这篇论文探讨了在放大Transformer模型时遇到的一系列训练不稳定性问题，并提出了研究和预测这些不稳定性的方法。作者指出，尽管将Transformer模型扩展到更大的规模已经在从聊天模型到图像生成等多个领域取得了显著进展，但并非每一次训练尝试都会成功。在训练大型Transformer模型时，研究人员报告了一些不稳定性，这些不稳定性会减缓或破坏学习过程。
因为公司的东西不方面截图嘛，就简单描述一下，有一个direct query直连starrock的看板，突然报错了。有一个图表无法加载，powerbi给出的报错信息是没有数据访问权限，请联系数据集所有者。
IP不稳定是指IP地址在使用过程中出现频繁断开、连接异常或访问速度不稳定等现象。这种情况可能由多种原因引起，下面我们将对其中一些常见的原因进行分析。
最近发布了的一些变更给了流水线编辑者新的工具以改善在 Blue Ocean 中的流水线可视化，有一个备受瞩目关注的工单JENKINS-39203，这会导致当流水线的构建结果为不稳定时所有的阶段都被设置为不稳定的。这个缺陷导致无法快速地识别为什么构建是不稳定的，使得用户必须查看完整的日志和 Jenkinsfile 才能弄明白究竟发生了什么。
神经记录的不稳定性可导致临床脑机接口(BCI)失控。在这里，研究人员展示了低维神经流形(描述神经元之间特定关联模式的低维空间)的对齐可以用来稳定神经活动，从而在记录不稳定的情况下保持脑机接口的性能。研究人员在存在严重和突然的记录不稳定的情况下，通过皮层内BCIs在线控制光标时，以非人类灵长类对稳定剂进行了评估。稳定的BCIs在不同的不稳定条件下，经过多日恢复了有效的控制。稳定器不需要了解用户意图，并且可以超越监督的重新校准。即使在神经活动中几乎没有关于光标移动方向的信息，它也可以稳定BCI。该稳定器可应用于其他神经接口。
而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！
大数据文摘出品 年初的时候，由初创公司Stability AI开发的根据文本生成图像的AI程序开源了，最近这样的小程序在国内也很火。 不过，这个功能很显然会走歪——很快有人开始用这个AI生成色情图片。 比如，Reddit 和 4chan 上的社区用户开始利用该AI生成真实和动画风格的裸体人物图像，其中大部分是女性，以及名人的换脸裸体图像。 很快，这些社区发现了这一问题，Reddit 迅速关闭了许多致力于人工智能色情的子版块，甚至允许一些色情内容的 NewGrounds 也完全禁止人工智能生成的艺术作品。 在
脑机接口(BCI) 寻求在神经科学和工程系统之间建立桥梁，使神经工程师能够记录大脑中的电活动，对其进行分析以推断个人正在尝试做什么，并使用它来控制假肢等设备。除了进一步加深我们对大脑如何工作的理解，提取有关预期的物理运动的信息可以用于恢复残疾人的运动。尽管如此，要开发一种能够长时间记录我们大脑中数十亿神经元的微小电信号而不崩溃的系统仍是一项挑战。大量的微小电极(电子传感器)可以由硅制成——计算机芯片中使用的材料也是硅。然而，这些设备往往会随着时间的推移而改变，在某些情况下甚至一天之内就会改变，从而改变了哪个神经元被哪个电极记录，从而导致记录数据的“不稳定性”。
流行病学研究表明，胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展，而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入，与葡萄糖相比，酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里，我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物，使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性，我们另外扫描了42名成年人，使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响，一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中，大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现，60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的，葡萄糖都使网络不稳定，而酮则使网络稳定。总之，我们的结果表明，脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量，因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。
现代的 Android 项目都是 Gradle 工程，所以大家都习惯于用 Gradle Module 来划分和组织代码，Module 的大量使用也带来一个问题，一个大项目往往几十上百的 Module，但是当数量众多的 Module 之间的依赖关系不合理时，仍然会严重拖慢工程的编译速度，如何更科学地组织 Gradle Module 是 Android 开发领域的普遍需求。
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
我们知道网站收录的页面越多，可以参与排名的页面也就越多，对于提升网站权重起到关键的作用。所以网站站长都十分在意网站的收录量，如果网站的收录量波动幅度比较大，或收录量骤降，就应该提高警惕，分析到底是哪里出了问题。
到这里，数据结构的八大排序就算是全部写完了。这一期总结篇我们来测试一下八大排序的效率，印证一下八大排序的时间复杂度，以及深度剖析一下八大排序的稳定性问题。
2、1号和2号刀车外径时外径不稳定和天平刀架的间隙有关，太紧了1号刀下降不到位会变，太松了整个刀架会前后晃动外径也会不稳定；
简介：作为一个系统管理程序（hypervisor），Linux® 有几个创新，2.6.32 内核中一个有趣的变化是 KSM(Kernel Samepage Merging) 允许这个系统管理程序通过合并内存页面来增加并发虚拟机的数量。本文探索 KSM 背后的理念（比如存储去耦合）、KSM 的实现、以及如何管理 KSM。
5G的高速率、低时延、高移速、高容量是车辆实现无人驾驶的通信网络基础。当前很多科技公司都在联合运营商大力研发无人驾驶技术。 📷 在小编看来，无人驾驶最重要的是安全和稳定，5G网络能否提供稳定、高速、可靠的数据传输业务是关键，稍有的信号中断或传输不稳定可能就导致不可预估的恶果，在这方面，采用移动通信网络作为支撑存在以下问题： 1、5G基站的故障告警问题。无人驾驶要求数据的传输时刻不能中断，而基站的告警和故障会导致网络中断和不稳定，会对数据传输产生直接的影响。如何保持基站的长时间正常工作的状态是一大问题。 2、
针对"GUI自动化测试稳定性问题"这个问题，最典型的情景就是：同样的测试用例，在同样的测试执行环境下，测试的结果有时是Success，有时是Fail，这严重降低了GUI测试的可信度，同时也是GUI层面的自动化测试位于金字塔最顶端的原因之一。
很多企业都会对员工进行考评，有很多还会根据考评的结果采取奖励或惩罚，比如我现在的一个客户，会对每个操作人员所操作的每一票业务进行考评，得到每一票业务的评分结果及等级，同时进行相应的奖励或罚款：
当有多个 Jenkins job 时，job 的执行需要按照先后顺序去执行，这个过程就是 Jenkins 的多任务关联。通常用于项目的编译、打包、执行冒烟、执行项目 case 多任务协助的场景中。
普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器，能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预。
我们已经确定了导致松散性的三个原因。我们可以在此基础上建立我们的反击策略!当然，当你遇到不稳定的测试时，牢记这三个原因，你已经收获颇丰。你已经知道应该寻找什么以及如何改进测试。然而，除此之外，还有一些策略可以帮助我们设计、编写和调试测试，我们将在下面的章节中一起看一下。
探空站一般是为探测高空气象要素而建立的，通过探空气球来收集每天8点和20点的高空气象数据，遇到特殊天气(台风等)会进行加密观测。可以获近地层、850、700、500、200百帕的温度、温度露点差、位势高度、风速风向等气象要素。探空数据在天气预报有着重要的指示作用，可以分析出高空引导气流的位置、强度，及到达本地的时间和对当地天气的影响情况。
前言 文章内容取自http://www.cs.cmu.edu/~arielpro/15896s16/slides/896s16-16.pdf并有所修改, 如有侵权等问题, 请提示删除(手动感谢). 这次主要是开个系列分享分享有趣的算法. ---- 稳定匹配(The Stable Matching Problem) 不稳定对(Unstable pair) 如果: 男生x相比现有配对更喜欢女生y 女生y相比现有配对更喜欢男生x 这就是一个不稳定对, 很好理解吧. 那么稳定匹配就是不存在不稳定对
随着近年来美国经济发展的迅速，硅谷地区的经济也在快速增长，成为了美国高科技产业的中心地带。硅谷银行是硅谷地区一家知名的银行，在当地经济中扮演着重要的角色。然而，最近硅谷银行宣布倒闭的消息引起了社会的广泛关注和讨论，这一事件将会对硅谷地区和整个美国金融体系带来哪些影响呢？
经典的各种排序大家都听过，但是相信各位铁汁都对各种排序的性能都很好奇，大家都有心中自己的看法今天来彻底对比一下谁究竟才是排序性能 TOP1
1. 数据结构部分 数据结构中常用的操作的效率表 通用数据结构查找 插入 删除 遍历 数组 O(N)O(1)O(N)—有序数组O(logN)O(N)O(N)O(N)链表 O(N)O(1)O(N)—有序链表O(N)O(N)O(N)O(N)二叉树O(logN)O(logN)O(logN)O(N)二叉树（最坏）O(N)O(N)O(N)O(N)红黑树O(logN)O(logN)O(logN)O(N)2-3-4树O(logN)O(logN)O(logN)O(N)哈希表O(1)O(1)O(1)—专用数据结构
只需要遍历寻找最小的数，并保存最小数的索引。遍历完之后，让最小数和已排序序列的末尾互换位置即可。
我们之前介绍了多种排序算法，它们到底谁效率较高我们是前文介绍了用事前统计法统计了一下，他们的时间复杂度和空间复杂度情况如下表表示。
趁着最近FAIR出了MoCov3，刚好凑够MoCo三部曲，从头捋一遍MoCo整个系列做了什么事情，探究MoCo系列为何对Self-Supervised Learning领域所产生的影响如此之大。
Towards Stablizing Batch Statistics in Backward Propagation of Batch Normalization
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
细菌的异质性耐药（heteroresistance）通常是指某个单一分离菌株，在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群，也即有些细胞对该药物敏感，而另一些细胞则存在耐药性，这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难，使实验室最小抑制浓度（minimum inhibitory concentration, MIC）数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么，这背后又有怎样的生态与进化规律？这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
这里，客户尝试将flash的3脚直接拉低，让他写保护，还是会出现flash数据被更改的问题
作者 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 近日，剑桥学者在《美国科学院院报》（PNAS）上发表了一篇名为“The Difficulty of Computing Stable and Accurate Neural Networks: On the Barriers of Deep Learning and Smale's 18th Problem”的文章，提出了一个有趣的发现： 研究者可以证明存在具有良好近似质量的神经网络，但不一定存在能够训练（或计算）这类神经网络的算法。 论文地址：http://
我们的基因组在细胞分裂前被复制的保真度，随着时间的推移是惊人的一致性。这种一致性是由多种酶促DNA复制、校对和损伤修复功能共同作用的结果，这些功能共同作用于从一个细胞分裂到下一个细胞分裂的变化。然而，这些高保真过程可能会受到各种基因组改变的影响，从而导致癌症的发展，在这种变化中，正常的全基因组突变率会加快。通常，这一结果是由于生殖系的遗传或从头改变影响了参与这些过程的酶的正常功能，从而导致基因组不稳定的不同表现。
网站关键词是连接搜索引擎、网站以及用户的媒介，搜索引擎通过关键词判断网站页面的主题，用户通过关键词搜索进入网站获得想要的内容，而网站通过关键词布局优化获得搜索排名，带来流量转化变现，可见其重要性。
最近因为做项目的原因，一直在学习BANCOR协议。看到好多文章写完了之后都要在文章最后加上一些缺陷不足的讨论。凌帅也明白，只谈优点避谈不足，观点就不够中立，极端的就变成了广告，奶文。但，也要说到点子上啊！也不能乱说啊！
上篇文章讲了下关于终端自动化的一个探索《终端自动化测试探索之路》，今天来聊聊关于自动化质量评估的维度，包括UI和接口。
原作者 Aline Lerner 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 一般来说，当我们想到面试时，我们会想到当中有有某种规律可循，有完全的准备应该能够取得不错的结果。不过，我们收集的数据证明事实并非如此。 我每天都看几百场技术面试，原因在于几年前，我和几个合作伙伴共同创立了一个面试平台—— interviewing.io ，通过这个平台人们可以匿名地进行技术面试，并在此过程中找到工作。 因此，我可以看到同一个人在不同面试中表现的所有数据。在这些数据中，我发现
一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变长，那么调用服务的方法的响应时间也会变长，线程会产生堆积，最终可能耗尽业务自身的线程池，服务本身也变得不可用。 现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级，暂时切断不稳定调用，避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段，通常在客户端(调用端)进行配置。当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断(默认行为是抛出 DegradeException)。注意：Sentinel 1.8.0 对熔断降级特性进行了全新的改进升级。
服务器是否稳定，对业务会造成非常大的影响，那么，稳定的服务器，具备哪些明显特点呢？
来源：SteveWang www.cnblogs.com/eniac12/p/5329396.html#s32 我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。 排序算法大体可分为两种： 一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。 这里我们来探讨一下常用的比较排序算法，非比较排序算法将在下一篇文章中介绍。下
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保护服务的稳定性。
这个问题是我学到的比较有趣的算法问题前几名了，也是当年我们ACM校队面向新生宣讲的时候选择的例题。我们觉得用找对象这种新生会比较感兴趣的问题来忽悠他们，他们上钩的可能性比较大XD。
主页 · alibaba/Sentinel Wiki · GitHubA powerful flow control component enabling reliability, resilience and monitoring for microservices. (面向云原生微服务的高可用流控防护组件) - 主页 · alibaba/Sentinel Wiki
DC电源模块是电子设备中不可或缺的部件之一。在实际应用中，往往会遇到DC电源模块负载情况不佳的情况，例如电压下降、电流不稳等。这些问题的出现，往往会导致电子设备无法正常工作、降低设备的可靠性和寿命。那么，DC电源模块负载情况不佳的原因有哪些呢？
激光器在实际的老化工程中，如果采用周期式的测试，也会存在很多外界影响因素，主要是温度不稳定，设备测量和控制不稳定，设备的可靠性和电源失效。温度控制难的一个原因是激光器的自发热，即使紧紧夹杂裸露的铝散热器上的To-can封装，激光器同样也有5~10C/W的热阻。如果激光器在100mA和1.8V的条件下工作，在激光器内部和散热片可能有1.5℃的温差。
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