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Elasticsearch集群写入性能突然衰减问题定位与解决

背景线上的Elasticsearch集群在某一天早上开始写入吞吐下降，环比下降了30%，但是业务的数据量环比没有下降，从而导致数据积压在Kafka中无法消费。...[7b3d31ff3fb768565abae93d3b180810.png] 写入吞吐下降后，通过查看监控，发现cpu使用率和load也下降，并没有明显的异常能够表明是Elasticsearch集群出了问题...并且主要有两种时间解析类栈顶： [f45af49fa7b7e8c2e2e6d3739b0c7072.png] [8ce543a3c3c9c7032bee9017e722a279.png] 结合上述时间解析类的堆栈，查看elasticsearch

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ElasticSearch 中使用衰减函数来完美你的搜索结果

最近的项目在原有的搜索需求增加功能 ElasticSearch 7.6 （请注意，大版本不同可能参数不同）原有搜索：简单的标题+正文全文索引新加功能：在原有的基础上，更加完善排序结果。...发布时间（发布太久的了得分需下降）后台给予的权重值（权重值越高越好）热度调研了一下文档，发现ElasticSearch完美支持这样的需求，只需要自己定义好递减函数即可。...，它所得的分数就开始进行衰减了，衰减规模决定了这个分数衰减速度的快慢 decay：衰减值，该字段可以被接受的值（默认为 0.5），相当于一个分界点，具体的效果与衰减的模式有关衰减函数 linear 直线衰减...weight": 2 } ] } } } 引用文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch.../reference/7.6/query-dsl-function-score-query.html 知乎Live全文搜索之使用Elasticsearch全文搜索

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权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

权重衰减（weight decay） L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。...系数λ 就是权重衰减系数。...1.3 权重衰减（L2正则化）的作用作用：权重衰减（L2正则化）可以避免模型过拟合问题。思考： L2正则化项有让w变小的效果，但是为什么w变小可以防止过拟合呢？...学习率衰减（learning rate decay）就是一种可以平衡这两者之间矛盾的解决方案。学习率衰减的基本思想是：学习率随着训练的进行逐渐衰减。...学习率衰减基本有两种实现方法：线性衰减。例如：每过5个epochs学习率减半。指数衰减。

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如何降低SaaS产品价值衰减

二期招募正式开始，扫描二维码立刻报名（或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口）详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 SaaS半成品的价值衰减前几天在跟一位销售同学交流时...先不要误会，SaaS的半成品也是产品，只是产品价值衰减较大。下面我们接着说，什么是SaaS的半成品，成品又是什么。

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时间衰减流的改进算法

作者：Vladimir Braverman,Harry Lang,Enayat Ullah,Samson Zhou 摘要：在数据流的时间衰减模型中，基础数据集的元素在按时间顺序获得的情况下，越晚获得的元素更重要...我们提供了一个通用框架，它采用任何离线核心集，并为多项式时间衰减函数提供时间衰减核心集。我们还考虑了k-中值聚类的指数时间衰减模型，其中我们提供了利用在线设施定位算法的常数因子近似算法。...我们的算法存储O（klog（hΔ）+ h）点，其中h是衰减函数的半衰期，Δ是数据集的纵横比。我们的技术也扩展到k-means聚类和M-estimators。

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LD衰减图绘制--PopLDdecay

LD衰减图，可以形象的查看群体LD衰减的情况。...LD衰减是由于连锁不平衡所致，LD衰减速度在不同物种或者不同亚种中差异不同，通常用LD衰减到一般的距离来作为群体的衰减距离（还有其它计算方法），如果LD衰减很快，则在进行GWAS分析时需要更多的位点才能达到一定的精度...（计算群体GWAS分析所需要的最少SNP个数）另外，LD衰减也可以反应群体受选择的情况，一般来说，野生群体比驯化改良群体LD衰减快，异花授粉比自花授粉植物LD衰减快。

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Tensorflow实现各种学习率衰减

Tensorflow实现各种学习率衰减觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(...,mini-batch数量不大,大概64或者128个样本,但是在迭代过程中会有噪音,下降朝向这里的最小值,但是不会精确的收敛,所以你的算法最后在附近摆动....但如果能慢慢减少学习率 α \alpha α 的话,在初期的时候,你的学习率还比较大,能够学习的很快,但是随着 α \alpha α 变小,你的步伐也会变慢变小.所以最后的曲线在最小值附近的一小块区域里摆动..., name=None) 退化学习率,衰减学习率,将指数衰减应用于学习速率。...它需要一个global_step值来计算衰减的学习速率。

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PyTorch使用Tricks：学习率衰减！！

通常学习率衰减有以下的措施：指数衰减：学习率按照指数的形式衰减，每次乘以一个固定的衰减系数，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR 类来实现，需要指定优化器和衰减系数...余弦退火衰减：学习率按照余弦函数的周期和最值进行变化，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 类来实现，需要指定优化器、周期和最小值。...1、指数衰减指数衰减是一种常用的学习率调整策略，其主要思想是在每个训练周期（epoch）结束时，将当前学习率乘以一个固定的衰减系数（gamma），从而实现学习率的指数衰减。...固定步长衰减和指数衰减都是学习率衰减的策略，但它们在衰减的方式和速度上有所不同：固定步长衰减：在每隔固定的步数（或epoch）后，学习率会减少为原来的一定比例。...这种策略的衰减速度是均匀的，不会随着训练的进行而改变。指数衰减：在每个训练周期（或epoch）结束时，学习率会乘以一个固定的衰减系数，从而实现学习率的指数衰减。

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Tensorflow 实现各种学习率衰减

梯度下降法,mini-batch 数量不大,大概 64 或者 128 个样本,但是在迭代过程中会有噪音,下降朝向这里的最小值,但是不会精确的收敛,所以你的算法最后在附近摆动....但如果能慢慢减少学习率的话,在初期的时候,你的学习率还比较大,能够学习的很快,但是随着变小,你的步伐也会变慢变小.所以最后的曲线在最小值附近的一小块区域里摆动.所以慢慢减少的本质在于在学习初期...其他学习率是衰减公式指数衰减 Tensorflow 实现学习率衰减自适应学习率衰减 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step,...decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 退化学习率,衰减学习率,将指数衰减应用于学习速率。...None) 将反时限衰减应用到初始学习率。

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ES 自定义打分

例如，搜索标题包含 elasticsearch 的文档。...query_score, function_score)•max : 取两者之中的最大值，result_score = Max(query_score, function_score)•min : 取两者之中的最小值...•decay_function : 衰减函数 gauss, linear, exp 等。•script_score : 自定义脚本。 weight weight 加权，也就是给每个文档一个权重值。...指定多个打分函数如何组合计算出新的分数： •multiply : 分数相乘（默认）•sum : 相加•avg : 加权平均值•first : 使用第一个 filter 函数的分数•max : 取最大值•min : 取最小值...decay_function decay_function 衰减函数，例如： •以某个数值作为中心点，距离多少的范围之外逐渐衰减（缩小分数）•以某个日期作为中心点，距离多久的范围之外逐渐衰减（缩小分数）

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光纤衰减器有什么作用？

光纤衰减器就是可以作用于其中，用于降低光信号能量，对输入光功率衰减的光无源器件，避免由于输入光功率超强而使光接收机产生失真。...一般采用空气隔离技术、位移错位技术、衰减光纤技术、吸收玻璃法等技术来制作光衰减器。光衰减器的衰减范围在0~65dB。其中，目前市场上的固定光纤衰减器衰减功率在1~30dB之间。...固定光纤衰减器是光纤衰减器的一种类别，是将衰减功率固定在一个衰减值。一般用于电信网络、光纤测试设备、局域网（LAN）和有线电视（CATV）系统。...155.jpg 还有一种是可变式光衰减器，可变衰减器的衰减水平可以调节，例如从0.5 dB到20dB，甚至50dB。一些可变衰减器具有非常精细的分辨率，例如0.1dB甚至0.01dB。...156.jpg 在无源器件中，光纤衰减器的使用很广泛，仅次于连接器和耦合器。衡量光衰减器的性能指标主要有衰减量、插入损耗、衰减精度、回波损耗等。

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权重衰减== L2正则化?

这一术语是L2正则化经常被称为权重衰减的原因，因为它使权重更小。因此，您可以看到为什么正则化工作，它使网络的权重更小。...L2正则化和权重衰减是一样的吗? L2正则化和权值衰减不是一回事，但可以通过基于学习率的权值衰减因子的重新参数化使SGD等效。困惑吗?让我给你详细解释一下。权重衰变方程给出下面λ是衰减系数。 ?...我们的目标是重新参数化它，使其等价于图8中给出的权重衰减方程。 ? Figure 9....代入后，我们打开括号，重新排列这些项，使其等价于权重衰减方程(图8)，并有一定的假设。 ? Figure 11....另一方面，重量衰减在SGD和Adam上的表现是一样的。一个令人震惊的结果是，具有动量的SGD优于Adam等自适应梯度方法，因为常用的深度学习库实现了L2正则化，而不是原始的权值衰减。

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利用学习率衰减找到最优结果

接近训练结束：学习速率的衰减应该在 100 倍以上。两种学习率衰减模式，一种为线性衰减，一种为指数衰减。...常见学习率衰减方式 https://www.jianshu.com/p/125fe2ab085b 线性衰减 momentum 动量法网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态...不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全局最优的状态。 momentum 动量能够在一定程度上解决这个问题。...因此指数衰减相对于线性衰减效果会更好通过固定的 epoch 周期将学习速率降低 50% 来实现的。例如，初始学习率设定为 0.1，每 10 个 epochs 降低 50%。...前 10 个 epochs 使用 0.1 的学习率，接下来的 10 个 epochs 使用 0.05 的学习率，学习率以指数级进行衰减。

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学习率衰减之余弦退火(CosineAnnealing）

1 引言当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率...并且因为我们的目标优化函数可能是多峰的（如下图所示），除了全局最优解之外还有多个局部最优解，在训练时梯度下降算法可能陷入局部最小值，此时可以通过突然提高学习率，来“跳出”局部最小值并找到通向全局最小值的路径...i i就是第几次run(索引值)； n m a x i \ n_{max}^i nmaxi 和 n m i n i \ n_{min}^i nmini 分别表示学习率的最大值和最小值...#这里实现了余弦退火的原理，设置学习率的最小值为0，所以简化了表达式 learning_rate = 0.5 * learning_rate_base * (1 + np.cos(np.pi *

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打分排序系统漫谈1 - 时间衰减

但仍然有几个未解问题：时间衰减过快，对于一些有长实效性的打分并不适用。能否在打分上加入指数？如何考虑时间衰减和当前时段的关系。...和上述指数衰减相比，线性不会过度惩罚老文章。...思考：时间衰减比较Hacker News，和Reddit Hot Formula，主要的两点区别在于对点赞量（拍砖）取log进行压缩，以及不同的时间衰减项。...几种常见的时间衰减项包括：线性衰减 \[ score_t = score_0 - T/G \] 幂指数衰减 \[ score_t = score_0 / (T + 2)^G \] 幂指数衰减的衰减速度会随着时间加速...\[ score_t = score_0 * exp( - \lambda * T ) \] 指数衰减可以由牛顿冷却定律的一阶微分方程得到，\(\lambda\)是衰减速率，速率恒定，经过t时间衰减的量和

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TensorFlow学习－－学习率衰减learning rate decay

为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减．...　线性余弦衰减 tf.train.noisy_linear_cosine_decay　噪声线性余弦衰减函数返回衰减的学习率．...指数衰减是最常用的衰减方法．...示例，阶梯型衰减与指数型衰减对比： #!...learning_rate-end_learning_rate)*(1-global_step/decay_steps)^ (power)+end_learning_rate 参数cycle目的：防止神经网络训练后期学习率过小导致网络一直在某个局部最小值中振荡

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MEMS VOA光衰减器的工作原理

当中心波长λc处的衰减量Ac给定时，得到光斑的偏移量Xc如式（3）。...根据式（1），长波具有更大的模场直径，因此其衰减量更小。如图4.16所示，如果光学系统能够对长波的光斑产生更大的偏移量，就可以增加长波的衰减量，从而对衰减谱线产生均衡作用。...图7.jpg 然而，根据式（4），因两个因素产生的WDL，只能在某个特定的衰减水平Ac下完全相互抵消。当VOA器件的衰减量被设置为一个异于Ac的数值时，将会存在剩余WDL，如图8所示。...从图8中看到，在优化之前，最大WDL产生于衰减量为20dB时。如果通过优化，将衰减量为20dB时的WDL完全抵消，则最大WDL产生于衰减量为4dB时。...如果将衰减量为13dB时的WDL完全抵消，则在0~20dB的衰减范围内，最大WDL将<0.2dB。图8.jpg 目前已有各种方案，可通过光学系统产生相反的色散。

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基于颜色衰减先验的去雾算法

基于颜色衰减先验的去雾算法这个color attenuation prior算法本质上也是一种统计上的发现。...tex=I%28x%29%3DJ%28x%29t%28x%29%2BA%281-t%28x%29%29) 直接的衰减会导致反射能量的减弱，从而导致brightness的低值。即公式中 !

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Pytorch基础知识-学习率衰减（learning rate decay）

但如果如下图所示，设置一个可以自动衰减的learning rate可能会在一定程度上加快优化。 ? 学习率衰减（learning rate decay）对于函数的优化是十分有效的，如下图所示 ?...在进行深度学习时，若发现loss出现上图中情况时，一直不发生变化，不妨就设置一下学习率衰减（learning rate decay）。

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递归求序列最大最小值

不多说了，第一节课老师留了道题，要求在一个递归函数里求序列的最大最小值。...---- 算法思路： 1）如果数组长度为1，则最大值与最小值相等 2）如果数组长度为2，则最大值与最小值各位其中一个。...3）如果数组长度大于2，那么采用二分策略，递归求前一半的最大最小值，与后一半的最大最小值，之后两两比较后的数组的最大最小值。...Max = max(num[start],num[end]); return true; }else{ //序列长度大于2，递归找前一半的最大最小值...//后一半的最大最小值,两者进行比较 int mid = (start + end) / 2; int tmp_max,tmp_min;

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