02 2021 档案
摘要:丑小鸭定理丑小鸭定理(Ugly Duckling Theorem)是1969 年由渡边慧提出的[Watanable,1969].“丑小鸭与白天鹅之间的区别和两只白天鹅之间的区别一样大”.这个定理初看好像不符合常识,但是仔细思考后是非常有道理的.因为世界上不存在相似性的客观标准,一切相似性的标准都是主
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摘要:PAC 学习理论当使用机器学习方法来解决某个特定问题时,通常靠经验或者多次试验来选择合适的模型、训练样本数量以及学习算法收敛的速度等.但是经验判断或多次试验往往成本比较高,也不太可靠,因此希望有一套理论能够分析问题难度、计算模型能力,为学习算法提供理论保证,并指导机器学习模型和学习算法的设计.这就是
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摘要:推荐系统 在电子商务平台中,用户与产品的交互构成图结构,因此许多公司使用图神经网络进行产品推荐。典型的做法是对用户和商品的交互关系进行建模,然后通过某种负采样损失学习节点嵌入,并通过kNN实时推荐给用户相似产品。Uber Eats公司很早就通过这样的方式进行产品推荐,具体而言,他们使用图神经网络 G
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摘要:苏宁基于服务层知识图谱的真假告警判定 汤泳 陈延彬 胡创奇 张波 陈松 一、概述 在第一篇文章《苏宁基于知识图谱的大规模告警收敛和根因定位实践》中,我们详细阐述了如何构建基础设施层的知识图谱,得到了很多同行的反馈,在实际的线上环境取得了很好的告警收敛效果。但是,线上的异常事件还有另一个非常重要来源:
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摘要:机器学习SOC管理的机器学习很少有人谈论,但同样重要的是,机器学习在日常SOC管理中的应用。机器学习不仅能够更聪明地了解流过你的SOC的活动,它还能更聪明地了解你的SOC的活动。也许你有一个分析员,他擅长处理网络钓鱼案件,并且能够比其他工作人员更快地调查和补救这些案件。机器学习可以使您的SOC管理系
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摘要:https://slidesplayer.com/slide/14897132/ 腾讯安全运维实践 里面讲了Web和客户端漏扫、代码审计(动态分析、静态分析)、主机安全agent、运维操作审计、账号安全、DDoS、IDS、WAF、DNS监控系统等。 31506-腾讯云安全运维经理 职位描述: 工作职
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摘要:WHOAMI 2021-01-24 17:14:06 23659 COM COM即组件对象模型(Component Object Model,COM) ,是基于 Windows 平台的一套组件对象接口标准,由一组构造规范和组件对象库组成。COM是许多微软产品和技术,如Windows媒体播放器和Win
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摘要:362. 滑动窗口的最大值 中文 English 给出一个可能包含重复的整数数组,和一个大小为 k 的滑动窗口, 从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的最大值。 样例 样例 1: 输入: [1,2,7,7,8] 3 输出: [7,7,8] 解释: 最开始,窗口的状态如下:`[|1, 2
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摘要:69. x 的平方根 二分答案的雏形 难度简单1245 给你一个非负整数 x ,计算并返回 x 的 算术平方根 。 由于返回类型是整数,结果只保留 整数部分 ,小数部分将被 舍去 。 注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。 示例 1: 输入:
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摘要:391. 数飞机 中文 English 给出飞机的起飞和降落时间的列表,用序列 interval 表示. 请计算出天上同时最多有多少架飞机? 样例 Example 1: Input: [(1, 10), (2, 3), (5, 8), (4, 7)] Output: 3 Explanation: T
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摘要:Example: ./bin/spark-submit \ --[your class] \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-exectors 17 --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=409
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摘要:Fully fleshed out example with arrows for only the red edges: import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_edges_from(
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摘要:超实用的Spark数据倾斜解决姿势,学起来! 郭俊 2017-08-22 09:41:47 作者介绍 郭俊,专注于大数据架构,熟悉Kafka和Flume源码;熟悉Hadoop和Spark原理;精通数据(仓)库模型设计和SQL调优。个人博客:http://www.jasongj.com/。 本文将结合
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摘要:解决spark中遇到的数据倾斜问题 breeze_lsw关注 0.4452016.07.25 18:10:34字数 1,083阅读 8,196 一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败。 二. 数据倾斜的原因 常见于各种s
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摘要:伟大的事业是建立在人的基础上的。这些人不仅要拥有合适的技能和经验,而且要有潜力在这个职位、团队和公司里做出伟大的事情。 然而,筛选候选人是面试中最困难的部分。通常我们通过观察一个人的软技能和独特的视角来评估他的潜力。但是,在30分钟的面试谈话中,很难完全了解简历背后的这个人。 行为性面试问题是揭示一
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