中提供非局部约束，位置识别能够估计全局一致的地图和轨迹。...本文提出了一种基于3D激光雷达点云的大规模位置识别方法Locus。...我们提出了一种提取和编码与场景中组件相关的拓扑和时间信息的方法，并演示了在位置描述中包含这些辅助信息如何导致更健壮和更具鉴别性的场景表示。...二阶池化和非线性变换用于聚合这些多级特征，以生成一个固定长度的全局描述符，该描述符对输入特征的排列是不变的。所提出的方法在KITTI数据集上优于最先进的方法。...此外，在3D LiDAR点云中的遮挡和视点变化等几种具有挑战性的情况下，证明了Locus的鲁棒性。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
第1章 监控简介 一个开源的监控系统，它从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值...例如，通过检查HTTP 200状态码可以监控Web应用程序是否正常运行，它会告诉你应用程序正在响应请求，但并不会反映出是否返回了正确的数据 1.2.4 静态监控 另一种反模式是使用静态阈值——例如，如果主机的...观察的集合称为时间序列 ? 1.4.2 指标类型 测量型 测量型（gauge），这种类型是上下增减的数字，本质上是特定度量的快照 ?...实际上，几乎所有曾经监控或分析过网站及应用程序的人都会使用平均值 平均值假设事件都是正常的或者说你的数据是正态（或高斯）分布的——例如，在我们的平均响应时间中，假设所有事件以相同的速度运行或响应时间分布大致为钟形曲线...从本质上讲，它们会展示数据集的分布。例如，一个事务的99百分位数为10毫秒，这很容易理解：99％的事务在10毫秒或更短时间内完成，1％的事务处理时间超过10毫秒 百分位数是识别异常值的理想选择。
数据段关键字：传播图 类似的，还可以通过单维相关和二维相关的攻击的传播。 如果在至少两个传感器上观察到攻击起源，则单维相关聚集来自相同起点的攻击。通过两个可视化分析这种相关性。...顺序IP地址扫描将在此可视化中显示为直对角线。相图还可以可视化覆盖，这是特定源的探测的蜜网IP地址的数量。全覆盖可以被识别为水平线。...国外研究员提出了一种在人眼上容易检测到的蜜罐上的攻击模式。它不是基于统计方法，而是呈现以直观的方式实时观察网络流量信息以用于监视或在回放模式中进行取证。 它是动画散点图和平行坐标图的组合。...毫无疑问，不同的攻击可以在同一端口上创建相同数量的数据包，因此对事务数据的纯统计分析可能是不够的。确定相干性的一种可能方式是通过考虑分组数据内容。...数据段关键字：TCP初始序列号、端口序列号 一些攻击工具总是使用相同的ISN或具有低熵的坏随机数生成器，这使得可以向特定攻击工具分配一些ISN。
可以在语音识别或手势和运动识别中找到时序分类任务的有趣示例。 图 — 移动识别示例 用于其他类型的数据（例如表格数据）的标准分类算法不能直接应用，因为它们将每个样本与其他样本分开处理。...对于时间序列，不能忽略数据的时间顺序，因此，不能考虑时间序列的每个样本而考虑其他样本，但必须保留时间顺序。 出于这个原因，在文献中，有几种类型的时间序列分类技术，将在下一段中简要解释。...它是一种将距离度量与分类器混合以确定类成员的非参数方法。分类器通常是 k 最近邻 （KNN） 算法，用于了解要标记的时间序列是否与训练数据集中的某些时间序列相似。...从历史上看，它是为语音识别而引入的。如图所示，以不同的速度重复相同的句子，有必要将时间序列与相同的单词相关联，从而管理不同的速度。 ...它的最大特点是在匹配时允许时间上的伸缩, 因此可以更好的在一堆序列集合中找到最佳匹配的序列.
可以在语音识别或手势和运动识别中找到时序分类任务的有趣示例。 图 — 移动识别示例 用于其他类型的数据（例如表格数据）的标准分类算法不能直接应用，因为它们将每个样本与其他样本分开处理。...对于时间序列，不能忽略数据的时间顺序，因此，不能考虑时间序列的每个样本而考虑其他样本，但必须保留时间顺序。 出于这个原因，在文献中，有几种类型的时间序列分类技术，将在下一段中简要解释。...它是一种将距离度量与分类器混合以确定类成员的非参数方法。分类器通常是 k 最近邻 （KNN） 算法，用于了解要标记的时间序列是否与训练数据集中的某些时间序列相似。...从历史上看，它是为语音识别而引入的。如图所示，以不同的速度重复相同的句子，有必要将时间序列与相同的单词相关联，从而管理不同的速度。...它的最大特点是在匹配时允许时间上的伸缩, 因此可以更好的在一堆序列集合中找到最佳匹配的序列.
作者 | 王建民 研究人员开发了一种预测DNA甲基化位点的机器学习算法可以帮助识别致病机制。该论文2020年8月3日发表在"Nature Machine Intelligence"上。 ?...尽管基因组测序工具可以有效地查明可能导致疾病的多态性，但由于各个基因看起来仍然相同，因此这些相同的方法无法捕获甲基化的影响。...研究人员需要开发一种更好的方法来鉴定和预测甲基化位点，该工具可以在整个基因组中鉴定出这些基序，这些基序可能具有强大的功能影响力，并可能引起疾病。” ?...新方法有四个优点 自动化不同细节级别的序列特征表示； 整合感兴趣的基因侧翼的广泛甲基化序列； 潜在地可视化固有序列基序以进行解释； 促进大规模基因组数据的模型开发和预测。...研究人员说，即使是在最初的确认研究中，他们也能够可视化使用以前存在的方法无法观察到的调节模式。 ? 文章的讨论中声明一个局限：提出的预测完全基于序列信息。候选对象是否为6mA位点将取决于许多其他因素。
编码器的隐藏状态在每一个时间步骤上都会参与到解码器中。 学习条件 首先我们要知道的是，模型是否能有效工作。因为，有时这并不能非常明显的看出来。...换句话说，这种模型不能学习如何以一种有用的方式来处理编码输入。其实，如果模型可以这样处理的话，相当于是在优化下式： ? 这实际上只是利用输出序列的一种语言模型。...在这种情况下，即使模型在输入的X上没有学习到条件，也可以进行合理的学习。所以，如果这个模型真的有效，那这种有效也并不是明显的。 注意力可视化： 上述分析给我们带来了一个提示。...可以将注意力可视化，来判断这个模型是否已经学会了从输入来学习条件。通常情况下，如果注意力是合理的，就可以很明显的看出来了。 ? 上图是对同一个语音识别任务的两个不同模型注意力的例子。...对于长输入序列，一个好的做法是通过二次采样来减少编码的序列长度。这在语音识别中很常见，例如，输入可以有数千个时间步长。在基于文字的机器翻译中，你不会看到这么多，因为输入序列没有那么长。
您还可以根据要求从 pg_stat_statements 表中查看其他指标，如调用次数或最小和最大执行次数。 分析这些数据有助于识别可能导致性能问题的查询，从而进行有针对性的优化工作。...该查询列出了 PostgreSQL 数据库中的表和索引，显示了它们的类型、名称、模式名称和大小 如果您正在使用 PostgreSQL 并希望检查是否有任何可能影响数据库性能的额外索引，则可以使用一个简单的查询...锁是一种机制，可防止多个事务同时访问相同的资源以避免冲突并确保一致性。当两个或多个事务被阻塞时，每个事务都在等待其他事务释放锁，从而导致停滞，这就是死锁。...它提供了核心报告和可视化功能，呈现有关 PostgreSQL 性能的深入数据。 关键功能包括广泛的 SQL 查询信息、时间序列图表和执行计划，扫描潜在问题的诊断以及复制指标的监控。...它提供了数据库性能的详细信息，包括查询分析、吞吐量和响应时间。 使用 New Relic，用户可以跟踪和可视化关键指标，如事务量、错误率和服务响应时间。其警报系统在性能异常或系统问题时通知用户。
1 前言/背景 在众多广泛的科研领域中，时间序列是一种无处不在的数据格式（扩展阅读：深度学习时间序列的综述）。对于时间序列相关的研究而言，其中一种最常见的需求就是比较两个时间序列是否相似。...有效地比较时间序列间的相似度在很多科学/工程任务中非常必要且关键，如：分类/聚类/语音识别/步态识别等。 以某个生产制造环节中针对产成品某项（些）特征所收集到的时间序列数据为例。...然而，欧氏距离在某些情况下会出现问题，如下图 2 所示： ▲ 图2. 两个不等长时间序列间的欧氏距离是否可行？...综上，在时间序列间的距离度量上，欧氏距离有以下限制：（1）只适用于处理等长的时间序列；（2）在将时间序列对齐时无法考虑 X 轴上的变化，导致有时对齐出现不自然。...实际上，在大规模的应用中，过去的研究已经有了很多方法来对 DTW 算法进行加速，如：FastDTW，LB_Keogh 等。
可以在语音识别或手势和运动识别中找到时序分类任务的有趣示例。 图 — 移动识别示例 用于其他类型的数据（例如表格数据）的标准分类算法不能直接应用，因为它们将每个样本与其他样本分开处理。...它是一种将距离度量与分类器混合以确定类成员的非参数方法。分类器通常是 k 最近邻 （KNN） 算法，用于了解要标记的时间序列是否与训练数据集中的某些时间序列相似。...从历史上看，它是为语音识别而引入的。如图所示，以不同的速度重复相同的句子，有必要将时间序列与相同的单词相关联，从而管理不同的速度。...动态时间规整（DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲）是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。...它的最大特点是在匹配时允许时间上的伸缩, 因此可以更好的在一堆序列集合中找到最佳匹配的序列.
我们标记副本是为了识别构成库的原始片段（fragment ）并增加其复杂性。我们通过识别所有条形码上的一组读码对来发现重复的读码，其中R1和R2的5'端在参考上具有相同的映射位置，可以进行软裁剪校正。...这些方法中的每一种都作用于经过过滤的峰条形码矩阵，该矩阵由称为峰的cell条形码的切割位点计数组成。每个方法都有一个在降维之前使用的相关数据归一化技术和一组接受降维后数据的聚类方法。...针对PCA，我们提供了k-means聚类，可以生成2到10个用于可视化和分析的聚类。我们还提出了一种基于社区检测的k近邻图聚类方法，该方法采用louvain模块化优化算法。...针对LSA，我们提供了球形k-means聚类，可以产生2到10个用于下游分析的聚类。通过在l2归一化的球形流形数据上使用k-means识别簇，球形k-means的性能优于普通k-means。...对于每个集群，相对于所有其他cell，该算法在该集群上运行，生成一个TF基序列表，这些TF基序在该集群中相对于样本的其余部分有差异的表达。
虽然可以使用回归模型来探索时间序列数据，将时间指数作为图表上的 变量，但最好使用特殊类型的模型来分析此类数据。 时间序列数据是一组有序的观测数据，不像可以通过线性回归分析的数据。...识别趋势 可以绘制时间序列数据以查看趋势是否明显。 而在实践中，识别时间序列中的趋势可能是一个主观过程。因此从时间序列中提取或删除它可能同样具有主观性。 创建数据的线图并检查图中的明显趋势。...在图中添加线性和非线性趋势线，看看趋势是否明显。 删除趋势 具有趋势的时间序列称为非平稳的。可以对识别的趋势进行建模。建模后，可以将其从时间序列数据集中删除。这称为去趋势时间序列。...在时间序列分析领域，有一些复杂的方法可以从时间序列中研究和提取季节性。 机器学习中作用 了解时间序列中的季节性成分可以提高机器学习建模的性能。...传统参数法 传统的参数预测方法可以分为两种， 一种拟合标准时间序列的餐顺方法，包括移动平均，指数平均等； 另一种是考虑多因素组合的参数方法，即 AR, MA, ARMA, ARIMA等模型。
CAT序列化协议是自定义序列化协议，自定义序列化协议相比通用序列化协议要高效很多，这个在大规模数据实时处理场景下还是非常有必要的。...Event：代表系统是在某个时间点发生的一次事件，例如新用户注册、登陆，系统异常等，理论上可以记录任何事情，它和transaction相比缺少了时间的统计，开销比transaction要小。...，但是会造成数据冗余，是一种用空间换时间的线程安全方案。...的一个内部类 Transaction之间是有引用的，因此在end方法中只需要将第一个Transaction（封装在MessageTree中）通过MessageManager来flush，在拼接消息时可以根据这个引用关系来找到所有的...读者可以去看看 TcpSocketSender 的 initialize() 方法， 有行代码 Threads.forGroup(“cat”).start(this) ，这行代码使得客户端在初始化的时候
） 数据挖掘 模式评估（根据某种兴趣度量值，识别代表知识的真正有趣的模式） 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识） ---- 一、可以挖掘的数据类型 1） 数据库数据 数据库系统...4）其他类型的数据 时间相关或序列数据（例如历史记录、股票交易数据、时间序列和生物学序列数据）； ● 数据流（例如视频监控和传感器数据，它们连续播送）； ● 空间数据...例如为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过在销售数据库上执行一个SQL来收集关于这些产品的数据。...决策树是一种类似于流程图的树结构，其中每个节点代表在一个属性值上的测试，每个分支代表测试的一个结果，而树叶代表类或类分布；当用于分类时，神经网络是一组类似于神经元的处理单元，单元之间加权连；还有许多构造分类模型的其他方法...如果数据挖掘系统是交互的，这一点尤其重要。这要求系统采用有表达能力的知识表示，以及友好的用户界面和可视化技术。
现代数据库提供了在事务中自动和有选择性地延迟或重试命令的方法，以防止干扰。该数据库提供了几种增强这种预防的方法，称为隔离级别。“更高”级别采用了更有效但更昂贵的措施来检测或解决冲突。...有一个约束，它表示由predicate确定的一组作业任务不能超过8小时的总和。T1读取该predicate，确定总和仅为7个小时，并添加一个小时持续时间的新任务，而并发事务T2执行相同的操作。...我个人不知道是否有更多的没有被记录的事务现象，但这似乎值得怀疑。现在有大量的论文研究了可序列化性的属性，似乎理论基础已经就位。...隔离级别 商业数据库提供了一系列隔离级别的并发控制，这些隔离级别实际上是控制序列化的。为了获得更高的性能，应用程序选择较低的级别。较高的性能意味着更好的事务执行率和较短的平均事务响应时间。...这很重要，因为每种方法都需要不同的应用程序编程技术。 悲观并发控制采用数据库行上的锁，以迫使事务等待它们的读和写。它是“悲观的”，因为如果有争用，它总是花时间去获取和释放锁。
入行数据分析师，从来都不是一蹴而就的。好比钓鱼，不是简单地把诱饵放上鱼钩，然后扔到水中，就可以有鱼上钓，方法、技术与工具，缺一不可。...5.推断和解释结果 查看结果是否回答您的最初问题 复查是否已考虑了用于决策的所有参数 复查是否有任何阻碍执行该决定的因素。 选择数据可视化技术以更好地传达消息。...这些可视化技术可以是图表，图形，颜色编码等。 一旦有了推断，请始终记住这只是一个假设。现实生活中的场景可能总是会干扰您的结果。在数据分析的过程中，有一些相关的术语可以识别过程的不同阶段。...因子分析跃升为有用的聚类和分类程序。 判别分析：这是数据挖掘中的一种分类技术。它基于变量测量来识别不同组上的不同点。简而言之，它确定了使两个群体彼此不同的原因。这有助于识别新项目。...时间序列分析：在这种分析中，测量跨时间跨度，这为我们提供了有组织的数据集合，称为时间序列。
，该文针对视频行人重识别任务提出了一种双记忆网络，并在多个数据集上达到SOTA性能。...2.3 损失函数 整体框架的损失函数有两部分联合构成，分别是记忆传播损失和身份识别损失，整体损失函数的公式如下： 由于在训练过程中，除了行人的身份标签之外，没有使用其他额外的监督信号，因此在初始阶段，...在本文的实验中，使用RSS采样训练的STMN网络甚至超过了之前方法在所有帧上训练的效果，这表明STMN可以仅需要采样帧的信息就可以高效的鉴别视频中行人的身份，这一特性对于需要迅速从海量视频中检索出关键人物的视频...此外，作者还将空间记忆模块和时间记忆模块中存储的记忆特征向量进行了可视化，下图为记忆模块的可视化效果： 左侧为拥有相同匹配key的输入帧，可以看到每个记忆key都对应了一种相近的场景细节，例如第一行背景中的体育场...对于时间记忆模块，作者也可视化了一部分具有相同匹配key的输入序列，如下图所示，可以观察到每个key检索到的序列具有相似的时序模式，如下图左侧的序列中，行人都是在序列的末尾消失，在右侧的序列中，行人的外观在整个序列中都非常相似
Alertmanager负责去除重复数据并通过集群共享警报状态 这种方法有明显的缺点。首先，两个Prometheus服务器都会收集指标，以加倍该集合可能产生的工作负载。...其次，如果某个Prometheus服务器出现故障或中断，那么另一台服务器就会存在数据缺失，在查询该服务器上的数据时会发现这一差距 提示：有多种方法可以在PromQL中对上述问题进行修补。...可以在一个Alertmanager上设置silence并查看配置是否复制到其他Alertmanager节点，以此来测试集群是否正常工作。...Grafana支持从多个Prometheus服务器撮数据来构建图形，允许在可视化级别联合来自多个服务器的数据，前提是收集的时间序列具有一定的一致性（https://grafana.com/docs/grafana...然后，我们在工作节点上汇总感兴趣的特定时间序列。例如，若我们正在监控主机指标，则可能会汇总这些指标的子集。
受Dapper的启发，Pinpoint提供了一种解决方案，通过跟踪分布式应用程序之间的事务，帮助分析系统的整体结构以及它们中的组件如何相互连接。...：控制台视图模块，主要将collector的数据可视化的展示给用户 pinpoint-agent：日志代理客户端模块，用于在客户段进行埋点来获取到监控信息 Pinpoint数据结构 Pinpoint中，...启动时间以及序列号组成 Pinpoint面板展示 ServerMap（服务地图）：通过可视化其组件的互连方式,了解任何分布式系统的拓扑。...Request/Response Scatter Chart（响应散点图）：可视化请求计数和响应模式，以识别潜在的问题。可以通过拖拽图表来选择事务以获得更多详细信息。...CallStack（调用栈）：获得分布式环境中每个事务的代码级可视性，在一个视图中识别瓶颈和故障点。
集群与分布式集群指多个节点做相同的任务。分布式指多个节点协同做一种任务。广义的分布式判断依据：多个节点是否使用一致的信息池。无论节点部署相同还是不同应用。都面临信息池的同步及数据一致性问题。...一致性级别强一致性：承诺始终能读取到最新写入的数据，代价是相对高的延迟。弱一致性：不承诺可以立刻读取到最新写入的数据，但尽可能保证到某个时间级别后读到最新的数据。...一致性哈希哈希算法在分布式集群中的应用场景：请求的负载均衡，对于请求IP进行哈希，然后对集群节点数取模，可以映射到具体节点上。...RPC 可以使分布式应用内部通信更加简单高效。RPC 是一种方法论，RPC 协议是一组规范或标准，而 RPC 框架则提供了基于协议的实现。RPC 协议构成接口标准，如通过特定IDL 来定义接口。...消息队列消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管发布消息，消息是否到达队列取决于消息队列本身的功能和稳定性。
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