事实上，通过足够的超参数搜索，几乎所有算法都有随机排名，甚至最新的的模型也也与 Ian Goodfellow 提出的原始 GAN 表现相似。...FID 解决了称为intra-class mode dropping的 IS 问题，例如，每个类仅生成一个图像的模型可以获得良好的 IS，但会具有糟糕的 FID。...我们可以根据到多样体的距离直观地评估样本的质量。如果模型分布中的样本接近多样体，则其精度高，如果生成器可以从多样体中恢复任何样本，则召回率高。 数据集在上图中被描述为灰度三角形的分布。...模型的性能通常因超参数、随机性（初始化）或数据集而异。 为了抵消除损失之外的算法组件的影响，我们 对所有模型使用相同的 INFO GAN 架构。...许多模型的 F1 分数很差，并且在对其进行优化时似乎会有所改进。 最后论文如下：arxiv 1711.10337 作者：Sieun Park
作者｜Thao Nguyen, AI Resident, Google Research 来自｜AI公园 编译｜ronghuaiyang 导读 提高模型容量可以从宽度和深度着手，但是，宽模型和深模型学到的是相同的东西吗...用各自适用的场景吗？ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.15327 提高神经网络性能并使其适应可用计算资源的一个常见做法是调整体系结构的深度和宽度。...我们使用CKA计算单个模型(即网络1和网络2相同时)和跨模型(即网络1和网络2使用不同的随机初始化训练，或具有完全不同的架构时)中所有层对的表示相似性。...在这里使用的设计约定中，规定的深度仅指网络中卷积层的数量，但我们分析了现有的所有层，宽度乘法器适用于每个卷积中滤波器的数量。...每个热图平面上显示了单个神经网络中所有层对之间的CKA相似性。虽然它的大小和位置在不同的训练中可能会有所不同，但块结构是一种稳健的现象，在较大的模型中始终如一地出现。
“记住，所有模型都是错误的；关键的问题是模型错到什么程度就没有用处了。” 公众号独家解读： 所有模型都是错的这句话是对事实的陈述，而不是有争议的观点。 分析模型也是如此。...它们都是真实事物的表示，或多或少经过简化。他们都或多或少地“错”了。那么，你怎么知道他们有多错呢？ 大多数模型都具有不一样类型的拟合或误差的度量。根据所使用的建模的类型，可以有不同的拟合方式和误差。...（即它足够强大吗？） “我能用它做什么？”（即它有用吗？） 事实上，考虑到这一点，这可能适用于任何分析。...Li和他的高斯copula，把责任怪在任何一个人或一个机构身上都是不负责任的！因为高斯copula只是一个工具，和其他任何工具一样，它也有其局限性。在量化世界中，这些限制现在被称为模型风险。...尽管如此，本文最重要的结论是：尽管所有模型都是错的，但其中有些是有用的！ —End—
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。...这些方法都不代表最佳的解决方案，我们应根据项目需求选择合适的方法。 建立模型 首先，让我们需要创建模型。在示例中，我们将使用 Logistic回归[4] 模型和 Iris数据集[5]。...使用 Joblib 模块 joblib 是 sklearn 中自带的一个工具。在多数场景下，joblib 的性能要优于 pickle，尤其是当数据量较大的情况更加明显。...而且，这种方法更适用于实例变量较少的对象，例如 sklearn 模型，因为任何新变量的添加都需要更改保存和载入的方法。...这两个工具都可能包含恶意代码，因此不建议从不受信任或未经身份验证的来源加载数据。 结论 本文我们描述了用于保存和加载 sklearn 模型的三种方法。
之前在文章《关于测试行业的高端局和低端局》中我有提到高端局和低端局的问题，还处于低端局的自己，总不能免俗的会和朋友吐槽目前的一些测试现状。...比如作为业务测试，对辅助测试工具和系统的把控不足，但又不可或缺，导致对他人依赖太重。 我还没列完，朋友就回了一句「所有的抱怨都是在展示自己的无能」。...三、改变自己才能获得进步 再回到前面的话题「所有的抱怨都是在展示自己的无能」，请允许我再次夸赞下这个总结，再次夸下这个角度的刁钻。...我们都知道，学习能让人进步，所以我们要接受二十多年的专业教育，以及入世后的各种再教育，仔细想想，这些过程其实都是在改变自己，也可以叫塑造自己，亦或者打造自己吧，反正改变的是自己而不是别人。...从这个角度讲，需要自己的改变去适应新的变化、解决新的问题时，如果自己能顺应变化去改变自己，就能吸收新的经验，获得新的进步，只是期望别人的改变，不仅对自己无益，还可能碰一鼻子灰。
原始类型是boolean，null，undefined，bigint，number，string和symbol。
所有程序员的未来都是走向管理吗？ 成为技术Leader需要掌握什么技能？ 如何提高团队效率？ ? 程序员的技术出路，走向管理后又会面临的很多问题，这是很多程序员都会经历的焦虑。...其次，了解到技术能力的的迭代和进化，对于整个技术团队的必要性。 我所看到的成功企的技术管理者，往往都是在技术领域上精益求精、不断提高自己。...很多时候，在投入最后的10%的时候，技术主管会受到很大的压力，因为财务部门希望把钱投在有营收的事情上，而业务部门希望所有的研发围绕着业务、客户的需求。...IT的建设、成本管控等…… 因为并不是所有的企业，尤其是初创企业，都具备这些职能，但作为技术的负责人，你需要主动担当。...其次，90后的知识体系，可能和我们并不一样，给他定个高目标，剩下的事，就是他做的开不开心的问题。因岗位设置职能，在架构线和职能线上进行调整。 最后，满意度=期望值*体验。
别想那么多，都是一样的 很多同学一听到模型就表示头大，其实模型这种东西都是很简单的，不要把模型理解得太难了~ LEARN MORE 图片由通义万相绘制 关于系列 《数分狗必知必会》系列是一个简单介绍数分之外的领域的知识的小科普的系列...上周我们介绍了SWOT模型、RFM模型、甚至十六型人格模型本质上是一个模型（有兴趣的朋友戳这里查看），都是分层模型。这周我们继续上周的思路，讲另一类模型，漏斗模型。...一般来说，我们看到这个模型时候都是这样的： 图片来自网络，如侵删 而RARRA则是托马斯·佩蒂特（Thomas Petit）和贾博·帕普（Gabor PApp）根据AARRR模型所做的优化，突出了用户留存的重要性...不管是AARRR还是RARRA，两个模型描述的东西，本质上都是一个流程。作为一个流程，就应该是有先后顺序的。...然而人是非常复杂的，我们从来就不像传统经济学假设的那样是“理性”的。 所有的增长模型，其实都是在基于人的行为做假设，在假设的基础上做漏斗。
在：癌基因一定在肿瘤部位高表达吗 我们探索发现并不是使用的癌基因都在肿瘤部位高表达，也不是所有的高表达基因都是癌基因，对抑癌基因也是如此。...同理，我们会问另外一个问题，就是癌基因都是肿瘤的风险因子吗，它高表达会导致癌症比如死的越来越快吗？...反之，抑癌基因一定是肿瘤的保护因子吗，它表达量越高癌症病人越受到保护吗，因为想当然的我们会认为抑癌基因能抑制癌症嘛，所以它表达量越高越好。...解释起来会有一点点绕，不过这样的结果很容易通过一个分组KM曲线去肉眼检查一下基因具体到底是保护因子还是风险因子，就跟我们肉眼检查表达量上下调基因会使用箱线图一样。...，所以各自的保护因子和风险因子数量不一样。
从这个逻辑上来看，所有以区块链名义的ICO都是一场十足的骗局。 人们投身区块链的创富洪流，从根本上来看是互联网红利落幕带来的恐慌的延续。...然而，区块链技术也如同互联网技术一样，它的发展也需要经历一个过程。...，给用户带来不一样的体验。...打着区块链的幌子进行ICO的项目99%都是一场骗局，他们发展到最后还是要回到数字货币的邪路上。...最后，再说一句，所有以区块链名义的ICO都是耍流氓。
理论 支持向量机回归器 支持向量机回归器与分类器相似，关键在于从大量样本中选出对模型训练最有用的一部分向量。...回归器和分类器的区别仅在于label为连续值 K临近回归器 K临近回归器任然是取特征向量最接近的k个训练样本，计算这几个样本的平均值获得结果（分类器是投票） 回归树 回归树相对于分类树的最大区别在于叶子节点的值时...“连续值”，理论上来书回归树也是一种分类器，只是分的类别较多 集成回归器 随机森林和提升树本质上来说都是决策树的衍生，回归树也可以衍生出回归版本的随机森林和提升树。...另外，随机森林还可以衍生出极端随机森林，其每个节点的特征划分并不是完全随机的 代码实现 数据预处理 数据获取 from sklearn.datasets import load_boston boston...dt = DecisionTreeRegressor() dt.fit(x_train,y_train) dt.score(x_test,y_test) 0.68783308418825428 集成模型
作者：LittleMagic https://www.jianshu.com/p/8377e09971b8 为了防止歧义，可以换个说法： Java对象实例和数组元素都是在堆上分配内存的吗？...注意看一下JIT的位置 中文维基上对逃逸分析的描述基本准确，摘录如下： 在编译程序优化理论中，逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针。...逃逸分析确定某个指针可以存储的所有地方，以及确定能否保证指针的生命周期只在当前进程或线程中。...以下的例子说明了一种对象逃逸的可能性。...int a = 2019; double b = 2019.0; } 可见，对象的分配完全被消灭了，而int、double都是基本数据类型，直接在栈上分配就可以了。
新猜想：已诞生，被蒸馏成小模型来卖》）。 当然，这只是他的个人猜测。不过，从新论文的结论来看，「蒸馏」在顶级模型中的应用范围确实比我们想象中要广。...蒸馏固然是一种提升模型能力的有效方法，但作者也指出，过度蒸馏会导致模型同质化，减少模型之间的多样性，并损害它们稳健处理复杂或新颖任务的能力。...最近，模型蒸馏作为一种更有效利用先进大语言模型能力的方法，引起了越来越多的关注。...RSE 采用原始 LLM 的输出与学生大语言模型的输出之间的比较，从而衡量模型的同质化程度。...宽松分数指标包含一些假阳性实例，而严格分数提供了更准确的衡量。 作者将所有越狱攻击提示分为五类，包括团队、合作、行业、技术和地理。图 5 统计了每种类型问题的成功越狱次数。
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？...慢查询 面试官：知道MySQL慢查询吗？ MySQL的慢查询日志可以记录执行时间超过阈值的SQL查询语句，所以我们可以利用该日志查找出哪些SQL语句执行效率差，从而对SQL语句进行优化。...MySQL表设计要尽可能满足数据库三大范式，帮助大家回顾下： 第一范式：数据库表中的每一列都是不可再分的属性，属性相近或相同的列应该合并。 第二范式：满足第一范式的条件下，一个表只能描述一个对象。...如果表的数据量级很大，那造成的冗余存储量是可想而知的，而且最要命的问题是如果要修改某一个商品名称，那所有的订单明细数据都要修改。...面试官：那索引建立越多，查询效率就越高吗？ 另外大家记住一点，索引不是建立越多越好。
尽管所有的宣传炒作可能会让你以为，中毒攻击并不是什么新鲜事。事实上，一旦机器学习开始在安全领域得以大量应用，网络骗子们就会开始寻找绕过它的方法。...就像信息访问一样，对抗性访问也有不同的级别（按危险级别从高到低）： 逻辑坏道 数据操纵 数据注入 迁移学习 让我们一个一个地说明。 逻辑坏道（Logic corruption） 这是最危险的情况。...此外，由于其「有限」的扰动空间（你只能将标签更改为固定数量的其他标签），要求攻击者能够更改所有训练数据的很大一部分（例如该论文中 40 % 随机标签翻转的数据，30% 启发式数据，相关论文：https:...防御数据中毒的方法是存在的，但在所有案例中，都无法保证鲁棒性。 最常见的防御类型是异常值检测，也称为「数据消毒」和「异常检测」。...（相关论文：https://arxiv.org/pdf/1804.00308.pdf） 逃避与中毒：一个硬币的两面 还记得一开始我说过大多数中毒攻击都是通过改变分类器的边界来起作用的吗？
从我们的业务开发中总结了一个较为的理想模型,这里要先说明一下由于我们的 RPC 框架选用的是 Thrift 可能会比其他的一些 RPC 框架例如 Dubbo 会多出一层，作用和 Controller 层类似...3、分层领域模型的转换 在阿里巴巴编码规约中列举了下面几个领域模型规约: DO（Data Object）：与数据库表结构一一对应，通过 DAO 层向上传输数据源对象。...每一个层基本都自己对应的领域模型，这样就导致了有些人过于追求每一层都是用自己的领域模型，这样就导致了一个对象可能会出现 3 次甚至 4 次转换在一次请求中，当返回的时候同样也会出现 3-4 次转换，这样有可能一次完整的请求...所以我们得采取一个折中的方案: 1、允许 Service/Manager 可以操作数据领域模型，对于这个层级来说，本来自己做的工作也是做的是业务逻辑处理和数据组装。...当然这种分层其实见仁见智, 团队中的所有人的分层习惯也不同，所以很难权衡出一个标准的准则，总的来说只要满足职责逻辑清晰，后续维护容易，就是好的分层。
业务主管、技术专家和前冠军辩论者解释了为什么所有架构都是错误的，以及为什么你不应该对自己的想法投入过多。...所有的架构都是错误的，因为我们所做的一切都随着时间的推移而改变和成长。我回想起我从事的第一个大型架构，男孩，你今天不会那样做。然后你看看我们现在正在做的一些事情，即使拥有服务器的概念也有点过时。...所以我会大胆地说：我们所有的架构都是错误的。我们只是还不知道。 既然是这样，CIO 可以做些什么来防范呢？ 那里有很多原则。我喜欢的是开闭原则：对扩展开放但对修改关闭。...尤其是像我一样坐在“大椅子”上，你说话的声音很大，有时会无意中响亮。在我收到请求后，我听到有人说“尼尔想要这个”的次数，我不知道我想要那个，但有人可能会在谈话中指出某事。...当您可以深入研究技术时，您的员工会感到惊讶吗？ 我会说一些 CIO 来自不同的地方，尤其是在传统公司，他们更像是一个成本中心，例如可能生活在金融行业。他们往往更关注项目管理员或预算。
为了让深度学习算法像人类一样用形状来识别物体，研究人员用涂有不相干纹理的图片来训练这些系统。结果表明：系统的表现得到了提高，这同时也为我们视觉的进化提供了线索。...“它把图像分成小块,就像现在的模型开始做的那样,但是,接下来并不是整合这些信息逐步提取高级特性,而是直接判断每个小块的内容。...当他们根据新的图像重新训练每个深度学习模型时，系统开始依赖更大、更全局的模式，并表现出更像人类的对形状的偏好。...然而，即使是关注形状的吉尔霍斯模型，也可能被图像中过多的噪音或特定的像素变化打败——这表明它们距离实现人类水平的视觉还有很长的路要走。...“如果我给你多个任务，你可能会关注更多的方面。这些算法也是一样的。解决不同的任务让他们“对不同的信息产生偏好”，这与吉尔霍斯在形状和纹理上的实验相似。
, unpatch_sklearn patch_sklearn() 成功开启加速模式后会打印以下信息： 其他要做的仅仅是将你原本的 scikit-learn 代码在后面继续执行即可，我在自己平时学习和写代码的老款华硕笔记本上简单测试了一下...以 K-Means 聚类为例，在十万级别样本量的示例数据集上，开启加速后仅耗时 46.84 秒就完成对训练集的训练，而使用 unpatch_sklearn() 强制关闭加速模式后（注意 scikit-learn...8275CL 处理器下测试了一系列算法后得出的性能提升结果，不仅可以提升训练速度，还可以提升模型推理预测速度，在某些场景下甚至达到数千倍的性能提升： 官方也提供了一些 ipynb 示例：https:...github.com/intel/scikit-learn-intelex/tree/master/examples/notebooks 展示了包含K-means、DBSCAN、随机森林、逻辑回归、岭回归等多种常用模型的加速...此外，还可加速 sklearn 在 GPU 上的表现，使用方法类似： import numpy as np import dpctl from sklearnex import patch_sklearn
2008年我刚毕业，那一年，是金融危机爆发的一年，也许也是年景不好，工作都特别难找，连网吧网管都有抢的。 当时的我，虽然学习成绩在年级不是最好的，但实践能力还是很有自信的。...可看了成百上千的软件岗位，居然发现个奇怪的事，用人单位要求会的东西，我一样也不会。 不过那也硬着头皮，尝试着投简历找工作。 结果自然除了没有回音的，就只剩被叫去面试并被当面羞辱这两种结果。...经过毕业前半年的努力尝试，终于领悟了，原来在学校学过的技术都没有用。不止学的肤浅，而且学的技术过时。 我这种水平的毕业生，除了培训机构想骗我的钱以外，不会有任何用人单位有培养我做研发的想法。...因为曾经是面试中的失败者，所以本着谦虚和学习的态度，正式进入了软件行业。因为，我以为自学一年和人家工作一年的水平是不能比的。用人单位肯给我这样的机会，就很难得了。...做了一年DIV+CSS切图的前端，依然能写出反人类的HTML的。 用工具生成的Table嵌套的反人类HTML页面，被老板认为实力强劲的前端。 工作三年不知道HTML是什么东西的后台开发。
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