本文翻译自https://blog.cloudera.com/blog/2019/07/yunikorn-a-universal-resource-scheduler/
来源：机器之心本文约3500字，建议阅读10+分钟本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献
20世纪60年代出现了支持多道程序的系统，为了能在内存中装入多道程序，且这些程序之间又不会相互干扰，于是将整个用户空间划分为若干个固定大小的分区，在每个分区中只装入一道作业，这样就形成了最早的、最简单的一种可运行多道程序的内存管理方式。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献分数。例如，给定一
①首次适应算法(First Fit) FF算法要求空闲分区链以地址递增的次序链接。 — 在分配内存时，从链首开始顺序查找，直至找到一个大小能满足要求的空闲分区为止； — 然后再按照作业的大小，从该分区中划出一块内存空间分配给请求者，余下的空闲分区仍留在空闲链中。 — 若从链首直至链尾都不能找到一个能满足要求的分区，则此次内存分配失败，返回。
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今天为大家介绍的是来自Kumar Shubham团队的一篇论文。癌症是全球主要的死亡原因之一，由于基因组的变化在患者中表现出异质性。为了推进个性化治疗策略的研究，实验室中通常会实验确定各种药物对从癌症中提取的细胞（‘细胞系’）的效果。然而，由于生物和环境差异，细胞系和人类之间的基因组数据和药物反应分布存在差异。此外，尽管许多癌症患者的基因组资料容易获得，但相应的药物反应数据稀缺，这限制了训练能够有效预测患者药物反应的机器学习模型的能力。最近的癌症药物反应预测方法主要遵循无监督域不变表示学习的范式，然后进行下游的药物反应分类。由于患者对药物反应的异质性和药物反应数据的有限性，在两个阶段引入监督是具有挑战性的。本文通过在第一阶段引入一种新颖的表示学习方法和在第二阶段引入弱监督来应对这些挑战。对真实患者数据的实验结果表明，作者的方法（WISER）在预测个性化药物反应方面优于现有的最先进方法。作者的实现代码可以在https://github.com/kyrs/WISER上找到。
计算机操作系统内存管理是十分重要的，因为其中涉及到很多设计很多算法。《深入理解计算机系统》这本书曾提到过，现在操作系统存储的设计就是“带着镣铐跳舞”，造成计算机一种一种容量多，速度快的假象。包括现在很多系统比如数据库系统的设计和操作系统做法相似。所以在学习操作系统之余我来介绍并总结一些操作系统的内存管理。
用户提出内存空间的申请；系统根据申请者的要求，按照一定的分配策略分析内存空间的使用情况，找出能满足请求的空闲区，分给申请者；当程序执行完毕或主动归还内存资源时，系统要收回它所占用的内存空间或它归还的部分内存空间。
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
作者 | Houman Zarrinkoub 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 伴随着移动无线技术向 5G 跃进，无线系统设计的复杂性正在不断增加。 当前，由于扩大用户群的需求增加，要加强对宝贵资源优化共享，也加大了无线网络的管理难度，这些调整正迫使工程师们突破传统基于规则的方法、寻找新的解决方案。AI 成为他们应对现代系统挑战的首选解决方案。 近日，MathWorks 首席产品经理 Houman Zarrinkoub 在文章“The key to overcoming complexity in mode
人群计数在各个应用领域中扮演着至关重要的角色，从城市规划、公共安全到活动管理和零售[5]。它有助于设计高效的公共空间，优化活动期间的人群控制，以及管理商店内的顾客流量。此外，它还助于创建能够适应人口密度变化的响应式基础设施。这项技术在理解和管理不同情境下的人群动态方面至关重要。
机器之心报道 编辑：泽南 完成相同任务，功耗比英伟达 AI 芯片低一半。 一场猫捉老鼠的机器人游戏，展示了受生物大脑启发的神经形态芯片，是如何让小型机器人在使用极少能量的情况下就能做出正确决策的。 本周四，清华大学类脑芯片的最新研究成果登上了《Science》子刊。 由清华大学施路平等人开发的「天机猫」机器人搭载自研的天机芯 X（TianjicX）类脑计算芯片，这种神经形态芯片可以以节能的方式同时运行跨计算范式的多种 AI 算法，并处理多种机器人协调方式。这是神经形态系统应用的一个重要案例，可以让小型机器
还有一种探索性分析方法叫做对应分析。对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。对应分析实际也是“降维”方法的一种，它比较适合对分类变量进行研究。
眨眼间我们就从人工特征、专家系统来到了自动特征、深度学习的人工智能新时代，众多开源测试数据集也大大降低了理论研究的门槛，直接加载数据集就可以开始模型训练或者测试。然而面对实际问题时，收集到的数据往往不是像数据集中那样整理好的，直接用来跑模型会带来各种各样的问题。这时候我们就开始回忆起「特征工程」这一组容易被忽略但解决问题时不可或缺的硬功夫。 数据科学家 Dipanjan Sarkar 近日就发布了两篇长博客介绍了一些基本的特征工程知识和技巧。这篇为上篇（原文：http://t.cn/RQoVmUm ），主要
在 go-zero 的分布式缓存系统分享里，Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践。本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现。
在不断发展的软件开发领域，性能是至关重要的。应用程序的效率可以决定其成功与否，而在优化软件性能方面发挥关键作用的关键元素之一是垃圾收集（GC）。这是一个确保内存有效分配和回收的过程，从而防止内存泄漏并增强应用程序可靠性。
vivo 互联网领域的部分业务在微服务的实践过程当中基于很多综合因素的考虑选择了TARS微服务框架。
XGBoost是一个很优美的算法，它的过程不乏启发性。这些通常简单而美丽的概念在数学术语中消失了。我在理解数学的过程中也遇到过同样的挑战，所以我写这篇文章的目的是巩固我的理解，同时帮助其他人完成类似的过程。
当今社会，数据已成为某些企业的“根”。近年来越来越多的公司意识到数据分析可以带来的价值，并搭上了大数据这趟“旅行车”。现实生活中现在所有事情都受到监视及测试，从而创建了许多数据流，其数据量通常比公司处理的速度还快。因此问题就来了，按照定义，在大数据很大的情况下，数据收集中的细微差异或错误会导致重大问题。
序言：优化器是Oracle数据库最引人入胜的部件之一，因为它对每一个SQL语句的处理都必不可少。优化器为每个SQL语句确定最有效的执行计划，这是基于给定的查询的结构，可用的关于底层对象的统计信息，以及所有与优化器和执行相关的特性。 本文来自Oracle 白皮书翻译（译者：苏旭辉 newkid），介绍了在Oracle数据库12c第二版中与优化器和统计信息相关的所有新特性并且提供了简单的，可再现的例子，使得你能够更容易地熟悉它们，尤其是当你从早先的版本进行迁移的时候。它还概括了已有的功能是如何被增强以改善性能
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 大规模分类技术对人脸识别等任务的实际应用有着切实的价值。中国香港中文大学和商汤科技近日公布的一篇 AAAI 2018 论文介绍了一种旨在高效解决大规模分类问题的方法。机器之心对该研究成果进行了编译介绍。 近些年来，在深度学习的发展和数据集的爆发式增长的推动下，人工智能领域已经见证了一波突破浪潮（Shakirov 2016）。伴随着这一趋势，涉及极大数量类别的大规模分类变成了一项重要的任务。这种任务常常出现在使用了工业级数据集的人脸识别（Sun
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别（分类）轨迹模型LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在上一篇《DevOps 流水线介绍及最佳实践-1 理论篇 》的文章中，我们主要对 DevOps 相关的概念、设计和构建流水线的基本原则及常见的流水线工具进行了介绍。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 波波，Donna 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题（如预测建模问题）尤其重要。 我们不能总说神经网络就是比决策树好，反之亦然。影响算法性能的因素有很多，比如数据集的大小和结构。 因此，对于自己的问题，要尝试多种不同的算法，并使用测试数据集来评估各个算法的性能，以选出效果最优的那一个。 当然，前面所尝试的算法必须要适
所以本质来讲：我们需要一个可以将输入值“压缩”并转成更小的值，这个值通常状况下是唯一、格式极其紧凑的，比如uint64：
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
为了解成本，需要了解一下复杂度的概念，具体考虑时间复杂度，一般用O表示，对应某个算法（查询），对于其随着数据量的增加复杂度增加趋势，而非具体值，O给出了一个很好的描述。时间复杂度一般用最坏时间复杂度表示，除此还有算法内存复杂度，算法I/O复杂度。
最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。
2022年8月12日，东京大学Ryuichiro Ishitani研究团队在Journal of Chemical Information and Modeling期刊上发表论文《Molecular Design Method Using a Reversible Tree Representation of Chemical Compounds and Deep Reinforcement Learning》，提出了RJT-RL，这是一个基于强化学习（reinforcement learning, RL）的分子生成和优化模型。
Andrew Ng. 的新书终于出完了。薄薄一百多页的小册子，翻下来其实是一堆实操经验集合。感觉还是有一定借鉴意义的，按照我自己的理解简单地整理如下，也不展开说了。有过实际经验的肯定心里有数。
国际惯例，先报成绩，熬了无数个夜晚，最后依旧被绝杀出了第一页，最终排名第 21 名。前十名的成绩分布为 413.69~416.94，我最终的耗时是 422.43。成绩虽然不是特别亮眼，但与众多参赛选手使用 C++ 作为参赛语言不同，我使用的是 Java，一方面是我 C++ 的能力早已荒废，另一方面是我想验证一下使用 Java 编写存储引擎是否与 C++ 差距巨大(当然，主要还是前者 QAQ)。所以在本文中，我除了介绍整体的架构之外，还会着重笔墨来探讨 Java 编写存储类型应用的一些最佳实践，文末会给出 github 的开源地址。
所有程序共享内存资源，这容易造成很多问题。虚拟内存用于管理内存，协调各程序之间的内存占用和释放，但对程序来说无感知。 物理寻址流程：CPU 执行加载指令时，生成一个物理地址，通过内存总线传递给主存。主存取出物理地址对应的内存，并返回给 CPU，CPU 将其存放在寄存器中 虚拟寻址流程：CPU 执行加载指令时，生成一个虚拟地址，通过内存总线传递给主存，主存将其转换成物理地址。主存取出物理地址对应的内存，并返回给 CPU，CPU 将其存放在寄存器中。转换过程叫做地址翻译 address translation。
分层是一种众所周知的安全策略。通过使用层，我们增加了穿透的难度并减少了出现故障带来的影响。 以下是将分层安全应用于通用客户端设备（uCPE）部署的一些准则。uCPE层包括平台层（管理、虚拟化和网络），
论文研读-多因子进化算法中的自适应知识迁移MFEA-AKT Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evolutionary Computation 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 此篇文章为 [1]L. Zhou, L. Feng, K.C. Tan, J. Zhong, Z. Zhu, K. Liu, C. Chen, Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evol
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
从问答、翻译、作画再到写论文，最近一段时间，实现各种神奇能力的 AI 总有个「大模型」的称号。
目标的多尺度变化在目标检测中是一个很重要的问题，利用特征层多尺度(或anchor多尺度)是一种有效的解决方案。Anchor box用于将所有可能的Instance box离散为有限数量的具有预先定义的位置、尺度和纵横比的box。Instance box和Anchor box基于IOU重叠率来匹配。当这种方法集成到特征金字塔的时候，大的anchor通常和上部的特征相映射，小的anchor通常和下部的特征相映射，如下图所示。这是基于启发式的，即上层特征图有更多的语义信息适合于检测大的目标，而下层特征图有更多的细粒度细节适合于检测小目标。然而，这种设计有两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。在训练过程中，每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此，为每个实例选择的特性级别完全基于自组织启发式。例如,一个汽车实例大小50×50像素和另一个类似的汽车实例规模60×60像素可能分配到两个不同的特征层,而另一个40×40像素大小的实例可能被分配到和50x50相同的特征层,如下图所示。
近日，国际权威研究机构Forrester发布《2023年威胁情报服务厂商评估报告》（《External Threat Intelligence Services provider,2023》）（以下简称《报告》）。腾讯安全强势入围全球「Large」梯队代表性厂商，成为国内唯一一家进入世界级威胁情报厂商行列的公司。
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.13139.pdf
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