通过有意识地设计软件来利用这些特性，并且按照相同的方式部署软件，我们就能创建出真正以云原生方式扩展的软件。 在本文中，我将会展示在 Kubernetes 上设计和部署云原生应用的 15 条原则。...2 在 Kubernetes 上设计和部署可扩展应用的原则 Kubernetes 使得部署和运维应用变得更容易。...但是，除非请求和限制设置的值是相等的（即 “Guaranteed” QoS 类的 Pod），否则 Pod 在正常（常规流量）操作中可能会被赋予更多的资源。这是因为，它们可能会给予一些宽裕的资源。...需要注意，如果没有正确设置 Pod 干扰预算，那我们可能会限制管理员进行升级的能力。这方面很容易出现错误配置，从而阻碍排空节点，这会影响自动化操作系统补丁升级，并损害环境的安全性。...3 总结 本文介绍了设计云原生应用并将其部署在 Kubernetes 上的 15 条原则。通过遵循这些原则，云原生应用可以很好地与 Kubernetes 工作负载编排器协同工作。
今天在查看awr报告的时候，有一句很简单的sql语句引起了我的注意，因为它排在SQL Order by Reads的第2位。...带着这个问题，我在11g的环境中简单模拟了一把。...，在优化器中可能没有很好的支持，查看MOS也没有找到相关的bug....但是在12c的环境中，结果却明显不同，可见再优化器内部对于这种场景已经做了优化。...，新版本中已经做了修复，但是目前来看11g还是主流，所以我们在创建降序索引的时候还是需要注意，避免一些不必要的情况发生。
split选项将页面分割为一个指定行数和列数的矩阵，然后将图形放置到该矩阵中。...它将把第一幅图放置到第二幅图的上面。具体来讲，第一个plot()函数把页面分割成一列 两行的矩阵，并将图形放置到第一列、第一行中（自上往下、从左至右地计数）。...对于单变量图形（如直方图），则省略y xlab、ylab ：字符向量，设定横轴和纵轴标签 xlim、ylim ：二元素数值型向量，分别指定横轴和纵轴的最小值和最大值 library(ggplot2) mtcars...Theme（主题）菜单上的一些选项仅与基础图形契合的很好，一些则与ggplot2图形契合的较好（如标注），还有些对ggplot2图形无效（如识别点）。... 拖动鼠标可选择不止一个对象（点、条等），或使用Shift键通过单击选择不邻接的对象。 你可尝试在柱状图（gears）窗口选择三号和五号齿轮条。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...最后再调用Rmisc包中的multiplot()函数将这四幅图合并在一个绘图区域，col=2代表排版时一行放置二列。所以合并之前请先下载和安装Rmisc包。...从混淆矩阵可以看出，被正确预测的未离职员工人（实际未离职同时预测也是未离职的人数，即混淆矩阵第一行第一列的数值）有3317人，被正确预测的离职员工（实际离职同时预测也是离职的人数，即混淆矩阵第二行第二列的数值...）有963人，错误地预测离职与否的人数（包含实际离职但预测为未离职与实际未离职但是预测为离职的人数，即混淆矩阵的第二和第一列的数值和第一行第二列的数值相加）为124+92=216人。...我们可以发现，实际未离职但被错误的预测为离职的人数从124下降至40，实际离职但被错误地预测为未离职的人数也下降了32人。
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，有着自成一派的可视化理念，数据可视化是数据分析的重要一步，让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。...请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同，它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的，就像是photoshop里的图层...：线可以指定一个x或y的截距就可以了，可以作为一个简单的参数传给geom_hline或geom_vline，但是画点涉及到的是一些x、y的数据值，ggplot是把数据和作图撇清的，也就是数据是数据，成像是成像...ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour="red")) 接着上面划线一节，我们在已经画了点的画布上再画一条斜线：一条斜率为1，截距为1的直线，也就是...counts或sum，也就是像下面这样子：因为我们的x只有1、2、3单独的三个值，所以直接geom_bar()高度相同，但如果判断x和2 > ggplot
当有一大一小的面重叠时，如果大面在后，小面在前，两个面都会显示正确，但是当大面在前，小面在后时，小面就会被大面遮挡，这是需要利用工具箱中的【排序】工具，更具面的大小关系进行排序，已达到正确的显示目的。...类别专题 右键图层【属性】，选中类别【唯一值】，选中需要的值字段【name】——>【添加所有值】，在右上角【色带】中更改配色——>【应用】/【确认】 选择多个name字段，右键分组，可分组配色，不需要分组时右键取消分组...一个图层所有对象都标注 打开标注工具条，查看未放置的标注，发现有很多红色没有被标注。...在标注设置页面，设置【放置属性】，勾选【放置压盖标注】，点击【确认】，点击【确认】 可以发现一个图层所有对象都被标注了。...在标注设置页面选择【放置属性】，更改【要素权重】为中，【确认】，【确认】即可 设置后效果图如下。 分式标注 分式标注，顾名思义就是用分号的形式进行标注。
有输入就有输出，输入项需要传给输出项，输出项都是成对出现的：在ui中使用*Output，在serve中render*与之对应，两者通过变量名对应。常用的有以下几对常用的输出项： ?...说明 以下所用到的app.R脚本按照标准的shinydashboard代码书写，谨记：侧边栏一般放置输入项以及菜单栏，主体中呈现输出部分，故输入项函数和菜单栏函数写在ui脚本dashboardSiderbar...上图，当滑动滑动条的时候，界面主体部分内容不再发生变化，当点击“Go”按钮的时候，主体部分才发生变化。 passwordInput输入项 当输入密码正确的时候才展示相关内容。...上图的正确密码为“Flash”，第一次输入“123”的时候，密码错误，不展示内容；当第二次输入密码“Flash”的时候，密码正确，展示内容。...重点注意输入项函数写在ui中dashboardSidebar函数中，有输入项函数就有输出项函数与之对应，输出项函数成对出现（*Output函数和render*函数），*Output函数 写在ui中的dashboardBody
在深度神经网络中，研究者可以通过将权重值设置为零，来修剪（在神经网络中的描述为「剪枝」）或从网络中删除的权重。 如今我们有很多合适的剪枝方法可以选择，并且剪枝模型可能已经应用在你手机中的许多算法上。...在这项工作中我们提出了一个正式的框架，该框架用于识别在剪枝和未剪枝模型之间的有巨大分歧或泛化能力差异的类别和图像。...参与人将一半以上的 PIE 图像归类为具有错误的参考正确标注或描绘了多个物体。...当删除 90％ 的权重后，1000 个 ImageNet 类别中的 582 个类别的相对变化在统计上是显着的。 四、对于模型剪枝的使用，意味着什么？...在我们的论文和开放源代码中，详细介绍了我们的方法、实验框架和实验结果。
图1 音近字错误示例在上述图1描述的案例中，输入句中的“干”是一处近音字的错误使用，应被替换为正确的“赶”，从而得到输出句子。图2多字错误示例这种任务在实际应用中会遇到一些困难。1....图8 实体纠错示例以上方图8为例，第一条样例是把日本的地名[绳文杉]错纠成[绳文彬]，这是因为模型不具备绳文杉是个地名的知识，而[文彬]的字词组合在模型输出中概率更高；第二条样例是漏纠了[格得战记]的错误...实体纠错方法则是针对所有实体进行再一次审查，将未正确纠错的实体正确纠错，将错误纠错的实体删除，准确率较高。...最后，Ngram方法将补充未找到的案例，其召回数量很低（在该1100个句子的案例中只召回88条），所以不会删除错误召回。此方法的使用顺序大体基于模型的准确率（precision）。...准确率较高而召回率（recall）较低的方法将放置于系统尾部，保证其输出的结果被删改的概率更低。如图所示，基础的拼音模型在经过生成数据的预训练和其余的微调过后，效果对比基线模型有大幅提升。
大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。...nodes$weight = degree(g) 现在我们定义一个通用的ggplot2 的主题（在ggplot中设置及美化图形的一个工具）来展示地图 （无坐标轴和网格线）： maptheme 在ggplot2中控制线宽只能通过“size“来实现。 使用ggplot2，我们只需决定要调整哪一个几何对象的大小。...这样我们就可以对节点和边使用不同的标度了。默认情况下，ggraph将根据你指定的布局算法放置节点。...这可能不是图形对象标注功能本来的目的，但总之，当你真的需要克服上面图1中所描述的ggplot2图形属性限制时，它随时可以派上用场。
p=25075 本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。 让我们尝试用ggplot2绘制这个图 ....在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域，但是由于我们需要线段具有不同的颜色，因此需要一些额外的工作。...y4 <- y3 显然还需要额外的错误检查，如上图最左边和最右边的绿点的位置所示——任何两条线都可以有一个交点，超出特定图的范围。...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色，它需要知道每个彩色区域的起点和终点。...x3 <- c(tail, NA) y5 <- c(tail, NA) y6 <- y5 现在需要将两条线的坐标和彩色区域的起点/终点组合成一个长格式的数据帧。
训练过程信息： 在状态栏中可以看到训练过程信息，包括使用显卡编号，当前迭代次数，预计剩余时间，当前acc和loss值，训练进度条。 训练过程曲线 双击状态栏，弹出训过程图。在图中使用鼠标滚轮缩放查看。...终止测试： 同样点击测试进度条右侧出现的❌按钮以终止测试。 训练测试时间信息 在训练测试结束后会弹出训练测试时间信息，包括训练时间、训练总耗时和测试时间。出现这一信息标志者一次训练测试成功结束。...图片过滤： 在图片列表顶部过滤规则中选择过滤规则，筛选特定类型的图片显示在图片列表中。针对漏检和过检等关键分类设置相应过滤规则。...保存测试结果： 在工具-设置-高级设置中，勾选保存测试结果为标注后，可以在显示测试结果时将测试结果保存为标注 6.6 显示类型 显示测试结果 显示原始图像、标注和预测结果 显示标注 显示原始图片和标注...所有支持的过滤规则如下: 显示所有图（默认） 显示已标注图 显示未标注图 显示未标注有缺陷图 显示测试集 显示测试集 显示正确的测试结果 显示错误的测试结果 显示学出缺陷的图 显示未学出缺陷的图 显示错检的图
根据对未标注数据的使用方式不同，我们将其划分为两种，第一种是半监督学习，是在模型Finetune过程中同时学习标注样本和未标注样本，利用了模型对未标注数据的预测一致性；第二种是集成学习+自训练，强调的是融合多个模型对未标注数据的预测结果作为伪标注数据加入训练...在实际业务中，有大量的未标注数据，对数据进行标注需要大量的人力。...图9 MixMatch无标注数据标签构造 在图像领域未标注数据的条增强数据来自图像的旋转、缩放等。...输入标注数据, 未标注数据, 利用图9生成未标注数据的标签，即是模型对未标注数据和它的条增强数据预测结果的平均值。 将和混合做Mixup操作。...POI打标情感分析：该任务为句间关系任务，判断Query和内容的情感导向（正面、负面、不确定和不相关）。已有模型在1万条数据上训练，通过小样本学习，在已有模型上提升模型精度0.63pp。
二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。 ?...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...在“他从小学电脑技术” 这句话中，对于有歧义的部分“从小学”（有“从/小学”和“从小/学”两种分法），该模型能够对“从小”和“学”分配更高的权重，而对错误的n元组——“小学”分配较低的权重。...值得一提的是，在跨领域实验中，由于原领域与目标领域往往或者面临句法、句式、或语言的使用方式的不同，导致跨领域模型的效果大打折扣，但新模型使用网络博客数据集（CTB7）测试，实验结果显示，在整体F值以及未登录词的召回率上新模型相对基础模型都有比较大提升...例如，在句子“他马上功夫很好”中，“马”和“上”应该分开（正确的标注应为“马_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知识，却可能得到不准确的切分及句法关系，如“马上”。 ?
在原理图已完成的基础上利用Protel进行PCB设计一般应遵循确定外形、布局、布线、规则检查等几个步骤。本文分析了布局、布线的基本原则，探讨了在整个PCB设计过程中的一些经验和技巧。...在画之前可以任意画出两条横线和两条竖线，然后利用“放置工具条”里的“设置原点”工具将某一条线段的端点设为原点即坐标为（0，0），之后双击每一条线段，对其起点和终点的坐标值进行相应的更改，使4条线段首尾相接...（3）丝印层的文字标注。...为方便电路的安装和维修，一般要在印刷板的上下两表面印刷上所需要的标志图案和文字代号，例如元件标号和标称值、元件外廓形状、厂家标志等等，不少初学者经常略去丝印层的设计，或者只注意文字符号放置的整齐美观，而实际制出...在布线过程中要注意以下几个问题： （1）线长。敷铜线要尽可能短，在高频电路中更应如此。敷铜线的拐弯处应为圆角或斜角，直角或尖角在高频电路和布线密度高的情况下会影响电气性能。
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。...包中的ggplot函数（需先加载ggplot2工具包支持） ?...其实严格来讲，在R预言的作图函数中，是并不严格区分柱形图与条形图，因为二者无论是形式上还是功能上都表达着同样的数据类型和信息。他们有一个通用的名称——Barplot。...x值——class（分类变量），y值——displ(连续变量)。...因为year是int型变量，所以在参数设定市需要用factor变成因子型。以上图表是未做任何设定时的两系列柱形图，可以看到两个系列位置重叠无法看到无法看清楚1999年的柱形图实际高度。
键-值记忆神经网络分词模型 在“他从小学电脑技术” 这句话中，对于有歧义的部分“从小学”（有“从/小学”和“从小/学”两种分法），该模型能够对“从小”和“学”分配更高的权重，而对错误的n元组——“小学”...和前人工作的比较 在跨领域实验中，论文使用网络博客数据集（CTB7）测试。实验结果显示，在整体F值以及未登陆词的召回率上都有比较大提升。 ?...在词性标注中，歧义仍然是个老大难的问题。例如，对于“他要向全班同学报告书上的内容”中，“报告书”的正确的切分和标注应为“报告_VV/书_N”。...在以往的标注工作中，使用外部自动工具获取句法知识是主流方法。在这种情况下，如果模型不能识别并正确处理带有杂音的句法知识，很可能会被不准确的句法知识误导，做出错误的预测。...例如，在句子“他马上功夫很好”中，“马”和“上”应该分开（正确的标注应为“马_NN/上_NN”）。但按照一般的句法知识，却可能得到不准确的切分及句法关系，如“马上”。 ?
众所周知，在数学推理中，正确的最终答案并不能确保整个推理过程的正确性。错误的中间步骤会显著降低数据的质量。 然而，策略模型很难区分出来推理步骤到底正确还是错误的，从而很难去剔除低质量数据。...PPM利用了这样一个事实：尽管使用广泛的MCTS回合，Q值仍然不足以精确评分每个推理步骤，但Q值可以可靠地区分正向（正确）步骤和负向（无关/错误）步骤。...在这一轮中，由于没有可用的奖励模型，因此使用终端引导注释来标注Q值，并将MCTS的回合数限制为8，以提高效率。对于正确的解答，选择Q值平均值最高的前两条轨迹作为SFT数据。...生成的逐步验证推理轨迹在质量和Q值精确度上都有显著提升。 如表3所示，策略SLM-r2如预期般得到改进；类似的，如表4所示，PPM-r2也比引导轮中的表现更为有效。...作者随机检查了20个问题样本，发现其中19个被错误标注为错误答案。因此，得出结论，剩余未解决的问题质量较低，因此在第4轮结束时终止了自我进化过程。
从众测上拷贝的，不代表本人观点。...一一 BUG描述基础知识 Bug标题中需包含Bug的具体位置并以【】标注 举例：【模块-子模块-页面】XXXXXXXXXXXX Bug标题中切勿出现错别字 错误示例： 奔溃（崩溃），电击（点击），登陆，...描述复现步骤中的页面切换为避免出现描述不清晰或者有歧义，需用“->”符号连接 正确示例：（首页->我的->我的订单->未支付，点击一个未支付订单，进入订单详情页） 在描述过程中 错误提示类Bug需用引号进行标注...错误示例：QQ视频20168377894872.MP4 Bug中的视频附件需采用MP4格式，不能出现非Mp4格式视频 在描述Bug过程中不能不精确词语，这会导致Bug描述不清晰，没办法复现Bug 示例1...执行用例中原则上同一Bug只能Fail一条测试用例，在其他测试用例中，如果存在此Bug，但又不影响继续测试，不能跳过不执行。
如图 5 所示，在 EL 任务中，如果两个实体之间存在链接关系，则将分别来自两个实体的每个词元对标注为 1，其他不相关词元对标注为 0；在 ROP 任务中，将全部词元从前到后的阅读顺序序列视为一条全局路径...图 6 展示了重标数据集和原始数据集在 OCR 标注上的区别，以 FUNSD 的一条样本为例，细粒度位置框由 OCR 系统提供，所以以字符位置给出；片段标注同样遵从 OCR 系统的现实情况，把跨行实体的每一行标记为一个片段...针对“长实体”情形，TPP 可以正确识别整段文字作为同一实体，而序列标注模型的预测中存在中断，导致预测结果被解码为两个单独的实体；这种预测错误在序列标注模型中很难避免，因为单个词的预测错误在目标函数中的影响会被其他正确预测结果平摊削弱...我们也观测到 TPP 在特定情形下存在捕获实体类型语义的不足，如“实体类别识别”情形，TPP 正确地预测出“SEPT 21”和“NOV 9”实体，却错误地预测两者为“Answer”实体类型，这可能是因为...由于测试集上同样存在这种系统性偏差，所以未体现为性能下降。相反地，我们的模型结构无关于词顺序，所以规避了可能的过拟合问题。 ▲ 表2: TPP在EL任务上的效果。
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