深度学习在 ctr 预估领域的应用越来越多，新的模型不断冒出。从 ctr 预估问题看看 f(x) 设计—DNN 篇（https://zhuanlan.zhihu.com/p/28202287）整理了各模型之间的联系之后，一直在琢磨这些东西如何在工业界落地。经过几个月的调研，发现目前存在的一些问题： 开源的实现基本都是学术界的人在搞，距离工业应用还有较大的鸿沟 模型实现大量调用底层 API，各版本实现千差万别，代码臃肿难懂，迁移成本较高 单机，放到工业场景下跑不动 针对存在的问题做了一些探索，摸索出一套
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为当前人工智能领域的一大趋势。从最早的深度学习到如今的超大规模预训练模型，如GPT-3等，大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域表现出了惊人的能力。那么，在大模型时代来临的背景下，算法工程师应该如何应对，何去何从呢？
> 正文共6912个字，4张图，预计阅读时间18分钟。 Wide & Deep 模型是谷歌在 2016 年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了他们的工作（相关链接请看本文底部） 官方提供的 Wide & Deep 模型的（简称，WD 模型）教程 都是使用 TensorFlow （简称，TF ）自带的函数来做的特征工程，并且模型也进行了封装，
configmap是k8s的一个配置管理组件，可以将配置以key-value的形式传递，通常用来保存不需要加密的配置信息，加密信息则需用到Secret，主要用来应对以下场景：
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
部署完docker后，如果是cpu环境，可以直接拉取tensorflow/serving，如果是GPU环境则麻烦点，具体参考前一篇，这里就不再赘述了。
当生成完成后，将会在此 app 目录下看到多了一个 dist 目录，并在该目录下看到有一个 app.exe 文件，这就是使用 PyInstaller 工具生成的 exe 程序。
作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
随着疫情的变化，急性传染病数据经常会随时间变化，我们通过对每天传染病的记录，就形成了时间序列数据，周期可以是天，周，月，年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
来自Itay Ariel，cnvrg.io高级软件开发者，的客座文章，之前在cnvrg.io上发表。
在这篇文章中，我们将探讨如何将大型语言模型 (LLM) 与关系数据库相结合，使用户能够以自然的方式询问有关其数据的问题。它演示了一个使用 Go 构建的检索增强生成 (RAG) 系统，该系统利用 PostgreSQL 和 pgvector 进行数据存储和检索。提供的代码展示了核心功能。以下是该
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有问题可以加微信：lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/81009551
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现，并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。
对于 ParameterServerStrategy V2，我们将从几个方面来研究：如何与集群建立连接，如何生成变量，如何获取数据，如何运行。其中，变量和作用域我们在前文已经研究过，运行在 MirroredStrategy 里面也介绍，所以本文主要看看如何使用，如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
Job 负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。
内容概要：近日 PyTorch 发布了 1.5 版本的更新，作为越来越受欢迎的机器学习框架，PyTorch 本次也带来了大的功能升级。此外， Facebook 和 AWS 还合作推出了两个重要的 PyTorch 库。
本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
Job负责批量处理短暂的一次性任务 (short lived one-off tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。
Pod是一组（一个或多个） 容器 ； 这些容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的声明。 Pod 中的内容总是并置（colocated）的并且一同调度，在共享的上下文中运行。 Pod 所建模的是特定于应用的 “逻辑主机”，其中包含一个或多个应用容器， 这些容器相对紧密地耦合在一起。 在非云环境中，在相同的物理机或虚拟机上运行的应用类似于在同一逻辑主机上运行的云应用。
对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非常直观的，我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的，并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 系列文章链接 kubebuilder实战之一：准备工作 kubebuilder实战之二：初次体验kubebuilder kubebuilder实战之三：基础知识速览 kubebuilder实战之四：operator需求说明和设计 kubebuilder实战之五：operator编码 kubebuilder实战之六：构建部署运行 kubebuilder实战之七
我们已经通过一些例子查看并编写了一些spec，现在是更进一步查看spec框架本身的时候了。确切地说，你在Atom中如何编写测试呢？
作为近几年最令业界感到兴奋的新兴技术之一，WebAssembly（缩写为 Wasm）已经拓展到浏览器之外，在嵌入式和云端都有了相当广泛的使用场景。随着 Wasm 不断地被各个语言及平台所集成，使用场景日益复杂、使用的开发者越来越多，新的问题也出现了。
本文以 2 个新增 Redis 原子事件为例，帮助刚接触 ChaosBlade 的社区同学快速入门开源贡献。
2005年，划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世，将图神经网络带到每个人面前。
Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。
meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验（diagnostic test accuracy，DTA） Meta分析的程序包，该程序包基于贝叶斯理论采用INLA（integrated nested Laplace approximation）法来对 单个研究效应值进行合并，同时，该程序包还提供了SROC（Summary Receiving Operation Characteristic） 曲线图的分析与绘制，然而其缺陷在于无法给出异质性检验及风险偏倚评估。本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。
管理多个 Kubernetes 集群，甚至可能跨越多个基础设施，绝对不容易。Cluster API 可以通过引入一种声明性的方式来管理基础设施和集群设置。但是，如果您想在本地、裸金属或其他类似环境中使用，而现有的 Cluster API provider 并没有真正涵盖，也不用担心，我们有您的后盾。现在，有了 k0smotron Anywhere，您可以在任何基础设施上使用 Cluster API，甚至是裸金属，而无需给您的基础设施添加任何复杂性。
循环中每一次都要生成一个新的Computer对象，并且该对象中有很多String类型的属性，因为String是一个引用数据类型，所以会随之生成很多的引用，从而降低系统的性能。实际上，采购的计算机只要型号相同，配置参数也就随之相同且不会再改变，唯一会改变的其实就只有机器的序列号而已，所以我们没有每追加一台电脑就重新设置一遍所有参数的必要。而且如果中途需要对于采购订单的机器参数进行修改，那就必须迭代清单中的所有对象，对每个对象进行修改，又是一件效率低下的事。
有时我们在查询某个实体的时候，给定的条件是不固定的，这时就需要动态构建相应的查询语句，在Spring Data JPA中可以通过JpaSpecificationExecutor接口查询。相比JPQL,其优势是类型安全,更加的面向对象。 JpaSpecificationExecutor中定义的方法
protractor 是一个 Node.js 程序，为了运行 protractor ，你首先需要 Node 环境。你还应该检查一下 Node 的版本，它应该在 v0.10.0 以上。
结构是表示字段集合的用户定义类型。它可以用于将数据分组为单个单元而不是将每个数据作为单独的值的地方。 例如，员工有firstName、lastName和age。将这三个属性分组到一个名为Employee。
Windows下可以通过批处理脚本完成批处理任务，脚本运行完毕后任务即可终止，从而实现批处理任务运行工作，类似的任务如何在kubernetes中运行呢？答案是Jobs，Jobs是kubernetes中实现一次性计划任务的Pod控制器—JobController，通过控制Pod来执行任务，其特点为：
我们刚刚在查询时，已经实现创建了MyGoodsForm.vue，并且已经在MyGoods中引入。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标：
Contour是开源的Kubernetes入口控制器， 为Envoy边缘和服务代理提供控制平面. Contour支持动态配置更新和多团队入口委托，同时保持轻量级配置文件。
Pod是Kubernetes应用程序的最基本执行单元—是你创建或部署Kubernetes对象模型中的最小和最简单的单元。 Pod表示在集群上运行的进程。Pod封装了应用程序的容器（或者在某些情况下是多个容器）、存储资源、唯一的网络标识(IP地址)以及控制容器应该如何运行的选项。 Pod表示一个部署单元：Kubernetes中的应用程序的单个实例，该实例可能由单个容器或少量紧密耦合并共享资源的容器组成。Docker是Kubernetes Pod中最常见的容器，但Pods也支持其他容器。 Kubernetes集群中的Pod是如何管理容器的：
本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER
创建私有库 创建两个仓库， 一个是私有库容器，一个是代码库 私有库：存放若干个代码库的信息 添加私有库容器 pod repo add 库名称 地址 查看添加的私有库容器 pod repo 创建代码库，并且clone代码到本地 在代码库创建一下文件 代码文件夹，单个仓库名.podspec 还有 .swift-version文件 修改.swift-version信息 echo "5.0" > .swift-version 创建podspec文件模板 pod spec create 单个仓库名 Pod::Spec
【云原生 | Kubernetes篇】深入了解Pod（六）_Lansonli的博客-CSDN博客
OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型embedding v3，他们将其描述为性能最好的嵌入模型，具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small，较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。
BPMN（Business Process Model And Notation）- 业务流程模型和符号 是由 BPMI（Business Process Management Initiative）开发的一套标准的业务流程建模符号，使用 BPMN 提供的符号可以创建业务流程。 2004 年 5 月发布了 BPMN1.0 规范.BPMI 于 2005 年 9 月并入 OMG（The Object Management Group 对象管理组织)组织。OMG 于 2011 年 1 月发布 BPMN2.0 的最终版本。
最近在复习golang，学习的东西，如果不使用，很快就会忘记。所以，准备复习完golang，做一个练手的小项目，加深对golang的学习。今天开始公司，进入封闭式开发，所以每天晚上回来，学习golan
Secrets是Kubernetes中一种对象类型，用来保存密码、私钥、口令等敏感信息。与直接将敏感信息嵌入image、pod相比，Secrets更安全、更灵活，用户对敏感信息的控制力更强。同Docker对敏感信息的管理类似，首先用户创建Secrets将敏感信息加密后保存在集群中，创建pod时通过volume、环境变量引用Secrets。
属性选项卡 第三个选项卡涉及到了我们的手机属性，因此，还是需要用到我们其他的数据库表：EB_FEATURE 继续做逆向工程： 这里写图片描述 查询出普通属性和特殊属性： <select id="s
Kubernetes中内建了很多controller (控制器) ,这些相当于一个状态机,用来控制Pod的具体状态和行为
ConfigStore描述了基础平台必须支持的一组平台无关的API，以存储和检索Istio配置。配置键定义为配置对象的类型，名称和命名空间的组合。保证配置密钥在存储中是唯一的。此处显示的存储接口假定基础存储层支持_Get_（列表），_Update_（更新），_Create_（创建）和_Delete_语义，但不保证任何事务语义。_Update_，_ Create_，和_Delete_是变量操作。这些操作是异步的，您可能不会立即看到效果（例如，在对存储进行更改后，_Get_可能不会立即通过键返回对象。）即使操作成功，也可能会出现间歇性错误，因此您应始终检查对象存储是否已被修改即使变异操作返回错误。应该使用_Create_操作创建对象并使用_Update_操作更新对象。资源版本记录每个对象上的最后一个变异操作。如果将变异应用于对象的修订版本与纯等式定义的基础存储所期望的版本不同，则操作将被阻止。此接口的客户端不应假设版本标识符的结构或顺序。从此接口提供和返回的对象引用应视为只读。修改它们会违反线程安全性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
