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如何将深度学习与你正在做的事情相结合?

在比如,AI与教育,国内的几家在线教育机构都有涉猎。...如何将深度学习与你正在做的事情相结合 智能运维 运维的发展目前经历了从基于规则到基于学习的。运维面临的最大挑战就是:在互联网公司很难人工指定规则。...上述情景下这几大要素的解决: 数据:海量日志作为特征数据。 标注:格式化的线上事故单、事故报告。 算法:运维人员向算法开发人员描述运维异常,开发人员负责构建异常检测系统和检测器。...参考文献: https://arxiv.org/abs/1705.06640 其他领域例如化学、制药工程与深度学习相结合 这种结合可以发生在从宏观到微观的多个层面: 例如上面这幅图,是使用SVM和决策树来发现无机...主要建模方法为,把搜索/推荐系统看作智能体(Agent)、把用户看做环境(Environment),则商品的推荐问题可以被视为典型的顺序决策问题。

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    如何将深度学习与你正在做的事情相结合?

    在比如,AI与教育,国内的几家在线教育机构都有涉猎。...如何将深度学习与你正在做的事情相结合 智能运维 运维的发展目前经历了从基于规则到基于学习的。运维面临的最大挑战就是:在互联网公司很难人工指定规则。...上述情景下这几大要素的解决: 数据:海量日志作为特征数据。 标注:格式化的线上事故单、事故报告。 算法:运维人员向算法开发人员描述运维异常,开发人员负责构建异常检测系统和检测器。...参考文献: https://arxiv.org/abs/1705.06640 其他领域例如化学、制药工程与深度学习相结合 这种结合可以发生在从宏观到微观的多个层面: 例如上面这幅图,是使用SVM和决策树来发现无机...主要建模方法为,把搜索/推荐系统看作智能体(Agent)、把用户看做环境(Environment),则商品的推荐问题可以被视为典型的顺序决策问题。

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    将人工专业知识与LLM辅助相结合来简化编码

    将枯燥乏味的日常工作委托给受严格监督的 AI 助手,并检查他们的工作。...当我有可以用来推动交互的知识和经验,以及当我将问题分解成易于测试的小块时,我才能获得最佳结果。...我很乐意将这种琐事委托给助手,它会给我一个解决方案,同样,这个解决方案很容易验证。...新的成本效益比 当遇到像这样平凡的信息处理工作时,我总是要权衡自动化带来的好处与实现自动化的成本。在这种情况下,我们谈论的是在仪表板上手动搜索捆绑 ID 并将其与盒子中的字母捆绑匹配所需的时间。...将无聊和例行的工作委托给受严格监督的助手,你可以轻松检查他们的工作。

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    将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

    来源:Deephub Imba本文约1200字,建议阅读5分钟将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。...predictions predictions = pd.concat([predictions_train, predictions_test], axis=0) return predictions 上面的函数将返回一个给我们的...fontsize=16) plt.legend(labels=['Real', 'Prediction'], fontsize=16) plt.grid() plt.show() 执行上述代码后,我们将合并特征...df,创建滞后的lag值,训练 LightGBM 模型,然后用我们训练的模型进行预测,将我们的预测与实际结果进行比较。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合,可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验,很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。 编辑:于腾凯

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    将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

    将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测 我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中,都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果...predictions = pd.concat([predictions_train, predictions_test], axis=0) return predictions 上面的函数将返回一个给我们的...plt.legend(labels=['Real', 'Prediction'], fontsize=16) plt.grid() plt.show() 执行上述代码后,我们将合并特征...df,创建滞后的lag值,训练 LightGBM 模型,然后用我们训练的模型进行预测,将我们的预测与实际结果进行比较。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合,可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验,很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。

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    ​我们如何将 OpenTelemetry 与 Prometheus 指标相结合来构建强大的告警机制

    我们将复杂的逻辑委托给一个经过验证的开源项目(Prometheus)。我们致力于将它的告警机制纳入我们的产品中。...在这篇博文中,我将详细介绍这个解决方案,并希望它能够激励开发人员创造性地思考他们可能遇到的日常挑战。...当链路跟踪与警报条件匹配时(例如,数据库查询时间超过 5 秒),我们将跨度转换为 Prometheus 指标。 Prometheus模型符合我们的目标。...例如,如果针对长时间运行的数据库查询配置警报,则示例跟踪将包含查询本身及其整个链路跟踪过程。...我们找到了一种将链路追踪跨度和指标关联起来的方法,这样当我们获取链路追踪数据跨度并将其转换为指标时,我们就知道如何将警报连接回业务逻辑。

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    .| 将酶化学和合成化学与计算合成规划相结合

    作者通过去除生物辅助因子、将反应转换为标准化的SMILES字符串以及执行原子-原子映射来跟踪反应物中的哪些原子对应于每个反应产物中的哪些原子来处理反应数据。...反应定义中省略了某些试剂、辅助因子和离去基团,因此可以将反应建模为单一产物。这是执行迭代逆向合成时所必需的。...然而,当将达到的目标与合成搜索和混合搜索进行比较时,混合搜索找到了56个分子的路线,合成搜索中没有找到其中的路线。...理论上不能保证新模型之间会观察到与本研究中相同的理想平衡,但是将softmax变换应用于每个模型的分数会限制模型的范围输出,以及与训练示例相似的输入的更高模型置信度的经验趋势似乎可能会持续存在。...作者相信像这样的混合CASP方法将加速新的高效合成路线的识别和开发。酶可以催化某些原本不可能发生的转化,并提高其他转化的选择性和效率,而合成化学提供了更广泛、互补的工具包。

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    微服务架构开发实战日志与监控:微服务日志管理将面临的挑战

    微服务的日志与监控:微服务日志管理将面临的挑战 日志来自正在运行的进程的事件流。对于传统的JavaEE应用程序而言,有许多框架和库可用于日志记录。...将日志写入磁盘也需要较高的磁盘容量。当磁盘空间用完之后,就有可能降低应用程序的性能。日志框架提供了在运行时控制日志记录的选项,以限制必须打印及不打印的内容。...日志容易丢失 从传统部署移到云部署时,应用程序不再锁定到特定的预定义机器。虚拟机和容器与应用程序之间并没有强制的关联关系,这意味着用于部署的机器可能会随时更改。...集中化日志管理的意义 集中化日志管理的好处是不仅没有本地IO或阻塞磁盘写人,也没有使用本地机器的磁盘空间。 这种架构与用于大数据处理的Lambda架构基本相似。...本篇文章内容给大家讲解的是微服务的日志与监控:微服务日志管理将面临的挑战 下篇文章给大家讲解的是常见日志集中化的实现方式和Elastic Stack 实现日志集中化; 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编

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    . | 使用ESM作为约束,将 Rosetta 序列设计与蛋白质语言模型预测相结合

    在蛋白质设计方法中引入进化信息可以将突变的空间限制在更类似原生蛋白的序列中,从而在保持功能的同时提高稳定性。最近,经过对数百万蛋白质序列训练的语言模型在预测突变效果方面表现出色。...因此,在这项工作中,作者着手将利用进化尺度建模(ESM)模型家族的PLMs的优势与Rosetta的灵活性相结合,实现对PLM预测的蛋白质序列空间的高效组合采样。...如预期的那样,与FixBB协议相比,限制可用的氨基酸导致Rosetta能量更低,但具有相似的序列恢复(图1C,D)。...最后,作者测试了设计的预测结构是否与目标结构匹配,并由OmegaFold以高置信度预测(图3C、D)。...结论 将PLM预测与基于结构的设计相结合可以帮助改造现有蛋白质并创造新序列。本篇工作的潜在应用包括但不限于,将酶到抗体等蛋白质进行热稳定化,并将突变空间限制在可行的序列范围内。

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    LSTM 提出者之一Sepp Hochreiter:将符号 AI 与神经 AI 相结合

    与之类似,从AI诞生的那一刻,科学家们则在憧憬:AI 如何能够达到像人类一样的智能?...而广义AI充分利用感知与料(sensory perception)、以往经验和学习到的技能成功胜任不同的任务。...(详情参考AI科技评论过往介绍:深度学习败于“捷径”) 5 神经-符号系统结合 神经网络与符号系统能够更好地促进 AI 模型对世界知识与抽象推理等能力的融合。...基于理性主义的符号系统立足于逻辑和符号表征,直接将人类的推理方式编码到机器中,它的优势在于抽象能力强大、使用较少的数据就可以达到比较好的结果。...不过受限于现实世界知识的复杂多样以及非结构化,很难将这些完美无缺地编码到机器可读的规则中。

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    . | 用于单细胞测序的林火聚类将迭代标签传播与并行蒙特卡洛模拟相结合

    在单细胞测序中,聚类分析将单个细胞分为不同的亚型,例如将癌症细胞的亚型分类以进行靶向治疗。...然后,使用核方法将M转换为亲和矩阵A(图1a,步骤1-2)。(2)标签传播:在数据图上,选择一个随机的未标记顶点r作为种子,以获取新标签(图1a,步骤3)。...因此,与许多现有聚类方法相比,林火聚类可以突出发育伪时间内的过渡种群,并为单细胞分析提供更深入的见解。...通过关注具有高置信度标签(PEP将聚类ARI比现有方法提高20%以上(图5d、f)。此外,林火聚类可以分析连续的细胞类型。...对于像MCA这样的异构数据集,关注具有高标记置信度(PEP将ARI从0.38提高到0.72。

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    CVPR2021|将无监督对比学习与超分相结合,国防科大提出了用于盲图像超分的无监督退化表达学习DASR

    Abstract 现有基于CNN的图像超分往往假设退化方式固定且已知(比如bicubic/blur-down),然而,当真实退化与之不同时模型性能就出现严重的下降。...合成数据与真实图像上的实验表明:所提方法在盲超分任务上取得了SOTA性能。...我们期望 与 尽可能相似,而与 不相似。参考MoCo,我们采用InfoNCE度量相似性,定义如下: 正如现有对比学习方法所强调:一个包含丰富负样本的大字典对于好的表达学习非常关键。...sota-noise-free 上表给出所提方法与RCAN、SRMD、MZSR、IKC等方法的性能对比。...从中可以看到: RCAN在bicubic退化方面取得了最佳PSNR,然而当退化与bicubic不同时模型出现了严重的性能下降问题; 尽管SRMDNF与MZSR可以对估计的退化自适应调整,但这些方法对退化估计过于敏感

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    Android Compose 新闻App(七)网络图片加载、Tab、HorizontalPager

    App(七)网络图片加载、Tab、HorizontalPager 前言 正文 一、申请API ① 增加服务接口 ② HomeRepository ③ HomeViewModel 二、网络图片加载 三、BottomBar...那么下一个就是创建ViewModel,与HomeItem相对应的就是HomeViewModel。...(id = R.color.black).copy(alpha = 0.08f) ) } } } 下面我们运行一下: 这里的数据就显示出来了,通过日志打印我看到有一个图片...可以看到这里的BottomBar遮挡住客了这个列表的最后一项,那么怎么解决这个问题呢?其实很简单,一行代码解决问题。...那就是之前我们在ShowNewsList函数中设置的navigationBarsPadding(),挪到TabViewPager函数中,如下图所示: 上面的代码在电脑虚拟机和真机上运行效果不一样,因此我将naviationBarsPadding

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