谷歌通过FTRL优化器和相应较大的特征空间来预测每天数十亿的事件。 FTRL是一种懒结合了L1正则、可生成非常稀疏的系数向量的线性模型。...在方法11中，基于对过去的训练可以提高对测试集未来两天的预测(50%)的假设，我尝试只用训练集中过去30%的数据来训练FFM模型。...一种简单而有力的集成方法是通过平均来合并模型预测。在这次比赛中，我测试了许多类型的加权平均值，比如算术、几何、调和以及排名平均值等等。...Kaggle的Outbrain Click预测最终成绩 我没有跟踪确切的提交天数，但下面的图表显示出我的LB分数在竞赛中是如何演变的。...我没有时间去探索堆叠，但根据其他竞争者的说法，在固定折叠中使用非折叠预测可以增加集合训练(完整训练集)的可用数据，并提高最终集合的精度。
有多少公司，尤其是初创公司，真的需要应对严峻的技术挑战？另一方面，有多少公司迫切需要优秀的产品经理来确定到底做什么是最有价值的？ 此外，过去15年来，工程师们已经创造了很多成熟的技术解决方案。...也有人觉得PM很多是其他工种转的，工作年限不一样，其实相当于是管理层： 这平均值用的压根不对嘛，很多PM都是有了几年其他工作经验后转做PM的，十年经验的PM可比十年经验的程序员资历老多了。...差距正在拉大 Hired前数据科学家Jessica Kirkpatrick表示，相比程序员，产品经理的工资优势正在增长：“我们发现，软件工程师的薪酬总是低于产品经理，但过去一年薪酬差距已经拉大。...即使考虑到经验年限的差别，这种趋势仍然存在。平均而言，软件工程师在第一年、第六年以及六年以上的收入都比产品经理低10％。 ? 而谷歌的前产品经理也吹了吹自己的老本行。...40多小时的工作&十几天的假期 这份报告还给出了美国技术人员每周的工作时长和每年的度假天数。 ? 虽然按照8小时工作制的原则，每周只要工作40个小时就可以了。
在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度，可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量，代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...data) + geom_boxplot(aes(x =class, y = value)) 时间变化 每日数据记录了2018年监测站点每天的观测时间序列，可用于探索PM2.5和AQI的趋势。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。 ##按州汇总aqi（区域水平）。...State) %>% ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group, fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值
风险值是一个最先进的衡量标准，因为它可以为所有类型的资产进行计算，并考虑到多样化的因素。然而，风险值并不是一个最大的损失数字，所以分析师可能会遇到大于风险值的损失。 ...关于历史序列的假设： 过去的收益率是未来收益率的预测指标，但不能保证历史记录会显示未来最坏和最好的情况，但我们用几何平均法将价格转化为收益，所以我们对所有不同的周/月/...收益给予同等的权重，来获得T...正态分布，以波动率作为风险的衡量标准，即投资的已实现收益的加权平均值的方差的平方根（σ^2），权重等于每种情况的概率ps(6)。 ...)) + "超过" ptf_percentage)) + "天数") 期望损失（Expected Shortfall） 接下来我们讨论另一个基本指标的重要性：期望损失（Expected Shortfall...条件VaR/期望损失EXPECTED SHORTFALL 考虑到VaR，我们可以通过以下方式定义条件VaR，或CVaR或期望损失。 对这一点的解释很简单。基本上，它是X的期望值（平均值）。
但到实际情况中，是无法获得污染物排口到具体用电设备的映射关系的，因此需要对数据进行进一步处理。 我们对数据进行聚合提取，包括对一些污染物排口及用电设备不同类型进行求和处理然后提取出相应的表格。...具体的准则就是用电数据正常但污染物排放数据出现连续多日降低，具体的算法是，数据要满足产污端用电数据近d2天数据都大于等于前d1天数据平均值，关键污染物数据中超过m种数据近d2天数据都小于前d1一天数据平均值...，此时可以认为用电数据保持正常波动但污染物数据连续多日骤降，认为出现异常。...之后是机器学习的算法，主要有以下几点问题，不同企业得到的模型泛化性非常差，不同企业污染物种类差异很大，用电量和污染物之间的关系也有很大不同；虽然数据整体量很大，但这是基于多家企业的，实际上单企业一年半的时间跨度只有...考虑到目前企业单家公司收集的数据集较少，且无法经过人为筛选，第一部分提供的标签异常量不足，所以我们并未针对现有数据进行进一步调参，而是搭建了用于调参的框架，方便企业后续得到优质数据集后再训练模型。
举个例子，我们的搜索用户故事，界面部分要支持2种新的浏览器，可能需要1个点的开发工作量，但需要大量的测试工作。这时，测试人员就需要指出来，把必要的测试工作量计入故事点数中。...例如，“用户登录”故事，最简单的情况，假定我们需要和本地的LDAP系统集成，估计2个点；但如果假定是和第三方提供的系统集成，就成为最差的情况，估计是8个点。 我们如何用故事点数来计划一个项目？...如果要做项目计划，那么需要计算出团队大致的交付速率，即一个迭代整个团队能交付多少个点。典型做法是使用历史数据来预测，如计算过去3个迭代的交付速率平均值。...选取（已经估算过点数）一些故事样本，让团队找出可以在一个迭代内完成的故事，计算它们的点数和，这样重复若干轮。最后计算出每一轮完成故事点数的平均值，从而得出一个迭代的交付效率。...业界普遍认为，用人天数去估算工作量更加容易跟踪（估算比较准确的前提下），可以对比每个故事实际消耗的天数和所估计的天数。
正如我们前面提到的，时间序列建模的第一步是消除数据中存在的趋势或季节的影响，以使其静止不动。我们一直在抛弃术语平稳性，但究竟意味着什么？ 一个平稳的系列就是这个系列的平均值不再是时间的函数。...有了趋势数据，随着时间的增加，该系列的平均值会随着时间的推移而增加或减少（想想随着时间的推移，房价会持续上涨）。对于季节性数据，系列的平均值会根据季节波动（考虑每24小时的温度增减）。...然而，这些模型仍然存在局限性，因为它们没有考虑到在过去一段时间内利益变量与自身的相关性。我们将这种相关性称为自相关，它通常在时间序列数据中找到。...ARIMA模型包含了考虑季节和趋势的参数（例如使用虚拟变量来表示一周中的天数和差异），还允许包含自回归和/或移动平均项来处理数据中嵌入的自相关。...比较先前讨论的每个模型的MAPE，很容易看出季节性ARIMA模型提供了最佳的预测精度。请注意，还有其他几种可用于模型比较的比较统计信息。
前言 业务已基于Redis实现了一个高可用的排行榜服务，长期以来相安无事。有一天，产品说：我要一个按周排名的排行榜，以反映本周内用户的活跃情况。于是周榜（按周重置更新的榜单）诞生了。...但缺点也很明显，一是每日一个滚动榜，消耗内存较多；二是数据更新不实时，需要等待离线作业完成累加后S中的数据才完全正确；三是时间复杂度高，7天榜还好，只需要读过去6天数据，如果是100天榜，该方案需要读过去...加分操作还是同时加当日的R_i和全局唯一的S，但每日零点的离线作业改为从S中减去R_{i-(N-1)}的数据（即将最早一天的数据淘汰，从而实现S的计数滚动）。...滚动榜的计算需要每日保留一个日榜，如果滚动周期较长，则可能单机内存容量不足以容纳所有需要的榜单。 考虑到历史日榜数据是不会变更的，因此不在lua脚本中读取历史日榜数据也无一致性问题。...本文基于Redis实现的滚动榜，不论滚动周期多长，都只需要常数（3）次数的写操作，有较好的性能和可扩展性。且通过离线+在线的双预生成机制，确保了榜单实时生效，可用性较强。
刚开始使用Zabbix，建议128MB物理内存和256MB可用磁盘空间。 然而, 具体需要的内存大小和磁盘空间要根据主机数量和监控参数而定。...文本（text）/日志（log）类型的监控项值的大小无法准确地预测，但你可以按每个值大约500字节来计算。...趋势数据的回收清理设置 （Trends-Housekeeper） Zabbix为trends表中的每个监控项的值，保留一组数据：一个小时的最大值／最小值／平均值／数量。...最糟糕的情况下，每秒一（1）个事件。 days : 保留事件数据的天数 bytes : 保留单个事件所需要占用的字节数，依赖于数据库引擎，一般大约90字节。...根据上述公式，可计算出Zabbix需要使用的空间。同时，考虑到后续的扩容，建议预留至少20%的冗余量。
方法详见如下 结果和讨论 排名基于权重一样大小的三个指标：Github（星标和分支）、Stack Overflow（标签和问题）以及谷歌结果（总体增长率和季度增长率）。这些是使用可用的API获得的。...虽然TensorFlow附带在C++引擎上运行的Python API，但本榜单上的几种库可以使用TensorFlow作为后端，提供各自的接口。...微软设计并维护CNTK（第9位），虽然没有得到哪家技术行业巨头的官方支持，但Theano依然颇受欢迎。...所有源代码和数据都在我们的Github页面上。深度学习库的完整列表来自几个来源。 当然，一些历史更悠久的库会有更高的指标，因而排名更高。唯一考虑到这一点的指标是谷歌搜索季度增长率。...Github数据基于星标和分支，Stack Overflow数据基于含有软件包名称的标签和问题，谷歌结果基于过去五年的谷歌搜索结果总数和过去三个月较之前三个月计算出来的季度结果增长率。
通过PromQL可以轻松回答以下问题： 在过去一段时间中95%应用延迟时间的分布范围？ 预测在4小时后，磁盘空间占用大致会是什么情况？ CPU占用率前5位的服务有哪些？...除以20得到当时忙时平均值， 再将7天平均值的和除以n，得到时间范围内忙时平均值。...def get_cpu_average(self): """ CPU忙时平均值：取最近一周CPU数据，每一天的TOP20除以20得到忙时平均值； 再将一周得到的忙时平均值相加...，再除以7，得到时间范围内一周的忙时平均值。...，根据多条链接循环取出每天数据，排序value取top20除以20，最终7天数据再除以7 def get_mem_average(self): """ 内存忙时平均值：先取出7天的日期
关注过去的天数会非常长，也就是说这时候平均的过去50天的温度。...所以「beta在这里控制着记忆周期的长短，或者平均过去多少天的数据」，这个天数就是, 通常beta设置为0.9， 物理意义就是关注过去10天左右的一个温度。...看上图，是不同 beta 下得到的一个温度变化曲线 红色的那条，是 beta=0.9， 也就是过去10天温度的平均值 绿色的那条，是 beta=0.98， 也就是过去50天温度的平均值 黄色的那条，beta..., 换了0.5之后，由于只平均两天的温度值，平均的数据太少，曲线会有很大的噪声，更有可能出现异常值，但这个曲线能够快速适应温度的变化。...这里的就是既考虑了当前的梯度，也考虑了上一次梯度的更新信息， 如果还是很抽象，那么再推导一下就可以： 这样，就可以发现，当前梯度的更新量会考虑到当前梯度， 上一时刻的梯度，前一时刻的梯度，这样一直往前，
那么，该店的销售业绩从预算的角度，只能完成到 2/3，这样就为业务带来了一个故事： 如果实际业务超过了预算的 2/3，但没有达标，从理论上也是具有合理性的。...但复杂度在于： 【店 A-1】和【店 A-1】都属于【地区 A】，如果要考察整个地区的天数有效率则需要： ( 20 + 15 ) / ( 30 + 20 ) 当然，不仅仅可能从地区的角度，还可能从其他分类的角度...实际上，可能不是这样 则可以根据不同店的理论营业日期区间数据做同样变换计算 这里考虑到用户可能多选不同的店铺 则应该将每个店铺的理论营业天数乘以所选范围的店数 实际情况若每个店的理论营业日期天数不同，则应该用...可视化分析 根据这些计算，分别构建三个结构来展示这个结果： 按门店的计算 按区域的计算 可视化显示 可以看出： 所有门店的理论可用日期天数都是 30（对于更复杂场景，另外考虑，这里演示一种框架思维和主干逻辑...总结 本文虽然题为 “疫情影响的业务天数”，但这里给出了一种通用的思维模式： 将每个店的天数计算，改为在模型层用日期表连锁，以更高效统一地计算。
在这里，我们展示了美国西南部夏季（此处定义为 7 月至 9 月）干燥日的比湿度在过去七年中有所下降，并且最大的下降与最热的温度同时发生。炎热干燥的夏季蒸发量异常低，这与夏季土壤湿度低有关。...在这里，我们通过原位测量、再分析和气候模型分析温度和比湿度，以确定炎热夏季的极端干燥天气在过去七十年中如何以及为何发生变化，并可能在未来发生变化。...放大指数可以在 b、e 中以图形方式可视化，作为热天数（红色多边形）归一化的炎热干燥天数（橙色虚线多边形）。...b，作为西南各站点温度百分位数（细灰线）和各站点面积加权平均值（粗黑线）的函数的比湿度的第 5 个百分位数（?′5）的估计变化。 a，从四个数据集估计的放大指数（细色线）和估计值的平均值（粗黑线）。...请注意，用于计算平均随时间变化的数据集数量是数据集可用性的函数。
由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适，虽然平均每类客户数量较少，考虑到集中度分布情况，数量多的分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期的电话...在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公司通过一定的营销手段进行激活。 频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。...额度M：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。...因为得到的数据为最后交易日期减去数据采集日期的天数，是负值，所以，还需要处理。...F时B换成C，M时B换成D即可） F3到H3代表R\F\M的极差三等分距，利用公式“=(F1-F2)/3”计算（计算F时F换成G，M时F换成H即可） 【以上快捷操作可用，先输入F1,F2,F3单元格里的公式
风险值是一个最先进的衡量标准，因为它可以为所有类型的资产进行计算，并考虑到多样化的因素。然而，风险值并不是一个最大的损失数字，所以分析师可能会遇到大于风险值的损失。...关于历史序列的假设： 过去的收益率是未来收益率的预测指标，但不能保证历史记录会显示未来最坏和最好的情况，但我们用几何平均法将价格转化为收益，所以我们对所有不同的周/月/...收益给予同等的权重，来获得T...正态分布，以波动率作为风险的衡量标准，即投资的已实现收益的加权平均值的方差的平方根（σ^2），权重等于每种情况的概率ps(6)。..._percentage)) + "超过" ptf\_percentage)) + "天数") 期望损失（Expected Shortfall） 接下来我们讨论另一个基本指标的重要性：期望损失（Expected...条件VaR/期望损失EXPECTED SHORTFALL 考虑到VaR，我们可以通过以下方式定义条件VaR，或CVaR或期望损失。 对这一点的解释很简单。基本上，它是X的期望值（平均值）。
由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适，虽然平均每类客户数量较少，考虑到集中度分布情况，数量多的分类也能够有200-300左右，适合针对会员客户进行短期的电话...在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公司通过一定的营销手段进行激活。 频度F：F代表客户过去某段时间内的活跃频率。...额度M：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。...因为得到的数据为最后交易日期 减去 数据采集日期的天数，是负值，所以，还需要处理。...”计算（计算F时B换成C，M时B换成D即可） Ø F3到H3代表R\F\M的极差三等分距，利用公式“=(F1-F2)/3”计算（计算F时F换成G，M时F换成H即可） Ø 【以上快捷操作可用，先输入F1,
与平均值相比，百分位数告诉我们应用程序响应时间有多一致。百分位数可以做出很好的近似，可用于趋势分析，SLA 协议监视以及每天评估/对性能进行故障排除。...SLA的概念，对互联网公司来说就是网站服务可用性的一个保证。 二、平均值如何造成误导 ? 我们可以从平均数得出错误的结论。...每 10 个(当地居民)中就有 1 个月能挣11000美元左右(这太简单了，但你懂的)。...x 轴为 2018 年 6 月的天数，y 轴为 HTTP 响应时间(以秒为单位)。 我们可以看到以下模式： 第 50 百分位的响应时间大约是 1 秒(对于网页中的某个点击动作)。...x 轴为 2018 年 6 月的天数，y 轴为活动会话数和最终用户数: ?
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