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Netflix出梯决策树Hammock!

作者:一元,四品炼丹师梯决策树(ArXiv19) 目前神经为很多业务带来了巨大的,但是对于神经的解释性,以及在某些表格数据的效果不如树模型依旧存在很多可以研究的方向,今天就看看Netflix 如何基于GBDT的思想来设计梯决策树,文章简单,idea也很有启发。 简介本文出了一种建立类似于决策树集合的神经方法。我们首先阐述如何将学习到的决策树集合转换为一个具有一个隐藏层和一个输入变换的单一神经。 在大数据集和小数据集上的实验表明,这种简单的方法可以获得类似于梯Boosting决策树的效果。2. 因此,整个集合可以用一个来表示。上述可以实现GBDT,但它仍然需要一个经过训练的模型。我们可以对其进行修改,以便在内部学习等价的叶子节点。我们首先放宽所有标准的的权重和Bias。

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使用 Nginx 站访问

本文主要介绍如何在 Linux 系统上安装高性能的 HTTP 服务器 —— Nginx、并在不改变原有站结构的条件下用 Nginx 来站的访问。 下图是最近几个月使用 Nginx 和 lighttpd 的站数比较? 常用的 Nginx 参数和控制程序运行参数Nginx 安装后只有一个程序文件,本身并不供各种管理程序,它是使用参数和系统信号机制对 Nginx 进程本身进行控制的。 { root optwebapp; expires 24h;}对于例如图片、静态 HTML 文件、js 脚本文件和 css 样式文件等,我们希望 Nginx 直接处理并返回给浏览器,这样可以大大的加快页浏览时的 您甚至可以在不改变原有站的架构上,通过在前端引入 Nginx 来站的访问

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    OpenPose 级,CMU出首个单全人体姿态估计大幅

    昨天,曾经开源OpenPose的卡内基梅隆大学(CMU)公布了ICCV 2019 论文 Single-Network Whole-Body Pose Estimation,出一种在单一实现全人体姿态估计的算法 ,相对OpenPose大幅高了。 但这种方法需要多个姿态估计并不快。 作者希望在OpenPose算法框架下,使用单一实现全人体的姿态估计。下图为该文出算法流程图:? 可见,该文出的算法相比OpenPose精相当,或有小幅高。 算法运行的比较:? 可见该文出的算法随着图像中人数的增加,运行时间不变,而OpenPose则随着人数线性增长,该文出的算法在多人全人体姿态估计任务上是OpenPose的N倍,N为图像中人数。

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    架构革命 宽带

    在经过详细分析后,联合工作组出了三个策略。策略一:链路利用率链路利用率将帮助运营商管理高负荷并节省传送成本,而仅对最大限(BE)流量的QoS造成微弱影响。关键流量受到保护,不会被影响。 现有IP路由器线卡的光收发元件及调制器尺寸远远大于电路元件,因此难以线卡的接口密。通过在单块微型芯片上集成光和电子元件,硅光子技术能够让路由器线卡获得更大密的IO带宽。 可以预计,带有硅光子芯片的模块化路由器将大幅互联。光传送走向“弹性化”如果说移动互联是信息通信业发展的引擎,那么光通信就是行业的支柱。 在传送带宽能力不断的过程中,新的挑战也随之出现:移动互联、云计算等新型业务使承载需求不断变化,原有光通信传输体系过于“僵硬”,难以快应变。 运营商在建设高质量光纤接入时,致力于不断级用户的宽带体验,积极探索如何让宽带更好地促进企业自身的健康发展。到2014年,工业和信息化部会同相关部委已经连续三年组织实施了宽带普及工程。

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    UE4编译

    导语:UE是一个巨大的工程,在没有increbuild类似工具的情况下,编译会很耗时,以下设置会本地的编译使用超线程如果你的电脑没有开启超线程模式的话,可以通过修改如下配置(以下是两个文件存放处

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    如何检测站访问

    如何检测并站加载呢?1、检测服务器响应可以百一下“站测”通过工具检测站所在服务器的响应,国内外都可以测试,查看服务器在不同地区的响应。 同时我们也可以在打开或刷新站时,通过360或谷歌浏览器的F12功能检测到域名响应,如果服务器响应慢,就会导致域名响应加载非常缓慢,我们看到的展示效果就是访问站,半天还是空白加载中的状态。 对比米拓演示站和你的站同样的cssjs文件,我们的服务器的GZIP压缩后文件大小是70-200Kb,而访问慢的站服务器压缩后是200-500KB,从而造成加载慢。 站内容主要是指图片文件,视频等会影响到站加载,有些客户站点不注重这块,上传的图片都是1、2M大小的,这肯定会影响到站的加载。 5、第三方代码站上是否添加了第三方代码,影响了站加载,例如添加了百商桥等第三方代码,导致加载非常缓慢(但这种代码不会影响页面显示)?

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    论文推荐 | 100倍的切片递归神经

    Sliced Recurrent Neural Networks(切片递归神经)Yu Zeping Liu Gongshen推荐原因----RNN训练慢、训练困难的问题已经是老生常谈了,循环结构带来的跨越多个步骤时的梯消失和难以并行的特点几乎被认为是不可克服的 这篇来自上海交通大学刘功申团队的分片RNN论文就出了一种新的途径,通过分片的方式极大地了RNN的并行性,不仅可以只增加很少的参数数量就增加高维信息取的能力,更在训练上相比传统RNN取得了超过 100倍的

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    站收录有哪些要求?

    站收录越快,就可以反映出一个站的质量,尤其是新站,及优化时间久的老站,一是看收录,二是看收录量,两者任选其一,关键词排名不会太差,那么我们如何站收录呢? 不对,是对于用户来说有帮助的文章,增加体验,也可以蜘蛛的好感,这样收录就会。 主动交链接在你对站发布内容之后,一定要记得去百搜索引擎交下页面的链接,或者添加下百站长,手动交链接。 以及对站添加推送代码,这样你的站收录也会变快,但是一定要注意,一天交一次就够啦,不要重复交哦~根据百算法来调整站内容搜索引擎算法在不断的更新,为了满足用户需求,要对站进行不断的细微调整。 因此在符合搜索引擎的算法时候,站的收录及排名才可以有不断的。如何站的收录呢?只有符合百算法规则的站才备受蜘蛛青睐,排名从而而才能高,下还有不懂的欢迎咨询官

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    WordPress站图片加载教程

    但是,它们也是上加载最慢的元素之一。加载缓慢可能会导致访问者放弃您的站,因此解决图片加载慢的问题尤为重要!如果您想要一个更轻、更快的站,那么图像优化是一个不错的起点。 尽管这些可以显着高图像加载,但并非所有浏览器都支持它们。为了确保您的站可访问,通常需要避免使用更特殊的格式。JPEG或JPG图像可以同时使用有损和无损优化。 这种缓存会大大降低后续访问时的页面加载。 结论这些精美的高分辨率图像可能会吸引读者的兴趣,但同时也会减慢您的。通过优化图像,您可以在创建吸引人的,引人注目的内容与供高性能站之间取得平衡。 为了加快图像的加载,我们建议以下操作:选择正确的文件格式 使用压缩工具或插件,例如TinyPNG 启用浏览器缓存 禁止图片盗链 使用延迟加载 考虑使用内容分发(CDN)

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    神经突变自动选择AI优化算法,50000倍!

    IBM的研究人员出“神经突变”进化算法,可以为机器学习任务自动选择最合适的算法,选择了50000倍,错误率仅上0.6%.机器学习系统并非是“生而平等”的。 他声称,该系统将自动选择优化AI算法的了5万倍,错误率仅上了0.6%。 面向机器学习的神经突变算法该方法将卷积神经架构视为神经细胞序列,然后应用一系列突变,以找到一种结构,可以给定数据集和机器学习任务的神经的性能。这种方法大大缩短了训练时间。 右侧的体系结构是突变后的,但与左侧的体系结构具有相同的预测结果(由相同颜色表示)实验评估:5万倍,错误率仅上0.6%实验中,研究人员将新神经进化方法与CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的图像分类任务的其他几种方法进行了比较 不同颜色所示为每个结构的精,x轴表示时间。可以看到,准确率在前10个小时内迅,之后缓慢上、最后趋于稳定。

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    wordpress站加,学会这招加载5倍

    wordpress站加,学会这招加载5倍(文章来源:https:www.zouaw.com3379.html)近期发现很多的人使用wordpress来搭建自己的外贸站,一般来说外贸类主题比较多的如 avada,the7等主题很多人在用,但是最主要的问题是访问慢加载很慢,常常二三十秒或者甚至是1分钟才打开,今天给大家分享个显著站访问的的方法吧。 ,js等都是通过cdn了,而cdn一般是按照流量付费,不会限制使用带宽的,因此空间会非常明显,这个时候很大程上取决于用户的上带宽了。 总体来说效果还是非常的明显的。当然这个对于页面较大比如好几兆的页来说,效果还是比较明显的。建议站加载太慢的可以尝试。 除此之外,比如还可以优化外部js,外部图片等等,还可以有进一步的优化加。后面尝试之后在做分享。

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    软件定义安全性

    向云端的迁移导致设计和安全性的巨大变化,现在用户的需要自动化,并且需要高先进的工具来高安全性,并帮助企业应对数字化演进过程中的一系列挑战。 从某种程上说,软件定义(SDN)更适合应对这些挑战。 随着安全问题在边缘变得越来越复杂,和安全人员正在寻找新的方式来保护,SDN成为理想选择,现在是展示SDN如何对安全性产生积极影响的好时机。 SDN使自动化配置更加容易,并高了这些配置的可追溯性。SDN的引入使得设置更加动态编程,从而降低DDoS攻击的风险。另外值得一的是,SDN具有自动隔离功能,能够自动隔离被恶意代码感染的。 应用程序编程接口(API)的易用性云API是由软件供的接口,在SDN控制器和应用程序中起着至关重要的作用。易于使用的API有助于管理资源,高IT资源的效率,并帮助与IT工具集成。

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    使用CDN加,让站访问瞬间30倍

    因为我们的站大部分都是单个页面在1M大小左右或者以下的,加和不加所带来的区别不大,没有那么的明显,因此很多人使用cdn加并不是单纯的想要加访问的作用,其实也可以保护和适当的减轻源站的压力 不过今天给一个站配置cdn加的时候感觉到的显著和加的效果的明显了,因此总结出一些经验,这个站首页非常的大,游戏类的页面一个全是些大图片一张就好几兆的那种,整个页接近30M的大小,由于服务器带宽限制 ,完成首页加载的市场几乎要超过一分钟以上的,但是使用了CDN加之后降低到了2-3秒的,感觉瞬间了二三十倍的,这个体验就非常的明显了。? 通过多次测试强制刷新页记录的时间大多在2-3秒的时间区间,基本可以确保3s左右可以正常加载完成,基本可以满足访问需求,大大的了访问的。 因此总结出一些经验,哪些内省的站使用cdn加会比较明显;1、页上大量的图片小文件的页 2、源站服务器带宽受限制比如很多人购买服务器选择的带宽一般是固定带宽的1M或者2M的,这个是很慢的,1Mbps

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    利用Ajax页渲染——以Highcharts为例

    先来看看优化对比(这里用了 Django的 DebugToolbar库来查看状态) AJAX = Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML AJAX 最大的优点是在不重新加载整个页面的情况下,可以与服务器交换数据并更新部分页内容。 AJAX 不需要任何浏览器插件,但需要用户允许JavaScript在浏览器上执行。 在项目一开始时, 为了呈现数据的工资趋势图, 把所有的关键词趋势数据一次性处理后发送至前端, 造成DOM数目过多, 导致页渲染数据极慢, 到了无法忍受的1分多钟的时间.后面使用Ajax的 get方法, #把request中的变量值取出来, 用于处理 keyword = request.GET city = request.GET ... return JsonResponse(salary_trend salary_trend_list) salary_trend = Series(salary_trend) return salary_trend下面这段是修改后的python代码片# 若显示不全,请滑动屏幕# 根据页请求的关键词

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    优化GradleGradle编译

    我们先说一下Gralde编译. 针对这个问题, 先讲一下配置相关设置编译.我发现在build.gradle文件中如果设置了很多渠道, 在编译时会影响编译, 尤其是windows系统下运行。 对gradle中渠道进行优化, 可以编译1. 在user.gradle文件下创建gradle.properties文件, 并在中写上org.gradle.daemon=true , 保存.? 目的:gradle编译思路: 由于我们在打多渠道包时, 只有在发版时才会打,平时测试时我们并不需要打多个渠道的包,只会生成测试版, 线上版,预发布版本等等。 这样, 在我们平时写程序时, 就可以编译, 在打渠道时, 就让它静静地打包。步骤一: 设置全局变量方法一:可以设置项目的全局变量。

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    【Webpack】538- 打包指南

    cache-loadercache-loader 和 thread-loader 一样,使用起来也很简单,仅仅需要在一些性能开销较大的 loader 之前添加此 loader,以将结果缓存到磁盘里,显著二次构建 HardSourceWebpackPlugin第一次构建将花费正常的时间第二次构建将显着加快(大概90%的构建)。 terser 启动多进程使用多进程并行运行来高构建。并发运行的默认数量为 os.cpus().length - 1 。 以上两件事情虽然对于处理一个文件非常快,但是当项目大了以后文件量会变的非常多,这时候构建慢的问题就会暴露出来。虽然以上两件事情无法避免,但需要尽量减少以上两件事情的发生,以。 compontents: path.resolve(`${project}compontents`), } },}; 以上就是所有和缩小文件搜索范围相关的构建性能优化了,在根据自己项目的需要去按照以上方法改造后,你的构建一定会有所

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    工信部:将加大降费力

    人民北京12月26日电12月25日,全国工业和信息化工作会议在京召开,工业和信息化部党组书记、部长苗圩在会上表示,工信部将加大降费力,加快百兆宽带普及。     工信部对2018年全面推进强国建设做了以下部署:    一是开展强国建设三年行动。启动一批战略行动和重大工程。    二是进一步供给能力。加大降费力。 加快百兆宽带普及,推进千兆城市建设,实现高光纤宽带城乡全面覆盖、4G覆盖和率进一步、移动流量平均资费进一步降低、中小企业宽带和专线使用成本进一步下降。 完善国际通信出入口布局,完成互联间带宽扩容1500G。推动三融合全面展开。    三是扎实抓好电信普遍服务试点。全面完成13万个行政村光纤宽带建设和级改造,前实现“十三五”有关任务目标。 六是与信息安全监管能力和保障水平。加强行业关键信息基础设施保护、安全审查、数据跨境评估,体系化推进环境治理。制定促进安全产业发展指导性文件。

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    学界 | DNN参数准确:MILA出贝叶斯超

    近日,来自蒙特利尔 MILA、Element AI 和麦吉尔大学等机构的学者共同出了「贝叶斯超」,使用新方法了 DNN 参数的准确性。 考虑到这点,我们出了学习灵活而强大后验的新方法,由 DNN 中的 h 为参数,它被称为贝叶斯超(Bayesian hypernetwork)。 计算方程 2 的数学期望在深神经中可能比较困难,但我们可以通过蒙特卡洛采样进行估计与逼近。 相对于随机重启参数(右),热启动可以所有方法的稳定性,但可能会影响其他方法的性能。我们还注意到基线模型(无 dropout)的表现与 MCdropout 相近,且优于 Dropout 基线。 在本论文中,我们出了贝叶斯超:一种在神经中做近似贝叶斯推理的框架。贝叶斯超 h 是一个学习变换简单噪声分布的神经,将?

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    JavaScript技术篇-js页视频播放率,高慕课视频播放

    document.querySelector(‘video’) 筛选出播放视频的组件,然后直接设置播放率就搞定了。 document.querySelector(video).playbackRate = 5;我用慕课来举例子,我们看它的视频用的是 html5 的原生 video 组件播放视频,不是 flash,我们就可以进行操作 运行效果如下: 我了5倍率后视频飞的播放! ?

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    模糊匹配——几千倍!!!

    该如何? 进行模糊匹配的基本原理是计算文本的相似。比较典型的模型有两类,一种是计算两个文本的Levenshtein距离,另一种则是计算两个文本的余弦相似。 选择不同的编程语言,以及优化算法,可以该模型的运算。比如在借助一个基于C++编写的库,运算了几十倍。如下图所示,匹配两个1-2万行的表,耗费了976秒,约16分钟。 换言之,Levenshtein距离的算法需要两表细化到行级进行遍历,而余弦相似算法只需要将文本转化之后,两表直接再表级处理。因而极大。 对于同样的数据,我们只需要花6秒就能完成,如下图所示: 了163倍!!! 结语 上述算法已封装成一个小工具。大家在本公众号后台回复“快匹配”即可获得。 使用方法及注意事项与上一个小工具基本一致(除了极大)。需要百分百准确匹配的,可以跟我交流或者找我定制。

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