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利用自动驾驶车辆重复事件数据对人工智能

人工智能(AI)已经变得越来越普遍,而且这种趋势还将继续。 人工智能的例子包括自动驾驶汽车(AV)、计算机视觉、自然语言处理和人工智能医疗专家。 为了安全有效地部署AI,需要评估此类。传上,评估是基于测试数据以及随后的计建模和。但是,由于此类数据通常是敏感和专有的,因此AI数据的受到限制。 在本文中,我们使用循环脱离事件作为AV中AI的表示,并提出了一个计框架,用于对来自AV驾驶测试的循环事件数据进建模和。 我们在软件中使用传的参数模型,并提出了一种基于单调样条的新非参数模型来描述事件过程。我们开发推理程序,以选择最佳模型,量化不确定并测试事件过程中的异质。 然后,我们了来自四个AV制造商的重复事件数据,并推断了AV中AI。我们还将描述所提出的如何应用于评估其他AI

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Windows

能调优是管理的重要部,而最常使用的工具就是Windows自带的Performance Monitor了,特别是从windows 2008开始,Performance Monitor有了极大的改进 利用SQL Server自带的Data collector功能就以进SQL Server的,通常在出现问题的SQL Server 2008启用Data Collector就不太好了,一样以使用 运该程序,以看到如下的界面?输入产生的能计数器日志文件的文件路径? 在经过一段时间的处理后,我们就以得到一份图文并茂的报告了,由于该报告过长,这里只截取了一个片段,完整的版本查看下面的附件。 在该报告中以看到对每一个监控数据是否合理的一个提示,非常有效的帮助和解决能问题。?完整的报告查看PAL网站的示例。

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    软考类精讲-与设计

    故障模型?指标?在规定的时间内及规定的环境条件下,完成规定功能的能力, 也就是无故障运的概率。 是指在某个给定时间点上能够按照需求执的概率提高需要强调减少中断(故障)的次数,提高需要强调减少 从灾难中恢复的时间—串联与并联? —模冗余与混合?容错—概念类? ,继续执 前向恢复适用于预见的易定义的错误;后向恢复 屏蔽不预见的错误后向恢复简单地把变量恢复到检查点的取值;前向恢复将对一些变量的状态进修改和处理,且这个恢 复过程将由程序设计者设计重新启动修复重组合容错 容错—集群技术? 集群优点伸缩管理价比高透明

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    linux对策

    Linux工具-操作篇工具上面的章节介绍了影响linux能的几个方面以及如何解决这些方面的问题,但是如何才能从上发现是某个方面或某几个方面出现问题了呢,这就需要使用linux 提供的几个常用工具,下面就具体讲述这几个常用工具的使用。 它的输出主要显示磁盘读写操作的计信息,同时也会给出CPU使用情况。同vmstat一样,iostat也不能对某个进程进深入,仅对的整体情况进。 3.sar命令sar命令很强大,是能的重要工具之一,通过sar指令,以全面的获取的CPU、运队列、磁盘IO、页(交换区)、内存、CPU中断、网络等能数据。 ,其实linux下工具还有很多,例如uptime以检查CPU的平均负载,free以查看内存的使用状况,ps、top以配合监控的进程运状态,netstat以监测网络流量状况等等,

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    布式存储量化估算

    一、引言 我们常常听到衡量布式存储好坏的两个指标:指标。 指的是服务的。 本文就重点来一下布式的数据的量化模型。 二、背景 数据的重要不必多说,基本上数据以称得上是企业生命力的核心,是企业赖以生存的根本。 为了对布式的数据作一个量化估算,进一步得到影响存储数据的因素主要有: N:布式磁盘的总数,以很直观理解,磁盘的数量是和强相关,N的大小与数据的打散程度有很大关。 ,在布式存储当中比如对象存储和文件存储当中,还有一种方式以根据调整CopySets的数量,就是在随机放置情况下,使用小文件合并成大文件的存储策略,以通过控制大文件的大小从而控制每个磁盘上大文件的数量 ; 如果在恢复速度受限的前提下,比如架构设计导致的相关发现坏盘到踢盘到进数据恢复操作启动为5钟,那么以通过合理降低磁盘数据的散程度降低CopySet,如果是按片粒度或Block粒度,则相应的以提高

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    布式存储量化估算

    一、引言我们常常听到衡量布式存储好坏的两个指标:指标。指的是服务的。 我们常说的数据11个9,在对象存储中就意味着存储一千亿个对象大概会有1个文件是不读的。由此见,数据指标给布式存储带来的挑战不言而喻。 本文就重点来一下布式的数据的量化模型。二、背景数据的重要不必多说,基本上数据以称得上是企业生命力的核心,是企业赖以生存的根本。 三、数据量化为了提高数据的,数据副本技术和EC编码冗余技术是布式最常用的手段了。以多副本为例,副本数越多,数据的肯定越高。 为了对布式的数据作一个量化估算,进一步得到影响存储数据的因素主要有: N:布式磁盘的总数,以很直观理解,磁盘的数量是和强相关,N的大小与数据的打散程度有很大关

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    布式存储量化估算

    一、引言我们常常听到衡量布式存储好坏的两个指标:指标。指的是服务的。 本文就重点来一下布式的数据的量化模型。二、背景数据的重要不必多说,基本上数据以称得上是企业生命力的核心,是企业赖以生存的根本。 为了对布式的数据作一个量化估算,进一步得到影响存储数据的因素主要有:N:布式磁盘的总数,以很直观理解,磁盘的数量是和强相关,N的大小与数据的打散程度有很大关。 ,在布式存储当中比如对象存储和文件存储当中,还有一种方式以根据调整CopySets的数量,就是在随机放置情况下,使用小文件合并成大文件的存储策略,以通过控制大文件的大小从而控制每个磁盘上大文件的数量 ;如果在恢复速度受限的前提下,比如架构设计导致的相关发现坏盘到踢盘到进数据恢复操作启动为5钟,那么以通过合理降低磁盘数据的散程度降低CopySet,如果是按片粒度或Block粒度,则相应的以提高

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    计算机评测技术【全讲解】

    今天在这里和大家记录一下关于计算机的相关技术和常用方法。同时它也是和评价计算机能的一项重要指标,一台计算机的好坏就看它啦! 计算机概述在一般情况下,计算机的硬件故障通常是由元器件的失败引起的,在对元器件进了寿命试验并根据实际资料的计得出:元器件的一般为三个阶段:第一阶段:即开始阶段,元器件的工作处于不稳定期 计算机模型我们知道计算机是一个非常复杂的,同时影响其复杂的因素也十的多,因此很难对齐直接进,但在计算机中,通过建立适当的数学模型,把大割成若干子,就以简化其过程 以上就是进计算机的三种数学模型。 好了,关于计算机的相关评测就享到这里,之后还会对计算机能评价进总结。觉得不错记得点赞关注哟!大灰狼陪你一起进步!

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    AE工程文件拆解

    AE工程文件拆解1.概要根据AE的工程文件拆解出OPENGL渲染的有效步骤,作为shader的渲染的参数或者模块。通过研究AE的使用及开发流程,主要从下面几个方面出发。 (4)标签,文本9.png(5)标签,图片资源的引用(6)标签,文件的属,直接以路径的形式引用后面需要针对每个效果或者图层进标签中的数据的含义。 流程图中,能够表示合成的主要流程,但是流程图导不出来,如何获取流程图中的信息也不太清楚,流程图面板应该是一个的插件猜想应该在插件开发过程中用代码以获取到这些信息。 包含一个 JavaScript 调试器,在一个应用程序内单步执 JavaScript 脚本(JS 或 JSX 文件)检查正在运的脚本的所有数据设置和执断点ESTK 4.0 和稳定改进自动文档备份在浮动窗口中打开新文档的选项在停靠窗口中显示对象模型查看器的选项看下例子 4.小结这里了AE使用及开发的几个方面,要成功的解出工程文件中渲染的流程,我们以得到两个比较有效的方向:(1)进一步逆向 apex文件的含义,得到每个标签中的含义,及每个效果的含义;(2)自己进插件的开发

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    之Linux平均负载案例

    前言在上文能基础之理解Linux平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例,以便于加深理解。 stress 是一个 Linux 压力测试工具,一个 Posix 下生成CpuMenoryIODisk 负载的工具。sysstat 包含了常用的 Linux 能工具,用来监控和命令。 进一步查看运队列的长度(等待运的进程数),以看出,stress 进程们在疯狂的争夺 2 个CPU,这就导致出现运队列过大,这些超出 CPU 计算能力的进程,最终导致过载。? 在终端四上通过 htop 我们也以很直观了解当前的负载情况,此处我们看到 CPU User使用率颜色是绿色偏高。?小结平均负载提供了一个快速查看整体能的手段,反映了的整体负载状况。 最后附一张 7DGroup 的经典 linux 思路图:?简单概况,即操作(CPUIOMemNet)->进程->线程->堆栈->代码,如果 CPU 和 IO 同时出现高的情况,先看 IO。

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    推荐之用户

    最近读了项亮博士的《推荐实践》,在此对用户这章做一个总结。用户为介绍基于用户为的推荐,在学术界名为协同过滤算法。 用户为在个化推荐中一般两种——显反馈为(explicit feedback)和隐反馈 为(implicit feedback)。 要用一个一的 方式表示所有这些为是比较困难的,下面是一个表示的能:? 用户先定义两个变量: 用户活跃度:用户产生过为的物品总数 物品流度:对物品产生过为的用户总数 而用户活跃度和物品流度的人数都符合Power Law,也称为长尾布:? 。 LFM源于对SVD(奇异值解)方法的改进,传SVD是线代数典型问题,但由于计算量太大,实际上只是适用于规模很小的,Simon Funk改迚SVD(Funk-SVD),后来被称为Latent Factor

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    推荐之用户

    用户为在个化推荐中一般两种——显反馈为(explicit feedback)和隐反馈 为(implicit feedback)。 显反馈为包括用户明确表示对物品喜好的为:主要方式就是评和喜欢不喜欢;隐反馈为指的是那些不能明确反应用户喜好的为:最具代表的隐反馈为就是页面浏览为;? 要用一个一的 方式表示所有这些为是比较困难的,下面是一个表示的能: ? 用户先定义两个变量: 用户活跃度:用户产生过为的物品总数 物品流度:对物品产生过为的用户总数 而用户活跃度和物品流度的人数都符合Power Law,也称为长尾布: 。 LFM源于对SVD(奇异值解)方法的改进,传SVD是线代数典型问题,但由于计算量太大,实际上只是适用于规模很小的,Simon Funk改迚SVD(Funk-SVD),后来被称为Latent Factor

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    RabbitMq

    最近了解并简单实用了下Rabbitmq,整个使用也大致了解了,但是要作做到真正的靠,仅仅依赖于应用提供的方式是否在业务环境中真的能够达到靠的目的。 当然我们所谓的主要指的以下几方面(个人认为):生产消息时,如果broker处理成功失败,是否一定会告知生产者消息生产者告知消息发送成功失败,是否broker也是一致消息被消费,broker是否被删除消息消费后的 ack是否能够一定被broker知晓我们知道,在消息从生产者发送到消息服务器是存在一个过程的,如何确保消息到达服务器,目前是通过事务与confirm进保障,但是不是就一定能够保证消息真实的到达并被服务器处理 由于网络环境波动较大,不能绝对保证在与服务器通信过程中不出现问题,那么如果出现网络或故障时,如何保证数据的一致与完整? 比如在生产者发送消息到Broker,并处理完成,但是在返回处理结果时出现问题,那么Broker存在该条消息,但是生产者却能认为消息没有正常发送。

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    Eureka

    在实际使用过程中,我们以针对配置的不同元数据采取不同的执! 从而达到同步数据的目的那么这就涉及到如下的方面* eureka client和eureka server之间如何进通信* eureka注册在客户端和服务端别怎么操作实现的* eureka续约心跳在客户端和服务端别怎么操作实现的 EurekaController的内部实现 ### eureka注册在客户端和服务端别怎么操作实现的服务每隔30秒会向注册中⼼续约(⼼跳)⼀次(也称为报活),如果没有续约,租约在90秒后到期,然后服务会被失效 并将服务的信息配置等传递到application中,等待后续使用完这一段之后,我对addInstance如何接收请求的还是有疑问,经过断点调试发现,这个过程实际上是通过EurekaServerAutoConfiguration ### eureka续约在客户端和服务端别怎么操作实现的 从上面注册中推测出续约心跳接口能也是在DiscoveryClient中完成的。

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    【学习】用Excel进数据:描述

    在数据的时候,一般首先要对数据进描述(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步的方法。 描述要对调查总体所有变量的有关数据做描述,主要包括数据的频数、数据的集中趋势、数据离散程度、数据的布、以及一些基本的计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等 接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述。 2、选择“工具”——“数据”——“描述计”后,出现属设置框? 注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据以参考上一篇文章《用Excel进数据:数据工具在哪里?》。3、依次选择?

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    我眼中的布式观测

    在 CNCF 对 Cloud Native 的定义中,有一条叫做「Observability」,通用的翻译叫的「观测」。 请看下图: 图中横轴是时间,纵轴是数据的布,左半部是数据导入的过程,有零星的亮点,以看到写入散到多个区块;右边密集的色块是测试在运的实时读写状态,越暗表示流量越小,越亮表示流量越高。 对用户而言再也不用去思考怎么库,怎么表,数据在最底层的细胞就像有生命一样繁衍和迁徙。 然后问题就来了,对于这样的数据库而言,有没有一种办法能够直观地描述的运时状态? 在计算机的世界道理也是相通的,最好通过某些工具让人清晰地「看见」的健康状态、帮助诊断病灶,从而降低经验门槛和不确定。 过去也经常有朋友问我:“你说我这个业务适不适合使用 TiDB?” 在 Cloud Native 和微服务的世界里,最近几年一个业的大趋势是将「观测」放在一个更高的位置(监控只是观测的一个子集),这是有道理的。

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    非线视化(5)非线岔图

    在前面 非线视化(3)混沌 这一篇文章中,介绍了一个因为某个常数的改变,从而导致整个发生变化的例子。比如Duffing,随着阻尼d的增大,由混沌变为倍周期,又变为周期运动。 想要描述的某个参数变化,导致的本质的改变,就需要引入岔图。1 离散岔图离散中的混沌现象非常普遍,通常经过简单的非线方程,然后进反复迭代就很容易出现。 因为岔点的位置是由本身所决定。非线视化这个专题就先到此为止,还剩下两个非线常用的方法没有介绍:功率谱法和拉雅普诺夫指数法。 李雅普诺夫指数法则是一种定量化岔的方法,类似于岔图,但是以计算出一个数。李雅普诺夫指数反映开始相邻的两个点随着迭代后,两个点距离是变大还是缩小。 这个方向能比较小众,很多地方需要事先建立模型方程。混沌这方面很多方法看似很成熟,但是都不太容易说出个所以然。希望能够帮到涉及到信号振动之类研究的,同时想非线的同学们。

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    鸿蒙的 JavaScript 框架

    今天我们就来逐鸿蒙中的 JS 框架。文中的所有代码都基于鸿蒙的当前最新版(版本为 677ed06,提交日期为 2020-09-10)。 鸿蒙使用 JavaScript 开发 GUI 是一种类似于微信小程序、轻应用的模式。而这个 MVVM 模式中,V 其实是由 C++ 来承担的。 下面我们逐。src 目录中一共有 4 个目录,总计 8 个文件。其中 1 个是单元测试。还有 1 个。再除去 2 个 index.js 文件,有用的文件一共是 4 个。 如果这个回调函数是渲染 UI,那么则以实现按需渲染。如果值相同,那么再检查设置的新值是否以被观察,再决定到底要不要执回调函数。 另外两个文件别是单元测试和,这里就不再了。相关阅读鸿蒙中的 JS 开发框架

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    基于Spark的用户

    基于Spark的用户源码下载一、项目介绍  本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据平台,对电商网站的各种用户为(访问为、购物为、广告点击为等)进复杂的 上报到服务器的埋点日志数据会经过数据采集、过滤、存储、视化这一完整流程,电商平台通过对海量用户为数据的以对用户建立精准的用户画像,同时,对于用户为的,也以帮助电商网站找到网站的优化思路 互联网业:网站、app、(交易。。) task表,其实是用来保存平台的使用者,通过J2EE,提交的基于特定筛选参数的任务的信息,就会通过J2EE保存到task表中来。 也就是说,以让使用者,对感兴趣的和关的用户群体,进后续各种复杂业务逻辑的计和,那么拿到的结果数据,就是只是针对特殊用户群体的结果;而不是对所有用户进的泛泛的结果。

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    能测试 操作思路总结

    CPU1、 整体负载 先查看整体负载(通过w,uptime,top等命令查看),以查看15钟前,5钟前,1钟前到现在负载均值。 通过vmstat命令(r列)查看:如果r的值长期大于中的逻辑CPU个数,则表示现在运较慢,有多个进程等待CPU处理。 3、 局部占用 负载较高的情况下,进一步查看哪部占用CPU资源较多(%us, %sy,%ni, %id, %wa, %hi(硬中断), %si(软中断),in (中断),cs(上下文切换)),通过 网络1、 数据收发 检查网卡数据接收和发送情况(是否报错,丢弃等),对网络状况进基础。 备注 如果是能调优,一些看似无啥规律的数据,比如每秒IO数,也通过对比的方式来,或者通过绘制的曲线走势来(弄清楚曲线变化的原因),能得到意想不到的结果。

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