GitOps 是否为 Kubernetes 的复杂性提供了关键解决方案？...这确保了整个应用程序栈的一致配置，其中包含数百个参数和看似成千上万个看似无害但最终代价高昂的错误机会，通过依赖自动协调实际应用程序状态与期望状态的控制器，”企业管理协会（EMA）的分析师 Torsten...这确保了整个应用程序栈的一致配置，其中包含数百个参数和看似成千上万个看似无害但最终代价高昂的错误机会，通过依赖自动协调实际应用程序状态与期望状态的控制器，”企业管理协会（EMA）的分析师 Torsten...Volk 说：“这种方法实现了最终程度的一致性，因为部署、运行和管理应用程序所需的所有内容都安全地存储在一个通用的代码仓库中。”...在 KubeCon + CloudNativeCon 之前不久，Weaveworks 推出了名为 Flamingo 的开源项目，它是将 Flux 集成到 Argo CD 中的子系统，从而提供了一个“无缝
该数据集为格陵兰岛冰原提供了15米的完整的陆地冰和海洋分类掩码。...冰盖的测绘采用了由美国地质调查局分发的Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus（ETM+）的正交全色（波段8）图像和华盛顿大学应用物理实验室的I....Joughin制作和分发的RADARSAT-1合成振幅雷达（SAR）振幅图像。...Landsat图像是在1999年、2000年和2001年（主要是2000年）的7月至9月获得的，RADARSAT图像是在2000年秋季获得的。
分类是将项目分组到类别中的过程。分类问题可以自然地分层建模，通常以树或有向无环图形式（或某种组合）。...这些类型的分类范围从音乐流派分类一直到识别宏基因组数据集中的病毒序列以及以 COVID-19 为例诊断胸部 X 射线图像。 树分类的平面方法是一种完全忽略类之间层次结构的方法，通常只预测叶节点。...尽管如此它已被证明能够始终如一地产生更好的预测结果。因此它被用于研究。 在这篇研究论文中，波茨坦大学的研究人员介绍了HiClass，这是一个 Python 库，它实现了局部分层分类器的最常见模式。...这些可以用于不同的应用领域，其中数据是分层结构的，并且具有理想的形状，如树或有向无环图，两侧的中间级别（分层）都有缺失值。 HiClass是一个完全符合scikit的本地分层分类的开源Python包。...它提供了最流行的机器学习模型的实现，并包括在包含层次结构级别的数据集上评估模型性能的工具。 论文和代码链接如下。
它提供了一个类似 bash 的环境，其中包含了诸如文件名通配（globbing）、环境变量、重定向和管道等特性。该版本相当于 alpha 版，将来可能会有破坏性更改。...另一方面，fs/promise 模块提供了异步文件系统操作，但它不能直接替代常见的 shell 命令。为了弥补这一差距，开发社区转向了 shelljs、rimraf 等包。...此外，它采用了类似 bash 的环境，提供了熟悉的语法，与 shell 脚本中的既有约定保持一致。目前，它原生支持“ls”、“cd”和“rm”等基本命令。...u/TheUnlocked 在回复时着重描述了 Bun Shell 和 zx 之间的差异： 看起来 Bun 的版本是一个全新的 shell，语法与 bash 相似（但它是跨平台的，并且有一些很棒的特性，...原文链接： https://www.infoq.com/news/2024/02/bun-announces-bun-shell/ 声明：本文为 InfoQ 翻译整理，未经许可禁止转载。
AI 科技评论按：谷歌大脑近期的一篇新论文对对抗性样本做了多方面的理论性研究，不仅首次发现了简单数据分布下对抗性样本的分布特性，而且得出了「分类误差为零的模型不存在对抗性样本」这样的大家此前不曾想象过的结论...有的研究尝试替换网络使用的非线性函数以提高对小扰动的鲁棒性，有的研究尝试把大模型蒸馏为小模型，有的研究中给网络增加正则化，还有一些研究中尝试用一个额外的统计模型先把对抗性样本挑出来。...在球面数据集上训练的神经网络都会自然地逼近作者们找到的这个测试误差和平均距离之间的理论最优平衡曲线。这似乎表明，为了按线性减小到最近的分类错误点之间的平均距离，模型的分类错误率需要以指数减小。...目前还不知道对于图像数据集的数据流形，这个结论是否还成立，后续研究会向着这个方向继续探索。毕竟论文中研究的只是一个极为简单的球面分布数据集，还不能很好体现出真实图像数据集数据流形的复杂性。...作者们猜测也许一个足够大的神经网络、经过非常大的图像数据集训练之后有可能最终变得完美，在测试中取得低到测不出来的分类错误率，同时也就能很好抵抗对抗性样本。
论文推荐｜ 本期为大家推荐5篇论文，论文主题涉及到当前研究最新动向，如异质图上的新基准，能够平衡不类别节点数量的最新GNN模型，GNN同MLP模型的对比，解决图表示学习关于异构性、归纳性和效率问题的方法...与此同时，我们还介绍了一种新方法，用来检测同质性是否存在。我们在数据集上测量了一系列简单模型和图神经网络的基准，为进一步研究提供了新视野。 ? 图1 如图1所示，边的异质性是 ，图的异质性是 。...在本文中，我们介绍了一种减轻同质性的措施，提出新的高质量非同质图学习数据集，并在整个数据集中对简单基准和代表性图表示学习方法进行基准测试。...（3）一个边生成器，可以生成节点之间的链路，来生成一个类别数量平衡的图。 （4）一个基于GNN的分类器，可以在增强图上进行节点分类。...（3）GraphSMOTE能否在不同的模型上很好地泛化 为了回答第一个问题，我们测试了GraphSMOTE的不平衡节点分类表现，如表3所示。 ?
前者就是我在这篇文章中所说的编码器。 终端任务网络: 如上所述，终端任务网络是我们模型的一部分，是为了执行一个特定的真实世界的任务，如图像分类，因此它必须为每个任务单独调整。...虽然这是一个很好的基准，但如果它是我们唯一关心的基准，那么它可能会变得极其危险。...除此之外，不同的论文提供了终端任务、预训练数据集和模型结构的非重叠子集的结果，因此比较论文之间的数字往往就像是在比较苹果和橙子。 2. 我们到底在追求什么？...这意味着我们计算了对于任何给定的编码器来说，ImageNet 的性能和其他终端任务的性能的相关度有多强。我们发现 ImageNet 根本不是一个很好的指示器。...因此，总的来说，我想从这项工作中提供4个关键要点，可能有助于计算机视觉研究人员和工程师未来的计算机视觉项目: 自监督的图像编码器是很好的通用特征提取器，你的下一个项目应该考虑试一下。
动物通常以一种意想不到的方式解决一个实验范式（即数据集），而未使用人们真正感兴趣的能力，从而迷惑实验者。对人类来说，这凸显了想用比人类现有方式更复杂的方式来解决一项艰巨的挑战是多么的困难。...这种模式在很短的时间内就引领了该领域的巨大进步。但这并非没有缺点。一方面，它为研究人员提供了强大的动力，使其可以将精力更多地集中在改进现有基准的新颖算法的开发上，而不是了解他们的算法或基准。...相反，在许多情况下，对象的背景、纹理或其他对人类不太明显的捷径可以很好地被识别。如果比场景中的主要对象更容易识别背景，网络通常会学习利用这一点进行分类。...有趣的是，这并不意味着DNN完全不能泛化：事实上，在对人类几乎没有意义的方向上，它们还是可以很好地泛化。下图的右侧显示了一些例子，从一些可理解的（置乱图像以仅保留其纹理）到完全不可理解。...但是，DNN具有高性能处理任务或基准的能力永远无法证明任务的存在或潜在假设。因此，在评估一项任务是否可以解决时，我们首先需要问：是否真的要解决这个问题？如果答案是yes，、应该用AI来解决吗？
1.在开始时建立基线 您实际上并不需要建立模型来获得基准结果。 假设我们将使用RMSE作为我们的时间序列模型的评估指标。然后我们在测试集上评估了模型，RMSE为3.64。...也就是说，预测前一天的数字。 或者是图像分类任务，抽取1000个贴有标签的样本，并按人类分类，而人为准确性可以成为您的基准。...做完比求完美更好 学习：如果您的新模型在生产中比当前模型更好，或者新模型在基准上更好，那么等待生产就没有意义了。 3.您的模型可能会投入生产，模型是否比基准更好？...它在本地测试数据集上的性能更好，但总体上是否真的能很好地工作？ 要测试您的模型优于现有模型的假设的有效性，可以设置A / B测试。...您可以将其发送到手动审阅，以检查它是否可以用于重新训练模型。这样，我们就可以在不确定的实例上训练分类器。 学习：考虑生产时，还要提出一个计划，以使用反馈来维护和改进模型。
来自东京工业大学、RIKEN的两位研究人员发现，基准数据集的特征向量对于分类任务来说已经能提供很多有用信息，而图结构仅仅提供了一种对数据进行去燥的方法。...Kawamoto等人对图分区设置下未经训练的GCN-like GNNs进行了相关理论评述。 从这些先前的研究中，一个很自然的问题出现了：为什么、以及何时图神经网络在顶点分类任务中表现很好？...换句话说，是否存在一个顶点特征向量的条件，使得图神经网络模型即使没有经过训练也能很好地工作？ 那么，我们能否找到基准图神经网络(如SGC或GCN)失败的实际反例?...这里，我们对我们的问题提出了类似的假设。 假设1：输入特征包括低频真实特征和噪声。真实特征为机器学习任务提供了足够的信息。 本研究的第一个贡献是验证了常用数据集的假设1(第3节)。...在实验E2中，我们研究了一个具有复杂的特征空间的人工数据集，以证明SGC等简单模型在分类时会失败。 表1给出了每个数据集的概述。 ? 表1：用于顶点分类的实际基准数据集和合成数据集 神经网络 ?
AI模型的基准测试 在评估一个模型的时候，仅通过ROUGE、BLEU SCORE评价模型还是太单薄了，并不能全面的反馈模型的能力。在相完整评估一个模型的能力的时候，最重要的是提供一套有效的评估模型。...语料来自新闻标题、视频标题、图形标题以及自然语言推断数据中提取的句子对集合，每对都是经过人类标注相似性评分 0 到 5，本质上是一个回归问题，但依然可以用分类的方法做，因此可以归类为句子对的文本五分类任务...给定一个问句，需要判断给定文本中是否包含该问句的正确答案，属于句子对的文本二分类任务。...图 1 2023 年 8 月份 GLUE 评估结果 随着大模型能力越来越强大，GLUE的九大任务中已经有很多表现出了模型已经超越了人类的基准，但是这并不能说明机器掌握了英语。...MMLU提供了57个任务涉及到了初等数学、美国历史、计算机科学、法律、伦理道德等。 图 3 MMLU 测试结果 清华大学和上海交通大学联合发布了中文 MMLU：C-Eval基准测试。
让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。 从简单开始 在我们讨论利用有限的数据进行深度学习的方法之前，请忘了神经网络并创建一个简单的基准。...这将帮助你评估深度学习的任何潜在提升，并深入理解在你的问题上深度学习与其它传统方法的权衡取舍。 获取更多数据 这听起来很荒谬，但是你是否真正考虑过可以收集更多数据呢？...我对公司提出这个建议的频率感到惊讶，他们看我像是个疯子。没错，可以花时间和金钱来收集更多数据。实际上，这通常是你的最佳选择。例如，也许你正在尝试对稀有鸟类物种进行分类并且数据十分有限。...尝试在增加数据时绘制学习曲线并查看模型性能的变化。 微调（Fine-Tuning） ? Okay. 假设你现在有了一个简单的基准模型，并且不可能收集更多数据或费用太高。...Making Small Cool Again 希望本文为你提供了一些在数据有限的情况下如何利用深度学习技术的思路。我发现，这个问题目前尚未得到应有的讨论，但它的意义非凡。
你是否想了解分布外检测(OOD detection)的最前沿方法及其表现却迷失在在数量繁多的论文中？你是否想自己解决OOD检测问题却苦于没有一个统一的代码库/测试平台来开发和测试性能？...如上图所示，仅用几行代码，OpenOOD的评估器就可以在指定的ID数据集上给出所提供的分类器、后处理器的OOD检测测试结果。相应的OOD数据是由评估器内部所确定并提供的，这保证了测试的一致性和公平性。...有了上述背景，再结合上图就可以很好理解标准以及全谱OOD检测。 标准OOD检测 目标（1）：在ID分布上训练一个分类器，使其能够准确对ID数据进行分类。...全谱OOD检测 目标（1）：与标准OOD检测类似，但区别在于考虑了covariate shift，也就是无论测试ID图片相比训练图片是否有covariate shift，分类器都需要精准分类到相应的ID...与之相反，全谱OOD检测在同一场景下将两种偏移自然地考虑在了一起，更准确地反映了我们对于一个理想分类器在开放世界中表现的预期。
对于图分类任务而言，最流行的数据集之一「MUTAG」仅仅包含 188 个分子，其中每一个分子都被表征为一个图。...图 9：提出新的对比基准的原因 那么，我们为什么需要一个新的对比基准呢？ 首先，当前的数据集往往规模太小，与现实场景不符。这意味着我们很难可靠和严格地评估算法。 其次，评估算法的方案不统一。...这些网络节点平均度差别很大，例如：蛋白质相互作用网络节点的平均度为 600，另一个节点分类数据集节点的平均度为 21.7。这些网络的节点聚类系数和图直径也有很大的差异。...图 18：Open Graph Benchmark 的使用 OGB 是一种用于图机器学习任务的资源，它提供了一个非常容易安装的代码。...其中，他们考虑了 32 中不同的任务，这些任务包括不同的节点、链接、图级别的分类任务。每个网格中的点都代表了任务的相似度（即肯德尔等级相关系数），其取值范围为[-1,1]。
通过这些增强，OpenOOD v1.5旨在推动OOD研究的进展，并为OOD检测研究提供更强大和更全面的评估基准。...相应的OOD数据是由评估器内部所确定并提供的，这保证了测试的一致性和公平性。...有了上述背景，再结合上图就可以很好理解标准以及全谱OOD检测。 标准OOD检测 目标（1）：在ID分布上训练一个分类器，使其能够准确对ID数据进行分类。...全谱OOD检测 目标（1）：与标准OOD检测类似，但区别在于考虑了covariate shift，也就是无论测试ID图片相比训练图片是否有covariate shift，分类器都需要精准分类到相应的ID...与之相反，全谱OOD检测在同一场景下将两种偏移自然地考虑在了一起，更准确地反映了我们对于一个理想分类器在开放世界中表现的预期。
这是一个分类问题，在给出一个测试数据时，我们需要将它分到12个类中的一个。我们将使用卷积神经网络（CNN）来完成这个任务。 创建CNN模型有几种方法，但对于第一个基准，我们将使用Keras深度学习库。...我们将使用Keras作为初始基准，因为Keras提供了许多预训练模型。我们将使用ResNet50和InceptionResNetV2来完成我们的任务。...使用一个简单的模型和一个非常高的终端模型对数据集进行基准测试是很重要的，可以了解我们是否在给定模型上过拟合/欠拟合数据集。 ?...此外，还打印了模型摘要和参数的数量，下面是最后几层的截图。 ? 添加一个dense层以得到第一个基准 模型运行了10个epochs，6个epochs后结果达到饱和。...矩阵的每一行表示预测类中的实例，而每列表示实际类中的实例（反之亦然）。这个名字源于这样一个事实：它可以很容易地看出系统是否混淆了两个类别。 ?
有研究人员训练了一个神经网络用来乳腺癌分类，其准确率达到了85%。随后，研究人员又综合了另外三个神经网络，这时，模型的准确率达到了惊人的99%，足以匹敌有多年经验的“老”放射科医师。...显然，此分类器没有“理解”肺炎，而是选择了最简单的解决方案，只查看医院token的类型。 2 捷径学习超越深度学习 通常这样的失败被归为机器学习算法不可信的例子。...但这并非没有缺点，这种模式虽然为研究人员创造了强大的激励，使他们更专注于开发新的算法，改进现有的基准，但是在激励他们“理解”当前的算法或基准方面尚有欠缺。...但是这并不意味着神经网络完全不能泛化：事实上它们可以很好地泛化，尽管泛化的方向对人类几乎没有意义。下图右侧显示了一些示例，从某种程度上可理解→扰乱图像只保留其纹理→完全不知所云。 ?...然而，DNNs以高性能处理任务或基准的能力永远无法证明任务的存在或潜在假设的合理性。因此，在评估一项任务是否可以解决时，我们首先需要问到：它是否应该被解决？
为了研究上述课题，我们在 2019 年 6 月举行的 IEEE 计算机视觉与模式识别（CVPR 2019）大会上发表了相关论文，对多标签、小样本图像分类进行了研究。...通过给定的这两幅图像，LaSO 网络合成了新的训练样本，这些样本通过对标签执行联合、交叉和减法操作而产生。...在这种情况下，LaSO 网络从所提供的训练样本随机对中合成新的训练样本。在本文中，我们将 LaSO 网络的这种能力应用到一个新的多标签小样本分类基准中，希望能引起对这一重要问题的更多研究。...图 4：LaSO 增强表现（底部四行）VS 基准（顶部三行） 多标签小样本分类是一项全新的、具有挑战性和实用性的研究工作。我们为这个研究工作提出了第一个基准。...在该基准上利用神经网络对 LaSO 标签集操作进行了评估，结果表明 LaSO 具有很好的应用潜力。我们希望本次工作能激励更多的研究人员去研究这个有趣的问题。
这些方法通用性很好，可以应用到其他的图片分类任务中。...训练和验证数据拆分 步骤 2 一旦我们得到了训练集和验证集，我们就从数据集的基准开始着手。这是一个建立在测试集上的一个分类问题，我们需要把测试集中的每一个实例划分为 12 类中的一类。...为了理解在给定模型下，我们是过拟合还是欠拟合数据集，为数据集准备一个简单模型和一个复杂模型作为基准是非常重要的。...模型总结贴在这里了，我们可以看到参数量，接着是最后几个层的截屏。 我们加了一个稠密的层来得到第一个基准 模型总共训练了 10 轮，6 轮以后结果饱和了。...其每一行代表了预测值，每一列代表的是实际的类别（反之亦然）。这个名字来源于它可以非常容易的表明系统是否将类个类别混淆（也就是一个 class 被预测成另一个 class）。
本文针对这些可以统称为捷径的现象提出一个统一的看法，并阐述在理论和实践中为解决这些问题采取的方法。 2 主体内容 2.1定义捷径：决策规则的分类法 在人工神经网络中的捷径学习是怎么样的呢？...作者通过一个简单的分类问题（区分星星和月亮）进行举例（图2）。...因此可以得出，模型简单通过数据集测试和模型实现了人们期望的基础能力之间是不一样的。数据集只有能很好地代表人类真正感兴趣的功能时才是有用的数据集。...3）为什么学习捷径 对于DNNs来说，利用捷径比学习预期的解决方案要容易得多。但是，是什么因素决定一个解决方案是否容易学习？...作者简单列举了几种前景很好的解决方法，每一种都提供了超越捷径学习的独特视角，例如特定领域的先验知识（Domain-specific prior knowledge）、对抗样本和鲁棒性（Adversarial
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