如果从血脉渊源来看，应该在美国。麦肯锡的报告、自然杂志的专刊，以及Gartner、IBM专家的演说都证明了这一点。今天我们就来聊一聊她和她的家乡。...从Google说起，到Hadoop、Spark、Storm，这些框架都来自这里。活跃的开源社区还汇集了全球大数据人才的头脑。...这些日常生活中鲜有接触的重型装备，在制造业、媒体、生命科学和地球科学这些数据密集型行业可是大有用处。 美国高校也正孕育着一群科学小狂人儿。...纽约大学、伯克利和华盛顿大学在摩尔和斯隆基金会支持下也在小黄人儿的帮助下开展秘密研究活动。 阿凡达中的灵魂树 大数据已经渗透到美国生产生活的方方面面。...这一次的工业对决中，德国工业4.0企图从工业渗透到互联网，美国则要从互联网渗透到工业。美国建设国家制造业创新网络（NNMI），其背后的杀手锏想必就是大数据了。
开发时我们会用 IP、TCP、HTTP 等协议来完成计算机之间的通信，网页运行时还会涉及到 DNS 等协议，这些协议都是在网络层之上的，也就是基于 IP 到 IP 的传输来完成各种协议的数据通信。...路由器是负责在不同的网络之间转发数据，根据 IP 地址确定网络和主机然后转发。 IP 地址里记录了网络号和主机号，所以根据网络号就能确定是哪个网络，那怎么根据主机号确定哪台主机呢？...这种从 IP 到 mac 地址的查询过程叫做 ARP（Address Resolution Protocol 地址解析）协议。...至此，我们就完成了从 IP 到 IP 的通信，再上面的协议我们就比较熟了，也就是 TCP、HTTP 这些，这些是我们软件开发整天用的协议。...路由器实现转发要先根据 IP 种的主机号来查出 mac 地址，对应的查询协议叫做 ARP 协议，也是通过广播的方式实现的。 这样就实现了 internet 上任意两台主机的 IP 到 IP 的通信。
用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。本文将详细介绍如何在Java项目中使用RabbitMQ。...安装完成后，请确保RabbitMQ服务已启动。三、Java项目中添加RabbitMQ依赖在您的Java项目中，需要添加RabbitMQ Java客户端库的依赖。...如果您使用的是Maven项目，请在pom.xml文件中添加以下依赖： com.rabbitmq amqp-client... 5.13.0如果您使用的是Gradle项目，请在build.gradle文件中添加以下依赖：implementation
迁移学习（Transfer Learning） 在传统方法中，NLP模型的参数（或称权值）可以通过随机初始化来完成，但是这种方法效率较低。...网络权值的更新可以通过Backpropagation Through Time (BPTT) 来完成。...作者在WikiText-103数据集上对模型进行预训练，虽然该过程计算量较大，但是只需完成一次即可。 语言模型微调。这一步骤可以学习到目标任务的主要特征，且可以在相对较小的目标训练集上完成。...BERT BERT（Bidirectional Encoder Representation fromTransformers）模型将双向Transformer用于语言模型，传统的模型是从左向右输入一个文本序列...Next Sentence Prediction：即NSP问题，在BERT的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，其中只有50％的输入对在原始文档中是前后对应关系，通过预测第二个句子是否在原始文档中也是第一个句子的后续语句
我们在前端报表中完成了各种工作数据的输入或内容处理之后，需要做什么？ 数据的导出！ 这些数据的常用导出格式有：PDF、Excel、HTML和图片几大类型。...通过阅读文档了解我们可以自定义添加按钮： 同时我们还可以在action属性中，给按钮定义点击后触发的事件： 顺着这个思路，我们可以在工具栏添加一个导出按钮，将按钮的动作设置为"点击这个按钮时实现导出图片的功能...另外，为了在document中插入canvas元素，事先可以建立一个div元素，以便之后在该节点下插入canvas元素；同时为了界面中只有报表查看器，可以隐藏该div。...（提示：以上在icon 的content的属性中，使用了一个svg，这个示例代码中的svg来自网站：ikonate 。...如果大家有需要可自行下载，如果作为商用需要注意版权 ） 以上代码添加之后，我们就可以在报表预览界面的工具栏看到这样一个按钮： 实现导出PDF 在exportImageButton的action中定义一个
在尝试将 Next.js 部署到国内 Serverless 平台的时候，比如腾讯云函数、阿里云函数计算，可能会遇到如下一些坑：运行适配困难：Next.js 的运行需要一个 HTTP Server，而事件函数提供的是一个简单签名函数...所有直接部署在函数计算的 Custom Runtime 上的 Next.js 应用无法运行，此时我们需要自行将 Node.js 的二进制下载到我们自己的代码中（也可以通过 Layer 实现），然后指定新的...其包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能，同时支持实时调试、插件扩展等，可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。...用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能使用。目前 Cloud Studio 支持部署到腾讯云函数和阿里云函数计算，并且支持 15+ 前后端框架的一键部署。 ...写在最后 从开始的胡乱打包，到后面的精致打包，让代码体积变小，可以帮助大家避免一系列的坑。
该构建器的逻辑大致是把 Next.js 中的每一个 API 和服务端渲染的页面都分别构建输出为一个函数，这一系列函数都归属与 Vercel 平台上的一个应用。...所有直接部署在函数计算的 Custom Runtime 上的 Next.js 应用无法运行，此时我们需要自行将 Node.js 的二进制下载到我们自己的代码中（也可以通过 Layer 实现），然后指定新的...其包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能，同时支持实时调试、插件扩展等，可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。...用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能使用。 目前 Cloud Studio 支持部署到腾讯云函数和函数计算，并且支持 15+ 前后端框架的一键部署。...写在最后 从开始的胡乱打包，到后面的精致打包，让代码体积变小，可以帮助大家避免一系列的坑。
那么我们就来看看图嵌入技术在社区发现的从“青铜”到“王者”的升级之路。也为我们黑灰产团伙挖掘等一些安全领域的图挖掘提供借鉴方法。...图1 图嵌入流程 首先图1（a）中是用户行为，从知识图谱的角度可以抽象成图1（b）中的图模型。在当前推荐系统和安全领域都比较常见，而对于抽象的图模型如何利用图嵌入技术处理呢？...首先，DeepWalk将随机游走得到的节点序列当做句子，从截断的随机游走序列中得到网络的部分信息，再经过部分信息来学习节点的潜在表示。...在图嵌入学习中不仅考虑了顶点对之间的相似特性，同时考虑了顶点与社区之间的相似度。 下面来看看该论文是怎么把社区信息融入到图表示学习中的。...也就是在GMM的基础上将社区发现和嵌入到一个单一的目标函数中。然而，这种方法也是次优的，因为大多数现有的顶点嵌入方法都不知道社区结构，这使得顶点嵌入向量对于接下来的社区发现不太好。
链接：PyCharm下载页面 安装： 运行安装包，按照提示完成安装。 安装过程中，可以选择安装路径和附加组件（如Git、Anaconda等）。...近年来，深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等变体在图像和自然语言处理等领域取得了巨大成功。...通过这些步骤，可以系统地训练和评估机器学习模型，确保其在实际应用中的表现达到预期效果。...链接：Coursera机器学习课程 Kaggle： Kaggle提供了大量的数据科学和机器学习教程，从入门到进阶，适合各种水平的学习者。...最后，通过实际项目巩固所学知识，从数据收集、清洗、建模到部署，完成整个项目流程。选择一个感兴趣的项目，如房价预测、图像分类或文本分类，进行全面实践，并通过持续的模型维护和优化提升模型性能。
在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...在CNN中，卷积层通过在输入图像上滑动感受野来应用卷积操作，而下采样层则负责减少数据的空间维度，同时增加对图像位移的不变性。这个过程在网络中逐层进行，每一层都在前一层的基础上进一步提取和抽象特征。...相似性搜索不仅可以应用于直接的搜索任务，还可以扩展到去重、推荐系统、异常检测、反向图像搜索等多种场景。...无论是在直接的相似性度量还是在复杂的模型内部处理中，向量嵌入都证明了其作为数据科学和机器学习领域中不可或缺的工具。
这种平台通过使用灵活、敏捷的机器狗作为巡检主体，能够在各种复杂环境中执行任务，如工业设施、仓库、公共区域甚至灾害响应现场。...这不仅包括直接的材料和人工成本，还涉及到通过优化流程减少浪费，提高资源利用率。 方法：降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。...台积电通过深度集成 AI 技术到其生产流程中，不仅提高了制造精度，还优化了生产效率和产品质量。...（图 6，智能制造发展历程） 三、从企业最佳实践看 未来工业AI之路 （一）公辅车间的AI数字化应用 此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...（图 8，AI 技术作用于车间效果图） 另一方面，在空压站中的空气系统中，我们通过实现数字化和智能化解决方案，可以充分实现实时监测、故障诊断、报表分析与展示，并可根据车间用气变化，自动启停，告警管理、分析报告管理
这种平台通过使用灵活、敏捷的机器狗作为巡检主体，能够在各种复杂环境中执行任务，如工业设施、仓库、公共区域甚至灾害响应现场。...这不仅包括直接的材料和人工成本，还涉及到通过优化流程减少浪费，提高资源利用率。方法：降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。...台积电通过深度集成 AI 技术到其生产流程中，不仅提高了制造精度，还优化了生产效率和产品质量。...（图 6，智能制造发展历程）三、从企业最佳实践看未来工业AI之路（一）公辅车间的AI数字化应用此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...（图 8，AI 技术作用于车间效果图）另一方面，在空压站中的空气系统中，我们通过实现数字化和智能化解决方案，可以充分实现实时监测、故障诊断、报表分析与展示，并可根据车间用气变化，自动启停，告警管理、分析报告管理
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...写入数据未刷到磁盘时不会占用磁盘的I/O，不会与读取竞争。读取操作就能取得更长的磁盘时间，变相地弥补了读性能差距。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...写入数据未刷到磁盘时不会占用磁盘的I/O，不会与读取竞争。读取操作就能取得更长的磁盘时间，变相地弥补了读性能差距。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。...HBase中的LSM树 在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。
有一段时间没好好写博客了，因为一直在做一个比较小型的工程项目，也常常用在企业里，就是将流式数据处理收集，再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上，这是一套比较完整的流程，并且可以从数据库中的数据再导入到...（4）在node3上开启mysql ?...在mysql地下创建bigdata数据库，进入数据库后新建wordcount表，创建相应字段即可 （5）将写好的代码打成jar包： 写代码时是要写scala语言，所以要加载好相应的插件： ?...（2）： 为什么我打jar包时没有用maven，是因为maven打出来jar包没有我写的主函数，所以在用spark执行时它会报错说找不到main函数的入口，找不到类，后来发现需要在pom文件中做相关的配置...execution> （3）： 在开启
前言 QAPM（移动监控）在TMF中交付已经走过两个年头，两年的时间，我们也在不断成长。...截止到2020年12月，QAPM私有化工单数量收敛，安灯工单数48单下降到8单，同时，公有云工单也同步下降，从122单下降到42单，产品包含有前端、后台、SDK，还包括大数据，在公有云中涉及的组件就超过...那么，从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障是如何建设的呢？本篇文章，将为你揭开这个神秘面纱。...效能提升 大幅降低回归web测试成本，提升测试效率，测试周期从1天+缩短至10+min；部署codedog专机，并发扫描任务， 扫描时长由40min+缩短到20min；MR流水线实现自动化编包、部署、测试...，发布周期从3周缩短到30min；私有云部署由2个腾讯工程师出差7天缩短到完全交付给1个区技部署1天。
2.3 端到端（E2E）测试端到端测试是验证产品的核心功能，确保从用户角度体验到的流程顺畅无误。敏捷团队在每次版本发布前执行E2E测试，以保证用户体验。...6.2 持续交付与自动化回归测试在持续交付流程中，测试不仅限于单元测试，还包括集成测试和端到端测试。持续交付的目标是让每次更新都可以在生产环境中自动部署，因此自动化测试必须具备更高的覆盖率。...邮件或Slack通知：集成测试完成后，CI系统发送测试报告至开发团队，通过邮件或Slack通知，便于团队实时掌握项目状态。...例如，机器学习可以分析代码库中的变更，自动生成高优先级的测试用例，或从错误历史记录中学习并生成防错测试用例。这将减少手动编写测试用例的负担，并提高测试的覆盖率。...它能快速反馈代码问题，确保团队在频繁迭代中实现高质量交付。自动化测试包括单元测试、集成测试和端到端测试，配合持续集成和持续交付（CI/CD）流程，将代码的稳定性与质量监控无缝集成，提升了整体开发效率。
特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True) X_poly = poly.fit_transform(X) 二、Python在机器学习中的应用...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。...大模型中的应用 4.1 大模型简介 AI大模型如GPT-4o和BERT已经在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展。...通过特征构造，可以从原始特征中生成新的、更有用的特征。
大模型技术在安全威胁检测中的应用：从传统到未来的跃升大家好，我是Echo_Wish！今天我们来聊聊一个在网络安全领域越来越火的话题——大模型技术在安全威胁检测中的应用。...在实际场景中，网络流量数据的特征远比这个示例复杂，但核心思想是一样的：通过深度学习，模型能够自动从数据中提取特征，从而进行更精确的异常检测。...例如，通过对入侵检测系统（IDS）数据的训练，深度学习模型能够在攻击发生前，通过流量特征的变化预测攻击趋势，并触发自动防护措施，如封锁恶意IP。...大模型在安全威胁检测中的挑战尽管大模型在安全领域展现出了巨大的潜力，但我们也不得不面对一些挑战：数据隐私与安全性：训练大模型需要大量的安全数据，而这些数据中可能包含敏感信息。...在安全领域，透明和可解释性尤为重要，特别是当模型的决策可能影响到整个系统的安全时。训练成本与资源：大模型的训练需要大量计算资源，特别是在海量数据的基础上，训练过程的成本不容忽视。
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