**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺序映像**,并且由此得到两种不同的存储结构:**顺序存储结构... 但是一般我们需要表示负数,也就是最高的一位表示符号位,`0`表示正数,`1`表示负数,也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界里,多了原码,反码,补码的概念:- 原码:用第一位表示...
我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文,并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名的成绩。# 问题研究## 问题定义从结构化(如表格)、半结构化(如JSON)和非结构化(如纯文本)数据中获取形式为... $$ 得到上下文表征 $$X_{t}$$ 2. 计算span representation: $$\mathbf{h}_{e}\left(s_{i}\right)=\left[\mathbf{x}_{S T A R T(i)} ; \mathbf{x}_{E N D(i)} ; \phi\left(s_{i}\right)\right]$$ 3. 将sp...
将复杂的数据加工建模过程简化成清晰易懂的画布流程,各类用户按照所想即所得的思路完成数据生产加工,从而降低数据生产获取的门槛。画布中支持同时构建多组画布流程,一图实现多数据建模任务的构建,提高数据建设的... 根据配置的其他数据内容快速得到预测结果。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/68c6cd2e205a42d293026f8cdc4aec6f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031c...
服务通过Kubernetes API-Server获取后端一组Service Pod真实IP,业务POD通过Calico网络进行POD与POD直接流量通讯。## 四 安全管控### 4.1 SmartOps安全全景![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-be... 资源最大化利用:动态创建Pod运行Job,资源自动释放,而且 Kubernetes 会根据每个节点资源的使用情况,动态分配临时 Runner 到空闲的节点上创建,降低出现因某节点资源利用率高,还排队等待在该节点的情况。- 扩展性好...
将复杂的数据加工建模过程简化成清晰易懂的画布流程,各类用户按照所想即所得的思路完成数据生产加工,从而降低数据生产获取的门槛。 画布中支持同时构建多组画布流程,一图实现多数据建模任务的构建,提高数据建... 聚合_1:去除预测数据中的重复项,取最大概率。1. 提取字段:提取必要的label和概率值输出。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b30b3883c618453bb5ee01be2e1...
我们统计基数时往往并不要求分毫不差,只需要给出一个具有误差边界的粗略值即可。那么在这种前提下能否节省计算资源呢?HyperLogLog(HLL) 就是这样一种算法,可以在计算结果的精确程度和资源占用之间取得一种平衡。... 其中蕴含着一个粗略的定量关系: N = 1/p 举个例子:> 在摇骰子猜大小的游戏中,三个骰子同时为 6 点的概率很小,为 1/(6^3)。假如在某场游戏中摇出了三个 6 点,猜猜一共摇了几次?>> 答:大概 6^3=216 次更进一步...
半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了伪标签生成环节,也就是给无标签的数据人工 贴标签。半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维- 强化学习:针对于一些既不能用监督学习也不能用半监督和无监督学习来解决,这时候强化学习就上场了,它针对是智能体(可以理解成一种机器学习模型)如何基于环境而做出行动反应,以获得最大化...
同时也取得了不错的治理成果。过去两年抖音、头条、飞书等 App 的异常崩溃率都有 30% 以上的优化,个别产品的部分指标甚至有 80% 以上的优化。通过上图中右侧的饼状图可以看出:我们以 iOS 平台为例,根据稳定性问题... 其中比例最高的还是 Mach 异常,其次是 Signal 异常,OC 和 C++ 的异常相对比较少。为什么是这个比例呢?大家可以看到右上角有两个数据。第一个数据是微软发布的一篇文章,称其发布的 70% 以上的安全补丁都是内存相关...
我们持续在数据流Flink ETL Job应对需求挑战上取得了一些实践效果。下图展示了数据流Flink ETL Job是如何支持动态更新的,在不重启任务的情况下,实时更新上下游Schema、规则处理逻辑、修改路由拓扑。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/280660fe99744b2e868b7c490f1ef701~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)流量平台Config Center为数据流Flink ETL Job提供上下游数据集拓扑关系、Schema、ETL规则和UD...
业务和数据之间有着什么样的关系?在进入主题前,先来了解一下相关业务背景。在字节跳动内部,不同的业务线及产品背后,其实是有着大量的中台在进行支持。以抖音和今日头条为例,从内容运营的角度,核心逻辑是怎么样把... 所以更需要的是能更快速的去调整数据和指标口径。其次,还有可运维性,就实时数据分析来说,可回溯性以及及时监控和快速恢复等能力都是非常重要的。最后就是要尽量保证资源利用率达到最高。 ## 选择ClickHous...
则必须先有相关的监控数据,才能对症下药。**性能是留住用户的关键。** 大量的研究报告已经表明了性能和商业成绩的关系,糟糕的性能会让您的站点损失用户数、转化率和口碑。**错误监控则能够让开发者第一时间发现并... 影响用户数、影响用户比例**等指标,一目了然的关注到当前还存留的错误以及对用户的影响,以协助开发人员尽快修复问题。同时对于请求的监控,为了进一步保证用户在获取数据上的体验,我们还进一步的细化到了**请求的...
并得到大量同行关注: ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4578f22dd2d949ee9e911dbc4a9a3387~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires... LLaMa 系列等大语言模型为例的 Autoregressive 自回归模型已经取得了较大的成功,尤其 **Scaling Law 缩放定律和 Zero-shot Task Generalizability 零样本任务泛化** 能力十分亮眼,初步展示出通往「通用人工智能 A...
这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型... 就能获得所有目标检测和视觉测量的结果啦。如果感觉挺有意思,跟我一起继续往下看叭🍭🍭🍭![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6f3e58c77f2d45b392b465cb8b83073d...