这里我们用某一时刻前24个时刻的负荷值以及该时刻的相关气象数据（如温度、湿度、压强等）来预测该时刻的负荷值。...broadcast_process：一个tff.templates.MeasuredProcess对象，它将服务器上的模型权重广播到客户端，默认使用tff.federated_broadcast进行广播...然后每个客户端计算训练后的客户端模型与初始广播模型之间的差异，再使用一些聚合函数在服务器上聚合这些模型增量。...numpy是利用numpy手写联邦学习得到的预测表现（50轮通信），TFF是利用Tensorflow Federated进行联邦学习（20轮通信）后得到的预测表现。...由于各个客户端数据量十分充足，本地模型的效果无疑应该是最佳的。 2. TFF仅通信20轮就能十分接近本地模型的效果，并且远好于numpy通信50轮的效果。 IV.
但是在TFF框架中，谷歌并不想让用户去考虑这些东西，它希望用户能够将重点放在数据处理上，而不是代码分离上。...广播操作会将一个S端的value“转化”成C端的value，而其中的“转化”操作的具体实现对TFF用户来说是隐藏的，不需要去关心。这是TFF框架与分布式训练理念非常不同的一点，需要加倍理解。...同理，在图中的B步骤，把多个C端的value整合成一个S端的value，称为聚合（Aggregation）操作，TFF也提供了许多种预设函数供用户使用，不需要关心数据到底是咋传输的。...至于如何协同多设备、怎么在网络上传输都不是TFF用户需要关注的细节。..., data ])) model = initial_model learning_rate = 0.1 for round_num in range(5): # 每一轮
LR（Long Range）在单模光纤上支持的距离最远为10km，使用CWDM或LWDM波长激光。...光模块提升带宽的方法有两种：1）提高每个通道的比特速率，如直接提升波特率，或者保持波特率不变，使用复杂的调制解调方式（如PAM4）；2）增加通道数，如提升并行光纤数量，或采用波分复用（CWDM、DWDM...也就是说A端以4个Tx端通过四根光纤以每路50Gbps的速率传输到B端 Rx端接收，达到总和200Gbps的传输速率。 图片在长距离传输中，光模块一般采用的是WDM波分复用技术。...最早采用的CWDM4组件是基于薄膜滤波片TFF的Z-block技术,如图所示,8个TFF滤波片分两组粘贴在一个斜方棱镜上,一组用于波分复用,另一组用于波分解复用,各滤波片的透射波长分别为1271nm、1291nm...在应用趋势上，AWG多应用于传统光模块接收端，具备极佳的成本优势和封装优势。
每个面的概率是 1/6，四舍五入到小数点后两位的概率是 16.67%。每个桶的宽度是 1 个单位。所以每个条形的高度是每单位 16.67%。这与图形的水平和垂直比例一致。...这里是一轮的模拟。 one_spin = bets.sample(1) one_spin Pocket Color Winnings: Red 14 red 1 这轮的颜色是Color列中的值。...有时你的净收益是正的，但更多的时候它似乎是负的。 为了更清楚地看到发生了什么，让我们多次模拟 200 轮，就像我们模拟一轮那样。 对于每次模拟，我们将记录来自 200 轮的总奖金。...- 红色和 0/00 分割 - 在 200 轮中。...参数 我们经常对总体相关的数量感兴趣。 在选民的总体中，有多少人会投票给候选人 A 呢？ 在 Facebook 用户的总体中，用户最多拥有的 Facebook 好友数是多少？
0x01 前言 前两天在百家号上看到一篇名为《反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？》的文章，文章从多方面结合实际情况列举了包括猫眼电影、美团、去哪儿等大型电商网站的反爬虫机制。...的确，如文章所说，对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它；而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，高等学校网站的题目等。...而作为程序员的我们只关心数据采集部分，处理什么的还是交给那些数据分析师去搞吧。 一般来说，大多数网站会从三个方面反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式。...有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，即可绕过这种反爬虫机制。...，所以我们在采集的过程中不得不每采集一个页面就更新一次本地的该网页的web-font字体，无疑会大大增加爬虫的爬取成本和爬取效率，所以从一定意义上确实实现了反爬虫。
CWDM, DWDM, OADM了解WDM的常用波段WDM技术：TFF和AWGWDM-PON应用于接入网WDM网络拓扑在5G传输中的应用网络提供商一直面临着如何应对不断扩大的带宽需求，维护随着倍增光纤容量带来的更多服务数量和用户端点...WDM系统可以承载多种格式的“业务”信号，如ATM、IP等，通过复用、解复用的技术将多种业务信号通过一根光纤就可传输，大大的减少了光纤用量，是网络扩充和发展中理想的扩容手段。...TFF技术核心的是TFF滤光片，下面三端口WDM器件的结构可以清楚的看出TFF滤光片如何应用在WDM器件中。...所有TFF滤光片固定在一块玻璃基片上，然后逐个对准和固定输入/输出准直器。...基于WDM技术，可以充分利用光纤的Tbit量级的带宽容量，大大扩增光纤承载用户数量，且WDM叠加方案对现有的业务不会产生影响，能够实现平滑的升级。
首先，这种交互太单调了，每轮都在循环推荐和收集反馈，很容易让用户失去耐心；其次，一个好的推荐系统应该只在其置信度比较高、信心比较充足的情况下进行推荐；最后，由于商品的数量巨大，用推荐商品的方式来了解用户的兴趣喜好...图 3 给出了一个“问 X 轮推 Y 轮”的 CRS 模型示意图。 除了提问以外，CRSs 也可考虑其他多轮对话策略，如加入闲聊以增加趣味，或者加入说服，协商等多样化的功能以进一步引导对话。...本文将其分为两个层级，第一个层级是每一轮级别的评测，其中值得评测的量包括推荐的质量，指标用推荐中常用的Rating-based指标，如 RMSE 或者 Ranking-based 指标，如 MAP，NDCG...由于用户对商品的评论中包含很多可以反映用户偏好的属性信息，这种模拟方式将带来更全量的信息； 4. 从历史的人类对话文本库中模拟出用户，其适用于让 CRS 系统来模拟训练数据中的模式及语言的模型。 ?...然而这三个模块在任务上是有交叉的地方，需要考虑对它们考虑协同优化。
针对这一问题，博物馆借助VR技术，开发了针对文物修复的模拟训练系统，这对文物修复人才的培养大有裨益。...于此同时，经过前面几轮在VR中实操过后，操作人员能够更好更快地上手修复，以此缩短修复工期。...利用这些准确而严谨的高精度数据，再结合当前主流的交互技术，如VR、全息技术等，故宫博物馆将馆中珍藏完好地展现了出来。...作为世界上最古老的国家公共博物馆，大英博物馆每年吸引了成千上万人前去看展，但也有很多人因为种种原因不能前去。...据悉，该VR体验允许Oculus Rift用户查看大英博物馆中的48款珍藏，如西周康侯簋等。于此同时，用户还可以通过Oculus Touch触摸文物，从各种角度多方位进行观察。
例如，广告推荐的模型要想获得针对每个用户的精准的推荐效果，除了用户的基本自然属性之外，还需要这个用户的行为数据，比如网页浏览行为、上下文信息、购买支付行为等等。...如何在保护用户隐私的前提下，联合多个数据源进行模型训练，成为一个新的挑战。 数据孤岛与隐私 发展历程 针对数据孤岛问题，联邦学习，一种新的机器学习技术为这一挑战提出了一种的解决方案。...这里介绍几个主要的框架： 2019年1月，谷歌发布了TensorFlow 2.0 Alpha版本，其中包括特性TFF（TensorFlow Federated)。...系统架构 技术上，以两个业务方 A 和 B 为例，AngelFL联邦学习系统架构如图所示（也可以扩展到多个参与方的场景）： AngelFL系统架构图 A、B 双方分别拥有各自的与用户相关的数据，存储在本地集群...GBDT算法场景 除LR算法外，AngelFL还实现了联邦GBDT算法，在某业务场景的数据集中的性能如下，测试环境：8台IDC机器，1000MB/s网络。说明：准确率和时间均指迭代一轮。
隐私保护是数字经济的安全底座，如何在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务，成为数字经济时代的重要技术课题。...通过这样的交互和迭代过程，服务提供商既能够训练高性能的模型为用户提供服务，同时也能保护好用户的数据隐私。 目前开源的联邦学习框架包括TensorFlow Federated（TFF）、FATE等。...例如在图数据上的联邦学习，参与方之间还会传递节点的嵌入式表示等信息；在垂直联邦学习的场景下，参与方之间还会传递公钥和一些加密过的中间结果信息。...例如在跨设备的联邦学习场景中，往往需要对服务器端的模型做压缩处理，来满足终端设备的运行要求；而在终端设备上，往往会对收到的模型进行微调来取得更好的效果。...例如在经典的 FedAvg 算法实现中，用户只需定义聚合端收到用户端发送的模型参数信息后的聚合行为，以及用户端收到聚合端广播新一轮模型参数之后的本地训练行为。
它们的更新会汇总到一起 (B)，形成一个改进后的共享模型 (C)。 TFF 可使开发者在自己的模型和数据上模拟使用联邦学习算法，促进对新算法的实验。TFF 提供的构建块还可用于实现非学习计算。...Github 地址：https://github.com/tensorflow/privacy 现代机器学习越来越多地被应用到新技术和用户体验中，很多应用需要基于敏感数据（如个人照片或邮件）来训练。...差分隐私（differential privacy）技术可用于保护隐私数据，当模型基于用户数据训练时，差分隐私技术可以提供强数学保证，确保模型不学习或记住任意用户的数据细节。...它不要求用户具备隐私及其底层机制方面的专业知识，使用标准 TensorFlow 框架的用户在使用 TensorFlow Privacy 时也无需对模型架构、训练步骤做任何更改，只需简单地修改几行代码，并调整与隐私相关的超参数...作为全新的开发产品，Coral 开发板是个完全集成的系统，它被设计成构建在载板上的系统模块（SoM）。
此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...此外，Eager execution 还有助于原型制作、调试和监控运行中的代码，用户可使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象，并利用装饰器「@tf.function」中内置的 Autograph...如何在移动设备和网络上部署模型 学习图像识别以外的物体检测、文本识别等，进入等 扩展针对自定义学习/训练的基本 API 除了吴恩达老师，该课程的另一重量级教师为 Laurence Moroney 博士...该课程从实践的角度讲解了软件深度学习知识，以及在移动设备、云端和浏览器上实际运行 TensorFlow 模型，让学生掌握创建 AI 应用所需的所有技能。...TensorFlow Federated（TFF）是一个开源框架，适用于面向分散式数据执行机器学习和其他计算。
例如《爆裂鼓手》等很多优质电影，都因在圣丹斯电影节上的展映而一炮而红。 ? 作为VR垂直媒体的小编，最关注的自然是该电影节于2007年创立的“New Frontier”单元了。...VRPinea观点： 区块链加上AR游戏，会搞出什么样的新花头？ 眼动追踪公司SyncThink完成350万美元A轮融资 ? 近日，眼动追踪公司SyncThink宣布完成350万美元A轮融资。...本周四，前Oculus Story Studio团队的主要成员在圣丹斯电影节上公布了他们成立新公司Fable Studio的消息。...指挥官希望，通过这种训练提高士兵实战演习中必须的技能和应对能力。据悉，未来他们每年都将进行这种VR模拟训练。 VRPinea观点： 更低的成本，却有更好的效果。...此次全新升级还包含新功能及UI升级，用户不需要退出当前视频即可以查看视频目录，还可改变观影环境。 VRPinea观点： 大大扩充了Vive Video内容后宫。
文章不仅详细解析了AdaBoost的优缺点，还通过实例展示了如何在Python中实现该算法。...什么是AdaBoost AdaBoost算法的核心思想是在每一轮迭代中，通过增加那些被前一轮弱学习器错误分类的样本权重，并减少那些被正确分类的样本权重，来“迫使”新的弱学习器更加关注那些“难以分类”的样本...在每一轮迭代中，算法都会根据前一轮的错误率来调整每个样本的权重，然后训练一个新的弱学习器，以便更好地分类那些具有更高权重的样本。...迭代训练（Iterative Training） 定义 AdaBoost算法是通过一系列迭代来进行训练的。在每一轮迭代中，都会根据当前弱学习器的性能来动态调整样本权重，并训练一个新的弱学习器。...示例 在一个用于文本分类的问题中，第一轮可能使用朴素贝叶斯分类器，第二轮可能使用决策树，第三轮可能使用逻辑回归。每一轮都会考虑前一轮中分类错误的样本，并相应地调整这些样本的权重。
通常，PAI-TorchAcc能够显著减少训练时间，特别是在大型模型和数据集上。加速效果的具体提升幅度取决于硬件配置和模型复杂度。...它能够根据硬件的特性自动调整优化策略，例如在GPU上，它会利用CUDA加速库进行优化，而在FPGA上，它会使用定制的计算单元来提高性能。...进阶使用：如何最大化PAI-TorchAcc的性能为了最大限度地发挥PAI-TorchAcc的性能，用户可以参考以下几个策略：1....利用PAI-TorchAcc的高级功能PAI-TorchAcc提供了一些高级功能，如自定义计算图优化和内存管理策略。利用这些功能，可以针对特定任务进行深度优化，从而进一步提升性能。...在使用Transformer模型进行文本生成时，通过PAI-TorchAcc的优化，训练时间减少了40%，推理速度提升了25%。这种性能提升使得模型在实时应用中更加高效，能够更快地响应用户请求。
时间轮（Timing Wheel）是计算机科学中用于任务调度和时间管理的一种数据结构，特别是在实现高效的定时器和调度策略时非常有用。它主要用于需要高效处理大量定时任务的场景，如网络服务器或实时系统中。...下面，我将简单解释时间轮的原理和工作机制。基本结构时间轮基本上是一个圆形的数组，每个数组元素称为一个“槽”或“桶”。每个槽代表一段固定的时间间隔，例如1毫秒。每个槽都可以链接到一个或多个定时任务。...对于时间轮的实现，我们可以利用第三方库，如netty中的HashedWheelTimer，它是一个用于处理超时事件的高性能时间轮实现。...下面是如何在一个Spring Boot项目中使用HashedWheelTimer来计划和执行周期性任务的示例。...在这些场景中，可能需要精确地管理大量的短周期性事件，例如用户的位置更新、状态同步或心跳检测。使用时间轮可以有效地降低任务调度的开销，提高整体性能。
遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。...02 生产者精度 生产者精度，也称制图精度，指相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上相同位置的分类结果与其相一致的概率。...03 用户精度 是指在分类结果中任取一随机样本，其所具有的类型与地表真实情况相符合的条件概率。...我们也就不难发现，错分误差+用户精度=1 05 漏分误差 指对于参考图像上的某种类型，被分类器分为其他类别的概率。放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。...3 ---计算方法 其中，Po是总体分类精度； Pe是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子 这次我们还是使用上一期的混淆矩阵
在实际应用场景中，Trimap可以来源于用户输入，特定场景下也可以由预训练的模型自动产生；比如人像抠图中，可以用人像分割模型预测的掩膜代替Trimap来提供先验知识。...视频抠图存在的问题： 1、缺乏大规模的深度学习视频抠图数据集，这是限制视频抠图发展的首要因素（数据集） 2、如果直接将图像抠图算法移植到视频数据上，需要对每一帧提供Trimap，然而逐帧标注Trimap...ST-FAM模块包括两个子模块: 时序特征对齐（TFA）模块和时许特征融合（TFF）模块，具体结构图如下图。 ? TFA模块 TFA模块是用来对齐相邻帧的特征的。...之后利用可变形卷积层（deformable convolution）将 帧的特征对齐到 帧。通过这种方式可以自动让多个时刻间 的特征对齐到 帧，这些对齐的特征会送往TFF模块进行融合。...首先利用全局平均池化（Global Average Pooling）操作获取特征层注意力权重，乘到对齐的多帧特征上，从而筛选出对目标帧有用的通道。
通过控制六自由度平台的运动，可以为用户带来更加真实、刺激的体验，增加娱乐设备的趣味性和吸引力。如过山车游戏、赛车游戏、动感影院等，都采用了六自由度平台。...在模拟训练中，通过控制六自由度平台的动作来模拟现实场景，使得模拟训练更加真实和有效。例如，在飞行器模拟器中，六自由度平台可以模拟出飞行器在空中各种姿态下的运动，为飞行员提供实战训练。...如精密制造业、光学系统、医疗器械等领域，都需要高精度的定位和控制。六自由度平台能够实现高精度的运动控制，满足这些领域对精度和稳定性的高要求。...采用六自由度平台主动隔振装置能实现六自由度控制的全解耦，应用灵活。该隔振装置能在六自由度 上实现对低频扰动的有效抑制和高频振动的隔离。...并联机床实质上是机器人技术与机床结构技术结合的产物。它的出现不仅引起了世界各国的广泛关注，而且被誉为“机床结构的重大革命”，制造业给予高度的重视。
机器之心发布 隐私保护是数字经济的安全底座，如何在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务，成为数字经济时代的重要技术课题。...通过这样的交互和迭代过程，服务提供商既能够训练高性能的模型为用户提供服务，同时也能保护好用户的数据隐私。 目前开源的联邦学习框架包括TensorFlow Federated（TFF）、FATE等。...例如在图数据上的联邦学习，参与方之间还会传递节点的嵌入式表示等信息；在垂直联邦学习的场景下，参与方之间还会传递公钥和一些加密过的中间结果信息。...例如在跨设备的联邦学习场景中，往往需要对服务器端的模型做压缩处理，来满足终端设备的运行要求；而在终端设备上，往往会对收到的模型进行微调来取得更好的效果。...例如在经典的 FedAvg 算法实现中，用户只需定义聚合端收到用户端发送的模型参数信息后的聚合行为，以及用户端收到聚合端广播新一轮模型参数之后的本地训练行为。
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