第一章：问题描述 该方法可以解决如下两个问题 ① 问题一：请停用以开发者模式运行的插件 我们自己写的插件通过开发者模式添加进来后，每次都会提示请停用以开发者模式运行的插件，添加插件白名单即可解决。...② 问题二：该拓展程序未列在 chrome 网上应用商店中，并可能是在您不知情的情况下添加的 或者我们安装了打包后的插件，即 crx 格式的插件，直接提示该拓展程序未列在 Chrome 网上应用商店中，...并可能是在您不知情的情况下添加的，添加插件白名单也可解决问题。...把打包后的插件拖进拓展程序里。 此时一般会出现这个问题： 该拓展程序未列在 Chrome 网上应用商店中，并可能是在您不知情的情况下添加的。请继续操作即可解决问题。 ?...② 添加 chrome 本地组策略管理模板 Win+R 打开运行，输入 gpedit.msc 打开本地组策略编辑器。 ? 获取地址： 小蓝枣的资源仓库，提取码：9d8s ?
其中p（D |θ）是似然函数，p（θ）是先验分布（在这种情况下，为Uniform（0,1））从这里开始有两种方法。 显式方法 在这个特定示例中，我们可以手动完成所有操作。...在我们的案例下，α=β= 1，N = 3，k = 2。 量化方法 在显式方法中，我们能够使用共轭先验来显式计算θ的后验分布。但有时使用共轭先验来简化计算，它们可能无法反映现实。...我们将侧重解释如何使用PyMC3实现此方法。 运行代码前，我们导入以下软件包。...在PyMC3中，可以通过以下代码来实现。...Trace功能确定从后验分布中抽取的样本数。最后由于该算法在开始时可能不稳定，因此在经过一定的迭代周期后，提取的样本更有用。这就是我们代码最后一行的目的。
你可能知道，PyMC3还使用了Theano，因此在Lasagne中建立了人工神经网络（ANN），将贝叶斯先验放在参数上，然后在PyMC3中使用变分推理（ADVI）来估计模型。...放在一起 让我们用小批量的ADVI来运行ANN: 确保一切聚合: Accuracy on test data = 89.81% 分层神经网络：学习数据的正则化 上面我们只是固定了所有层的sd = 0.1...在贝叶斯建模中，很常见的是在这种情况下放置hyperprior，并学习最佳正则化应用到数据中去。这节省了我们在超参数优化中对参数进行调优的时间。...我们来看看超参数后面的部分： 有趣的是，它们都是不同的，这表明改变正规化数量在网络的每一层是有意义的。 卷积神经网络 但到目前为止，在PyMC3中实现也很简单。...这篇文章在后续会翻译 结论 通过桥接Lasagne和PyMC3，并通过使用小批量的ADVI来训练贝叶斯神经网络，在一个合适的和复杂的数据集上(MNIST)，我们在实际的贝叶斯深度学习问题上迈出了一大步。
在概率编程（PP）方面，有许多创新，它们大规模使用变分推理。在这篇博客中，我将展示如何使用PyMC3中的变分推理来拟合一个简单的贝叶斯神经网络。...显然，这不能扩展到ImageNet这样的数据集上。此外，在小批次数据（随机梯度下降）上训练可以避免局部最小，并可能加快收敛。 幸运的是，ADVI可以在小批次数据上运行。...正如你所看到的，小批次ADVI的运行时间要少的多。它似乎也收敛的更快。 为了好玩，我们也可以看看轨迹。我们在神经网络权值中同样会有不确定性。...理想情况下，我们不需要像上面那样手动构建模型，而是使用Lasagne方便的语法来构建网络体系结构，定义先验，并运行ADVI。...虽然我们还没有成功地在GPU上运行PyMC3，但是这应该没什么难度（因为Theano能够在GPU上运行），并且能够进一步大幅减少运行时间。如果你了解Theano，这将会是你发挥作用的领域！
所以，这是我简化它的方法:与其在开始时使用过多的理论或术语，不如让我们关注贝叶斯分析的机制，特别是如何使用PyMC3和ArviZ进行贝叶斯分析和可视化。...我们将在PyMC3中这样实例化模型: PyMC3中的模型规范封装在with语句中。 先验选择： μ,指人口。正态分布很广。我不知道μ的可能的值,我可以设置先验。...这就是我们告诉PyMC3我们要根据已知(数据)为未知条件设置条件的方式。 我们绘制高斯模型轨迹。这是运行在一个Theano图表下的引擎盖。 az.plot_trace(trace_g); ?...在左边，我们有一个KDE图，对于x轴上的每个参数值我们在y轴上得到一个概率它告诉我们参数值的可能性有多大。 在右边，我们得到了采样过程中每个步骤的单独采样值。...与频域推理不同，在贝叶斯推理中，我们得到了整个值的分布。 每次ArviZ计算和报告HPD时，默认情况下它将使用94%的值。 请注意，HPD间隔与confidence间隔不同。
为了清晰起见,我们将考虑广告使用A和B两种创意的情况下试图提高转化率:每个交互广告的用户可以被看作是有两个可能的结果的伯努利试验：“转换”和“不转换”,根据用户购买我们产品后显示广告。...可以考虑两种设计来运行这个实验: 离线:可以理解为已缓存的本地数据集中进行实验 在线:在实验中进行分析和决策。 由于离线A/B测试问题需要截然不同的解决方案，因此本文只讨论离线情况。...贝叶斯方法:简单之美 对于本部分，我们将使用python的PyMC3库，这使我们能够轻松地构建贝叶斯非参数模型。...想象一下，从设计B转换到设计A是很昂贵的，并且只有至少提高5%的性能才能盈利。我们有办法计算它!只需在我们的网络中插入一个新的确定性变量Tau = p_A/p_B，然后对后验分布进行采样。...贝叶斯方法使我们能够在A/B测试的情况下实现更高效的离线决策，以及更高效的在线决策。 注意： 不同的先验会给我们带来不同的后验。
其方法如下： 以50%的概率将新访客随机分配到蓝队或红队。蓝队的人将看到蓝色按钮，红队的人看到红色按钮。在这个过程运行一段时间后，你可以检查哪个团队的转换率更高。 说明：称蓝队为对照组，红队为测试组。...我认为 p 值的定义相当不直观——每个误解 p 值的人都证明了这一点。最常见的误解如下： 蓝色更好的概率是 7.8%。（错误的！！！）...为了更清楚地说明这些优点，让我们在PyMC3的帮助下用贝叶斯的方式分析我们的问题。首先，我们需要考虑需要推断哪些参数。这很容易，有两个未知参数： 蓝色按钮的转换率； 红色按钮的转换率。...在模型的前两行，我们定义了先验参数。之后，我们设计了模型的输出（伯努利变量），并使用 "observed "参数给它提供了A/B测试准备中的观察结果。最后一行是著名的贝叶斯推理按钮的PyMC3版本。...通常情况下，人们使用经典的 A/B 测试，往往会使用 p 值。虽然这是统计学家熟悉的概念，但普通人经常会得到涉及 p 值的混淆陈述。
例如，如果知道平均值和标准差，则可以通过运行以下代码轻松生成所选数据集的正态分布数据。稍后我们会看到其他类型的分布在贝叶斯分析中的运用。...注意两者的区别，可信区间是在给定固定边界情况下对参数值的概率描述，置信区间是在给定固定参数值情况下的边界概率。 在现实生活中，我们想知道的是真实的参数而不是边界，因此，贝叶斯可信区间是更合适的选择。...换句话说，在没有先验知识并且在只观察了一次试验的情况下，我不太确定DS的真实AVG是多少。 场景二 对于第二个场景，我们假设知道上一年的春季训练的统计数据。...注意到2017年春季训练时DS的AVG是0.167，因此2017年的统计数据不呈均匀分布。 Beta分布是一个连续概率分布，它有两个参数，alpha和beta。...但是这种类型的随机样本生成和过滤计算量很大，并且运行缓慢。 因此，我们可以借助一些工具使采样器在高概率的区域花费更多的时间以提高效率。
LOC：有兴趣的朋友可以尝试一下，如果虚拟机空载的时候，LOC产生的并不会很多，可是在虚拟机里面运行stress来压CPU，就会看到差不多每秒500次左右。...如果在guest空载的情况下，no_hz默认的行为是no_hz_idle（Ubuntu发行版的默认参数），就会减少timer的irq。那么有没有办法解决这个？...有没有办法消除掉hlt引起的vm exit呢？ 答案是有，而且有两种！ 其一，在guest linux4.4的启动参数中增加idle=poll。...但是，对于并发度极高的网络io类型的高性能服务器，在pin住CPU的情况下，可以考虑尝试一下，当然还要看具体的数据。...CPU超分配的情况下，使用默认参数就好，在非CPU密集型的计算中，作者用脚本抓到的双vCPU数据也就是每秒几十次的样子。
前言 只有光头才能变强 之前有读者问过我：“3y你的博客有没有电子版的呀？我想要份电子版的”。...就去GitHub搜了有没有相关的轮子，也搜到了一些关于Python的爬虫啥的，感觉还是蛮复杂的。...HTML转成PDF 缺点： 页面加载速度慢的HTML，图片还没加载出来就已经生成PDF了 所以我选用了博客园(速度快) 在PDF的末尾有好几页不相关的(评论，广告啥的) 本来想着能不能只截取HTML博文的部分啊...(评论，广告和其他不相关的不截取)。...PDF文件 // 这篇文章简单记录下我这个过程吧，还有很多要改善的[//假装TODO]。如果你遇到过这种需求，有更好的办法的话不妨在评论区下告诉我~~ WebMagic我的Demo还没写好！！！
linux 下怎样寻找mongodb安装的位置 find / -name mongodb #通用方法，同时返回的比较多的信息，不管有没有权限的 locate mongodb #不推荐 whereis...检测端口是否正在运行，netstst -lanp | grep “27017” ? 4。端口正在运行，查看目录下文件，此步骤可以省略 ? 5。在目录下执行 ..../mongo则运行成功 》 ? 新建一个数据库：创建Mongodb数据库 ? ...附： 截取全屏到剪切板(一) 用快捷键ctrl+prt sc sysrq （笔记本） ctrl+print Screen SysRq (台式机) 参考： 导入数据的...hanyinglong/archive/2016/07/21/5690611.html 编辑启动：http://www.linuxidc.com/Linux/2011-05/36309.htm 出现错误时，没有办法访问的过程中
linux 下怎样寻找mongodb安装的位置 find / -name mongodb #通用方法，同时返回的比较多的信息，不管有没有权限的 locate mongodb #不推荐...检测端口是否正在运行，netstst -lanp | grep “27017” ? 4。端口正在运行，查看目录下文件，此步骤可以省略 ? 5。在目录下执行 ..../mongo则运行成功 》 ? 新建一个数据库：创建Mongodb数据库 ? ...附： 截取全屏到剪切板(一) 用快捷键ctrl+prt sc sysrq （笔记本） ctrl+print Screen SysRq (台式机) 参考： 导入数据的...hanyinglong/archive/2016/07/21/5690611.html 编辑启动：http://www.linuxidc.com/Linux/2011-05/36309.htm 出现错误时，没有办法访问的过程中
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python对环境变量的访问不能准确反映操作系统对流程环境的看法. os.getenv和os.environ在特定情况下不能正常运行....有没有办法正确地获得运行过程的环境？...在这种情况下,有没有办法让python程序像C程序一样运行？...(是的,我意识到这是一个非常晦涩和潜在的破坏性行动,在正在运行的过程中执行) 另外,我目前正在使用python 2.4,这可能已经在更高版本的python中被修复了....本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
假使我有100个字段需要替换，那么我的 Bash 脚本就需要增加100行代码 str01 ～ str100，是不是很疯狂？所以我就想了个办法。...博主是一个比较懒的人，一行代码能解决的事情绝对不写两行，计算机能自动完成的，绝对不自己去做。...所以呢我把目光转向了 while 循环，因为它是按行读取的，不管你有没有空格，代码截取如下： while read line do old_str=$(echo $line | cut -d' '...这次也遇到一个我从来没遇到的问题（博主比较菜），江湖有云“但凡英雄者，皆是填坑老手”，话糙理不糙，所有的大神都是从填坑走过来的，没有经验谈个锤子，对吧？！...用户，这里提下 zabbix 用户没权限在自己目录下读写文件，特别是调用脚本的时候（所以，如果你的文件需要脚本运行的时候读写操作，最好的方法就是放在公共目录，比如 /var 下）。
解除右键限制 作者：matrix 被围观: 1,461 次 发布时间：2012-07-03 分类：兼容并蓄 | 一条评论 » 这是一个创建于 3712 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变...如果你不想你的博客文章或是站点内容被轻易复制截取，可以采用本文所述方法，但是，这样会影响用户浏览的满意程度（个人感觉~），所以如果不是被盗版得非常严重的情况下， 不推荐使用这种限制手段，毕竟如果人家真心想要采集你站点的内容...，还是有办法实现的。...限制代码： 在body标签加入以下内容即可~ <body oncontextmenu=’return false’ ondragstart=’return false’ onselectstart=’return...window.document.body.oncopy=”";} R(“contextmenu”); R(“click”); R(“mousedown”); R(“mouseup”); R(“selectstart”);})() 直接在浏览器地址栏运行此段代码
虽然像SciPy和PyMC3这样的流行的统计数据库有预定义的函数来计算不同的测试，但是为了了解这个过程的数学原理，必须了解后台的运行。...并且，t检验还会告诉你这个差异有没有意义，换句话说，它让你知道这些差异是否可能是偶然发生的。 ? 举一个非常简单的例子：假设你得了感冒，你尝试了自然疗法。你的感冒持续了几天。...在我们的示例中，我们收集了2组数据即：女性身高和男性身高。理想情况下样本量应该是相同的，但这显然不现实。让我们设定样本大小分别是nx和ny。...临界t值的公式是复杂的，但是固定的一对自由度和α的值是固定的。因此，我们使用一个表来计算临界t值： ? 在python中，我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。...在任何其他情况下，两个人群之间没有统计学上的显著差异。测试无法驳回虚无假设，但我们接受了对立假设，也就是说男性和女性的身高在统计学上是不同的。
目前，我的主要精力转向了管理和AI LLM（大型语言模型）的应用学习。管理工作涉及的内容较为繁杂，且更偏向于实践操作，因此在这里分享可能不太适合。...我发现这个蓝牙LED灯的芯片被人打磨掉了，根本没办法知道是什么芯片。没办法，那就先老老实实地安装APP吧。安装好之后发现它是通过低耗蓝牙进行传输的。...那有没有其他的办法呢？嘿，还真有！这时候就要拿出我的大杀器了——直接在传输的时候进行截取抓包分析。下面就是干货时间啦。我用的手机是红米K80，是安卓系统的。...安卓系统有个超棒的开发者模式，在这个模式下，不用额外安装什么软件，就可以对手机的数据进行抓包分析，有这么好的东西，不用岂不是可惜？ 具体的操作方法很简单哦。...等运行相关程序并且完成相应操作之后，就可以结束抓包收集了。结束的操作也是输入 ##5959##，然后会再次出现提示，同意就可以啦。
我做了四年独立开发，从一开始的完全没一分钱推广自己的 App，到后来的有钱舍不得做推广，再到现在的不管有没有钱我都不推广。...用亲身经历给你讲述，独立开发者，在面临完全没有推广资源的情况下，如何荒野求生，找到自己产品的生存之道。...这意味着，你将穷尽所有手段，为自己夺取流量，把控时机、注重细节、积极思考，在没有资源的情况下，让用户主动来找你。 从细节中寻求流量 时间 ?...你肯定不希望你推送的时候用户已经睡觉了吧；又比如 App 在微博搞个什么抽奖活动，你当然希望微博转发数量越高越好，时间，是一个重要参数。...又或者图像处理类的软件，强制在图片上加上你的水印，用户要发图的时候，自然就帮你宣传了。 总结 类似的根植于细节，挖掘你现有代码、产品的价值的办法还有很多，几乎可以说是有无数种办法。
不知道有没有初用Mac的同学，一开始不知道Mac如何截图，不了解Mac自带截图功能的快捷键，每次要截图还要借助如QQ一类带截图工具的软件，非常繁琐。...今天就来说说如何在Mac系统下方便快捷的截图： 一、基础快捷键（+表示同时操作、-表示分步操作） 1、Cmd+Shift+3：全屏截图；截取整个屏幕，保存截图至桌面文件夹。...有兴趣的读者可以通过下面这条命令查看各个参数的具体使用方法。...（运行结果即本文配图） screencapture -h 还有一个高级功能，如果你希望截图之后不直接保存在桌面，而是保存在系统「剪贴板」中（这样你可以用 Cmmand + V 直接将截图粘贴到 Page...或其他文档中）可以在截图时同时按下 Control ，即： 截全屏并保存到剪贴板：Shift + Cmmand + Control + 3 截取选择区域并保存到剪贴板：Shift + Cmmand +
贝叶斯方法给了我们一个机会，使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化，理解模型的不确定性，并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi！又见面啦。...我们这里不讨论训练过程的细节，因为这里面包含好几门大学课程，现在我们就做黑盒优化好了。 哦对了，为什么是编程呢？...我对于使用贝叶斯模型没有太多经验，但就我从Pyro和PyMC3学习中可以知道，训练过程耗时很长而且很难定义准确的先验分布。此外，处理分布的多个样本会导致误解和歧义。...sampled_reg_model(X_test).data.numpy().flatten() preds.append(pred) 我们应该记得，金融预测中MSE，MAE或者MAPE等经典指标可能会让人很困惑——相对较小的错误率并不意味着你的模型运行良好...我想要强调的是，贝叶斯方法给了我们一个机会，使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化，理解模型的不确定性，并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。欢迎继续关注!
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