在生产环境压测时，可能存在并发设置过高，导致把生产环境资源占满或者服务器打挂，从而影响系统正常使用；或是导致系统触发限频，出现大量报错，从而影响压测结果；于是针...
置信度和置信区间是统计学概念，本文介绍相关内容。 点估计 我们经常需要获取某个分布的参数，当样本空间特别大或者不方便统计所有样本时，常常会用部分样本来估计系统参数，这个方法称作点估计。...常用的点估计方法： 用样本均值估计总体均值 用样本方差估计总体方差 用样本的分位数估计总体分位数 用样本的中位数估计总体中位数 置信度和置信区间 当我们通过在分布上采集样本来估计分布的模型参数时...我们把这个估算的区间的准确度(可信度)称为置信度。比如说我有 95% 的把握估计我高考分数是 600-650，这里的置信区间就是 [600,650]，置信度就是 95%。...将置信区间的正态分布 pdf 积分起来，得到的就是真值落在这个范围内的概率 常用的置信区间就是以 \sigma 记录的 距离均值 μ 左右 1 \sigma 置信区间，数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为...0.6826 距离均值 μ 左右 2 \sigma 置信区间，数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为 0.9545 距离均值 μ 左右 3 \sigma 置信区间，数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)
总第143篇/张俊红 今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。 1.点估计 在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？...我们把这个估算的区间的准确度(可信度)称为置信度。比如说我有 95% 的把握估计我高考分数是 600-650，这里的置信区间就是 [600,650]，置信度就是 95%。...一般置信度和置信区间是同向的，啥意思呢？就是置信度和置信区间一般是相同趋势。当置信度很高时，置信区间也会很大；当置信区间很大时，置信度也会很高。...常用置信水平与标准分z值的对应表 置信水平 Z值 90% 1.64 95% 1.96 99% 2.58 step5：计算置信区间 a = 样本均值 - z*标准误差 b = 样本均值 + z*标准误差...最后置信区间就为 [a,b]。
大数医达创始人，CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃在本文中，尝试用大白话，通俗地解释 AlphaGo Zero，弄清楚蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）、深度学习启发函数和置信上限这三大核心概念...理解清楚 Monte Carlo Tree Search、深度学习启发函数和置信上限，这三个概念就行了。...完成这样一次对局模拟的过程，上限是 361 手，计算成本很低。 假如黑白两个机器，以黑方投子天元开局，一路乱走，最终以黑方胜利。...而置信上限（Upper Confidence Bound，UCB ），是来鼓励探索新的投子位置，越是以往很少投子的位置，UCB( a_{t+1} ) 得分越高。...综合考虑下一手的棋面的赢率 v( S_{t+1} )，投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，和置信上限 UCB( a_{t+1} )，给下一手的各个投子位置打分。
关于spring-cloud-alibaba-dependencies的版本一定要特别注意，springboot2.0以下建议用0.1.2.RELEASE等其他...
除以N是赋予其随机性，就是不要陷入局部走法，给其他位置以一定的机会 AlphaGo Zero 的改进 完全不需要人类棋谱，采用自己和自己下棋的方式学习。
好的label assign方式可以提升目标检测器的上限。ATSSATSS的paper中进而提出了一种更加合适的label assign方式，称为ATSS。...验证了好的采样方式能够提升目标检测精度的上限。FreeAnchor?将检测训练过程看成一个极大似然估计问题?构造极大似然估计问题的recall和precision似然函数?转变成损失函数??...与FreeAnchor相似，将分类和定位联合看成极大似然估计问题，学习出样本的置信度?...对于前景和背景的 weighting function，有一个共同的特点是 “单调递增”；也就是说，一个位置预测 pos / neg 的置信度越高，那么他们当多前景 / 背景的权重就越大。
通过配置信息 spring.profile.active 来指定需要加载的配置文件 通常这个配置信息会放在 applicatin.yml 文件中，如下 spring: profiles: active...: dev 上面这个表示，当前的配置信息，会从 application.yml 和 application-dev.yml 文件中获取；且-dev文件中定义的配置信息，会覆盖前面的配置信息 注意 上面这个配置的...value，可以指定多个配置文件，用英文逗号分隔 其中最右边的优先级最高，覆盖左边配置文件中重名的配置信息 c....配置信息来源 前面一篇中，遗留了一个问题，就是在配置文件中配置了属性 user.name = 一灰灰blog, 但是实际取出的却是 user (我个人的电脑用户名)，也就是说，Environment中读取的配置信息...环境选择的几种方式 看了上面的配置信息来源，我们可以如何优雅的实现不同环境选择不同的配置文件呢？有下面两个容易想到和实现的方式了 命令行参数 应用程序外的配置文件 a.
还有很多工作则基于用户的活跃度指定置信度等;但是赋予准确的置信权重是非常有挑战的,所以这块依然处理的不是非常好。
Deepmind 最近发布了 AlphaGo 的最新版本 AlphaGo Zero 的论文，AlphaGo 不再需要学习人类的经验，而是可以自己学习如何下围棋，而且最新的 Zero 可以打败之前的版本...围棋用暴力的方式是太低效了，所以 AlphaGo 也尝试像人一样用直觉来缩小选择的范围。 第一个版本用两个卷积神经网络共同合作来决定策略： ?...除了两个神经网络，AlphaGo 还采用 Monte Carlo Tree Search 算法来高效地读取 move tree： ?...v=vC66XFoN4DE https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo https://deepmind.com/research/alphago/ https:/.../machinelearnings.co/understanding-alphago-948607845bb1
[logo.jpg] 前面一篇主要介绍的是如何获取配置信息，接下来则是另外一个非常非常基础和必要的知识点了，应用如何根据不同的环境来选择对应的配置，即配置的多环境选择问题 <!...通过配置信息 spring.profile.active 来指定需要加载的配置文件 通常这个配置信息会放在 applicatin.yml 文件中，如下 spring: profiles: active...: dev 上面这个表示，当前的配置信息，会从 application.yml 和 application-dev.yml 文件中获取；且-dev文件中定义的配置信息，会覆盖前面的配置信息 注意 上面这个配置的...value，可以指定多个配置文件，用英文逗号分隔 其中最右边的优先级最高，覆盖左边配置文件中重名的配置信息 c....配置信息来源 前面一篇中，遗留了一个问题，就是在配置文件中配置了属性 user.name = 一灰灰blog, 但是实际取出的却是 user (我个人的电脑用户名)，也就是说，Environment中读取的配置信息
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。 1.点估计 在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。...我们把这个估算的区间的准确度(可信度)称为置信度。比如说我有 95% 的把握估计我高考分数是 600-650，这里的置信区间就是 [600,650]，置信度就是 95%。...一般置信度和置信区间是同向的，啥意思呢？就是置信度和置信区间一般是相同趋势。当置信度很高时，置信区间也会很大；当置信区间很大时，置信度也会很高。...常用置信水平与标准分z值的对应表 置信水平 Z值 90% 1.64 95% 1.96 99% 2.58 step5：计算置信区间 a = 样本均值 - z*标准误差 b = 样本均值 + z*标准误差...最后置信区间就为 [a,b]。
见文档 https://cloud.tencent.com/document/product/213/12523 出网带宽上限（上行带宽） image.png image.png 入网带宽上限（上行带宽...不同类型的带宽峰值，其含义略有不同，具体区别如下： 按流量计费 按带宽计费（包括按小时带宽和包月带宽） 带宽峰值仅作为带宽最高上限峰值，不作为承诺指标。当出现带宽资源争抢时，带宽峰值可能会受到限制。
AlphaGo Master的水平。...五局赛后韩国棋院授予AlphaGo有史以来第一位名誉职业九段。 这个版本名字叫AlphaGo Lee: 这个4:1胜李世石的版本相较 AlphaGo Fan 等级分大约提高了 600 分。...6 AlphaGo Zero战胜AlphaGo Master AlphaGo Zero: 这个版本相较 AlphaGo Master 等级分又提升了大约 330 分。...AlphaGo在没有人类对手后，2017年5月25日，AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯宣布AlphaGo退役。...Zero 的训练上限更高。
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？
alert(1); 8: }, tmpTime); 9: 如果在alert时间之后马上alert 1出来，则表示已经超过它的上限
配置信息读取 首先创建一个SpringBoot项目，这一块就直接省略掉，下面直奔主题，如何获取配置 1....配置读取 程序启动之后，如何获取配置文件application.yml中的配置信息呢？在实际的使用中，最常见的有三种姿势 a....Environment 读取 所有的配置信息，都会加载到Environment实体中，因此我们可以通过这个对象来获取系统的配置，通过这种方式不仅可以获取application.yml配置信息，还可以获取更多的系统信息...@Value 注解方式 @Value注解可以将配置信息注入到Bean的属性，也是比较常见的使用方式，但有几点需要额外注意 如果配置信息不存在会怎样？...小结 前面主要介绍了常见的三种获取配置信息的方式，但遗留了几个问题 配置信息读取的优先级问题（为什么 user.name 配置被覆盖？）
文章目录 一、 置信度 二、 置信度 示例 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 |...项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 ) 一、 置信度 ---- 关联规则 \rm...X \Rightarrow Y 的置信度 , 表示 数据集 \rm D 中包含 \rm X 项集的事物 , 同时有多大可能性包含 \rm Y 项集 , 等于 项集 \rm X \cup...rm X 的支持度 比值 ; 公式为 : \rm confidence (X \Rightarrow Y) = \cfrac{support (X \cup Y)}{support (X)} 二、 置信度...Rightarrow Y) = \cfrac{ \dfrac{3}{5}}{\dfrac{4}{5}} = \cfrac{3}{4} 最终置信度为 \cfrac{3}{4}
接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。...3.置信区间与置信水平 一般我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值误差范围的区间。a、b的具体数值取决于你对于”该区间包含总体均值”这一结果的可信程度，因此[a,b]被称为置信区间。...一般来说，选定某一个置信区间，我们的目的是为了让”ab之间包含总体平均值”的结果有一特定的概率，这个概率就是所谓的置信水平。...例如我们最常用的95%置信水平，就是说做100次抽样，有95次的置信区间包含了总体均值。...3.确定需要的置信水平。比如常用的95%的置信水平，这样可以保证样本的均值会落在总体平均值2个标准差得范围内。 4.查z表，求z值。
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