在本文中,我将展示如何使用递归图 Recurrence Plots 来描述不同类型的时间序列。我们将查看具有500个数据点的各种模拟时间序列。我们可以通过可视化时间序列的递归图并将其与其他已知的不同时间序列的递归图进行比较,从而直观地表征时间序列。
(这种特性让人联想到全身麻醉中的一种现象,即患者在 醒来时似乎大致恢复到麻醉前的状态)
内容感知(context-sensing)技术可以识别声音环境(acoustic surroundings),使智能手机和TWS等耳机产品可以识别并自适应动态的声音环境,会带来很多极具创新的应用价值。
Recovering from a disaster begins way before the event occurs. It starts by anticipating threats and developing goals that support the business’s continuity of operations.
马 克-to-win:DataInputStream顾名思义:就是专门用来读各种各样的数据的,比如(int,char,long等),一定要注意 DataOutputStream 与DataInputStream配合使用,而且二者读写的顺序要一样,可以参照下面的例子。
Eric Evans所著副标题--Tackling Complexity in the Heart of Software,对于简单系统其实没有必要使用DDD,只有在复杂系统中,才能体现DDD的价值
当地时间8月2日晚间,区块链行业遭遇了一次行业重创。据科技媒体TechCrunch报道,若干名攻击者“抄底”了上万个加密钱包,钱包内有价值上亿美元的代币。 据了解遭受攻击的加密钱包包括Phantom、Slope和TrustWallet等。涉及到的币种除了SOL、SPL和其他基于Solana(公链)的代币以外,还有USDC、USDT、BTC、ETH等主流币和稳定币。 区块链浏览器 Solscan称,锁定的四名攻击者共计攻击了大约1.52万个钱包,不过这些钱包之间可能存在重复攻击。Solana Status官方
Stable Diffusion 3 Medium(SD3) 开源了,我们来看下。
本文介绍的是 Windows 10 的设置界面里面,各种各样的语言文字都很混乱,就像统一错位了一样。本文也会同时介绍其修复方法。
关键词:云计算,谷歌,量子计算 网址:www.tikehui.com 近日,New Scientist 发表文章解密谷歌量子计算机的进展。文章中写到,量子计算领域正在快速重组,谷歌的工程师已经悄悄拿出了计划要成为该领域的霸主! 在加利福尼亚州的某个地方,谷歌正在打造某种能将计算技术带进一个新时代的设备——量子计算机(quantum computer)。谷歌正在打造的这台量子计算机是有史以来最大的,其目的是为了一劳永逸地证明这种使用了奇异的物理学的机器能够超越当下顶级的超级计算机的性能。 而 New Sci
2020年是一个神奇的年份,国际形势大变局,新冠病毒肆虐全球,短短半年时间,就把过去40年建立起来的对于世界的趋势,对于美国,对于社会发展的很多认知颠覆了。
许多机器学习方法(如典型的监督式学习)是基于有效地函数优化,并且,使用误差的反向传播(Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986)来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破,这在下文我们将详细描述。在假设1中,我们声称大脑也是,至少部分是,优化机(optimization machine,指具有优化函数能力的装置)。但是,究竟说大脑可以优化成本函数是什么意思呢?毕竟,许多自然界中的许多过程都可以被视为优化。例如,物理定律通常被认为是最小化一个动作的功能,而进化优化的是复制基因(replicator)在长时间尺度上的适应性。要明确的是,我们的主张是:(a)大脑在学习期间具有强大的信用分配机制,允许它通过调整每个神经元的属性以提升全局输出结果,以此来优化多层网络中的全局目标函数,以及(b)大脑具有确定哪些成本函数对应其哪些子网络的机制,即,成本函数是高度可调的,这是由进化逐步形成并与动物的生理需求相匹配。因此,大脑使用成本函数作为其发展的关键驱动力,就像现代机器学习系统一样。
官网注册帐号之后绑定github帐号,加入 Epic Games 组织后,即可获得Unreal Engine查看代码权限。
整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1 目录: 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 一元线性回归 模型表示 损失函数 梯度下降算法 1、什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手,但是他编了一个程序,每天和这个程序playing checker,后来这个程序最后变得特别厉害,可以赢很多很厉害的人了。所以Arthur Samuel就给机器学习下了一个比较old,不太正式的定义: ” the field of study t
Eric Evans的经典著作《领域驱动设计》的副标题为“软件核心复杂性应对之道”,这说明了Eric对领域驱动设计的定位就是应对软件开发的复杂度。Eric甚至认为:“领域驱动设计只有应用在大型项目上才能产生最大的收益”。他通过Smart UI反模式逆向地说明了在软件设计与开发过程中如果出现了如下问题,就应该考虑运用领域驱动设计:
👉目录 1 关于系统的理解 2 关于架构的理解 3 关于复杂的理解 4 后记 体系化地看待系统,高维地抽象业务,有效地进行建模,是制约程序员从码农到架构师的能
Muhammad Aurangzeb Ahmad (穆罕默德)是华盛顿大学计算机科学系副教授,是人工智能医疗公司 KenSci 的首席数据学家。为了缓解对去世的父亲的思念,他开发了一款模拟父亲语气的聊天机器人——Abu Jani。
在我编程的旅程中,我掌握了几种高级编程语言,每一种都有其独特的魅力和应用场景,仿佛带我进入了不同的魔法王国。现在,就让我来介绍几种令我印象深刻的语言吧。
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本周二,跨链通讯协议 Nomad 被曝遭遇黑客攻击,导致其代币桥内的 1.9 亿美元资金几乎全被“掏空”:据 Defil Lama 统计数据显示,原本 Nomad 的总价值锁定(TVL)为 1.9 亿美元,但几个小时后其官方账户中只剩下了 651.54 美元。 尽管周二一早,Nomad 官方就发推特表示已得知此事,并称目前正在调查,但这起事件还是在 Web3 领域引起了巨大争议: Terra 研究员 FatMan 认为本次 Nomad 遭遇
近些年很多研究者发布了相应的天气和气候数据集以用于进行AI气象领域研究。PANGEO[1]对近些年的公开数据集进行了收集整理。
摘要: With the development in the Cloud datacenters, the purpose of the efficient resource allocation is to meet the demand of the users instantly with the minimum rent cost. Thus, the elastic resource allocation strategy is usually combined with the prediction technology. This article proposes a novel predict method combination forecast technique, including both exponential smoothing (ES) and auto-regressive and polynomial fitting (PF) model. The aim of combination prediction is to achieve an efficient forecast technique according to the periodic and random feature of the workload and meet the application service level agreement (SLA) with the minimum cost. Moreover, the ES prediction with PSO algorithm gives a fine-grained scaling up and down the resources combining the heuristic algorithm in the future. APWP would solve the periodical or hybrid fluctuation of the workload in the cloud data centers. Finally, experiments improve that the combined prediction model meets the SLA with the better precision accuracy with the minimum renting cost. 预测式策略,使用功能了exponential smoothing and auto-regressive and polynomical fitting model,组合预测模型的目的是满足不同流量的需要同时满足服务SLA的要求使用PSO算法来进行一个细粒度的调度。用更低的租用成本实现更高的预测精度。
早在牛顿的时代,三体问题就已经被提出,即三个可视为质点的天体在相互之间万有引力作用下的运动规律问题,至今无法被精确求解。与之相对的,描述两个天体相互运动的二体问题可以通过牛顿力学完美解决。三体问题在国内的知名度部分来自于科幻小说家刘慈欣的小说《三体》,其中就描述了一个生活在三体星系的地外文明,忍受着三颗恒星复杂多变的运行轨迹带来的变化多端的天气,由此产生了星际移民并试图占领地球的故事。
在这个创造性颠覆的数字化时代,前沿技术、消费行为和跨界竞争带来了商业社会的急剧变化,每个组织和企业都面临着转型的挑战和契机。将「数字化创新」变为组织与个人的核心能力,已经不只是一句简单口号,而是时代的要求。它不仅仅是领导者必须具备的素养,更是身在企业中的每位员工需要不断提高、反复打磨的技艺。 我们认为数字化创新素养要求当下的每位从业者对数字时代的概念、数字化产品的设计、社会技术的特性、数字化平台和工具都具备一定的认知和理解力,并可以付诸实践。 然而,何为数字化,如何落地数字化创新,以及怎样才能有效地进行数
乐元素是国内休闲益智游戏领域领航企业。为了给用户提供更稳定可靠的使用体验,在2023年Q2开始,乐元素运维、业务团队联合腾讯云售后专家和技术专家,基于针对乐元素旗下休闲游戏产品《开心消消乐》展开同城双活改造项目,目的是了解并改善业务容灾部署状况,进一步强化云上业务系统的容灾能力。
欢乐互娱(上海)科技股份有限公司(以下简称“欢乐互娱”),是一家全球游戏研发和发行公司,聚焦于MMORPG和MMOACT两大品类,成功出品了众多知名游戏如《街机三国》、《龙之谷》和《英雄杀》等。2023年4月,欢乐互娱重磅新游大作《RO仙境传说》计划在东南亚发行,该项目开服规模大、影响用户范围广,做好游戏上线前的容灾准备以保障上线后的稳定性至关重要。
HashMap里面涉及了很多的知识点,可以比较全面考察面试者的基本功,想要拿到一个好offer,这是一个迈不过的坎,接下来我们用最通俗易懂的语言带着大家揭开HashMap的神秘面纱。
我用夸克网盘分享了「AI绘画美图分享」,点击链接即可保存。打开「夸克APP」,无需下载在线播放视频,畅享原画5倍速,支持电视投屏。
富途控股有限公司(“富途”)是一家领先的数字化金融科技公司,专注于为用户提供覆盖多个市场的全数字化金融服务,继而提升投资体验。2019年3月8日,富途(Nasdaq: FUTU)正式登陆美国纳斯达克交易所。富途通过自主研发的一站式数字化金融服务平台富途牛牛和moomoo,为用户提供市场数据、财经资讯、投资社区、投资知识等服务;并通过集团旗下持牌券商,向客户提供港股、美股、A股通、新加坡股及澳股的股票交易和清算,融资融券,及财富管理等服务。富途以用户为中心构建起连接用户、投资者、分析师、媒体、企业和机构的投资生态系统。通过旗下富途安逸(FUTU I&E)品牌,集团为企业客户提供一站式ESOP解决方案、首次公开募股(IPO)分销、投资者关系和公共关系(IR&PR)等企业及机构服务,已成为多家知名企业信赖的合作伙伴。
前言 在给客户培训DevOps的时候会尽量把整个DevOps体系,包括流程、文化、 技术实践,和业务IT的关系等等传递给客户。但是企业要想从头开始实施 DevOps ,有没有一个转型的路线图,从现在的状态一步一步地转到 DevOps 的状态?这是客户经常会问到的一个问题。从我的直觉上来判断,由于每个企业所处的情况不同,是没有一个通用的转型路线图的。但是一般还是有人会追问,所以我今天做一个系统的分析,来看看到底有没有企业 DevOps 转型的路线图。 先来看一个案例。 Nationwide(互惠保险)的案例
本文为台湾著名精益布道师李智桦老师在 GOPS 2019 · 上海站的分享整理而成。
如今是数据驱动时代,数据库作为企业的核心资产之一,其安全性和稳定性显得尤为重要。然而,面对复杂多变的业务场景和不断演变的技术挑战,如何把握现有数据库架构可承受故障的故障级别、发生故障后的高可用性方案是否有效,成为了许多数据库用户关注的焦点,也是腾讯云MySQL在服务众多重保用户时思考的问题。
Chaos Engineering is the discipline of experimenting on asystem in order to build confidence in the system’s capability to withstandturbulent conditions in production.
软件行业苦降本增效久已。蔓延开去的开发周期,遥遥无望的上线时间,以及不断冒起的缺陷,怎么看都配不上这支精兵强将的队伍。生成式 AI 似乎带来了曙光,它的表现让人耳目一新,不少人会这么想:生成式 AI 能自动生成代码,成本低,可重复,即抛的能力像云上的资源,这段代码不合适的话扔掉好了,重新生成一段。这是不是意味着,不需要这么多精兵强将了?
软件行业苦降本增效久已。蔓延开去的开发周期,遥遥无望的上线时间,以及不断冒起的缺陷,怎么看都配不上这支精兵强将的队伍。生成式AI 似乎带来了曙光,它的表现让人耳目一新,不少人会这么想。它能自动生成代码,成本低,可重复,即抛的能力像云上的资源,这段代码不合适?扔掉好了,重新生成一段。很自然就会想到,是不是也不需要这么多精兵强将了,程序员们也很担心这一点。
在大部份情况下我们都可以使用 PCA 进行线性降维。从图像处理到非结构化数据,无时无刻不在。我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。DMD 结合了两个世界中的优点:PCA 和傅立叶变换。在数学上,它与动力系统理论中的一个基本算子有关,称为 Koopman 算子。但在深入研究 DMD 的数学之前,让我们用一个相当简单的例子来说明为什么 PCA 不是高维时间序列分析的最佳选择。
多年来,我们会听到人们将他们的软件架构称为“精益和敏捷”的架构。这让我们不禁思考精益和敏捷实践究竟如何助力团队在软件产品的架构设计上取得突破?有些人将这两者混为一谈,认为精益和敏捷在很大程度上是相似的方法。但我们认为,在软件架构的语境下,精益和敏捷方法有着本质的不同,它们都有各自的优势和局限性。
论文:Quantum supremacy: some fundamental concepts
平时因为事务繁多,很难有时间静下心来写写自己的心得,今天借元旦假期,写篇高水平学术论文的感想。要把高水平学术文章说清楚,不是一篇文章三言两语就可窥得其中奥秘,所以这个Topic会以分篇次、多视角的方式来详细介绍,希望大家持续关注!
【新智元导读】本文是利物浦大学张嘉伟向新智元的投稿,原文首发于知乎。他翻译了论文“Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience”并写下
读过 DDPG 论文 [1] 的同学几乎都会有一个问题,论文中使用 Ornstein-Uhlenbeck 噪声用于探索,比较难理解,参数又多,真的会比简单的高斯噪声等更有效吗?
肖然 ThoughtWorks EDGE(边缘)和SAFE(安全)这两个短语在字面上给人的感觉是截然不同的。在没有具体上下文时,我相信大部分的人会选择“安全”,“边缘”总是给人摇摇欲坠的紧张感。然而人类的很多突破正源自于这些反直觉的思考,让大家能够踏出自己的舒适区。 在这个科技时代,人人都期待创新和颠覆,都希望自己成为引领时代的创新者或颠覆者。然而创新却又是那么琢磨不定,没有显然的规律可循。 我们无从预见人类未来的创新是什么形式的,但从历史的经验教训中,我们可以学会一个朴实的道理:作为企业的领导者,要想在科
声明:本文是FEELS_CHAOTIC原创,已获其授权发布,未经原作者允许请勿转载
随着技术的不断升级进步,系统也需要逐步升级换代,而遗留系统就像是一只只“拦路虎”,阻挡着转型之路。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周主要论文包括稀疏专家模型和扩散模型等论文综述,以及无 3D 卷积的 3D 重建方法在 A100 上重建一帧仅需 70ms。 目录: A Review of Sparse Expert Models in Deep Learning Through a Dog's Eyes: fMRI Decoding of Naturalistic Videos from the Dog Cortex Efficient Met
前两天「AI科技评论」总结了 2019 年十大精彩 AI 学术论文,从学术价值的角度挑选了我们认为 2019 年里值得重读、值得纪念的机器学习论文。
随着数字经济转型逐步深化,众多企业正迈入全面上云阶段。然而,云计算架构所带来的复杂性也让稳定性面临极大挑战。伴随着云计算规模的快速增长,云服务作为社会基础设施的重要性也日益提升。腾讯云深知质量乃生命线,稳定性至关重要且不容忽视。
翻译 / 唐青 校对 / 李宇琛 整理 / 雷锋字幕组 本文提供了神经网络结构速查表,全面盘点神经网络的大量框架,并绘制直观示意图进行说明,是人手必备的神经网络学习小抄。昨天,我们发布了 史上最好记的神经网络结构速记表(上) ,今天继续来看其余的14种神经网络结构。 新的神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。哪怕一开始只是记住所有的简称( DCIGN,BiLSTM,DCGAN ),也会让同学们吃不消。 所以我决定写篇文章归纳归纳,各种神经网络结构。它们大部分都是神经网络,也有一些是完全不同的结构。虽然所有
翻译 / 唐青 校对 / 李宇琛 整理 / 雷锋字幕组 本文提供了神经网络结构速查表,全面盘点神经网络的大量框架,并绘制直观示意图进行说明,是人手必备的神经网络学习小抄。昨天,我们发布了 史上最好记的神经网络结构速记表(上) ,今天继续来看其余的14种神经网络结构。 新的神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。哪怕一开始只是记住所有的简称( DCIGN,BiLSTM,DCGAN ),也会让同学们吃不消。 所以我决定写篇文章归纳归纳,各种神经网络结构。它们大部分都是神经网络,也有一些是完全不同的结构。虽然所
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