生成的图 度分布 令 pk 为随机选取的节点的度为 k 的概率。由于图构建所使用的随机方式，这种图的度的分布是二项式的： ? 二项式节点度分布 每个节点的度数量的分布应该非常接近于均值。...度分布 描述性统计 平均度由 n×p 给出。...Barabasi-Albert 模型 定义 在 Barabasi-Albert 模型中，我们构建一个有 n 个节点的随机图模型，其有一个优先连接（preferential attachment）分量。...Barabasi-Albert 图 可以看到，某些节点的度显然比其它节点多很多！ 度分布 令 pk 为随机选取的节点的度为 k 的概率。则这个度分布遵循幂律： ? 幂律度分布 这个分布是重尾分布。...度分布 据说这个分布是无标度的（scale-free），平均度不能提供什么信息。 描述性统计 如果 α≤2，平均度为一个常量，否则就会发散。 最大度遵照以下顺序： ?
背景 很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征...KL/JS散度就是常用的衡量数据概率分布的数值指标，可以看成是数据分布的一种“距离”，关于它们的理论基础可以在网上找到很多参考，这里只简要给出公式和性质，还有代码实现： KL散度 有时也称为相对熵...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...JS散度的取值范围在0-1之间，完全相同时为0 JS散度是对称的 ?...下面我将演示一个身高分布预测比较的例子，用scipy的正态分布函数随机生成了真实的身高分布和两个预测，让我们用散度来评判哪个是更好的预测： 上代码： from scipy.stats import norm
事物及其关系的复杂无边界，但人脑却有。所以，把复杂的东西，通过一定的策略，控制在能处理的范围，很有意义。 因为我是个智力普通的人，触及【上界】更加频繁，也就很早开始关注和思考这个问题。...自己设计数据结构和流程，然后实现，而不是直接看作者的实现。 看作者的实现，并和自己的对比。 这样，会更快的看明白源代码。...对数据分类，抽象数据模型 对外 API API 核心逻辑 表结构设计 以目的 —— 最终要提供的数据和操作为出发点，让整个思考过程容易且无遗漏。...面向目的，设计等价模型，减少信息量，同时和已有模型建立关联。 描述模式时，我通常想到是决策树，沿着它，能做出目前最优的选择序列，并不断用实践投喂它，然后依赖反馈进化。 总结 回顾最初的两个目的。...写到这里，我逐步理清了复杂问题的思考模式。 给同样的【普通人】一些(可能的)帮助。
笔者通过整理腾讯、酷家乐 、网易、有赞、信也等互联网行业的精准测试实践分享，以及与星云等解决方案厂家的介绍，尝试给精准测试的成熟度模型做一个提炼， 首先，从定义上讲，精准测试是一种与代码变动量化分析相结合的变更影响分析方法和策略...基于风险的测试是一种行之有效的测试策略。“步步高点读机，哪里不会点哪里”，很好地说明了这种方式的有效性。对于软件测试来说，每次发布变动的地方，如代码、配置项、依赖等等，就是最有可能产生缺陷的地方。...L1: 建立用例与代码的关系，挑拣相关测试用例，避免全回归 这是通常意义上的精准测试的由来，也是最先被互联网大厂提出的测试实践，也是为精准测试带来大量争议的实践。...L2: 优化的用例挑拣算法 实践当中，覆盖了某个类或者方法的测试用例数量还是相当多的，存在大量的冗余与噪音。...精准测试 2.0， 识别出代码变动影响的下游功能和服务 进入到精准测试2.0，标志着对于变更影响范围的识别从变动的代码自身，扩展到了这些代码的变更所影响的应用自身的其它代码，甚至是整个微服务的调用链图谱
在今年的开发者大会上，百度宣布了一系列重磅内容：全球首款 L4 自动驾驶巴士「阿波龙」量产下线；发布全功能云端 AI 芯片「昆仑」；发布百度大脑 3.0；推出百度智能小程序等。...在深度学习前沿技术与工业应用公开课分论坛，百度的专家讲师团围绕 PaddlePaddle 从深度学习的语义计算技术、百度视觉技术、OCR 迁移至 Paddle-Fluid 版本的工程实例，到 PaddlePaddle...的新特性、大规模稀疏数据分布式模型训练等，为参会者进行了详细讲解。...本文节选了 PaddlePaddle 的新特性与大规模稀疏数据分布式模型训练两部分部分内容。 ?...大规模稀疏数据分布式模型训练。 ? 在互联网场景中，亿级的用户每天产生着百亿级的用户数据，百度的搜索和推荐系统是大规模稀疏数据分布式模型训练的主要应用场景。
Calibrated Language Model Fine-Tuning for In- and Out-of-Distribution Data 原文作者：Lingkai Kong 内容提要 由于过参数化，调优的预训练语言模型可能会对分布内和分布外...(OOD)数据产生严重的误校准。...为了缓解这一问题，本文提出了一种正则化的微调方法。为了更好地校准，我们的方法引入了两种正则化方法:(1)对流形进行正则化，通过在数据流形内插值生成伪对流形样本。...用这些伪样本进行增强训练后，通过平滑正则化来改进分布内校准。(2)非流形正则化，鼓励模型对伪非流形样本输出均匀分布，以解决OOD数据的过度自信问题。...实验表明，该方法在期望校正误差、误分类检测和良好的文本分类检测等方面都优于现有的文本分类校准方法。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?
◆ 成熟度模型 正确、完整地使用REST是困难的，关键在于RoyFielding所定义的REST只是一种架构风格，它并不是规范，所以也就缺乏可以直接参考的依据。...他提出的关于REST的成熟度模型（Richardson Maturity Model），将REST的实现划分为不同的等级。图8-1展示了不同等级的成熟度模型。 ?...图8-1 REST成熟度模型 ◆ 第0级：使用HTTP作为传输方式 在第0级中，Web服务只是使用HTTP作为传输方式，实际上只是远程方法调用（RPC）的一种具体形式。...从上述REST成熟度模型中可以看到，使用HATEOAS的REST服务是成熟度最高的，也是Roy Fielding所推荐的“超文本驱动”的做法。...对于不使用HATEOAS的REST服务，客户端和服务器的实现之间是紧密耦合的。客户端需要根据服务器提供的相关文档来了解所暴露的资源和对应的操作。
我们可以用一个分布来描述参数e的分布情况吧，像硬币一样只会出现正反两种可能性的时候就可以用到Beta分布来描述 ?...当我们要描述一系列参数的分布的时候就需要用到Dirchlet分布了。 ?...但是这种方法有严重的缺点，它主要是从文字相似来挖掘相似度高的文章，但是虽然两句话没有任何相似的词但是却仍然表达的是一个意思。因此就有了文章主题的概念。...α是Dirchlet分布中来控制描述θ的情况，而β则是控制用来控制在当前主题zn的条件下，语料的分布情况，其实θ就是来描述主题向量分布的，这个分布服从Dirchlet分布，我们依照这个分布可以从主题向量中选择其中一个...通过上面对LDA生成模型的讨论，可以知道LDA模型主要是从给定的输入语料中学习训练两个控制参数α和β，学习出了这两个控制参数就确定了模型，便可以用来生成文档。
随机网络的度分布是泊松分布，度值比平均值高许多或低许多的节点，都十分罕见，是一种高度“民主”的网络，而无标度网络的度分布则是幂律分布，节点度值相差悬殊，往往可以跨越几个数量级，是一种极端“专制”的网络，...判断两个随机变量是否满足线性关系,可以求解两者之间的相关系数；利用一元线性回归模型和最小二乘法可得lny对lnx的经验回归直线方程，从而得到y与x之间的幂律关系式。...幂律分布的形成机制 Barabási与Albert针对复杂网络中普遍存在的幂律分布现象，提出了网络动态演化的BA模型，他们解释，成长性和优先连接性是无标度网络度分布呈现幂律的两个最根本的原因。...幂律分布的动力学影响 幂律特性的度分布对无标度网络的动力学性质有着极其深刻的影响。...但对无标度网络上传染病模型的研究结果表明，不存在类似的阈值，只要传染病发生，就将长时间存在下去，这一特性表明，要想在Internet这样的无标度网络上彻底消灭病毒，即使是已知的病毒，也是不可能的。
1、问题 在学习深度学习这门课程中，各种模型指标有一个叫精确度，精确度的意思就是说在模型完成后，测试集的结果与真实值之间的占比程度。那么我们应该如何提高整个模型的精确度呢？...我们都知道深度学习模型的建立在经过一些简单的配置，默认的参数，模型在一次训练只有较低的准确率，往往在多次训练后最高也不到85%。所以我们需要一些方式来提高精确度。...2、方法 通过学习和网上查找资料，我总结出了以下几个提高准确度的技巧：网络的层数以及每一层神经元的个数，学习率的更新：随着迭代次的增加，指数下降，学习轮数的设定，参数优化，数据处理，或者新增一些优化方法...，还有比较复杂的一种方法，那便是使用更加复杂的模型以达到更高的准确度，以下是代码呈现： 1.lr = tf.Variable(0.001, dtype = tf.float32)#使用变量方式，定义学习率...，不断的实验寻找更优秀的方法，才能更好的提高准确度。
MAes：是内存访问次数(memory accesse)的简称。 一般地, 模型的复杂度主要是由模型的计算量(时间/计算复杂度)和模型的参数量(空间复杂度)共同决定的。 2....模型的计算量 一般采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （ FLOPs ），即模型理论计算量。 这是间接一个衡量模型时间复杂度的指标, 实际上我们真正关心的是模型的速度(时延)。...而且同一FLOPs 在不同的平台或者MAC以及网络并行度下, 模型的速度也可能不一样。...由于模型的参数大都用float类型, 所以模型大小一般是参 数量的4倍, 这也是我们经常在论文中看到有人直接用模型大小表示模型的复杂度进行对比的原因....模型参数量的分析是为了了解内存占用情况，内存带宽其实比 FLOPs 更重要, 目前的计算机结构下，单次内存访问比单次运算慢得多的多, 所以一般用内存访问次数（也叫 MAes）来衡量模型的空间复杂度。
模型基本原理 会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。 价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。...常用的价值度模型是RFM RFM模型是根据会员 最近一次购买时间R（Recency） 购买频率F（Frequency） 购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分 通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值...在得到不同会员的RFM之后，根据步骤⑤产生的两种结果有两种应用思路 思路2：基于RFM的汇总得分评估所有会员的价值度价值，并可以做价值度排名。...案例背景介绍 用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，针对交易数据分析的常用模型是RFM模型 业务对RFM的结果要求 对用户做分组 将每个组的用户特征概括和总结出来，便于后续精细化运营不同的客户群体，...而离散化本身有多种方法可选，由于我们要对数据做RFM离散化，因此需要先看下数据的基本分布状态 区间分析 从数据分布看出 汇总后的数据总共有14万条 r和m的数据分布相对较为离散，表现在min、25%、
云原生应用体系结构与为数据中心设计的传统分层应用程序非常不同。在本文中，我将讨论来自开放数据中心联盟（ODCA）的成熟度模型，用于评估应用程序的云本地性。...该文章提供了一些开发和运行云应用程序的原则，模式和实践，还包括这个云应用程序成熟度模型： 来自：http : //www.opendatacenteralliance.org/docs/architecting_cloud_aware_applications.pdf...Level 4 概要 来自开放数据中心联盟的云应用程序成熟度模型提供了评估应用程序的原生性，了解最佳实践和规划改进的方法。...虽然，我会用略有不同的级别名称和术语，但差异较小。 请记住，该模型仅评估应用程序的成熟度。要获得成功，您还需要构建DevOps文化。也许我们也需要一个DevOps成熟度模型？...你如何看待你的应用程序映射到这个模型？很想听听你的想法和反馈！ 吉姆Bugwadia 创始人兼CEO Nirmata @JimBugwadia
探索数据集 分析类分布 每个类的数据应该大致相同，以确保正确的模型训练。...混淆矩阵表明该模型能够正确预测大量图像。接下来调整模型参数以尝试改进结果。 参数调整 为了确定模型的最佳参数值组合，使用了GridSearchCV。...这是一个由sklearn库提供的方法，它允许定义一组希望为给定模型尝试的可能值，并且它训练数据并从参数值的组合中识别最佳估算器。...机器学习不仅仅是读取数据并应用多种算法，直到得到一个好的模型才能使用，但它还涉及对模型进行微调以使它们最适合手头的数据。 确定正确的参数是决定使用哪种算法并根据数据充分利用它的关键步骤之一。...结论 在本文中讨论了一个项目，通过选择最佳的参数值组合来提高随机森林分类器的准确性GridSearchCV。使用MNIST数据集并将准确度从94.42％提高到97.08％。
当然，这一切都是以集群配置的可见性[1]为代价的。 几个月前，我们发布了Kubernetes成熟度模型[2]。包括七个阶段，每个阶段都着眼于工程师从Kubernetes准备到优化过程中应该期待什么。...业务目标 Kubernetes如何帮助 检查目标 实现针对业务目标的监控 第五阶段：改进操作 Kubernetes成熟度模型的第五阶段是你期望在安全性、效率和可靠性方面获得巨大收益的阶段。...优化和自动化 到Kubernetes成熟度模型的最后阶段时，你应该已经获得了业务成果。...策略实施[5]应该在成熟度模型的每个阶段都考虑，但在第七阶段肯定要考虑。...业务目标 Kubernetes如何帮助 实现业务目标 实现Kubernetes成熟度的可演示成果 自动化 减少人为错误 优化 你将对Kubernetes进行调整，以继续实现业务目标 总结 成熟度模型应该用于检查技术和业务成果
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不同的事务隔离级别对应解决问题的力度是不一样的，下表是不同事务隔离级别对脏读、幻读、不可重复读的容忍度，我们一起看一下： 注意： Repeatable read的读锁会一直到事务结束才释放； Read...乐观锁实际上是不加锁的，悲观锁需要真正的加锁。而在分布式数据库领域，同样需要并发控制，同样也有乐观事务和悲观事务。...Google提出的构建在BigTable之上的分布式事务解决方案。...》 我们以经典的电商系统为例，假如系统中有订单、账户和库存3张表，用户一次购物需要增加1条订单记录，账户表需要扣减金额，库存表需要扣减库存，而这3张表要操作的记录分别在分布式数据库的3个切片上，这时就需要应对分布式事务了...TiDB乐观事务模型 上面我们分析了Percolator模型，TiDB的乐观事务正是使用了Percolator模型。
基于RDKit和Python3的化合物溶解度的机器学习模型小案例。...# In[11]:随机森林模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, oob_score=True, max_features='auto') rf.fit
UidGenerator是Java实现的, 基于Snowflake算法的唯一ID生成器。...在实现上, UidGenerator通过借用未来时间来解决sequence天然存在的并发限制; 采用RingBuffer来缓存已生成的UID, 并行化UID的生产和消费, 同时对CacheLine补齐，...避免了由RingBuffer带来的硬件级「伪共享」问题....据此可生成一个64 bits的唯一ID（long）。默认采用上图字节分配方式： sign(1bit) 固定1bit符号标识，即生成的UID为正数。...14400 UID/s的速度持续运行68年.
在本文中，我将讨论来自开放数据中心联盟（ODCA）的成熟度模型，用于评估应用程序的云本地性。...[云本地应用程序成熟度模型] 我最近从开放数据中心联盟（ODCA）上阅读了一篇非常好的论文，名为“ 最佳实践：构建云感知应用程序1.0版”。...该篇论文提供了一些开发和运行云应用程序的原则，模式和实践，还包括这个云应用程序成熟度模型： [云应用程序成熟度等级] 来自：http://www.opendatacenteralliance.org/...的所有问题，如果您回答“是”→级别4 总结 来自开放数据中心联盟的云应用程序成熟度模型提供了评估应用程序的云本机性、了解最佳实践和规划改进的方法。...尽管我可能用了略有不同的级别名称和术语，但差别不大。 请记住，该模型仅评估应用程序的成熟度。要成功，您还需要构建DevOps文化。也许我们也需要一个DevOps成熟度模型？
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