对于内存，当你需要不断地将一个向量增长到一个未知的上限时，应该怎么做呢？ - 腾讯云开发者社区

F>常数，无非就是一个线性决策边界。我们样本数据用逻辑回归得到的结果将会是这样。 ? 你会发现效果并不好。因为无论你怎么做，逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。...虽然这并不是一个问题，但是当你尝试画一条分离曲线的时候，逻辑回归可能会认为那些位于分数两端“明显的”数据点不应该被关注。有些人可能认为，在理想情况下，逻辑回归应该依赖这些边界点。...同时，如果某些特征是非线性的，那么你必须依靠转换，然而当你特征空间的维数增加时，这也会变成另一个难题。所以，对于逻辑回归，我们根据讨论的内容总结了一些突出的优点和缺点。...逻辑回归的缺点：当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好；不能很好地处理大量多类特征或变量；对于非线性特征，需要进行转换；依赖于全部的数据（个人觉得这并不是一个很严重的缺点）。 ?...对于一个行外人来说，SVM的结果并不像决策树那样直观。同时使用非线性核，使得支持向量机在大型数据上的训练非常耗时。

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6，特征的提取

对于对中文文本进行词频特征提取，可以先用jieba进行分词。 ? ? ? 2，Tf–idf权重向量单词频率对文档意思有重要作用，但是在对比长度不同的文档时，长度较长的文档的单词频率将明显倾向于更大。...因此将单词频率正则化为权重是个好主意。此外，如果一些词在需要分析的文集中的所有文档中都出现，那么可以认为这些词是文集中的常用词，对区分文集中的文档帮助不大。...，有可能将内存撑爆，在这种情况下我们该怎么办呢？...Hash函数可以将一个任意长度的字符串映射到一个固定长度的散列数字中去。Hash函数是一种典型的多对一映射。正向快速：给定明文和 hash 算法，在有限时间和有限资源内能计算出 hash 值。...逆向困难：给定（若干） hash 值，在有限时间内很难（基本不可能）逆推出明文。输入敏感：原始输入信息修改一点信息，产生的 hash 值看起来应该都有很大不同。

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OWOD：开放世界目标检测，更贴近现实的检测场景 | CVPR 2021 Oral

不同于以往在固定数据集上测试性能，论文提出了一个更符合实际的全新检测场景Open World Object Detection，需要同时识别出未知类别和已知类别，并不断地进行增量学习。...对于每个已知类，维护一个原型向量，假设为类别的中间层特征，对应图2的ROI Head中的蓝色2048维特征，定义对比损失为：为距离函数，为相似阈值，不同类别实例间的距离要大于该阈值。...在训练时，通过最小化对比损失来保证特征空间上的类别分割。需要注意的是，对比聚类的关键步骤是维护各类别的原型向量集合，一般取该类别的特征向量的均值。...但由于整个网络是端到端训练的，特征向量也在不断地变化，原型向量也会跟着不断变化。为了适应这个特性，ORE为每个类维护了一个固定大小的特征队列，用来存储最新的特征向量。 ...Conclusion ---- 不同于以往在固定数据集上测试性能，论文提出了一个更符合实际的全新检测场景Open World Object Detection，需要同时识别出未知类别和已知类别，并不断地进行增量学习

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初学者该使用哪一种算法？

导语：初学者都很疑惑，在这么多算法当中，到底到一个算法才能很好的解决自己所遇到的问题呢？这事实上取决于很多种因素。...首先是数据的大小和质量可用的计算时间你问题解决的紧急程度你想用这个数据达到的目的对于这个问题，即使是经验很丰富的数据科学家也很难拍胸脯的说，哪一个模型铁定能表现得很好，他们也是需要去不断地尝试...对于没有达成一致意见的几个问题，我们会着重求同存异。 No.1 速查表的使用方法将阅读速查表上的路径和算法标签读为「如果符合，那么使用。」...很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...PCA 基本上是在寻找一个保留了最大数据方差的子空间，且该子空间由数据的协方差矩阵的主要特征向量所定义。 SVD 和 PCA 有某种程度的联系——中心数据矩阵的 SVD（特征 vs.

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【GAMES101】Lecture 13 光线追踪 Whitted-Style

光线追踪这里讲一下为什么我们需要光线追踪，主要是因为光栅化没有办法很好的处理全局的光照效果，就像上节课我们说的到软阴影，还有这个毛玻璃一样的反射光，以及这种间接的光照效果，光栅化无法很好处理，虽然光栅化很快...，从我们人眼发射出的光线所经过的光路同样也是进入我们人眼的光线的光路，那光线追踪具体怎么做呢第一步，从人眼向投影平面每个像素投射出去一条光线，找到与场景物体的交点，这里考虑遮挡，只找到最近的交点然后将交点和光源连线...求曲面交点我们首先来定义一下这个光线的方程，有一个光源点O，然后有这个光线发射的方向d，那么在光线上任意一点就可以通过r(t)=o+td来表示了，其中这个t非负，其实就是射线的表示方程那怎么求交点呢...，比如要找光线和一个球面的交点，是不是直接把光线方程代入球面方程就行了，没错，就是这么简单然后会有相离、相切和相交这几种结果，但是要记得t得非负实际也是如此，对于这些隐式表示的曲面就直接将光线方程代入求解...，那如果光线和三角形有交点，那这个交点是不是也会有一个重心坐标，于是就会有下面这个方程那这里面不是有三个未知数吗，但是我们的O和D实际上是三维的向量，所以这里面其实是三个方程，三个方程三个未知数，可算唯一解

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OWOD：开放世界目标检测，更贴近现实的检测场景 | CVPR 2021 Oral

不同于以往在固定数据集上测试性能，论文提出了一个更符合实际的全新检测场景Open World Object Detection，需要同时识别出未知类别和已知类别，并不断地进行增量学习。...对于每个已知类$i \in \mathcal{K}^t$，维护一个原型向量$p_i$，假设$f_c\in \mathbb{R}^d$为类别$c$的中间层特征，对应图2的ROI Head中的蓝色2048维特征...但由于整个网络是端到端训练的，特征向量也在不断地变化，原型向量也会跟着不断变化。...所以论文采用RPN的预测框输出作为一个未知目标标注的折衷选择，将预测框中objectness分数高且与GT无重叠的top-K部分直接归类为未知目标，将其特征加入到未知列表的特征队列$q_0$中。...Conclusion *** 不同于以往在固定数据集上测试性能，论文提出了一个更符合实际的全新检测场景Open World Object Detection，需要同时识别出未知类别和已知类别，并不断地进行增量学习

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聊聊监控系统

1、为什么需要监控系统作为运维者，第一个接触的基本上是监控平台，各种各样的监控，看各种各样的指标，好像没有监控就觉得不正常，那么为什么需要监控呢？...选择监控系统的时候，无非是需要几个特性的支持：是否支持多主机监控，例如监控一个分布式系统的集群；是否支持多维度的数据分析，例如一个主机上有多少个容器，一个主机上容器总共使用了多少内存，每个容器又使用了多少内存...从现象直接能看到本质问题，这种告警平台是最好的。 4、容器的监控对于一个容器系统，我需要监控哪些指标？...对于这种能自我管理的应用或者服务，还需要监控么。。。。充其量。。。只要做好响应的规划就好了，给你多少内存，给你多少CPU，给你多少磁盘，偶尔看看增长趋势。。。。so。。。...在出现故障的时候，还是需要告警平台。。。适用的场景不同，从而选择不同，当你需要一个能使用shell直接连接的时候，监控工具weavescope，很是漂亮。。。 ?

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数据科学经验谈：这三点你在书里找不到

你可能非常了解支持向量机，高斯混合模型， K-均值聚类等等，但是只有当你开始准备硕士论文的时候，你才真的学会了如何正确的处理数据。什么样的处理才算是正确的处理呢？为了目的不择手段？...方法行不行最后还是得看它在未知数据上的表现，你得保证它能得出同你过去的训练集一样的结果。初学者最常犯一个错误就是看到已知数据的表现，就想当然的认为未知数据也会一样。通常你会发现，现实是很骨感的。...这意味着两件事情：首先，你应该确保你确实掌握了这些几乎相同的方法中的一种，并且始终不抛弃它。你真的不需要同时掌握逻辑回归和线性支持向量机，你只要选择一个就够了。...我知道，教科书往往将算法模型描述的异常强大，好像只要你把数据扔给模型，他们就会把一些都做了。从理论和无限的数据源上看它可能是对的。...像我上面说的，一个好的特征表现能帮助你急剧的降低所需要数据点的量。综述总之，知道如何正确的评估，对降低你的模型在面对未知数据时的风险是非常有帮助的。

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平庸开发者的生存指南

每当你在代码中发现一些你不明白的东西时——哦，这太复杂了。怎么做呢？重写，使设计更干净提供文档给最棘手的部分添加注释。...不仅适用于我大约十年前，在我的团队开发出我们的第一个大型软件项目时，我们将其作为java源文件发布。然而，它无法在目标服务器上编译。这距离需要提交给客户只有若干小时了。这是一个巨大的失败！...我可以休息休息，应该不会出什么问题了。等等，不！一切都崩溃了。是的，我没有说错：一切。实际上，有一些工具可以使得查找和解决现有问题更加容易。 Sentry。当你的任何用户发生错误时——你将收到通知。...几乎绑定了所有编程语言；使用不同的服务和工具将多个进程和服务器的日志收集到一个地方；服务器监控。这是你可以为CPU，磁盘，网络和内存配置显示器的地方。...如果我们想编写出好的软件，那么我们需要不断地学习怎么做。没有捷径也没有魔法。每天进步一点点，就会越来越好。总之，我们需要理解两件基本的事情：每个人都会遇到问题。

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我只是一名平庸的开发者

每当你在代码中发现一些你不明白的东西时——哦，这太复杂了。怎么做呢？重写，使设计更干净提供文档给最棘手的部分添加注释。...大约十年前，在我的团队开发出我们的第一个大型软件项目时，我们将其作为java源文件发布。然而，它无法在目标服务器上编译。这距离需要提交给客户只有若干小时了。这是一个巨大的失败！...我可以休息休息，应该不会出什么问题了。等等，不！一切都崩溃了。是的，我没有说错：一切。实际上，有一些工具可以使得查找和解决现有问题更加容易。 Sentry。当你的任何用户发生错误时——你将收到通知。...几乎绑定了所有编程语言；使用不同的服务和工具将多个进程和服务器的日志收集到一个地方；服务器监控。这是你可以为CPU，磁盘，网络和内存配置显示器的地方。...如果我们想编写出好的软件，那么我们需要不断地学习怎么做。没有捷径也没有魔法。每天进步一点点，就会越来越好。总之，我们需要理解两件基本的事情：每个人都会遇到问题。

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百万年薪程序员博文：Python程序员心得，我视它为生存指南！

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Python机器学习教程—线性回归原理和实现

即找到一个最优秀的线性模型y=f(x)表达样本数据特征之间的规律，从而传入未知输出的输入x，求出预测的输出y。...图1.一元线性方程实例上面提到的例子只是一个简单的方程的误差，那么损失函数的方程中，实际上我们的未知值是，所以我们的损失函数loss实际上是一个关于的函数，随着这两个未知数的不同，loss函数应该如何变化呢...这其实是需要用一个三维平面图来表示的，如下图我们所需要找的便是这样一个图中的最低点。我们的目标便是要竭尽全力去找到这个极值点对应的坐标。...那么这样的对三维的图像来说，利用梯度下降便需要在这两个方向上都不断的进行梯度更新，这就用到的偏导数的知识，也是大家在大学的高等数学中有学到的，两个方向上通过偏导数不断地更新。...从上面的公式中可以看到求得了方向上的偏导数组成的向量便是梯度，那么根据向量的概念，每个方向走的步子会合到一个方向，这就是梯度的方向。

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如何编写没有bug的代码？

有一个受众面很广的 twitter 讨论就是由 Ruby on Rails 的创建者所启动的。 ? 那么，为什么一开始会认为这种行径是不好的呢？...每当你在代码中发现一些你不明白的东西时——哦，这太复杂了。怎么做呢？重写，使设计更干净提供文档给最棘手的部分添加注释。...大约十年前，在我的团队开发出我们的第一个大型软件项目时，我们将其作为Java源文件发布。然而，它无法在目标服务器上编译。这距离需要提交给客户只有若干小时了。这是一个巨大的失败！...当你的任何用户发生错误时——你将收到通知。几乎绑定了所有编程语言；使用不同的服务和工具将多个进程和服务器的日志收集到一个地方；服务器监控。这是你可以为CPU，磁盘，网络和内存配置显示器的地方。...如果我们想编写出好的软件，那么我们需要不断地学习怎么做。没有捷径也没有魔法。每天进步一点点，就会越来越好。总之，我们需要理解两件基本的事情：每个人都会遇到问题。

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平庸开发者的生存指南

每当你在代码中发现一些你不明白的东西时——哦，这太复杂了。怎么做呢？重写，使设计更干净提供文档给最棘手的部分添加注释。...对的，至少，我们应该朝着这个目标去做。但是我是如何保护我的项目免受我的摧残呢？方法很多。生存指南：编写测试。编写很多测试。从集成测试到单元测试。在每次pull请求前在CI中运行测试。...大约十年前，在我的团队开发出我们的第一个大型软件项目时，我们将其作为java源文件发布。然而，它无法在目标服务器上编译。距离需要提交给客户只有若干小时了。这是一个巨大的失败！...当你的任何用户发生错误时——你将收到通知。几乎绑定了所有编程语言；使用不同的服务和工具将多个进程和服务器的日志收集到一个地方；服务器监控。这是你可以为CPU，磁盘，网络和内存配置显示器的地方。...如果我们想编写出好的软件，那么我们需要不断地学习怎么做。没有捷径也没有魔法。每天进步一点点，就会越来越好。总之，我们需要理解两件基本的事情：每个人都会遇到问题。

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深度揭密：为什么别人总是准时下班，而你却总是疯狂 996

当事情错综复杂，并且时间非常有限时，你非常可能做出错误的决定。面对重大的事件，你需要和有经验的前辈请教、获得更多有用的信息，这有利于你做出更加恰当的决定。 怎么做？...当你关注一棵树时，你看不到森林的全貌。当你身处山腰时，你不知道哪山高哪山低，不知道整个山的脉络。你只有聚焦全景，你才能抓住重点（擒贼先擒王），你才能看清项目间的逻辑和结构。 怎么做？...你的能力有限，如果你想做大事、赚大钱，你就需要一个杠杆，放大你的付出。 怎么做？这要根据你在公司中的位置而决定，如果你是一个老板，那么你第一件要学会的就是如何使用你手下的人。...如果你是一个老手，那么你就需要学会管理新手。如果你想和他人合作，你需要熟知他们的长项，然后委派他们做那些他们擅长的事。对于新手，你需要拿出时间和精力培养他们变成你想要的样子。 7....最后，希望小伙伴们在工作生活中能运用好这些技巧，早日实现一个亿的小目标！ 18 个运维必知的 Nginx 代理缓存配置技巧，你都掌握了哪些呢？

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【Hello NLP】CS224n笔记:自然语言中的依存分析(Dependency Parsing)

但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。...Stack最开始只存放一个Root节点； Buffer则装有我们需要解析的一个句子； Set中则保存我们分析出来的依赖关系，最开始是空的。...按照这样的方法，我们一直进行，不断地根据Stack和Buffer的情况，来从Shift、Left-arc、Right-arc三种动作中选择我们下一步应该怎么做，知道Stack中只剩一个Root，Buffer...以上的过程，应该不难理解，但是相信大家此时一定会有疑问： ❝我怎么让机器去决定当前的Action呢？即机器怎么知道，Stack中是否构成了依赖关系？...对于一个状态，我们可以选取stack、Buffer、set中的某些词和关系，构成一个集合，然后把他们所有的embedding向量都拼接起来，这样就构成了该状态的特征表示。

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有限假设空间的可学性

一个简单的学习模型对于一个实际的学习问题来说, 期望的目标函数f和数据集X能通过待求解的问题得到,是已知的[尽管目标函数并不是真正的已知],但是学习算法以及函数假设/假设函数是未知的,但是存在很多种选择需要我们自己选定...PLA是一个简单的迭代算法:最终的分类效果是对训练数据集"完美划分".既然是一个迭代过程,刚开始划分效果并不好,需要进行优化,但是如何优化呢?或者说优化方法是什么?PLA给出了具体的方法....因为是误分样本,所以有上面的不等关系,在具体来说,就是正类样本分成负类,负类分成正类; 对于第一种情况来说,y(t)=1,但是感知机h(x)分成负类,因此wTxw^TxwTx两个向量内积应该是负的,本来夹角应该是小于...BUT,关于这个学习模型还存在一定的疑问? 数据集D上学到的模型g对于unseen data是否适用?[学习理论的关键问题–模型的泛化评估] 如果数据集D上的样本点不是线性可分呢?应该怎么办?...我们假定μ\muμ对于我们来说是未知的. 我们随机从瓶子中选择包含N个石头的随机样本,观察在样本中红色石头的概率vvv. 这个概率vvv和概率μ\muμ之间有什么关系呢?

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大模型有什么用，从技术上看

对于大流量业务，一次训练实验，从几个小时增长到了几天，而此场景一次实验保持在1天之内是基本的需求。...这里就要重新理解 embedding 的概念了。对于模型而言，id 查了embedding表后得到向量，输入进来进行计算，是对数据进行抽特征。...华人团队开源史上最大的推荐训练系统Persia 一般来说，推荐系统模型首先需要将不同的ID特征（如用户ID和session ID）映射到一个固定长度的低维向量，而系统中的用户ID、交叉特征数量都特别多，...是一个一维向量。...我们在训练深度学习模型的时候，需要先做前向传播，然后将中间得到的激活值存储在内存中，然后反向传播的时候再根据loss和激活值计算梯度。也就是说内存消耗其实跟模型的层数线性相关。

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ChatGPT 都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引

在大数据规模爆炸的时代背景下，企业数据知识源源不断地流入，所以这种场景下我们就需要第四层，也就是企业的一个专属知识库，这个专属知识库通常是由向量数据库来实现的，通过向量数据库，它能回答的问题是，比如我们公司最近三天被搜索得最多的产品是什么...除了 IVF 之外，ANN 中还有一类就是基于树的算法，比如 ANNOY 这个算法，这个是 Spotify 提出的一个算法，本质上它跟这个 IVF 也比较类似，就是你把空间给不断地去切分，然后不断地二分...HNSW 本质上是在 NSW 上做一个阶层的叠加，它本质上其实就是一个类似于 skip list 的数据结构，它能通过上面的那些层去加速进到离查询节点最近的那个点的步骤。那具体它是怎么做的？...它其实理念上非常简单，就是你有一个向量，然后你把它切成 m 块，然后对于每一块你对所有的向量都去做一个 k means，做完之后你去用它归属的离它最近的 k means 节点来替代这个向量的这一部分，然后你对向量的每一部分都做这个操作...那如果有 delete 操作的话，我们也是先存在内存里面，然后当你 delete 的个数达到一定量的时候，才跟下面的这些 fragment 去做一个 compaction，然后重写这个 fragment

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ChatGPT 都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引

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逻辑回归、决策树和支持向量机

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聊聊监控系统

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