读完分类与回归算法的评估指标以及排序算法的评估指标之后，你已经知道了机器学习中分类、回归以及排序算法相关的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些方法。
本文首先介绍标签包含哪些常见实体类型以及ID类型，即标签的主体包含什么，用什么ID表达；其次详细介绍了几种标签的分类方法：按生产方式划分、按时效性划分以及按标签所属维度划分。
问题导读 1.如何判断数据增量？ 2.QPS如何计算？ 3.存储空间需要考虑哪些因素？ 4.内存估算和哪些因素有关？ 我们在实际工作，或者面试中，经常会遇到这么一个问题，集群该如何规划，一台机器多少磁盘，多少内存，多少core等。
但是大家的疑惑点可能就集中在三个维表的建设上，包含「主播用户画像维表，观众用户画像维表，直播间画像维表」。
随着信息产业的迅猛发展，大数据应用逐渐落地，行业人才需求量逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析工程师、大数据开发工程师等大数据人才也成为市场紧缺型人才，薪资一涨再涨。
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
掌握莫队核心科技，来入坑一下二次离线莫队~ 本文的例题是 洛谷 P4887 模板 莫队二次离线（第十四分块(前体)）
这次出手的，又是谷歌 AI 团队。刚刚，他们为旗下的一款手机输入法 Gboard （不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~）上线了新功能：离线语音识别。目前这一新功能，只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
在本文中，我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。具体来说，通过使用辅助自然图像，我们离线训练堆叠去噪自动编码器，以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。
在 AI 对齐问题上，在线方法似乎总是优于离线方法，但为什么会这样呢？近日，Google DeepMind 一篇论文试图通过基于假设验证的实证研究给出解答。
每天写入量巨大，而相对读数量较小的应用，不需要复杂查询条件来查询数据的应用，HBase只支持基于rowkey的查询
在某宝购买的，只需要9.9元，语音识别固定，支持57条语音，基本的是够用了，基本的风扇控制、灯控制、电饭煲控制、温度控制等都具备，基本上比较全面。
数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似，数据模型整体上分为5层（ODS、DWD、DWS、ADS、DIM）。
2020腾讯QQ春节红包主要以答题的玩法，结合中国传统文化（成语、诗词、对联、历史等）的方式进行，达到寓教于乐的效果。
Expressive Modeling Is Insufficient for Offline RL: A Tractable Inference Perspective https://arxiv.org/abs/2311.00094
本项目涉及的业务数据包括订单、运输、仓储、搬运装卸等物流环节中涉及的数据、信息。由于多年的积累、庞大的用户群，每日的订单数上千万，传统的数据处理技术已无法满足企业需求。因此通过大数据分析可以提高运输配送效率、减少物流成本，更有效地满足客户服务要求，并对数据结果分析，提出具有中观指导意义的解决方案。
1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。
导语：腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。
链表和数组都可用于存储数据。与链表不同，数组将所有元素按次序依次存储。不同的存储结构令它们有了不同的优势：
ChunJun 开源项目地址：github 丨 gitee 喜欢我们的项目给我们点个__ STAR！STAR！！STAR！！！（重要的事情说三遍）__
群聊是多人社交的基本诉求，一个群友在群内发了一条消息，期望做到： (1)在线的群友能第一时间收到消息； (2)离线的群友能在登陆后收到消息； 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度，要远高于单对单消息。 常见的群消息流程如何？ 群业务的核心数据结构有两个。 群成员表： t_group_users(group_id, user_id) 画外音：用来描述一个群里有多少成员。 群离线消息表： t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg
【需求缘起】 之前的文章更多的聊了单对单的消息投递： 《微信为什么不丢消息？》 《http如何像tcp一样实时的收消息？》 群聊是多人社交的基本诉求，不管是QQ群，还是微信群，一个群友在群内发了一条消息： （1）在线的群友能第一时间收到消息 （2）离线的群友能在登陆后收到消息 由于“消息风暴扩散系数”的存在（概念详见《QQ状态同步究竟是推还是拉？》），群消息的复杂度要远高于单对单消息。群消息的实时性，可达性，离线消息是今天将要讨论的核心话题。 【常见的群消息流程】 开始讲群消息投递流程之前，先介绍两个群业
近年来，大量关于脑机接口（BCI）的研究发表。然而，现有的大多数研究中刺激目标数量还不够多，不适合许多实际应用。来自中科院半导体研究所的Sun等人使用4个31-bits的金氏码（gold codes）编码刺激目标，每个随机码循环移位1位产生30个目标，提出了一种基于120个刺激编码视觉诱发电位的脑机接口。实验过程中，利用滤波器组对脑电信号进行预处理，采用TRCA算法对刺激目标进行检测。此外，还考虑了渐进式扫描的影响，以提高脑电模板的时间精度。根据离线实验结果选择最佳的金氏码组合，通过在线实验对BCI系统性能进行评估。验证了该系统同时具有指令集大（120个刺激目标）、效率高（平均ITR为265.74 bits/min）和训练时间短（小于5 min）的优点。
TLDR： 本篇将介绍如何在真实推荐决策场景上进行建模，介绍离线强化学习的工作流程，并指出其在推荐中造成的一个普遍问题：马太效应（强者越强，弱者越弱）。最后介绍我们如何用直观的方式来缓解马太效应。文章的最后会讲一些题外话。
推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别：
本次解读nature论文High-performance brain-to-text communication via handwriting。由斯坦福大学医学院、布朗大学和哈佛医学院的专家合作完成。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算，K12 直播课产品作业帮直播课，素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等，以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统，持续赋能更多素质教育产品，不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息，如留存率、到课率、活跃人数等，提高运营决策效率和质量。
腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。 一、前言 腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。 试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？ 这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU
互联网蓬勃发展的今天是流量为王的时代，但随着流量红利逐渐消失，获客成本的日益增高，用户留存成为各大互联网公司的重点关注问题，其中流失用户的召回在当今的流量红海市场中显得尤为关键，为此，基于大数据和机器学习的智能营销技术应用而生。
腾讯TLinux团队提出了一套全新的混部方案，在不影响在线业务的前提下，对整机CPU利用率提升效果非常明显，在有的业务场景下，整机CPU利用率甚至能提升至90%。 一、前言 腾讯运营着海量的服务器，且近年的增长有加速的趋势，成本问题日益严峻。其中，CPU利用率不高一直是影响整机效率的短板。 试想一下，如果能让整机的CPU利用率翻一翻，是什么概念？ 这相当于把一台机器当两台使用，能为公司节省巨额的成本开销。因此，各BG各业务都在想办法提升整机CPU利用率。大家尝试让各种业务混部，试图达到提高整机CPU利用
这里是「小程序问答」栏目的第 3 期 本周，知晓程序 MINA 奖颁给了「豆瓣评分」；「人民日报数字报」也强势登上了 Top 100 周榜。 接下来，「小程序问答」依然要解决大家关心的问题：小程序真的只有 1 MB 吗（第 11 问）、注册小程序需要营业执照吗（第 1 问）、小程序有什么好的 UI 框架（第 8 问）。 小程序运营问题 1. 注册小程序必须要营业执照吗？ 如果小程序运营主体类型为企业，那么就必须提供营业执照。其他类别的组织（如政府、NGO 等），注册小程序时也需要提供组织机构代码证。 关注
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
上一期讲了Lambda架构，对于实时数仓而言，Lmabda架构有很明显的不足，首先同时维护两套系统，资源占用率高，其次这两套系统的数据处理逻辑相同，代码重复开发。
第 4 章介绍的动态规划算法要求马尔可夫决策过程是已知的，即要求与智能体交互的环境是完全已知的（例如迷宫或者给定规则的网格世界）。在此条件下，智能体其实并不需要和环境真正交互来采样数据，直接用动态规划算法就可以解出最优价值或策略。这就好比对于有监督学习任务，如果直接显式给出了数据的分布公式，那么也可以通过在期望层面上直接最小化模型的泛化误差来更新模型参数，并不需要采样任何数据点。
近年来，随着银行业务场景的不断丰富、业务规模的不断扩张，用户线上线下交易大幅上升，数据量与数据种类愈加丰富，大量创新型数据分析和应用场景出现，对分析型数据库的存储与计算能力提出了更复杂的需求，尤其在对实时数据价值的深入挖掘、数据库查询与分析性能的提高上提出了更高要求。为满足以上需求，银行纷纷开始重塑数据库体系，对已有分析型数据库进行改造，在支撑业务需求的同时简化架构。
变点检测是指在时间序列中发生了重大结构性断裂或者转变的点，这些变化可能是由于数据生成、技术或消费者行为等外部因素造成的。检测这些变点非常重要，因为它有助于我们理解和量化变化。我们需要及时准确地检测这些变化并立即发出警报。
在 2019 年 1 月份的时候，我们发表过一篇博客 SparkSQL在有赞大数据的实践，里面讲述我们在 Spark 里所做的一些优化和任务迁移相关的内容。本文会接着上次的话题继续讲一下我们之后在 SparkSQL 上所做的一些改进，以及如何做到 SparkSQL 占比提升到 91% 以上，最后也分享一些在 Spark 踩过的坑和经验希望能帮助到大家。
2020年春节早已过去两月有余，回顾本次腾讯手Q春节红包活动的玩法，主要以答题形式结合中国传统文化（成语、诗词、对联、历史等）的方式进行，达到寓教于乐的效果。
为了节省流量和更好的用户体验，目前很多应用都使用本地缓存机制，不需要每次打开app的时候都加载数据，或者重新向服务器请求数据，因此可以把每次浏览的数据保存到沙盒中，当下次打开软件的时候，首先从沙盒加载缓存的数据，或者当app未联网的时候，从沙盒中加载之前缓存的旧数据。
第一次写博客，这篇博客的目的是想分享和探讨一些在交互式推荐或者序列推荐问题中的一些关键痛点，其中最大的一个就是信息茧房问题。
Github 默认是不支持下载存储在仓库中的部分内容的，通常你需要使用某个项目就必须下载该项目的所有文件。但有时我们需要只下载某一个项目中的某个文件夹或文件的内容，
在以前，当需要对MySQL数据库进行维护操作时，通常需要先进行主从切换，然后修改设置并重启实例，关闭网络监听，只允许从本地socket方式登入，再进行相应的维护操作；有时候甚至还要修改相应的防火墙，或者干脆关闭前端业务服务，总体比较麻烦。
1. 线程创建方法函数原型 : int pthread_create(pthread_t *tidp, const pthread_attr_t *attr, (void*)(*start_rtn)(void*), void *arg);
本文介绍了安全AI的对抗样本攻击技术、防御策略以及模型水印技术。对抗样本攻击技术通过构造微小的扰动来让AI系统产生错误的预测结果，其可用于攻击人脸识别、语音识别等AI系统。防御策略包括对抗训练、模型加密、后处理等。模型水印技术则是在模型预测结果中添加扰动，在模型被攻击时仍能保持预测的准确性。
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
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