听着很拗口对吧，通俗的讲就是我们可以使用超参数来调整在整个训练过程的学习率计划。...这个问题我们通常通过超参数调整来处理，我们会使用一个远低于 1 的数字，例如 0.1 或 0.01。...使用动态学习率 既然这个常数被称作学习率，那么下一个自然而然的问题（尽管通常无关紧要）是为什么要使用常数？梯度下降具有允许学习率改变的动态策略。为什么梯度提升不能使用类似的想法？...但是情况并非总是如此，我们将在下一篇文章中看到一些 使用5折CV 结果，其中优化的 BetaBooster 实际上在现实世界数据上的表现要优于优化的传统XGBoost 总结 使用 Beta 密度函数的梯度提升...这样做的代价是要调整更多参数。此外，XGBoost 和 LightGBM都提供了回调函数可以动态的调整学习率。 最后如果要总结BetaBoosting它提供了更好的功能吗？
假设现在有图像数据imgs和对应标签targets。...数据维度分别如下 imgs.shape = (num, channel, width, height) targets.shape = (num, class) 因为通常我们需要将数据打散，这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性...方法如下 # 得到打乱后的index from random import shuffle index = [i for i in range(len(imgs))] shuffle(index) imgs...= imgs[index, :, :, :] targets = targets[index, :] 要注意的是数据的维度要保持正确，也就是上面的:数量要正确，假如在mnist数据集上，target的维度是
在本文中，您可以阅读为什么多重共线性是一个问题，以及如何使用主成分分析(PCA)消除数据集中的多重共线性。 为什么多重共线性是一个潜在的问题?...要处理或去除数据集中的多重共线性，首先需要确认数据集中是否具有多重共线性。...有各种各样的技术来发现数据中存在多重共线性，其中一些是: 得到非常高的回归系数的标准误差 整体模型显著，但系数均不显著 在添加预测因子时，系数有很大变化 高方差膨胀因子(VIF)和低容错 以上是一些在数据中发现多重共线性的技术或技巧...如果存在多重共线性，它们的比率(条件指数)将会很高。 数据 为了进一步分析，使用的数据集是从Kaggle下载的Diamonds数据集。...为了使用主成分分析技术从数据集中提取特征，首先我们需要找到当维数下降时解释的方差百分比。 ? 符号,λ:特征值d:原始数据集的维数k:新特征空间的维数 ? ?
如何合理的使用动态数据源 动态数据源在实现项目中用的是比较多的，比如在业务上做读写分离（主库负责写，从库负责读，主从同步可以直接使用mysql自带的），这里需要注意：写的时候要想保证事务就只能往一个数据源中写...既然在实际项目中用的比较多，那就又学习的价值，接下来我们就一块去学习吧！少年 1. 要是还不知道如何搭建动态数据源可以参考我之前写的文章"基于自定义注解和Aop动态数据源配置"。...完成动态数据源的搭建过后，我们就来分析一下在使用动态数据源会遇到的一些问题和一些注意事项。...众所周知，Spring声明式事务是基于Aop实现的，动态数据源也是使用到Aop，这个时候我们应当先考虑多个Aop，它们是如何按排序执行？...先将动态数据源Aop设置order=1，再将Spring事务Aop设置order=2（注意这里的配置和"基于自定义注解和Aop动态数据源配置"配置方式不是同一种，配置方式请参考文章："Spring 声明式事务常用的二种配置方式
文章目录 一、CE 中获取子弹动态地址前置操作 二、OD 中调试子弹数据 一、CE 中获取子弹动态地址前置操作 ---- 在上一篇博客 【Windows 逆向】OD 调试器工具 ( CE 工具通过查找访问的方式找到子弹数据基地址...| 使用 OD 工具附加游戏进程 | 在 OD 工具中查看子弹数据地址 | 推荐 ) 基础上 , 继续调试后续的内容 ; OD 调试期间中途崩溃 , 重新读取下子弹数据的动态地址 05862F1C ;...然后 OD 附加该游戏 , 附加之后 , 点击运行按钮 , 否则会一直卡在暂停状态 , 游戏也无法执行 ; 在 Command 中运行 dd 05862F1C 命令 , 即可跳转到该数据位置...; 此时点击 " 运行按钮 " , 可以跳转到不同的端点处 , 第一次点击 " 运行按钮 " : 第二次点击 " 运行按钮 " : 第三次点击 " 运行按钮 " :...第四次点击 " 运行按钮 " : 选择 " 菜单栏 / 调试 / 硬件断点 " 选项 , 即可查看当前的硬件断点 , 全部删除后 , 点击运行 , 恢复正常 ;
设 \alpha_j 和 \beta_j 分别是在第 j 列， w_j 上计算的缩放因子和零点因子。...与整体量化相比，计算成本不变，而缩放和零点因子的存储成本从2个浮点数增加到 2D_{out} 个浮点数。与存储全精度 W 的减少成本相比，这是可以忽略的。...这里，对任意的 j ，所有 \widetilde{w}_{i,j} 使用相同的缩放和零点因子集来表示，即存在 \alpha_j 和 \beta_j 使得 \widetilde{w}_{i,j} = \alpha_j...我们不是完全量化 W 的每一列，而是使用一对量化的缩放和零点因子，即第 l 组因子 \alpha_{l,j} 和 \beta_{l,j} ，它们是为 j -th列中的 D_{in}/L 个元素计算的。...表格1总结了与不同模型大小、微调数据集和位宽相关的结果。除了基础的LLaMA模型外，研究还将QA-LoRA与最相关的研究QLoRA以及一个最近的不使用LoRA的量化方法PEQA进行了比较。
然而，Matplotlib也提供了创建动态图表的功能，使得我们能够以动画的方式展示数据的变化趋势，从而更直观地理解数据。本文将介绍如何使用Matplotlib库创建动态图表，并提供一些技巧和实践经验。...你可以通过以下命令来安装：pip install matplotlib示例：创建动态的折线图让我们以一个简单的示例开始，展示如何使用Matplotlib创建动态的折线图。...示例：创建动态的散点图除了折线图，我们也可以使用Matplotlib创建动态的散点图。...总结本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库创建动态图表，并提供了几种常见类型的动态图表示例，包括折线图、散点图、柱状图、饼图和热力图。...这些技巧和实践经验可以帮助我们更好地理解数据的变化趋势，并以动画的方式展示数据的动态特性。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据特点，灵活地调整图表的样式、参数和更新方式，以满足不同的可视化需求。
本文很大一部分是进行基础的代数操作，只有少量的基本统计数据。如果读者希望先复习一点神经网络相关的知识，可以阅读以下机器之心曾发过的基础教程。...这显然是一个大问题，早期的隐藏层应该需要识别数据集中的局部特征，因此后续的层级才能用来在更高的抽象层次上构建更复杂的特征。如果前面层级的梯度基本影响不到权重的更新，那么模型将学不到任何信息。...近似方差的梯度同样确保误差数据能反馈到所有层级，因此它是整个训练过程中的关键。...有意思的是，本论文假设了一个在零点有单位梯度的对称激活函数。但实际上，本论文的实验结果可以使用 tanh 激活函数表示，它同时满足这两个假设。 对于像 ReLU 等激活函数，它们也进行了必要的调整。...其余的步骤都是等价的，除了前面的因子 1/16。 在反向传播中有类似的过程，我们忽略了激活函数的导数，因为在前面的假设中导数为 0。如果我们插入修正值 1/4，那么我们同样可以得到因子 1/16。
动态离线量化提前将模型的权重转换为 INT8，推理过程中，在真正执行计算之前根据激活输入的范围，动态地将激活即时转换为 INT8。动态量化的关键思想是根据运行时观察到的数据范围动态确定激活的比例因子。...这确保了比例因子被“调整”，以便尽可能多地保留有关每个观察到的数据集的信号。...静态离线量化也是一种在训练完成后将模型参数转换为低比特表示的方法，但与动态离线量化不同的是，静态离线量化中的量化参数是在转换过程中固定的，而不是根据输入数据动态调整的。...要弄懂模型量化的原理就是要弄懂这种数据映射关系，浮点与定点数据的转换公式如下：其中，R 表示输入的浮点数据，Q 表示量化之后的定点数据，Z 表示零点（Zero Point）的数值，S 表示缩放因子...非对称量化非对称量化（Affifine Quantization）也称为 zero-point quantization，通过使用归一化动态范围 n_{dx} 进行缩放，然后通过零点 z_{px}
Tableau数据可视化 地理空间数据动态可视化 学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义，还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。...第二种，使用日期筛选器，可以对一段日期内的销售额利润额进行累加，以体现随时间变化的销售额利润额，但是会影响到使用同字段的其他图。 所以这里使用第三种办法，通过参数新建计算字段。...再加一些筛选器，调整一下坐标轴，我们能得到更详细的营收情况。 想观察地理位置对营收的影响肯定离不开地图。 首先想到的体现数值变化的方式是标记的大小，并令其随时间变化，但随之而来有两个问题。...针对第一个问题，可以把标记大小换成标记颜色，然后设定0为颜色映射的中心（即零点），那么在橙蓝发散颜色坐标轴中，橙色就是亏损区域，蓝色就是盈利区域。...同时也可以通过按钮逐步调整日期筛选器，实现类似播放的功能。
但在实践时发现我原来想的太简单，页面上有很多数据根本就无法单纯从html源码中抓取，因为页面展现的很多数据其实是js代码运行时通过ajax的从远程服务器获取后才动态加载页面中，因此无法简单的通过读取html...如何才能简单方便的获取动态加载的数据呢。...只要商品信息显示在页面上，那么通过DOM就一定能获取，因此如果我们有办法获取浏览器内部的DOM模型那么就可以读取到动态加载的数据，由于多余的数据是页面下拉后触发给定js代码才通过ajax动态获取，因此如果我们能通过代码的方式控制浏览器加载网页...，然后让浏览器对页面进行下拉，然后读取浏览器页面对应的DOM那么就可以获得动态加载的数据。...经过一番调查，我们发现一个叫selenium的控件能通过代码动态控制浏览器，例如让浏览器加载特定页面，让浏览器下拉页面，然后获取浏览器中加载页面的html代码，于是我们可以使用它来方便的抓取动态页面数据
推理过程可能被多次触发 *相同的数据集。...但是，在应用程序使用会话完成之后，它必须必须调用 * dispose()方法，释放资源和使用的内存。...它使用ResourceType enum告诉它要构建的资源的类型。...* 使用给定的类加载器创建顺序知识库。...(kb.getKnowledgePackages()); //有状态的知识会话=基本的知识会话;使用默认会话配置创建一个新的有状态知识切换 kSession
---- 我们常用的转录因子数据库有很多，以后我们会专门出一期介绍一下常用的数据库有哪些。...#/ 2AnimalTFDB v4.0 概述 AnimalTFDB一直是我最喜欢的转录因子数据库之一，非常全面，包括183个物种的全基因组转录因子和转录辅助因子（transcription cofactors...: Screen Shot 2022-11-02 at 11.58.29 5获取转录因子/辅助因子列表 在AnimalTFDB v4.0中，我们可以通过两种方式获取转录因子/辅助因子的list，分别是通过...---- 2️⃣ 这个时候你就可以按照你的需要以Family为单位选择 转录因子/辅助因子的list啦。...---- 2️⃣ 大家可以按需下载相关文件，下载后是.txt格式的文件，当然序列会是.fasta格式的。 我的个人习惯是将常用的数据本地化，存储成.rds的文件，方便操作。
2023年，房地产市场迎来了一系列重要的政策调整。这些调整旨在解决当前市场中存在的问题，促进楼市供需平衡的实现。...为了研究了解房地产政策调整对供需平衡的影响，爬虫技术成为一个重要的工具，可以帮助我们收集和分析相关数据。...通过爬取房地产市场的数据，我们可以获取房价、供应量、成交量等关键指标，从而更好地理解市场的动态变化。...下面是一个示例代码，展示了如何使用Python和爬虫技术来获取房地产市场数据，并进行简单的分析：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 亿牛云爬虫代理参数设置...同时，我们还展示了一个简单的爬虫代码示例，帮助读者如何理解使用爬虫技术获取房地产数据市场。希望本文能够为读者提供有价值的信息，并促进对房地产市场的深入研究和理解。
1写在前面 上期介绍了刚刚更新的AnimalTFDB v4.0数据库，不仅收录的转录因子非常全面，而且同时提供了检索转录因子的强大工具，可以通过转录因子家族和物种进行List检索。...这里的表达数据只有人的，如果你需要检索别的物种，还是需要通过之前介绍的方法检索。 ---- 3️⃣ 同样的，提交后会出现检索结果，大家可以点击export导出到本地使用，格式为.tsv。...这里的数据是整合了TRANSFAC, JASPAR, HOCOMOCO, CIS-BP hTFtarget和MEME等数据库进行的比对。...7稀有转录因子的研究 有时候大家检索一通也没有找到你的转录因子，那么你的转录因子可能被研究的比较少，这个时候你可以使用Blast工具进行比对。...这里我们做一个简单的介绍，以下以转录因子FOXO3为例： 8.1 翻译后修饰 ---- 8.2 变异及突变 ---- 8.3 自噬调节 9引用数据库 如何引用： Shen WK, Chen SY
高可用 盯过秒杀流量监控的话，会发现它不是一条蜿蜒而起的曲线，而是一条挺拔的直线，这是因为秒杀请求高度集中于某一特定的时间点。这样一来就会造成一个特别高的零点峰值，而对资源的消耗也几乎是瞬时的。...零点流量的起效时间是毫秒级的，答题可以人为拉长峰值下单的时长，由之前的 使用的非常普遍了，本质是通过在入口层削减流量，从而让系统更好地支撑瞬时峰值。 1.2 排队 最为常见的削峰方案是使用消息队列，通过把同步的直接调用转换成异步的间接推送缓冲瞬时流量。...2 Plan B(兜底方案设计) 当一个系统面临持续的高峰流量时，其实是很难单靠自身调整来恢复状态的，日常运维没有人能够预估所有情况，意外总是无法避免。...测试阶段：保证CI的覆盖度以及Sonar的容错率，对基础质量进行二次校验，并定期产出整体质量的趋势报告 发布阶段：系统部署最容易暴露错误，因此要有前置的checklist模版、中置的上下游周知机制以及后置的回滚机制
这使得关键层可以使用比其他层更高的位精度。大多数关于MPQ的前期工作都集中在卷积神经网络（CNNs）上，并使用基于策略搜索的方法，或基于准则的方法来确定最优位精度。...具体来说，对于LayerNorm后的激活，作者引入了剪切通道量化的方法，以去除异常值并减轻推理阶段过大的跨通道变化的影响。这种剪切是通过调整LayerNorm的仿射因子和下一层权重来实现的。...在推理阶段，它重新参数化通道校准为层校准，并对数 \sqrt{2} 量化为对数2量化，以实现硬件友好的推理。 现有的关于混合精度的工作主要集中在使用准则方法或搜索方法的卷积神经网络（CNNs）上。...这些操作可以通过调整LayerNorm的仿射因子来实现如下： \hat{\beta}=\frac{\beta+s\odot v_{2}}{v_{1}},\;\;\;\hat{\gamma}=\frac{...作者从ImageNet1K训练集中随机采样32张图像用于图像分类，并从COCO数据集中采样1个样本用于目标检测和实例分割来校准量化参数。作者采用百分位数方法进行校准过程。
Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射，例如引号内的字段映射为 String，不带引号的映射为数字，日期格式的映射为日期等等，这个机制方便了我们快速上手 ELK，但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制...，之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射，但对于默认映射规则没有介绍，本文就来探讨一些默认的动态映射规则。...index是索引的名称，我们经常会有诸如 index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}”这样的索引名称，可以按照日期来分割不同的索引。...对于按日期分隔的，可以使用通配符，例如logstash-*。 我就是因为没搞明白这几个属性的对应关系，导致自己的配置没有生效查了很长时间。...参考资料 1、Logstash中配置默认索引映射（_default_属性） 2、关于动态Mapping和templates
三角形因子（以英尺为单位测量）： 频率 A B C D 7.1 22' 12.7' 6.35' 11' 10.1 15.5' 8.95' 4.47' 7.75' 天线导线（#12）和电缆因子（以英尺为单位测量...首先，请注意覆盖范围中存在轻微的零点。虽然这些零点很浅，但您可能希望将阵列定向，使零点指向没有火腿的地方。 其次，增益数值仅适用于天线放置在平均地面上的情况。...结论 三角阵列可以针对多个频段进行缩放和调整。例如，一个10米版本的天线可以安装在单根桅杆上，使用三根5英尺长的PVC臂支撑三个垂直偶极子。...确实，一个正确相位馈电的垂直阵列能够实现非常深的180度零点。然而，对于许多操作者来说，其前后比可能并不足以超越寄生阵列的优势，从而证明完美相位调谐的努力是值得的。...此外，完美零点发生的相位调谐与最大增益的单元间相位调谐不同，增益差异可能接近1分贝。那些重视后部静音的人们会继续小心地为其系统提供相位馈电。
正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。 ?...缓存空值 2.缓存雪崩（集中式的缓存失效） 缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。...产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。...而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。 小编在做电商项目的时候，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。...因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，那么那个时候数据库能顶住压力，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。
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