Metric是一个第三方包，用来帮助我们对应用程序的性能进行度量。曾有友商基于这个包编写的程序还申请了专利，总之这是一个使用方便的组件。我们日常进行应用程序性能度量时，最常用的方法是打日志记录每个交易的一些耗时数据，有了这些原始数据，自己再进行统计分析。通过使用Metrics这个包，我们可以很方便的定义一些度量值，抓取一些关键时点和变量的信息，还能按照自定义的周期进行总体的统计，来分析应用的性能。Metrics还能够将这些统计信息输出到Console、日志文件、JMX，甚至还支持以微服务的方式向外暴露数据接口，从而方便我们将这些数据接入到Grafana或自己的统计分析工具中。
大数据文摘作品 编译：张南星、卫青、钱天培 究竟什么样的AI人才能被微软这样的巨头聘用呢？ 是不是要码力超群，上来就能徒手写个AlphaGo呢？还是要眼光毒辣，当场就能构想出未来20年AI发展前景呢？ 当然不是！ 今天，文摘君就淘来了几道微软AI 面试题，同时给出了最基本的解答。（注意是最基本解答哦，欢迎在文末留言给出你认为更好的答案。） 神秘的微软AI面试题，其实非常平易近人。一起来答答看！ 合并k个数列（比如k=2）数列并进行排序 代码如上。最简单的方法当然就是冒泡排序法啦。虽然不是最有效的，但却容易描
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81094891
输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，所有特征向量存在的空间成为特征空间。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
接口设计：描述用户界面，软件和其他硬件设备、其他软件系统和使用人员的外部接口，以及各种构件之间的内部接口。
有数据分析师曾抱怨：80%时间在清洗数据、加工数据和识别数据，仅有20%时间在做数据分析。面临这种困境的原因，大致有三点：
大家好，在100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM一文中，我介绍了LightGBM 的模型原理和一个极简实例。最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配，所以就开发了一个简易的 LightGBM 可视化调参的小工具，旨在让大家可以更深入地理解 LightGBM
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
本章中，将会利用TensorFlow实现一个简单的模型：线性回归。通过本示例，我会分析一些代码基础及说明如何在学习过程中调用各种重要组件，比如cost function或梯度下降算法。 变量间关系的模型 线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。有意思的是该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，我非常乐意以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。 请记住，不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机值b间的关系建模
图片分类里的center loss 目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_erro
概要 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。 平均水平的指标是对个体【集中趋势】的度量，使用最广泛的是均值和中位数； 反映变异程度的指标则是对个体【离开平均水平的度量】，使用较为广泛的指标是标准差（方差）、四分位间距。 1、集中趋势的度量 （1）均值：均值为所以数据的平均值。若计算n个观察数据的平均数，计算公式为：
在Elasticsearch中，聚合是一种对文档进行分组和计算的方式。聚合可用于生成汇总数据、计算平均值、最大值、最小值等统计信息。
目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失. K.mean(
文章：LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
1.无度量不DevOps DevOps的推广打破了开发，运维之间的壁垒。全员以产品交付为目标，提高效率，完成业务。久而久之消费者就会形成一个潜意识就是：买了这个产品我们企业就DevOps了。（哇，开香槟，散花~）。真是这样的吗？的确DevOps提供了一个新的视角去审视整个公司的人员配置，业务流程，企业文化。打通信息壁垒后，把以前的信息孤岛变成高速公路。但是不是路通了就可以高枕无忧了？Not Yet，高速路也会堵车啊！所以不知道大家是否想过一个问题，到底怎么样才算DevOps了？你的企业DevOps到什么程度
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到，就是7日移动平均了。考察如下的示意图：
小目标在许多现实世界的应用中无处不在，包括驾驶辅助、大规模监控和海上救援。尽管由于深度神经网络的发展，目标检测取得了显著的进展，但大多数都是用于检测正常大小的目标。而小目标(AI-TOD数据集中小于 像素)往往表现出极其有限的外观信息，增加了识别特征的学习难度，导致小目标检测失败的案例非常多。
自注意力模块是Transformer的基本构建块，用于捕捉全局信息。受到Transformer在自然语言处理（NLP）任务上的成功启发，研究人员将自注意力模块引入了计算机视觉。他们用自注意力模块替代了卷积神经网络（CNNs）中的卷积层，将这些网络称为视觉Transformer。视觉Transformer在许多计算机视觉任务上与CNNs相媲美，有巨大的潜力用于各种应用。
层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类，可以采用自顶向下的聚类策略（分裂），也可以采用自下而上的策略（凝聚）。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Ki
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ及Bitmovin在ABR方面的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员—Harmonic的
大家都在学SpringCloud，貌似学会了SC就牛逼哄哄，感觉不得了的样子。但微服务，在整个企业级应用中，只占了一小部分。微服务引入的问题比解决的问题还要多，你会遇到各种各样的bottleneck。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
上期我们结合《SRE Google 运维解密》，对监控系统进行了一次脉络梳理，知道一旦离开了监控系统，我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务，就如同线上的服务在随风裸奔。
尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性，作者提出了 SegICP，这是一种用于对象识别和位姿估计的集成解决方案。SegICP 结合卷积神经网络和多假设点云配准，以实现鲁棒的像素级语义分割以及相关对象的准确实时 6 自由度姿态估计。该架构在没有初始解的情况下实现了实时的1 cm 位置误差和 小于5°的角度误差。最后在根据运动捕捉生成的带注释的基准数据集上完成了SegICP的评估。本文主要贡献如下：
原文：https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/90637423
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
更简约的话可以直接记n > 8\log NN是词表的大小，n是词向量的维度。当n超过这个阈值时，就说明模型有足够的容量容纳这N个词（当然n越大过拟合风险也越大）。这样一来，当N=100000时，得到的n大约是96，所以对于10万个词的词向量模型来说，维度选择96就足够了；如果要容纳500万个词，那么n大概就是128
想想大学时候，我们学习数学的目的也就是为了考试，从来没有想过它们能解决什么实际问题。但是现在想想，我们真是错了。数学其实就是来自生活。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
在小程序中，我们有许多近邻检索的场景：例如，在海量的小程序里为用户推荐潜在意图的小程序；在同样海量的小程序内容页面中，快速找到同一主题的下的资讯、视频、知识、商品等各类内容... 随着表示学习技术(Representation Learning)的不断发展，我们有了各种趁手的向量化工具，可以将海量的数据表示为高维图空间的顶点，他们的关系加上特点的距离测度则构成了图的边。那么问题就转化为如何在高维空间里实现快速近邻检索？这个问题有许多的解法，限于篇幅今天我们主要介绍基于HNSW的方法。 1. 前言 进入正题
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
本文结构： 什么是 LightGBM 怎么调参 和 xgboost 的代码比较 ---- 1. 什么是 LightGBM Light GBM is a gradient boosting framew
【编者按】集成建模是一种提高模型性能的强大方式。本文作为通俗入门教程，首先通过一个例子快速引入集成学习的基础知识，介绍如何真正得到不同的学习模块，并着重讨论了几种在行业内广泛使用的集成技术，包括Bagging、Boosting、Stacking等。 导论 集成建模是一种提高模型性能的强大方式。在你可能构建的各种模型上使用集成学习通常卓有成效。一次又一次，人们在 Kaggle这样的比赛中使用集成模型，并且从中受益。 集成学习是一个广泛的话题，广到超出你的想象力。对于本文，我将涵盖集成建模的基本概念和思想。这应
时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。
神经影像增强了我们对疼痛的神经关联的理解。但神经回路是如何与持续疼痛相互作用并导致持续疼痛的，在很大程度上仍是未知的。
这时我们可以观察到数据透视表这里的数据选项，在数据图标右下角有个标记，这就代表了是数据模型，而不是一般的表。因为我们这里只涉及到一个查询表上载到数据模型，所以就不存在所谓的关系。
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
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