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AI 帮我避免了 Map 计算哈希值的一个大坑

一、背景 一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。...不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。...如何使用 com.google.common.hash.Hashing 计算一个 Map 的 hash 值？...计算一个Map的哈希值，我们可以先将Map的key和value转化为字符串，然后使用Hashing的哈希函数进行计算。...（key和value）转化为一个字符串，格式为"key=value"，然后将这些字符串排序并用逗号连接起来，生成一个总的字符串。

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    2020 年美国大选：一个生动的统计学课堂

    于是我得出一个结论：“我们餐厅的口味被上海人接受。” 我这个结论会有什么样的问题？ 一共只有10份问卷导致方差（variance）或者说随机性太大。...就好像你扔一个公平硬币（正面概率0.5）10次，有时候3个正面有时候6个正面，这就是随机性。 那这个问题怎么解决呢？...这时候你瞄对了地方，并且随机性很低。在数据上就是样本随机性小，并且很有代表性。 右上角是高方差低偏差，飞镖散落在了红心周围。这时候表示你瞄准的地方是对的，但是随机性太大了。...在调研里，方差的问题很好解决，钱给够，扩大样本就行。 而偏差的问题往往会复杂很多，需要更细致的抽样设计来尽量避免。 说起偏差这个话题，前年的高考作文中出现的“幸存者偏差”其实就是个很有趣的故事。...学期刚开始的时候我利用同学们对我的畏惧，做了一次关于我颜值的现场不匿名调研，结果发现我颜值满分，你觉得我能信吗，我难道能以此为据开始靠脸吃饭不靠才华了？

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    在PKS系统里，怎么来实现PID控制方案的组态

    在PID控制回路的CM里，一共包含四个功能块： 1个AI Channel 1个DATAACQ（随后需更名为DACA）功能块 1个PID功能块 1个AO Channel AI Channel和DACA功能块与监视回路中的一模一样...PID功能块是PID控制回路中的主角，它负责把DACA处理好的检测数据与目标值（即SP值，设定值，通常情况下由操作人员手动输入）进行比较，在偏差的基础上（SP-PV）进行比例、积分和微分的复合运算，得到输出值...算法A：标准的PID的公式，即比例、积分和微分都作用在偏差值上 算法B：比例和积分作用在偏差上，微分只作用在PV值的变化上，他相对弱化了微分的功能，避免了因微分的超调对过程造成的扰动。...算法C：比例作用在偏差上，比例和微分都作用在PV值的变化上。 算法D：只有积分作用，即纯积分控制器。 算法E：只有比例作用，即纯比例控制器。 算法A和算法B是最为常用的2个算法。...输出值是一个0-100%的数值，它通过AO Channel，转换为4-20mA的信号，送到现场的阀门定位器，以控制阀门的开度。

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    谷歌：大模型不仅有涌现能力，训练时间长了还有「领悟」能力

    该研究使用的模型是一个单层 MLP，在 1200 个序列的固定批上进行训练。起初，只有训练准确率有所提高，即模型会记住训练数据。...与模运算一样，测试准确率本质上是随机的，随着模型学会通用解决方案而急剧上升。 通过 01 序列问题这个简单的示例，我们可以更容易地理解为什么会发生这种情况。...具有五个神经元的模块化加法 模加法 a+b mod 67 是周期性的，如果总和超过 67，则答案会产生环绕现象，可以用一个圆来表示。...就像在 1 和 0 任务中一样，只有几个权重起到关键作用： 下图表明，在不同的频率，模型也能实现「领悟」： 开放问题 现在，虽然我们对单层 MLP 解决模加法的机制及其在训练过程中出现的原因有了扎实的了解...哪种模型的约束效果更好呢？ 从广义上讲，权重衰减的确可以引导各种模型避免记忆训练数据。其他有助于避免过拟合的技术包括 dropout、缩小模型，甚至数值不稳定的优化算法。

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    谷歌证实大模型能顿悟，特殊方法能让模型快速泛化，或将打破大模型黑箱

    当人工智能模型发生顿悟时，模型会突然从简单地复制训练数据转变为发现可推广的解决方案——因此，你可能会得到一个实际上构建问题模型以进行预测的人工智能系统，而不仅仅是一个随机的模仿者。...顿悟模加法 模加法是检测「顿悟」最好的方法。 （模加法指的是两个数据相加，如果合大于某一个值，结果就自动回归某一个值。...这个过程就叫做「顿悟」 上图来自于一个被训练来进行预测a+b mod 67 （即a+b的合超过67之后就会归零的模加法）的模型。 研究人员首先随机将所有成对数据分成测试数据集和训练数据集。...研究人员又设计了一个方案，他们先随机生成30个由0和1组成的数字组成一个数列，然后训练一个模型去预测数列中前三个数字中是否有奇数个1，如果有奇数个1，输出就为1，否则输出为0。...研究人员的模型仍然是一个单层MLP，使用固定的1,200个序列进行训练。 起初，只有训练数据准确性增加了，说明模型正在记忆训练数据。 与模算数一样，测试数据的准确性一开始基本上是随机的。

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    哈希和一致性哈希算法

    int类型的数字, 然后再根据存储节点的数量进行取模, 这里的公式就是 hash(name) % 3, 计算得出的结果只有三种情况, 分别是 0,1,2, 然后我们再把这三种结果和三个存储节点做一个映射...相信有的同学这时应该有了一些想法, 是的没错, 关键点就在于, 不管节点的数量怎么变化, 都应该使用一个固定的值来进行取模！只有这样才能保证每次进行Hash计算后, 得出的结果是不变的!...一致性Hash算法 同样的,一致性Hash算法也是利用取模的方式, 不过通常是用一个很大的数字进行求模, 你可以用整数的最大值 int.Max, 2的32次方, 当然这个并没有要求, 不过越大的数字,...虚拟节点 之前我们用了三个存储节点, 发现有分布不均匀的情况, 上图是我做了一个简单的测试, x 轴是节点的数量, y 轴是标准偏差, 根据这个图的趋势得出的结论是, 节点越多的时候, 标准偏差也就越小...总结 本文介绍了哈希和一致性哈希算法, 以及提供了一些数据迁移的思路, 回顾下这个方案, 首先需要定义一个比较大的固定值用于取模, 然后创建和真实节点对应的虚拟节点, 最后再把虚拟节点映射到数组上, 通过范围区间的方法

    39330

    正态分布为何如此重要？

    如果我们想精确预测一个变量的值，那么我们首先要做的就是理解该变量的潜在特性。 首先我们要知道该变量的可能取值，还要知道这些值是连续的还是离散的。...概率分布取决于样本的一些特征，例如平均值，标准偏差，偏度和峰度。 如果将所有概率值求和，那么求和结果将会是100% 世界上存在着很多不同的概率分布，而最广泛使用的就是正态分布了。...初遇正态分布 我们可以画出正态分布的概率分布曲线，可以看到该曲线是一个钟型的曲线。如果变量的均值，模和中值相等，那么该变量就呈现正态分布。 如下图所示，为正态分布的概率分布曲线： ?...由于人的身高是一个随机变量，并且基于其他随机变量，例如一个人消耗的营养量，他们所处的环境，他们的遗传等等，这些变量的分布总和最终是非常接近正态的。 这就是中心极限定理。...我们可以使用概率分布函数来查找随机变量取值范围内的值的相对概率。 例如，我们可以记录股票的每日收益，将它们分组到适当的集合类中，然后计算股票在未来获得20-40％收益的概率。

    1.2K20

    机器学习和深度学习中的正则化方法

    机器学习和深度学习中的正则化方法 之前我们介绍过在机器学习和深度学习中可能存在过拟合问题，过拟合会导致高偏差，解决办法有两个，一个是增加数据量，一个是正则化，下面我们就介绍一下正则化。...内容目录 1 Bias偏差和Variance方差1.1 问题描述1.2 解决办法2 L0范数、L1范数和L2范数2.1 范数介绍2.2 L1范数和L2范数的区别3 Dropout 随机丢弃法4 Early...1.2 解决办法 由于高偏差一般是模型简单或者训练不充分导致的训练不到位，一般采用两个办法，一个是通过增加层数或结构使得网络结果更大更复杂，一个是增加训练时间使得训练更加充分。...复杂的模型会尝试对所有的数据样本进行完美拟合，甚至包括一些异常样本点或者离群点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反映了在这个区间里的导数很大，而只有较大的参数值才能产生较大的导数...3 Dropout 随机丢弃法 Dropout是在神经网络训练过程中，随机地丢弃一些神经元，强行简化模型，这样导致模型在训练时不会给任何神经元过大的参数，使权值的更新不强依赖于有固定关系隐含节点的共同作用

    1.1K20

    （图解）类神经网络的复兴：深度学习简史

    )都会乘以一个权重 w (weight)、加总后再加上一个偏差值 b (bias)；由于神经网络中的神经元有些可能会传递、有些不会，加上偏差值的目的是为了至少让某些神经元能被激发起来。...在反向传导的过程中，刚刚的输出结果 a在隐藏层作为新的输入值，同样乘上权重 w、加上一个偏差值，最终在可视层输出资料重建的结果 r。...也就是说，我们尽量让重建回去的资料值和原始资料接近一模一样。 关于RBM背后的机率理论相当复杂，在此略过不提，欢迎有兴趣的读者自行查阅。...在线性回归当中，使用随机梯度下降法、从任意一个点出发搜索，最终必然是下降到全域最小值(global minimum)。所以初始值可以任意设为0。 ?...因而，如何避免一开始就倒霉地被吸到一个超浅的盆中呢？比起随机选择初始值、或是将初始值设为零，如果能找到一个理想的起始点开始梯度下降，将能够更快、更容易找到全局最小值。 ?

    2.3K130

    什么是正态分布？为何如此重要？终于有人讲明白了

    考虑一个预测模型，该模型可以是我们的数据科学研究中的一个组件。 如果我们想精确预测一个变量的值，那么我们首先要做的就是理解该变量的潜在特性。...首先我们要知道该变量的可能取值，还要知道这些值是连续的还是离散的。简单来讲，如果我们要预测一个骰子的取值，那么第一步就是明白它的取值是1 到 6（离散）。...概率分布取决于样本的一些特征，例如平均值，标准偏差，偏度和峰度。 如果将所有概率值求和，那么求和结果将会是100% 世界上存在着很多不同的概率分布，而最广泛使用的就是正态分布了。...03 初遇正态分布 我们可以画出正态分布的概率分布曲线，可以看到该曲线是一个钟型的曲线。如果变量的均值，模和中值相等，那么该变量就呈现正态分布。 如下图所示，为正态分布的概率分布曲线： ?...由于人的身高是一个随机变量，并且基于其他随机变量，例如一个人消耗的营养量，他们所处的环境，他们的遗传等等，这些变量的分布总和最终是非常接近正态的。 这就是中心极限定理。

    33.5K30

    用于推荐的自适应调节表征模长的方法

    通过将用户以及物品表征模长归一化为特定值（），我们在四个真实世界的数据集上观察到了显著的性能提升（平均9%）。...，训练初期，用户和物品因随机初始化分布较为均匀，没有显著差异，而物品流行度则为占领主导地位控制物品表征模长的数值。...4.1 Adap-：实现自适应温度 根据引理，我们深入研究了使梯度值最大化的温度系数计算方式： 直接优化上式子存在复杂的计算（用户-物品相互影响），因此我们采用一个估计的方式进行近似计算。...此外，工作[2]证明了所有有界随机变量都是次指数的。 事实上，在我们的实验中，我们总是观察到和收敛到一个特定的区域，具有相当小的和。此外，我们观察到两种分布通常具有非常接近的方差（参见文章附录）。...5.1 模型性能对比 实验可见，我们的模型策略可以在多种基准模型上取得性能提升，并且对于流行度偏差问题也能得到很好的缓解。

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    数据处理基础（一）

    对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。 系统误差 系统误差，是指一种非随机性误差。如违反随机原则的偏向性误差，在抽样中由登记记录造成的误差等。...它使总体特征值在样本中变得过高或过低。是可以避免的。...极 差：是指某一次测定结果中极大值与极小值之间的差值。 绝对偏差：是指某一次测量值与平均值的差异。 相对平均偏差：是指某一次测量的绝对偏差占平均值的比值。...平均偏差：是指单项测定值与平均值的偏差（取绝对值）之和，除以测定次数。 标准偏差（σ）：是指统计结果在某一个时段内误差上下波动的幅度。...不是说一个数值中小数点后面位数越多越准确。 有效数字 一个数据，其中除了起定位作用的 “0” 外，其他数都是有效数字。如 0.0037 只有两位有效数字，而 370.0 则有四位有效数字。

    70210

    解读吴恩达新书的全球第一帖 (中)

    从字面上来讲 偏差 (bias) 是预测值的期望与真实值之间的差距 方差 (variance) 是预测值的离散程度 不明白偏差？...套用上面定义，用一个真实例子(用面积来预测房价的线性回归模型) 来介绍偏差方差，我们需要以下类比： 真实值：目标模型 g (未知的最优的) 预测值：一套数据集 D 上训练出来的模型 h(D) 要讨论该模型的误差和方差...，现在只有一个训练集 Dtrain，因此平均模型就是 f = h(train)，平均模型误差 = 训练误差 目标模型就是我们千方百计想要找的模型，找到的话目标模型误差 = 0 定义某个模型误差是 f 在开发集...问题一：曲线前端 (比如第一个子集) 的误差值会随机振动。 问题二：当类别不平衡时，比如正类和反类比例为 80:20。...很有可能随机选的 10 个数据点并不能反映全集的类别比，比如这10 个数据点都是正类。 对这两个问题，大神也给了解决方案 (都是在取样上做文章)。

    39240

    GNU Radio之Frequency Mod底层C++实现

    [n] 其中 x[n] 是时间 n 的输入样本， f_{\Delta} 是频率偏差， f_{\Delta} 的常见值包括对于语音系统的窄带 FM 频道为 5 KHz，以及像音频广播 FM 电台的宽带...在这个模块中，输入参数是灵敏度而不是频率偏差，灵敏度指定了基于新输入样本的相位变化量，给定一个最大偏差 f_{\Delta} 和采样率 f_s ，灵敏度被定义为： k=2\pi \frac{f...其中，“偏差”是当输入值为 -1 或 +1 时频率的变化量。如果输入值超出 [-1, +1] 范围，偏差可能会更大。...-2.0 因子确保旋转不会超过每个子载波的半周期，这对于避免过度旋转和过度校正是必要的。...首先通过加 π 将相位调整到 [0, 2π) 范围，然后通过模 2π 得到归一化后的相位，最后减 π 回到 [-π, π) 范围。

    29310

    【干货】全面总结(值函数与优势函数)的估计方法

    对应的值函数 ? ，我们可以用一个参数化函数 ? 来近似真实的状态值函数 ? 。...的期望可以做如下转化： ? 可以看出估计量中存在 ? 这个无法避免的偏差。 此外由于估计量中的随机变量维度较少，即只有当前时刻的回报值 ? ，以及下一时刻的状态 ?...MC方法对状态值的估计量的期望等于状态值函数的定义： ? 显然MC算法对状态值的估计量是无偏估计量。 此外由于估计量中的随机变量为t时刻之后所有的回报值 ?...前面的分析中可以知道TD算法为了减少方差(减少估计量中的随机变量数)，仅用到1步的回报值(当前时刻的回报值 ? )以及下一时刻的状态值 ? ，而状态值 ?...优于平均值，值得鼓励，正好它的值为正数可以让参数 ? 沿着正梯度方向走。(2) ? :说明动作 ? 次于平均值，应该避免，正好它的值为负数可以让参数 ? 沿着负梯度方向走。

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    深度学习笔记-Coursera

    2、加速训练的方法 正则化 L2，二范数 L1，绝对值——容易造成稀疏化 ? dropout随机失活 正则化 对于神经网络来说，用其中的一部分预测结果，等同于正则化的效果。...归一化输入变量X 参数初始化——避免梯度爆炸/消失 随机初始化 打破 对称性 初始化值不要太小或者太大，否则 梯度检验 Gradient checking，但是不能和随机失活一起使用 3、寻优方法加速训练...理论值：贝叶斯最优误差 人类performance距离上限不远，一旦ML表现超过人类，人类很难根据偏差和方差，指导算法提高。...避免 偏差 和方差 ?...多任务学习Multi-task learning 相比于多类别分类器，y向量不一定只有一个1，存在多个1 限制条件 任务之间的相似性 ?

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    【分布式系统】深入理解一致性 Hash 算法

    我们以负载均衡为例，常见的负载均衡方法有很多，但是它们的优缺点也都很明显： 随机访问策略。系统随机访问，缺点：可能造成服务器负载压力不均衡，俗话讲就是撑的撑死，饿的饿死。 轮询策略。...但是对于类似要在特定地区或特定IP来访问特定服务器的这种需求就会造成访问偏差。 分库分表 负载均衡中有这种问题，那么分库分表中同样也有这样的问题。...通常是根据用户的 ID 哈希取模得到的值然后路由到对应的存储位置，计算公式为：hash(userId) % N，其中N为分库或分表的个数。...环形hash 空间 考虑通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 位的 key 值，也即是 0~2^32-1 次方的数值空间；我们可以将这个空间想象成一个首（ 0 ）尾（ 2^32-1...另外，我们都知道 hash算法 有一个避免不了的问题，就是哈希冲突。对于用户请求IP的哈希冲突，其实只是不同用户被分配到了同一台服务器上，这个没什么影响。但是如果是服务节点有哈希冲突呢？

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    Macheine Learning Yearning学习笔记(五)

    ：学习曲线) 我们已经学习了一些方法去估计有多少错误可归因于可避免的偏差和方差。...如果增加训练数据对算法性能提升不起效，查看学习曲线可能会帮助你避免花费数月时间来收集两倍多的训练数据。...---- Chapter 32、Plotting learning curves(绘制学习曲线) 假设你有一个非常小的训练集，只有100个样本。...你可能会发现曲线在较小的训练集大小下看起来有些嘈杂（意思是这些值比期望的要高/低）。 当只在10个随机选择的样本上训练时，你可能不幸选到了特别“bad”的训练集，例如有很多模棱两可/错误标注的样本。...(2)如果你的训练集比较倾向一种类别，或有很多类别，从100个训练样本中选择一个“平衡的”子集而不是随机选择的10个训练样本。例如，你可以确保2/10的样本是正样本，8/10为负样本。

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    纯干货：Box Size置信度偏差会损害目标检测器

    具体来说，研究者们演示了如何修改直方图分箱校准，不仅可以避免性能受损，还可以通过条件置信校准来提高性能。...对于置信度校准，将目标检测器视为一个随机过程。预测di的标签现在由随机变量Ti∼Bernoulli(Pi)表示，从中抽取tIoU=0.50的τi作为样本。...每个组只有一个各自的置信值的检测，在这个例子中很明显，置信阈值为0.55的检测器对于未校准检测(0,1)的精度为50%；如果检测器被完美校准 (2,3)，精度为70%。...目标检测器可以被视为一个随机过程 ，所以我们需要分析预期的AP： 代入Prec和Rec： 如果我们假设每个Pi和Pj独立，i≠j： 通过一些简单的算术，我们可以将其重新表述为： 因此，我们可以通过根据...我们像以前一样在同一个目标检测器上测试每个修改和最终修改的校准函数。结果见之前的表格验证个别修改和我们最初的假设，即框大小置信偏差降低了目标检测器的性能，而我们的校准可以减少这种偏差并提高性能。

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