白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声，它是一个随机数序列，不能预测。如果预测误差不是白噪声，它暗示了预测模型仍有改进空间。...在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列。 完成本教程后，你将知道: 白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。 如何检查是否你的时间序列是白噪声。...当预测误差为白噪声时，意味着时间序列中的所有信号已全部被模型利用进行预测。剩下的就是无法建模的随机波动。 模型预测的信号不是白噪声则表明可以进一步对预测模型改进。 你的时间序列白噪音吗?...检查延迟变量之间的总体相关性。 白噪声时间序列的例子 在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。...你发现了Python中的白噪声时间序列。
在性能测试中，响应 时间（Response Time）、并发数（Concurrency）和每秒事务数（Transactions Per Second，TPS）都是非常重要的指标。...然而，当系统承受高负载或者处理复杂的任务时，响应时间可能会增长。这时候，我们可能需要在响应时间和其他指标之间进行权衡。 并发数（Concurrency） 并发数是指系统在同一时间内处理的请求的数量。...然而，并发处理能力的提高可能会带来响应时间的增加。 每秒事务数（TPS） 每秒事务数是指系统每秒钟可以处理的事务的数量。对于需要快速处理大量事务的系统来说，高TPS是非常重要的。...然而，这三个指标是相互影响的。例如，如果我们想提高系统的并发处理能力，可能需要接受响应时间的增加。这种权衡在性能优化过程中是常见的。因此，在性能测试和优化中，我们需要找到这三个指标之间的平衡。...除了响应时间（Response Time）、并发数（Concurrency）和每秒事务数（TPS）这三个关键指标外，性能测试中还有一些其他的重要指标，包括： 吞吐量（Throughput）：这是在一定时间内完成的工作量或传输的数据量
面试中，除了TopK，是否被问过：求一个正整数的二进制表示包含多少个1？ 画外音：姊妹篇《一次搞透，面试中的TopK问题！》。...空间换时间，是算法优化中最常见的手段，如果有相对充裕的内存，可以有更快的算法。...，时间复杂度为O(1)，潜在的问题是，需要很大的内存。...画外音：5个bit，能表示00000-11111这32个数。 四、二次查表法。 查表法，非常快，只查询一次，但消耗内存太大，在工程中几乎不被使用。...算法设计，本身是一个时间复杂度与空间复杂度的折衷，增加计算次数，往往能够减少存储空间。
这种损失是策略梯度算法的核心。正如将看到的，定义损失几乎是开始在RLlib中训练RL策略所需要的全部。 ?...范例是开发人员将算法的数字编写为独立的纯函数，然后使用RLlib帮助器函数将其编译为可以大规模训练的策略。该建议在RLlib库中具体实现。...这些策略可用于RLlib中的单代理，矢量和多代理训练，并要求它们确定如何与环境交互： ?...DynamicTFPolicy和EagerTFPolicy之间的主要区别是它们调用传入的函数的次数。在两种情况下，一次调用一次model_fn来创建Model类。...RLlib 基于面向对象的Keras样式提供了可定制的模型类（TFModelV2），用于保存策略参数。 训练工作流状态：用于管理训练的状态，例如，各种超参数的退火时间表，自上次更新以来的步骤等。
三：确定后缀 第6行与第10行可得文件名只是用时间加随机2位数命名，得到思路，本地用$t=date("YmdHis");确定时间开始时间，记录一次，上传成功，刷新记录时间，得到最后时间，中间加上00-99...得到第一次时间为20190907123413，最后一次时间为20190907123421。即从201909072341300到2019090712342199 打开bp开始抓包，爆破 ?...发现与我不同的是时间不同，我的比他时间慢了差不多8个小时。我又本地与在线相同代码同时跑下 ?...规定时间戳的格式。timestamp 可选。规定时间戳。默认是当前的日期和时间。但php在使用date函数的时候，是以UTC为参照物计算时区。...常见解决办法 1）php.ini配置文件中规定时区 date.timezone = "PRC"（PRC为中华人民共和国的英文单词缩写） ?
朋友关系表包含两个字段，用户id，用户好友的id；用户步数表包含两个字段，用户id，用户的步数.用户在好友中的排名 -- user_friend 数据 +----------+------------+...-----------+-------------------+ 二、题目分析 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 解法分析 要求解的是自己在好友中的排名...，那么需要有自己和好友的步数，可是好友关系表中只有“好友”，需要加入自己的数据； 求排名，需要分组开窗； 需要筛选出自己名次的那一行数据； 三、SQL 1.列出好友步数，并将自己步数添加到结果中 执行SQL...row_number() over (partition by tt1.user_id order by tt1.steps desc) as row_num from ( --好友步数...user_steps t2 on t1.friend_id = t2.user_id union all -- 自己步数
它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。 我们展示了如何使用Ray和RLlib在OpenAI Gym上构建一个自定义的强化学习环境。...一个RLlib教程 一旦你用pip install ray[rllib]安装了Ray和RLlib，你就可以用命令行中的一个命令来训练你的第一个RL代理: rllib train --run=A2C -...A2C和许多其他算法已经内置在库中，这意味着你不必担心自己实现这些算法的细节。 这是非常棒的，特别是如果你想使用标准的环境和算法来训练。然而，如果你想做得更多，你就得挖得更深一些。...如果你想要运行多个更新，你可以设置一个训练循环来连续调用给定次数的迭代的train()方法，或者直到达到某个其他阈值。...超越RLlib Ray可以极大地加快训练速度，使深度强化学习更容易开始。RLlib不是结束(我们只是在这里触及了它的基本功能)。
作者：冉南阳 1 文档编写目的 在使用Cloudera Manager界面查询YARN应用程序图表时，由于图表的时间序列流太大，超过了默认限制1000，造成查询图表时不能查看，报错已超出查询的时间序列流限制...本文将描述该问题和如何在CM中修改该限制数量的大小。 测试环境 1.CM和CDH版本为CDH 5.16.1 2.操作系统版本为RedHat 7.2 2 问题描述 1.当查看图表时报如下错误 ?...3 解决办法 1、修改管理配置 修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10000时，依然报一样的错误，故使用修改此配置不能解决问题。 ? 一样的报错信息，修改后并不能解决此问题。 ?...修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10时，报错信息有变化。 ? ?...4 总结 对于Cloudera Manager的图表查询时间序列流最大限制，1000以内的配置值可以通过在界面上直接配置并生效，超过1000则只能修改配置文件，当然配置文件比较灵活，小于1000的值也
Tune——基于Ray的中间库，主要功能是调参（如使用BPT算法异步调参）和多实验排队管理 RLLib——基于Ray的分布式和Tune的调参，实现抽象RL算法，可支持层次RL和Multi Agent学习等...若目前CPU已满，则等待，下图所示为8个CPU正在作业，剩余2个实验正在等待中 4 RLLib使用场景—RL算法 RLLib基于Tune和Ray实现强化学习算法，下图基于IMPALA框架，图中Trainer...model去异步Trajectory Sampling，然后将多个采样结果反馈给Trainer，Trainer根据采样更新model网络权重，再更新Rollout worker Trainer 包含采样、训练...Postprocess Function——用于数据处理 Build Model——根据Env自动创建适配Model 8.2 Trainer实现功能 指定Policy——如上1步的PPOTFPolicy...选择Optimizer——此处为更抽象的optimizer（比Adam更抽象），包含模型 + 数据的输入，loss的计算和GPU多卡训练等 参考文献 [1] 强化学习系统怎么实现？
正文部分 SAP中可以查看account登陆次数及时间的情况的TCODE为： SM19 Active security audit SM20 Analysis log MENU界面见下： SM19是配置...Audit Profile的，其界面是 tatic的卡片是空的，可能需要你新建一个profile.换第二个卡片。...Profile配置完成了，下一步就要看account的信息了。...SM20界面为 点击 ，可以看到account的操作信息， 至此，就可以看到account的登陆及其它信息了，由于我目前在IDES中只设了一个用户，所以没测试看其他用户的案例。...需要说明，这两个TCODE的使用是要求权限的，我在IDES中是完全权限的，如果你是在公司内的用户，可能你的BASIS没有给你这个权限的，这样你就无法使用这两个TCODE了。
3）从训练层面对多智能体强化学习进行抽象：尝试提高多智能体算法在不同训练模式之间的复用率，比如 DDPG 或者 DQN 可以很方便地嫁接到中心化训练模式中。...针对这一场景，MALib 基于 Ray 的分布式执行框架，实现了一个灵活可自定义的多智能体强化学习并行训练框架，并且对基于种群的训练做了特别优化，不仅仅可以实现类似于星际争霸 2 中的 League 机制...SOTA 框架 SampleFactory 提升近 100%；纯 CPU 环境 MALib 的吞吐量优势较进一步扩大至近 450%；同类算法训练速度较 DeepMind 开发的 open spiel...与 RLlib 对比训练 MADDPG 的效果。 对照框架是 RLlib。随着 worker 的数量增多，RLlib 的训练越来越不稳定，而 MALib 的效果一直表现稳定。...包括更复杂的环境，比如 StarCraftII 的一些实验，我们对比 PyMARL 的实现，比较 QMIX 算法训练到胜率达到 80% 所花费的时间，MALib 有显著的效率提升（worker 数量都是设置成
state 每个维度的均值和方差，结束整个训练流程 下一次训练开始前，对所有输入网络的 state 用固定的均值和方差进行归一化 重复一两次此过程 Critic 一般以 state 和 action...因此： 在训练前期，它算出来的均值与方差不稳定，对 RL 的训练有影响，在简单任务上更明显（训练步数小于 1e6） 在训练后期，它算出来的均值与方差几乎不变。那么我为何还要使用这个 trick 呢？...可即便是每一轮训练步数固定的任务也不能让 reward 减去一个非零常数，因为折扣因子 \gamma 是一个略小于 1 的数，任何实数乘以折扣因子都会向 0 靠近一点点，它能让智能体用更多步数避开事件型的负收益...，用更少步数靠近事件型的正收益。...能对 Reward 做归一化的特例：如果你的 agent 无论采用何种策略，都不影响它在环境中的探索步数，也不影响它触发某些事件的步数，（例如训练环境的每轮训练 episode 的终止步数是固定的，或者奖励非常稠密
在某些 RL 应用（如多 agent RL 和基于群体的训练）中，需要在一次训练实验中训练多个策略模型。...在 Atari 和 DMLab 环境中，作者采用传统的 4 帧剪辑设置，即环境帧数为实际训练样本步数的 4 倍。 表 3....作者对这三个频率添加了明确的控制，并定义了如下两个比率： 其中，f_a 是 Actor 中单位时间内每个环境的推出步数，f_v 是 V-learner 中单位时间内 Q 功能更新的次数，f_p 是 P-learner...作者选择的环境涵盖了各种难度，以确定量化对简单和困难任务的影响。表 5 列出了测试环境及其相应的难度和训练步数。...每一 episode 的最长步数为 1000 步，因此每项任务的最高奖励为 1000（尽管不一定能达到）。作者根据任务的特征而不是像素进行训练。 表 5.
一次迭代计划 我们是通过邮件＋禅道来配合我们这个计划的执行，一次迭代计划从开始到结束都在这一个邮件中进行回复，迭代计划中的需求和BUG在禅道上记录和跟踪。...第一步：整理BUG 产品经理主导，［测试工程师］辅导，从BUG池里面整理出下周迭代计划需要处理的线上BUG清单。...输出：BUG清单 第二步：需求同步 ［产品经理］整理完下周迭代计划需要处理的需求和［测试工程师］给出的BUG清单，发送邮件给相关的人（发送邮件的时间为周二下班前），并确定进行需求评审的时间（需求评审时间为周三下午...一次研发计划示例 当然，这个研发计划可以不是一周的总时长。 第五步：进入研发 研发劳作中。...［项目经理］为了风险更加可控，在研发过程中需要建立一个个阶段性验收的时间点，这个是介于项目开始和交付验收开始之间的研发内部流程，当然为了方便［产品经理］跟踪进度，可以同步给［产品经理］。 ?
如下图，虽然它的横轴是容量，但是改成训练步数等其他超参数也可以。 在深度强化学习中，我们并没有训练集、测试集之分。...DRL 算法并不是训练时间越长，得分越高，我们可以保存整个训练过程中，得分最高的策略模型。...可以被监视的部分临时变量： 智能体在环境中每轮训练的步数（均值、方差） ReplayBuffer 内记忆的数量 DQN 类、Actor-critic 类：objectives of Q Network/...），尽管它可能略微增长训练时间，但是它能显著地稳定训练。...如果传输梯度，那么每一次随机批次梯度下降的时候，我都需要更新让 GPU 相互传输一次梯度，也许在同一台服务器中可以这么做，但是分布式服务器即便在同一个局域网，网线还是比主板总线慢得多。
凭借8192个核心，我们在3.7分钟的中位时间内获得6000奖励，这是最佳公布结果的两倍 大规模测试：我们评估RLlib在进化策略（ES），近端政策优化（PPO），和A3C的性能，对建立专门的系统比较...在所有实验中使用相同的超参数（包括在补充材料中）。我们使用TensorFlow为所评估的RLlib算法定义神经网络。 ?...该实现只需要约50行代码，并且不需要修改PPO实现，显示了分层控制模型的价值。在我们的实验中（参见补充材料），PPO-ES的性能优于基础PPO，在Walker2d-v1任务上收敛速度更快，回报更高。...类似修改的A3C-ES实施解决了PongDeterministic-v4比基线少30％的时间。...不同agent 不同训练策略 Package Reference ray.rllib.agents ray.rllib.env ray.rllib.evaluation ray.rllib.models
在IMPALA算法这种Actor与Learner的组成结构中，Actor与Learner间需要进行两种数据交互：训练数据传输以及模型传输。...Rllib是伯克利开源的分布式强化学习框架，是目前开源社区中对于分布式强化学习训练支持最好的框架之一。...在强化学习框架中，最为重要的一个指标是单位时间内的数据吞吐量，也就是在同等计算资源下对比不同框架实现同样的算法后的数据收集速度。...可以看到，PARL在单位时间内的数据收集量相对于Rllib提升了159.4%，这说明PARL在并行性能上达到了业界领先的水准。...表格中的数据体现了，在4个Benchmark上跑多次实验的整体指标比Rllib更高。 结束语 可以看到，PARL 1.1的并行设计非常简单易于上手，而在并行性能方面也具有很大的优势。
因为本来深度学习就需要大量的训练，而深度强化学习仅依靠reward采集样本进行更新，更是非常的低效（sample inefficient），所以就需要不断的训练训练训练。。。...在今天这篇Blog中，我们主要来梳理一下近几年大规模深度强化学习框架的发展情况。 2 大规模深度强化学习要解决什么问题？...从Replay中取数据训练。...7 Seed RL https://ai.googleblog.com/2020/03/massively-scaling-reinforcement.html 前段时间，Google 推出了Seed...https://docs.ray.io/en/master/rllib.html 有ACME和RLLib这样的framework，大家搞大规模深度强化学习确实会方便很多，但是要做的更强，还是需要进一步优化
在本文中，作者展示了如何通过将已有的各种技巧组合来训练高质量的词向量，而这些技巧通常很少被一起使用。 主要成果是提供一系列公开可用的预训练模型，这些模型在许多任务上大大优于现有技术。 ▌2....Ray RLLib库：一个可组合、可伸缩的强化学习库 ---- ---- 标题：Ray RLLib: A Composable and Scalable Reinforcement Learning Library...这种可组合性不以性能为代价，在文章的实验中，RLLib达到或超过了参考方法的性能。...神经网络训练依赖于发现高度非凸损失函数的“好的”极小值的能力。...众所周知，某些网络体系结构（例如，跳跃式连接）能产生更容易训练的损失函数，并且选择好的训练参数（batchsize，学习率，优化方法）能产生更好的最小化值。
上预训练好的词向量。...在本文中，作者展示了如何通过将已有的各种技巧组合来训练高质量的词向量，而这些技巧通常很少被一起使用。主要成果是提供一系列公开可用的预训练模型，这些模型在许多任务上大大优于现有技术。 ▌2....▌3.Ray RLLib库：一个可组合、可伸缩的强化学习库 标题：Ray RLLib: A Composable and Scalable Reinforcement Learning Library...这种可组合性不以性能为代价，在文章的实验中，RLLib达到或超过了参考方法的性能。...众所周知，某些网络体系结构（例如，跳跃式连接）能产生更容易训练的损失函数，并且选择好的训练参数（batchsize，学习率，优化方法）能产生更好的最小化值。
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