最近，一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug：
两年前，我在学习K8s的时候有写过一篇基于Nginx Ingress实现灰度发布的博文。这次，我们基于Kong来实践一下。灰度发布的具体实现其实是流量切分，那就让我们先回顾一下流量切分的实现方式。
TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉，Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。
应用服务化之后，每一个应用都是多个服务组合成的，每个服务有多个实例，比如一个登录操作，需要调用登录接口 API，登录接口 API 不止一个，这时，调用哪个登录接口 API 就需要进行选择，这个选择过程就叫做负载均衡，会使用不同的算法来实现负载均衡策略。
谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。虽然后起之秀 PyTorch 奋起直追，但 TensorFlow 框架的使用者仍然众多。
最近在学习Kong网关，因此根据老习惯，我会将我的学习过程记录下来，一来体系化整理，二来作为笔记供将来翻看。由于我司会直接使用Kong企业版，学习过程中我会使用Kong开源版。
前面两章讲了netcore在linux上部署以及配置nginx，并让nginx代理webapi。
然后点击Start swarming，我们这里了解代码写法，所以用户数和每秒增加用户数都不用管。
机器之心整理 参与：思源 今年 1 月 12 日，Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注，他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日，François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成！他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力，也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档，它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中，虽然目前已经
Spring Cloud Alibaba - 07 Ribbon 应用篇及内置的负载均衡算法
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
云原生 API 网关新增开放40 多项公网负载均衡监控指标，方便您查看公网负载均衡的情况。
组件：nova-api负责接受和响应终端用户有关虚拟机和云硬盘的请求，nova-api是整个nova 的入口。它接受用户请求，将指令发送至消息队列，由相应的服务执行相关的指令消息。
今天，NVIDIA 宣布正式发布最新版本的TAO 工具包。作为 NVIDIA 训练、适应和优化 (TAO) 框架的低代码版本，该工具包可简化和加速语音和视觉 AI 应用程序的 AI 模型的创建。 借助 TAO，开发人员可以利用迁移学习的力量来创建针对许多用例进行定制和优化的生产就绪模型。其中包括检测缺陷、翻译语言或管理流量，而无需大量数据。 此版本通过新的预训练视觉和语音模型提高了开发人员的工作效率。它还包括关键的新功能，例如 ONNX 模型权重导入、REST API 和 TensorBoard 集成。
AI 39年（公元1995年），扁鹊成立了一家专治某疑难杂症的医院，经过半年的精心筹备，硬件设施已全部到位，只缺经验丰富的医生前来坐诊。找几个猎头打听了一下，乖乖，请一个资深专家（总监头衔的），一年的工资就得250万。这恐怕还不够去知名搜索引擎投放广告！
kube-scheduler 是 kubernetes 的调度器，它的主要作用就是根据特定的调度算法和调度策略将 Pod 调度到合适的 Node 节点上去，是一个独立的二进制程序，启动之后会一直监听 API Server，获取到 PodSpec.NodeName 为空的 Pod，对每个 Pod 都会创建一个 binding。
最近我们对我们平台的用户进行了一个用户标签提取，这中间的主要流程如下图3-1所示： 图3-1 一、梳理做用户画像需要的数据 用户画像是基于业务数据而进行的，如果前期没有考虑好这一点，那么在真正实操时
仿佛昨日还在探讨NVIDIA TensorRT 8.5版本的新颖特性，而本周，NVIDIA已然推出了全新的TensorRT 10.0。这次也是大版本更新，让我们来扒一扒有哪些让人耳目一新的功能
项目地址：https://github.com/JuliusKunze/jaxnet
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局，有AI大模型自研能力的公司毕竟是少数，对于大部分公司来说，在一款开源可商用的大模型基础上进行行业数据微调也正在成为一种不错的选择。
当您听到“以图搜图”时，是否首先想到了百度、Google 等搜索引擎的以图搜图功能呢？事实上，您完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统：自己建立图片库；自己选择一张图片到库中进行搜索，并得到与其相似的若干图片。 Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似性检索引擎，旨在助力分析日益庞大的非结构化数据，挖掘其背后蕴含的巨大价值。为了让 Milvus 能够应用于相似图片检索的场景，我们基于 Milvus 和图片特征提取模型 VGG 设计了一个以图搜图系统。 正文分为数据准备、系统概览、 VGG 模型、API 介绍、镜像构建、系统部署、界面展示七个部分。数据准备章节介绍以图搜图系统的数据支持情况。系统概览章节展示系统的整体架构。 VGG 模型章节介绍了 VGG 的结构、特点、块结构以及权重参数。 API 介绍章节介绍系统的五个基础功能 API 的工作原理。镜像构建章节介绍如何通过源代码构建客户端和服务器端的 docker 镜像。系统部署章节展示如何三步搭建系统。界面展示章节会展示系统的搜索界面。
Core ML是Apple的机器学习框架。仅在一年前发布，Core ML为开发人员提供了一种方法，只需几行代码即可将强大的智能机器学习功能集成到他们的应用程序中！今年，在2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2.0-下一版Core ML，所有这些都集中在通过优化模型的大小，提高性能以及让开发人员定制自己的Core ML模型来简化流程。
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现重大更新。会造成模型不稳定，无法利用训练数据学习。本文将介绍深度神经网络中的梯度爆炸问题。 阅读本文，你将了解： 什么是梯度爆炸，模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题； 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸； 如何修复梯度爆炸问题。 什么是梯度爆炸？ 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。
Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：
Tech 导读 企业前台包含了企业业务大部分的对外前台系统，其中京东VOP平台(开放平台)适合于自建内网采购商城平台的企业客户。京东为这类客户专门开发API接口，对接到客户内网的网上商城，将产品SKU直接推送到客户内网，客户内部采购人员可以直接在内网商城进行下单采购，订单信息通过API接口传递到京东后台，由京东安排物流配送服务。VOP模式下，客户内网的数据信息京东并不抓取，从而实现内部采购架构的独立搭建及数据的保密与安全。 随着业务的不断发展过程中，VOP截至目前已经服务于上千家企业SaaS商城，其API接口的高并发、高可用、高可靠也就越发的重要。尽管上线时尽可能的降低对接口的波动，整个上线流程中无损下线是没问题（NP层冷备机器直至无流量打进来，JSF层下线JSF服务），但是（自身&服务提供方）上线的瞬时波动或多或少会引起系统的一阵报警，每一次性能或者可用率的报警都可能带来客诉。 JSF1.7.6对于预热策略动态下发特性的升级公告吸引了作者，所以本文也将从JSF1.7.6预热的实践测试报告中，真实的讲述预热给前台带来的体验和帮助，希望对读者有参考作用。
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点？别说「BERT」，那不是我想要的答案。
都知道线性回归模型要求解权重向量w，最传统的做法就是使用最小二乘法。根据在scikit-learn的文档，模型sklearn.linear_model.LinearRegression，使用的就是最小二乘法（least squares ）：
「在移动设备上运行 LLM？可能需要 Meta 的一些技巧。」刚刚，图灵奖得主 Yann LeCun 在个人社交平台表示。
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1. Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);
云原生时代，Ingress 作为Kubernetes集群中服务的入口，已经被大家所接受。除了Kubernetes默认的NGINX Ingress Controller(基于原生 NGINX)之外， 业界也有不少其他第三方的 Ingress Controller 的实现。Apache APISIX作为国内最快毕业的 Apache 顶级项目，实现了Apache APISIX Ingress Controller，为Kubernetes用户提供了功能更为便捷的 Ingress 实现。
一直以来，人们在 AI 领域的开源与闭源选择上存在着分歧，而在大模型时代，开源这股强大的力量已经悄然崛起。根据此前谷歌泄露的一份内部文件，围绕 Meta 的 LLaMA 等开源模型，整个社区正在迅速构建与 OpenAI、谷歌大模型能力类似的模型。
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。
高可用系统的挑战 高可用系统是运维界老生常谈的话题之一。现在很多企业都要求平均无故障时间每年五个 9 的服务可用性。 一方面系统单点是高可用最大的天敌，这不得不在系统设计时增加“冗余”，容易造成资源浪
http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html
近些年来，人工智能领域又活跃起来，除了传统了学术圈外，Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理；还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现，比如GPGPU的快速发展。 除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF 应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域，目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重（Weighting）表示方法，但是 TF-IDF 作为一个古董方法，依然在很多应用中发挥着不可替代的作用. TF-IDF 一般是文本处理领域初学者入门阶段就会了解到的概念, 了解和掌握 TF-IDF 算法, 能够帮助初学者更快地理解其它更加深入复杂的文本挖掘算法和模型. 以下我会从 TF-IDF 的应用背景, TF-IDF 的发现历史, 算法公式及其变种, TF-IDF 的应用几个方面来介绍和展开讨论.
Spring Cloud Alibaba - 05 Nacos 领域模型_NameSpac/Group/Cluster
AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好。
对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。 文本摘要和关键词提取都可以和传统的 CMS 进行结合，通过对文章 / 新闻等发布功能进行改造，同步提取关键词和摘要，放到 HTML 页面中作为 Description 和 Keyworks。这样做在一定程度上有利于搜索
英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面，包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。此外，它允许知识蒸馏，以便可以将来自教师模型的知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法，以使用预定的稀疏目标生成剪枝模型。为了改进框架互操作性，
腾讯内部一些基础服务比如统一鉴权登录、社交关系链、支付被内部很多其他业务调用，调用方往往横跨几个事业群，几十个部门，有数百个模块，上万台设备。
Nacos是以服务为主要服务对象的中间件，Nacos支持所有主流的服务发现、配置和管理。
默认情况下会根据 VirtualService 的默认规则 轮询 到后端的所有服务。
通常一个应用包含一个SolverFactory 来为每个要求解的问题数据集构建新的Solver实例。SolverFactory是线程安全的，但Solver不是。
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