Background 分别使用CNN和LSTM对图像和文字进行处理: 将两个神经网络结合: 应用领域 图像搜索 安全 鉴黄 涉猎知识 数字图像处理 图像读取 图像缩放 图像数据纬度变换 自然语言处理 文字清洗 文字嵌入(Embedding) CNN卷积神经网络 图像特征提取 迁移学习(Transfer Learning) LSTM递归神经网络 文字串(sequence)特征提取 DNN深度神经网络 从图像特征和文字串(sequence)的特征预测下一个单词 使用数据集 Framing Image

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

这篇文章主要介绍了Windows下使用性能监视器监控SqlServer的常见指标,常见指标包括Buffer Cache Hit Ratio.Pages/sec. Available Bytes.Disk Time.Avg. Disk Queue Length.Processor Time.Processor Queue Length等 1.SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 这是一个很重要查看内存是否不足的参数.SQL Server Buffer中

(转贴)布林线BOLL用法 布林线是股市中经常用到的技术指标之一,它反映了股价的波动状况.山版软件指标图中的布林线由三条组成,上边的白线(up)是阻力线,下边的黄线(down)是支撑线,中间的粉红线(mb)为平均线.当股价盘整时,阻力线和支撑线收缩,称为收口:股价向上或向下突破时,阻力线和支撑线打开,称为开口,证明股价即将产生大的波动. 布林线一般的应用规则是,当股价向下击穿支撑线(黄线down)的时候买点出现,而向上击穿阻力线(白线up)卖点出现.而平均线(粉红线mb)是考验一个趋势(无论是上

用windows性能监视器监控sqlserver的常见指标   上边文章中提到win的性能监视器是监控数据库性能必备的工具,接下来我就给大家介绍一些常见的监控指标,其实无非就是磁盘,cpu,内存等硬件的运行指标还有数据库自身的像锁啊.用户连接数啊.还有就是根据自身业务决定的需要注意的参数指标. 1.SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 这是一个很重要查看内存是否不足的参数.SQL Server Buffer中的计数器Buffer Cache Hit

一.聚合分析简介 1. ES聚合分析是什么? 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最大值.最小值,计算和.平均值等.ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强大的聚合分析能力. 对一个数据集求最大.最小.和.平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合   metric 而关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行指标聚合.在 ES 中group by 称为分桶,桶聚合 bucke

目录 1.资源指标和资源监控 2.Weave Scope监控集群 (1)Weave Scope部署 (2)使用 Scope (3)拓扑结构 (4)实时资源监控 (5)在线操作 (6)强大的搜索功能 2.核心指标监控之metrics-server 1.资源指标和资源监控 一个集群系统管理离不开监控,同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据,从而完成对集群系统的监控状况进行监测.这些指标总体上分为两个组成:监控集群本身和监控Pod对象,通常一个集群的衡量性指标包括以下几个部分: 节

一.聚合分析简介 1. ES聚合分析是什么? 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最大值.最小值,计算和.平均值等.ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强大的聚合分析能力. 对一个数据集求最大.最小.和.平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合   metric 而关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行指标聚合.在 ES 中group by 称为分桶,桶聚合 bucke

瞎逛发现最新出了这么一个指标库,有100多种指标的函数库,文档写的比较好,重要的是作者一直在维护. 把它编成库,然后测试一下,可用于自动交易,策略交易等开发. 1.下载地址 https://github.com/TulipCharts/tulipindicators 2.编译成DLL,和lib 打开VS2015,文件->新建->项目... 然后,选择“win32 控制台程序”   ,导向最后一步,选择“空项目”,反选“预编译头文件” 3.导入文件 右键工程属性  ->  "在文

1.集群监控 集群监控主要包括两个方面的内容,分别是集群健康情况和集群的运行状态. 集群健康状态可以通过以下api获取: http://ip:9200/_cluster/health?pretty 关键指标说明: status: #集群状态,分为green.yellow和red. number_of_nodes/number_of_data_nodes: #集群的节点数和数据节点数. active_primary_shards: #集群中所有活跃的主分片数. active_shards: #集群

一.概述 1.上集中我们说到,官方文档提示说从k8s 1.11版本开始,将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型.也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用.一种是资源指标,另一种是自定义指标.意思是说HeapSter提供了指标数据的收集,存储和监控的基本功能.并支持多个数据接收器.比如influxdb来存储指标数据,而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中.意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端,这其中包

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

微信架构 & 支付架构(上) 一. 微信和支付宝对比 这两者现在已经占领了移动支付的90%市场,支付形式也都大抵相同,只是在实现细节上略微不同.这里之所以要专门对比,是因为有些接口的不同在后边的框架的设计中也会有所影响.主要集中在以下几个方面: 1. 支付方式上: a. 支付宝多了一个声波支付 b. 手机端H5支付方式中, 微信只支持微信内部浏览器 c. 微信用户扫码方式中除了正常下单返回支付二维码,还提提供了回调下单模式(即扫描的二维码并不是支付二维码,而是商品二维码,微信会回调商户指定地址才

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

一 . 说明 Ganglia由gmond.gmetad和gweb三部分组成 gmond(Ganglia Monitoring Daemon)是一种轻量级服务,安装在每台需要收集指标数据的节点主机上.gmond在每台主机上完成实际意义上的指标数据收集工作,并通过侦听/通告协议和集群内其他节点共享数据.使用gmond,你可以很容易收集很多系统指标数据,如CPU.内存.磁盘.网络和活跃进程的数据等. gmetad(Ganglia Meta Daemon)是一种从其他gmetad或gmond源收集指标数

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 论文下载 白翔主页, 刘文予 方法概括 方法简述 这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是

使用场景:一项市场调查研究中,男性和女性.赞同和反对.满意和不满意的两方面的消费者,他们在某些项目上的指标分布特性一项产品组合决策中,乐观场景和悲观场景下各产品的获利情况一个产品试销活动中,不同门店渠道使用不同的折扣率,销量与折扣率的是否存在比例关系等 文中的金字塔条形图只是方便以后记忆,故不详,具体细节没有截图保存,详细了解的,请自行百度

hbase.tmp.dir:本地文件系统的临时目录,默认是java.io.tmpdir/hbase−java.io.tmpdir/hbase−{user.name}: hbase.rootdir:hbase持久化的目录,被所有regionserver共享,默认${hbase.tmp.dir}/hbase,一般设置为hdfs://namenode.example.org:9000/hbase类似,带全限定名: hbase.cluster.distributed:hbase集群模式运作与否的标志,默

随机偏微分方程 Throughout this section, let $(\Omega, \calF, \calF_t,\ P)$ be a complete filtered probability space satisfying the usual conditions. 1. Recall the following results: a)         The Doob maximal inequality: if $(N_t)$ is a non-negative $\calF

转载地址: http://blog.sina.com.cn/s/blog_9149268d0100zrx7.html 还记得以前导师说看了英文的文章就把它翻译一下吧,这样会对文章更好地理解,也会有更深的记忆,所以要求自己翻译一下吧~至少还能维持下英语水平,不要退化太多~有些专业词汇还是不太清楚啊 A/B测试终极指南 英文网址:http://www.smashingmagazine.com/2010/06/24/the-ultimate-guide-to-a-b-testing/ A/B测试并非是