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为什么说自动化特征工程将改变机器学习的方式

使用Featuretools的自动化特征工程流程 DFS使用被称为“基元(primitives)”的函数来聚合和转换我们的数据。...= agg_primitives,trans_primitives = trans_primitives) 以下是我们从Featuretools自动获得的1820个特征中的一些: 客户以前支付的最高贷款总额...这是在3个表中使用MAX和SUM基元(primitives)创建的。 客户先前信用卡债务平均数的百分位排名。这是在2个表中使用PERCENTILE和MEAN基元(primitives)创建的。...这使用AND转换基元(primitives)和1个表。 这些特征中的每一个都是使用简单的聚合构建的,因此是可解释的。...= agg_primitives,trans_primitives = trans_primitives,cutoff_time = cutoff_times) 运行DFS的结果是一个特征表,每个客户每月有一个特征

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ZooKeeper: Wait-free coordination for Internet-scale systems(笔记)

但是我们要知道一个道理:更powerful primitives的实现可以用于less powerful primitives,所以基于这个假设我们在设计coordination的服务上:我们不在实现具体的...primitives,而是提供通用(generic)的API来实现满足个性化的primitives,一旦作出这种决策,带来的好处有两点: coordination kernel帮助我们在不改变服务核心的情况下实现新的...primitives 根据应用需求提供更多样化的primitives 在设计ZooKeeper的API的时候,我们移除了阻塞primitives,如锁,基于的考虑有如下两点: 阻塞primitives会导致处理慢的客户端影响相对较快的客户端...由于请求在处理上依赖于其他客户端的响应和失败的检查,那ZooKeeper本身实现上也会更复杂 ZooKeeper由于实现了wait-free的数据对象,从而和其他基于阻塞语义(blocking primitives...除此之外,ZooKeeper还有两个保证: 高可用,只要大多数机器还存活,就能提供服务 数据可靠:只要ZooKeeper回复写成功,则数据最终一定会存在在服务器上 Examples of primitives

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图形渲染管线简介_渲染流水线和渲染管线

这些是rendering primitives,例如,points, lines,和triangles,这些最终可能会出现在屏幕上(或者别的任何输出设备)。...它和tessellation shader相似,因为它接收各种类型的基本体(primitives,比如点、线、面),然后可以产生新的顶点(vertices)。...由于使用了投影矩阵,这意味着这些经投影变换后的primitives是相对于一个单位立方体进行裁剪的。...然而,\(z\)-buffer在屏幕的每一点的仅存储一个单独的深度(depth),它不可以用于局部透明(partially transparent)的primitives。...当primitives中已经达到并被传递到光栅化阶段(rasterizer stage),从相机视点可见的primitives将会被展示在屏幕上。屏幕展示color buffer的内容。

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