支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类问题。其独特的优化算法和理论基础使得SVM在许多领域取得了出色的性能。本文将详细介绍SVM在分类问题中的表现，并探讨一些常用的优化方法。
在展示广告场景中，有多种多样的计费方式，如按每次展示计费CPM、按每次点击计费CPC、以及按每次转化计费CPA。但不论何种计费方式，在实时竞价的场景下，供给方（媒体）对于广告的排序基本都是采用eCPM（千次展示广告收入），那么对于CPC计费的情景，eCPM = bid * pCTR，而对于CPA计费的场景，eCPM = bid * pCTR * pCVR。可以看到，对于CPA计费的场景，需要对CTR和CVR进行准确的预估。而本文也重点关注CPA计费场景下的CVR预估问题。
提起自动化测试能力，作为现在测试人员技术能力体现的一部分，越来越多的人关注到这部分能力的提升。但是，很多团队的落地效果并不佳，在轰轰烈烈的开始中，慢慢沦为PPT产物。那么，如何让团队真实地享受到自动化带来的提效呢？结合个人在不同公司的落地情况，说说自己的想法。
基于Transformer的模型已经引领NLP领域，然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加，计算量剧增，并且Transformer能处理的句子长度受限，已有的方法大多使用截断的方式，这会导致信息损失，因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
WebSocket 是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。
作为一名资深的爬虫程序员，今天我要和大家分享一些实战经验，教你如何处理爬虫中的异常情况，包括请求频率限制和数据格式异常。如果你是一个正在进行网络爬虫开发的开发者，或者对异常处理感兴趣，那么这篇文章将帮助你更好地完成爬虫任务。
2017 年，Vaswani 等人发表的 《Attention is all you need》成为神经网络架构发展的一个重要里程碑。这篇论文的核心贡献是自注意机制，这是 Transformers 区别于传统架构的创新之处，在其卓越的实用性能中发挥了重要作用。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.10794.pdf
懒加载也叫延迟加载、按需加载，指在长网页中延迟加载图片数据，是一种较好的网页性能优化的方式。在比较长的网页或者应用中，如果图片很多，所有的图片都被加载出来，而用户只能看到可是窗口的哪一部分图片数据，对性能有浪费。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
前言 websocket 接口如何测试呢? 简单的可以用在线的网页测试，也可以自己写个web客户端测，也可以用python代码测。 什么是 websocket 接口？ 我们平常接触最多的是 http
当大家不断升级迭代自家大模型的时候，LLM（大语言模型）对上下文窗口的处理能力，也成为一个重要评估指标。
实现即时通讯常见的有四种方式，分别是：轮询、长轮询(comet)、长连接(SSE)、WebSocket。
首先，我们需要明白什么是阻塞I/O。在进行I/O操作时，比如读取磁盘文件或者网络数据，如果数据还没有准备好，程序就会停在那里等待，直到数据准备好为止，这就是阻塞I/O。阻塞I/O的问题在于它在等待数据的时候无法做其他事情，从而浪费了宝贵的计算资源。
笔记中一部分来自个人解读，一部分来自原文，一部分来自网上摘录。部分笔记还不够完善，后续补上的话重点应该是这几年的前沿论文。
朱麟，携程酒店研发部排序算法组资深算法工程师，主要负责携程酒店排序相关的AI项目，多年行业相关经验。博士毕业于中国科技大学，专注于推荐系统算法的应用和研发。
首先，我们将讨论支持InnoDB克隆技术的一些内部产品。MySQL企业版备份（MEB）是一种企业级产品，可为MySQL提供备份和恢复。在各种类型的备份中，我们关注下面两种类型：
这篇文章最初发表于2018年5月13日，是在卡内基梅隆大学教授的课程的一部分。 是关于的 Varun Gadh 和 Hang Wang 的项目。
现在，很多网站为了实现推送技术，所用的技术都是轮询。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出HTTP请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP请求可能包含较长的头部，其中真正有效的数据可能只是很小的一部分，显然这样会浪费很多的带宽等资源。
BH(8位) BL(8位) BX(16位) (BX又称基址寄存器,唯一作为存储器指针使用寄存器)
上次了解了 TCP 建立连接与断开连接的过程，我们发现，TCP 会通过各种“套路”来保证传输数据的安全。除此之外，我们还大概了解了 TCP 包头格式所对应解决的五个问题：顺序问题、丢包问题、连接维护、流量控制、拥塞控制。今天，我们就来看下 TCP 又是用怎样的套路去解决这五个问题的。
随着移动互联网的快速发展，智能手机对电量的消耗也变得越来越大，续航短板一直是用户吐槽的焦点，不管是iOS还是android，每天为手机充电成为一个惯例，甚至一天充电好几次；而许多手机厂商也承认电池成了制约手机发展的主要障碍之一。手机的其他模块越来越小，而电池的体积越来越大，已经成为了一个事实，只能通过增加电池的容量来满足功能的需求，移动电源的出现，虽然在一定程度上缓解了续航不足的问题，但并不是一个最好的解决方案。下图为用户对智能手机缺陷的投票结果（统计数据来源于网易手机频道），通过投票结果我们可以看出，电池
在回答这个问题之前，我们先看看麦肯锡对敏捷组织是怎样定义的：能够以高成效的运营模式，快速灵活地适应环境，抓住机遇、创造价值，并凝聚员工能力的组织。
作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
我们可以通过下标访问单个的字符，跟所有的语言一样，下标从0开始（==，我自己都觉得写的好脑残了）
Kubernetes是希腊文，意思是“舵手”，寓意是能带领我们安全地到达未知水域。Kubernetes这样的容器编排系统，会帮助我们妥善地管理分布式应用的部署结构和线上流量，高效地组织容器和服务。Kubernetes 作为数据中心操作系统，在设计软件系统时，能够尽量降低在底层网络和硬件设施上的负担。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。
上周六应邀在天津devops峰会的质量内建专场做了一次分享，主题是《稳定性保障利器：全链路压测》。其中关于全链路压测对质量内建的意义，我做了一个总结，如下图所示。本文基于下图做了展开描述，仅供参考。
摘要 计算正确奖励函数的能力对于通过加强学习优化对话系统十分的关键。在现实世界的应用中，使用明确的用户反馈作为奖励信号往往是不可靠的，并且收集反馈花费也十分地高。但这一问题可以有所减轻，如果能提前知道用户的意图或是数据能预先训练任务离线的任务成功预测器。在实践中这两种都不太适合现实中的大多数应用。在这里我们提出了一个在线学习框架，通过带有高斯过程模式的主动学习，对话策略能按照奖励模式共同进行训练。高斯过程开发了一系列连续的空间对话表示，但都是在无监督的情况下使用递归神经网络编码和解码器完成的。试验结果表明所
随着时间的推移，用于生成的深度学习模型的使用正变得越来越流行。这些类型的模型被称为生成算法，在研究一个参考群体后被用于在各个领域生成新的和不可见的样本。这些技术最著名的应用是在计算机视觉领域，各种应用程序可以生成以前不存在的图像。
我们一般编译Qt源码想要配置每个模块的内容是仍然很困难，还有「针对资源受限的嵌入式系统进行优化并不像我们希望的那样简单」。如果您需要特定的功能，例如处理国际化或音频功能的特定方法，或者更广泛的多媒体功能，您通常需要添加几个新模块，而您仅会使用其中一部分功能。单独启用一个功能需要大量的手动调整，而这还会花费了很多时间。而使用Qt Lite或许能帮你解决这些问题。
随着互联网基础设施和硬件设备的不断发展。广大直播观众对于直播观看的清晰度，延时等方面的体验要求越来越高，直播也随之进入了低延迟高码率的时代，直播传输技术也面临着越来越高的要求和挑战。 腾讯视频云为此在全链路上针对流媒体传输不断深入优化，使得在各大重要赛事上具备了高可靠、低延迟、高画质和音质的需求，同时跟客户，比如斗鱼，深沉次合作，不光在服务端，在APP端也进行了SRT的合作，和赛事一样从源头上保证稳定。 在直播过程中因网络丢包，会造成各种丢帧，会造成各端卡顿甚至花屏，给观众造成很不好的观看体验
Hudi 支持在写入操作期间对存储上未提交的数据进行全自动清理。 Apache Hudi 表中的写入操作使用标记来有效地跟踪写入存储的数据文件。 在这篇博文中，我们深入探讨了现有的直接标记文件机制的设计，并解释了它在 AWS S3 等云存储上对于非常大的写入的性能问题。 我们展示了如何通过引入基于时间线服务器的标记来提高写入性能。
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为担心失败而拖延，觉得要做的事情没有意思而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“担心失败”而产生的拖延来看，如何从“选项学习”的思路中找到些启发。
垃圾回收算法的实现设计到大量的程序细节，并且每一个平台的虚拟机操作内存的方式都有不同，所以不需要去了解算法的具体实现。
随着科技的不断发展，电源管理技术已经成为了现代电子设备中不可或缺的一部分。而IP5330就是这样一款3A同步升压转换电源管理SOC，它采用了最新的技术，具有高性能、高效率、高可靠性等特点，广泛应用于各种需要稳定电压的电子设备中。 一、IP5330的特点 1.高性能 IP5330采用了高性能的电源管理芯片，可以在宽输入电压范围内实现高效的电源转换，同时保证稳定的输出电压。这样就可以有效地降低能耗，提高电源的使用效率。 2.高效率 IP5330采用了同步整流技术，使得转换效率高达90%以上，大大低于传统的线性电源的损失。同时，它还具有过热保护和短路保护等功能，确保电源的安全可靠。 3.高可靠性
作者：Savan Patel 时间：2017年5月3日 原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-2-svm-support-vector-machine-theory-f0812effc72
一直以来，性能测试是被一部分人遗忘，又让另一部分人无可奈何的东西。在绝大部分的创业公司，性能测试基本上都是被遗忘的，他们认为功能测试和稳定性测试才是重点，而在中等规模的公司中一部分测试人员考虑进行性能测试，却无从下手。
前几天去参加了一个线下的聚会，参加聚会的基本都是从事互联网工作的。会上有人提到了区块链，从而引发了一场关于大数据方面的探讨。我也是从去年才正式接触大数据，一直在学习hadoop。相信接触过hadoop的人都知道，。单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件、测试等过程，每个组件几乎都有坑，尤其是让新手甚是苦恼。此前有在微博上与一些博友了解过他们的配置过程，有的配置了好几天愣是没成功。
在大模型开发过程中，降维是一个关键的步骤。它可以帮助我们处理和分析高维数据，降低计算复杂度，提高模型性能。下面，我们将详细介绍降维的基本概念、常用方法以及在大模型开发中的应用。
不知道大家是否听过一个词，叫全链路压测。也就是直接对整个功能的链路进行压力测试，压出最弱的那个环节 好进行优化和加固。
摘要：开源的大型语言模型（LLM）在各种 NLP 任务中取得了巨大成功，但在作为代理时，它们仍然远远不如基于 API 的模型。如何将代理能力整合到开源 LLM 中成为一个关键而紧迫的问题。本文首先提出了三个关键观察结果：(1) 当前的代理训练语料与格式遵循和代理推理都纠缠在一起，与其训练前的数据分布有很大不同；(2) LLMs 对代理任务所需的能力表现出不同的学习速度；(3) 当前的方法在提高代理能力时会引入幻觉，从而产生副作用。基于上述发现，我们提出了 Agent-FLAN 来有效地微调代理的 LANguage 模型。通过对训练语料的仔细分解和重新设计，Agent-FLAN 使 Llama2-7B 在各种代理评估数据集上的表现比之前的最佳作品高出 3.5/%。通过全面构建负样本，Agent-FLAN 极大地缓解了基于我们既定评估基准的幻觉问题。此外，在扩大模型规模时，它还能持续提高 LLM 的代理能力，同时略微增强 LLM 的一般能力。
同样 v5 Hudi 规范说，确保时间戳是单调的实现是实现者的责任。非单调时间戳违反了规范。即便如此，也需要了解多个写入端之间时间戳冲突的影响。
消费物联网与工业物联网之间存在着一些重要的差别。首先，其价值不同：工业物联网在接下来的十年内将产生相较于消费物联网两倍的回报。其次，规模不同：如果你认为移动互联网规模已足够大，想象一下到2020年，光是电力行业就会有70亿个已连接设备。第三，数据差异。你多久发一次Twitter？一天发几次Twitter？而风力电场每隔10秒就产生一次数据，发电厂每天产生数TB的数据。同样地，喷气式发动机，火车，石油钻井平台以及更多的类似的电力机器也是如此。
Run loops 是线程相关的的基础框架的一部分。一个 run loop 就是一个事件处理的循环，用来不停的调度工作以及处理输入事件。使用 run loop 的目的是让你的线程在有工作的时候忙于工作，而没工作的时候处于休眠状态。
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