有用！
这相当于给算法提供狗和猫的图片，每当我们的算法对一张照片给出错误的答案时，告诉它调整自己，以便下次看到类似的观察结果时，它更接近正确的结果。...与有监督学习不同，无监督学习是一种数据集可能没有标记的方法，或者你有一个数据集，你怀疑在观察之间有关系，但它不明显或太复杂，难以理解。一个无监督学习模型可以识别出不同群体观察的关系。...在算法的游戏风格会受到观察对象的影响之前，我们大多数的想法来自于我们所设定的奖励的大小。 ? 上面的图是我从谷歌搜索q tables中得到的一张随机图片。每一行是游戏的状态每一列是代理可以采取的动作。...公式 对于我们的模型来说，为了完成游戏，它需要正确地估计哪些行动会有最高的Qs，这样它就能始终如一地选择要采取的正确行动。如果我们的模型了解了这一点，它的政策或策略将开始产生效果。 ?...，并且我们无法使计算机为每个点排一行，因为这将花费很长时间。
（图片来自：http://www.darkshapes.com/） 直到后来，我非常有幸能够在不同规模的软件开发项目上跟“神秘的安全测试人员”学习如何进行安全测试，发现“神秘的安全测试人员”不光是名字跟我们一样都有...这个比较容易理解，不管是常规测试的缺陷也好，还是安全测试的漏洞也好，如果能预防使它不发生，就省了后期的修复与验证工作。如果不能成功的预防缺陷，能早一些发现的话，肯定比晚发现的修复的成本低。 2....（图片来自：http://imgur.com/gallery/ZCgQ3） 同样一幅画，有人一眼看过去看到的是两个人脸，而有人看到的是一个花瓶。这就是观察视角的不同造成的。...这需要一点时间，就如同之前看到的画，如果我们一开始看到的是人脸，要想下一次第一眼看到的是花瓶，我们需要时间来刻意练习。 第三，使用专用的测试工具 ? 有了思维的转换，我们可以加入新的测试想法。...我曾经经历过一个项目，都快上线了才决定做安全测试，结果测出来的问题之一是用户会话（user session）不能正确过期的问题，经过一番研究，发现需要对系统设计的架构进行比较大的修改，只能做个临时的修复让系统先上线
我们投入了大量的时间进行研究和开发，以构建一个 AI 故障排除代理，特别关注简化根本原因分析。我们发现，AI 代理的版本越来越复杂，能够以更大的细微差别进行推理，并提供真正惊人的结果。...系统框架：每个 AI 模型都面临相同的场景，测量： 识别问题的时间 根本原因准确性 修复质量 复杂故障处理 数据集成：AI 代理利用复杂的 RAG 系统访问： 实时 Kubernetes 集群数据...故障排除的有效性，我们选择了来自不同生态系统的模型： Claude 3.5 Sonnet v2(via AWS Bedrock) LLaMA 3.3-70B(via AWS Bedrock) DeepSeek-R1...每个模型的观察结果： Claude 3.5 和 LLaMA 3.3-70B 正确分析了 pod 日志，确定应用程序缺少 customer_id 和 operation_name 在 API 调用中，并建议修复请求参数...每个模型的观察结果： Claude 3.5 和 LLaMA 3.3-70B 正确地诊断了问题，识别出过多的资源请求，并建议回滚到先前的值。
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