层级聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类算法，通过将数据点逐步合并成簇，最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种：自底向上聚类（Agglomerative Clustering）和自上向下聚类（Divisive Clustering）
携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方，为保证Redis的高可用性，DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大，集群的扩容，上下线，实例扩容都面临着不小的挑战。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
总第532篇 2022年 第049篇 美团数据库平台研发组，面临日益急迫的数据库异常发现需求，为了更加快速、智能地发现、定位和止损，我们开发了基于AI算法的数据库异常检测服务。本文从特征分析、算法选型、模型训练与实时检测等维度介绍了我们的一些实践和思考，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 背景 2. 特征分析 2.1 找出数据的变化规律 3. 算法选型 3.1 分布规律与算法选择 3.2 案例样本建模 4. 模型训练与实时检测 4.1 数据流转过程 4.2 异常检测过程 5. 产品运营
时序连接序列(CTC)算法早期由Graves等人(2016)提出，用以训练循环神经网络(Cho 等，2014;Hochreiter 和Schmidhuber，1997)，并直接标记未分割的特征序列。CTC 算法在多个领域均证明了它的优异性能，例如语音识别(Graves 等，2013;Graves 和Jaitly，2014)和联机手写文本识别(Graves等，2009;Graves，2012)。
1、K-Means(K均值)聚类 算法步骤： (1)选择一些类，随机初始化它们的中心点。 (2)计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3)计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4)重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。
Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广，如图像分割，聚类和视频跟踪，小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪，效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。
Redlock：全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁；
在图像分割的过程中，我们可以利用均值偏移算法的这个特性，实现彩色图像分割，均值漂移算法是一种通用的聚类算法，它的基本原理是：对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。
文章：Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity
选自TowardsDataScience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于
Mean Shift算法，又称均值聚类算法，聚类中心是通过在给定区域中的样本均值确定的，通过不断更新聚类中心，直到聚类中心不再改变为止，在聚类、图像平滑、分割和视频跟踪等方面有广泛的运用。
生成分布式唯一ID的方式有很多种如常见的有UUID、Snowflake（雪花算法）、数据库自增ID、Redis等等，今天我们来讲讲.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID。
1 陀螺仪数据校准 1.1 原理 一款飞控上的传感器是需要进行校准的，比如这里讲的陀螺仪。目前大多数的陀螺校准其实就是去掉零点偏移量，采集一定的数据，求平均，这个平均值就是零点偏移，后续飞控所读的数据减去零偏即可，如下所示： 这里乘以0.005其实就是除以200，表示采集的200个数据。 1.2 目的 零点偏移对陀螺、进而对飞控的影响是巨大的，举个例子，加入x轴有0.2度/秒的零偏，那通过这个x轴计算出来的角度，也不会是从0度开始，造成姿态角有偏差，所以飞行过程中会很难控水平。 1.3 一般方法
机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值） 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。 其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。 需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离
在今天，Iterative Lean Startup原则得到了很好的理解，最小可行性产品（MVP）是机构风险投资的先决条件，但很少有创业公司和投资者将这些原则扩展到他们的数据和AI战略。他们认为，验证他们对数据和AI的假设，可以在未来的时间里与他们稍后招募的人员一起完成。
在具体的工程实践中，lidar在地下停车场容易沿垂直方向向上漂移，导致建图结果不佳。具体原因是当入射角较大时，激光雷达测量的深度可能会出现偏差。因此，当车辆在地面上移动时，从道路上观察到的点会稍微弯曲，LO 估计的轨迹会沿垂直方向漂移。因此为了消除 LiDAR 测量偏差并压缩可预测的位姿漂移，通常做法是需要针对不同的传感器调整比例因子，并且需要根据环境温度产生差异，所以为了提升鲁棒性，加入地面平面的考量减少无关项的影响是一个实用的选择。
由于意外的机器学习模型退化导致了几个机器学习项目的失败，我想分享一下我在机器学习模型退化方面的经验。实际上，有很多关于模型创建和开发阶段的宣传，而不是模型维护。
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据，运用 Python 语言进行数据处理，并通过图表直观反映预处理带来的变化。（数据集：后台回复 [ NIR soil ] 获取 ）
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。
机器学习被越来越多地应用到安全场景中，如：恶意邮件检测、入侵检测、WAF等，但是其现实效果饱受诟病，鲁棒性问题往往无法解决，如：A环境下训练的模型换到B环境中不适用，T时刻训练的模型在T1时刻不适用，这导致更换环境时需要标注大量样本，并且模型要定期更新。这种现象在机器学习领域被称之为“概念漂移”，指的是一个模型要去预测的一个目标变量随着时间的推移发生改变的现象，这种现象在安全领域这种高度动态的场景中尤其明显。本文介绍一种检测概念漂移样本、并对结果提供可解释性的方法，该方法来自2021年Usenix Seurity的一篇论文[1]。
机器之心专栏 机器之心编辑部 在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模型泛化及预测。本工作已入选 ICLR 2023 Oral (Top 5% amon
无论多么强大，机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中，表现得就不是很好。
给定一个数据集，如何找到一套高效解决问题的 AI 算法加超参数？对于机器学习开发者来说，这是需要耗费大量时间来完成的工作。不过近几年来出现的自动机器学习工具 AutoML，用 AI 的方式让构建 AI 的模型选择、调参工作变成了全自动。
在闲暇时间做了一个TOTP相关的开源项目，在项目初步完成之余，我尝试对[RFC6238]文档进行了翻译，供大家参考与查阅，若有不妥之处，还望各位前辈海涵斧正。
haproxy是一个开源的，高性能的，负载均衡软件，借助haproxy可以快速，可靠的构建一个负载均衡群集。
人类的大脑皮质包含大约140-160亿神经元，而每个神经元都通过突触和其他数千个神经元相连接，这个模型促成了现代人工智能的连接主义。
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在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means++将很难对其精确求解，对此，有一些改进的算法被提出来处理聚类个数k未知的情形。Mean Shift算法，又被称为均值漂移算法，与K-Means算法一样，都是基于聚类中心的聚类算法，不同的是，Mean Shift算法不需要事先制定类别个数k。
原力元宇宙MetaForce是在Polygon马蹄链上部署的一个智能合约，Polygon马蹄链，是基于ETH开发的一个独立公链，用于构建和连接与以太坊兼容的区块链网络，智能合约可以直接在马蹄链上部署，百分百开源，百分百去中心化，一旦运行，不可篡改。
MH算法也是一种基于模拟的MCMC技术，一个非常重要的应用是从给定的概率分布中抽样。主要原理是构造了一个精妙的Markov链，使得该链的稳态 是你给定的概率密度。它的优点，不用多说，自然是能够对付数学形式复杂的概率密度。有人说，单维的MH算法配上Gibbs Sampler差点儿是“无敌”了。
在这项工作中，本文提出了一个基于几何的方法和深入学习的单目视觉里程计（VO）算法。大多数现有的优异性能的VO/SLAM系统都基于几何学特征的算法，必须针对不同的应用场景进行精心设计才能达到较好的效果。此外，大多数单目系统都存在尺度漂移问题。最近的一些深度学习工作以端到端的方式实现VO功能，但是这些深度系统的性能仍然无法与基于几何的方法相比。在这项工作中，我们回顾了VO的基础知识，并探索了如何将深度学习与极线几何和透视投影（PnP）方法相结合。具体地说，我们训练了两个卷积神经网络（CNNs）来估计单目深度和并且输出双目视觉中的光流特征。在深度预测的基础上，我们设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法（DF-VO），其性能优于纯深度学习和基于几何的方法。更重要的是，我们的尺度一致的单视角深度CNN系统不受尺度漂移问题的影响。在KITTI数据集上的大量实验表明了系统的鲁棒性，详细的研究表明了系统中不同因素的影响。
质量控制是生物分析的基本概念之一，用在保证组学测定的数据的重复性和精确性。由于色谱系统与质谱直接与样品接触， 随着分析样品的增多，色谱柱和质谱会逐步的污染，导致信号的漂移。通过重复使用同一个质控样本来跟踪整个数据采集过程的行为， 已经被大多数的分析化学领域专家推荐和使用。质控样本被用于评估整个质谱数据在采集过程中的信号漂移， 这些漂移进一步能够被精确的算法所识别，校正，提高数据的质量。如图1所示，蓝色质控样本点的特征峰信号强度在整个分析过程中能够具有将近6倍差异（最高点-最低点）， 通过QC-RFSC算法校正后，信号强度差异被降到了1.5倍以内。完全符合FDA对于生物样本分析的质控要求。
在 3D 激光 SLAM 领域中， 由 Zhang J 等人提出的LOAM 方案，利用 3D 激光雷达采集数据， 进行基于特征点的扫描匹配， 利用非线性优化方法进行运动估计， 激光里程计的输出与地图进行匹配， 包括直线匹配和平面匹配， 无回环检测模块，点面特征还不够可靠。
一、简介 企业中常用的web架构主要的目的是实现高可用及其容灾备份，说白了就是让用户有更好的用提体验，一个架构的可用性只有在经历过上线后接受用户的使用才能体现出其稳定性及其不足之处。利用周末的时间出于无聊，所以想总结以前所学的知识，本文主要介绍lvs,keepalived,nginx-proxy,等常用服务的搭建及其原理。 二、lvs概述及NAT、DR原理 专题一： lvs-nat(Linux virtual system)是根据请求报文的目标ip和目标端口进行调度转发至后端某主机。在实际生产中常
ICRA官方分享：https://www.bilibili.com/video/BV1q3411G7iF
集群是一组协同工作的服务集合，用来提供比单一服务更稳定、更高效、更具扩展性的服务平台。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，九章云极 DataCanvas 董事长方磊发表主题演讲《Hypernets：自动化机器学习的基础框架》，在演讲中，他主要介绍了 Hypernets 的概念模型和两个具体实例。他认为，好的 AutoML 框架一定要具备富有表现力的搜索空间描述语言、支持高维空间的高效搜索算法和高性能的评估策略。 以下为方磊在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 很高兴今天有这个机会跟大家分享我们所做
导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能，本文是IJCAI2016接收论文。除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 基于可靠记忆的视觉追踪 摘要 在本文中，我们提出了一个新的视觉追踪架构，它能在大量视频中智能地发现可靠模式，用来减少长期追踪任务中的偏移误差。首先，我们设计了一种基于离散傅里叶变化（DFT-based）的视觉追踪器，它能够在确保实时表现的情况下对大量样本进行追踪。然后我们提出了一种新的使用
标题：StructSLAM: Visual SLAM With Building Structure Lines
8.1 Collaboration and conflict resolution
说到Redis，我们第一想到的功能就是可以缓存数据，除此之外，Redis因为单进程、性能高的特点，它还经常被用于做分布式锁。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2102.03771v2.pdf
经典的视觉SLAM框架是过去十几年的研究成果。这个框架本身及其所包含的算法已经基本定型，并且已经在许多视觉程序库和机器人程序库中提供。依靠这些算法，我们能够构建一个视觉SLAM系统，使之在正常的工作环境里实时定位与建图。因此，我们说，如果把工作环境限定在静态、刚体，光照变化不明显、没有人为干扰的场景，那么，这个SLAM系统是相当成熟的了。
文章：Evaluation and comparison of eight popular Lidar and Visual SLAM algorithms
Visual Tracking via Adaptive Structural Local Sparse Appearance Model
Collaborative Filtering with Temporal Dynamics(2010)
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