基于Kubernetes集群的监控网络服务 介绍 需要以下环境 Kubernetes集群 Blackbox工具 Grafana、Prometheus监控 大致功能：通过在K8s集群中部署blackbox...工具（用于监控服务，检查网络可用性）和Grafana、Prometheus（监控可视化面板）更直观的体现网络连通性，可以进行警报和分析 本文章通过若海博客的【Kubernetes 集群上安装 Blackbox...并设置开机自启 systemctl start docker & systemctl enable docker apt update apt install -y wireguard echo "net.ipv4...systemctl start docker & systemctl enable docker //子节点代码 apt update apt install -y wireguard echo "net.ipv4...yml，创建新的yml mv prometheus.yml prometheus00.yml //以下是yml文件内容（若部署时修改了负载名称blackbox-exporter，下文的配置文件也要做相应的修改
老规矩，先上源码：https://github.com/nnhy/NewLife.Net.Tests 系统服务功能，由网络库的兄弟框架，X组件的Agent来支撑，以前也叫XAgent，网上搜索 NewLife...〇、最终效果 先来看看最终效果，大家也可以telnet net.newlifex.com 1234 来看效果 ? 左边窗口就是这次要讲的网络服务程序，工作在调试模式。...右边窗口是上一次的EchoTest客户端，连接左边网络服务。..."; DisplayName = "回声服务"; Description = "这是NewLife.Net的一个回声服务示例！"...至此，我们的Windows网络服务程序开发完成，并安装到公网服务器上，持续对外提供Echo服务！
在本章中，将会学到: l 如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l 如何编写测试 l 如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。...深度学习是机器学习和人工智能的一个分支，它使用许多层次的神经网络层(如果你愿意，可以称之为层次结构)来完成它的工作。...在机器学习中，损失函数或成本函数是将一个事件或一个或多个变量的值直观地映射到一个实数上的函数，表示与该事件相关的一些成本。Kelp.Net提供了两个开箱即用的损失函数:均方误差和软最大交叉熵。... RMSprop SGD 这些都是基于抽象的优化器类。...该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。它有一个包含6万个例子的训练集和一个包含1万个例子的测试集。
亚马逊的机器学习服务、微软 Azure 机器学习云服务和 Google Cloud AI 服务是目前最领先的三个机器学习服务平台。...Amazon SageMaker 和基于框架的服务 SageMaker 是一个机器学习环境，它可以提供快速模型构建和部署工具，并以此简化其他数据科学家的工作。...一般来说，无论是那些有经验的数据科学家还是那些只需要做项目的人，亚马逊的机器学习服务都为他们提供了足够的自由，而不需要使用者再深入准备数据集和建模。...微软的 ML 产品列表与亚马逊的类似，但是 Azure 在开箱即用的算法方面看起来更加灵活。 Azure 的服务可以分为两大类：Azure 机器学习 Studio 和 Bot 服务。...亚马逊 Lex：Lex API 含有自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）功能，可以在你的应用程序中嵌入聊天机器人，这些都是基于深度学习模型实现的。
这里有七种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1....微软Azure机器学习 基于微软Azure云平台的Azure机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验：从只用一个网页浏览器设置，到使用拖放手势和简单的数据流图来设置实验...Algorithms.io的机器学习算法目录以高达99%的准确度实时地将数据流分离成独立的部分。他们提供必要的基础架构用来收集、存储和分类流数据，这一切都是“即服务”的形式。 4....Ersatz Labs Ersatz是一个基于网络的通用机器学习平台，支持基于GPU的深度学习。它面向有抱负的、实干的数据科学家。Ersatz有很多组件设计用于使现代机器学习的工作流程更高效。...Amazon Machine Learning 亚马逊Amazon Web Services本周四宣布推出Amazon Machine Learning（亚马逊机器学习），这是一项全面的托管服务，让任何开发者都能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型
Inferentia将适用于TensorFlow和PyTorch等主要框架，并与EC2instance类型和亚马逊的机器学习服务SageMaker兼容。...全新GPU instance 亚马逊还推出全新的GPU instance产品。新的P3dn GPU instance是分布式机器学习和高性能计算应用的理想选择。...新的GPU instance具有100 Gbps网络吞吐量，可实现HPC和机器学习训练的分布式工作负载的横向扩展。...AWS SageMaker Ground Truth AWS SageMaker Ground Truth，主要为自定义AI模型或人类训练AI模型提供数据标记，SageMaker是亚马逊用于构建，训练和部署机器学习模型的服务...SageMaker于一年前首次在re：Invent上推出，并与其他服务开展竞争，如微软的Azure机器学习和谷歌的AutoML。
有一定的数学基础 1.8 环境参数 Spark : 2.3.0 JDK : 1.8 IDE : IDEA 2 机器学习概述 2.1 机器学习概念 [维基定义] 2.2 机器学习发展史 [1240]...[1240] 2.3 机器学习(ML) & 人工智能(AI) [1240] 2.4 机器学习的一般功能 ◆分类 识别图像中人脸的性别是男还是女 ◆聚类 发掘喜欢类型的女朋友 ◆回归 预测一下股市价格 分类与回归的区别...人才缺口巨大 3 机器学习核心思想 3.1 机器学习的方法 统计机器学习(本教程的主要内容) BP神经网络 深度学习 3.2 机器学习的种类 ◆监督学习 ◆无监督学习 (也有介于两者的半监督学习) ◆...-片树叶:模型认为只要是绿色的就是树叶 [1240] 4 机器学习的框架与选型 4.1 机器学习常用编程语言 ◆Python ◆C++ ◆Scala 4.2 机器学习常用框架 ◆ 统计学习 Spark(...ml/mllib) scikit-learn Mahout 4.3 使用Spark的好处 ◆ 技术栈统一 便于整合Spark四个模块 ◆ 机器学习模型的训练是迭代过程,基于内存的计算效率更高 ◆ 天然的分布式
摘要 基于机器学习的分类算法对比实验 本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估，并探索它们在机器学习分类领域的应用。...XGBoost是一种高效可扩展的机器学习算法，基于梯度提升框架，通过集成多个弱学习器（通常是决策树）逐步优化损失函数，提升整体模型性能[5]。...在分类、回归、排序和推荐系统等许多机器学习任务中，XGBoost取得了显著成果。其卓越性能和广泛应用使其成为科研和实践领域中重要的算法之一。...Gradient Boosting是一种基于迭代的机器学习方法，通过逐步增加子模型来最小化损失函数。其模型表示如下： 损失函数是在增加一个子模型时，用于衡量模型预测与实际观测之间差异的一种函数。...2.6 深度学习 深度学习是一种基于人工神经网络的概念，旨在通过模拟人脑的神经网络结构和工作方式来解决复杂的模式识别和决策问题[8]，通过建立多层神经元之间的信息传递从而学习样本特征。
摘要 .NET Core 在机器学习的应用场景，除了 ML .NET 还会介绍一个非常棒的開源技術 TensorFlow .NET ， Keras .NET....讲师介绍 本课内容 人工智能介绍 ML .NET ICSharpCore TensorFlow .NET Keras .NET SciSharp 人工智能应用 图像识别/物体识别 自然语言/翻译 搜索.../知识图谱 ML .NET 是微软发布的一个机器学习框架 行业痛点 企业建立 Python 研发团队成本极高 市场上少有基于 .NET 的开发 AI 应用的商业技术支持服务 开发者缺乏基于 .NET 的...AI 开发套件与智能应用技术平台 开发者几乎找不到基于 .NET 的 AI 开发培训教程和学习机会 一套基于 .NET Core 的开源解决方案 - SciSharp SciSharp Suite 产品架构...从 Jupyter NoteBook 谈起 - ICSharpCore ICSharpCore 介绍 TensorFlow .NET 介绍 SciSharp 套件之 TensorFlow .NET 正在被微软的
作者：Tianxin Dong，KubeVela 团队 在机器学习浪潮迸发的当下，AI 工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由...这对于需要消耗大量计算资源的机器学习场景来说，是十分有效的。 但是 AI 工程师要想使用云原生的能力通常比较困难。随着时间的推移，云原生的概念已经越来越复杂。...想要在云原生之上部署一个简单的模型服务，可能对于 AI 工程师来说，需要额外学习数种概念：比如 Deployment、Service、Ingress 等。...KubeVela AI 插件 KubeVela AI 插件分为模型训练和模型服务两个插件，模型训练插件基于 KubeFlow 的 training-operator，能够支持如 TensorFlow、PyTorch...而模型服务插件基于 Seldon Core，可以便捷地使用模型启动模型服务，同时也支持流量分发，A/B 测试等高级功能。
介绍 ---- 在机器学习中，经验学习准则一般基于经验函数，如误差、泛化误差、误差边界、风险、损失、准确率、召回率等；而信息学习理论准则通常是基于熵的函数，如信息熵、信息散度、交叉熵、互信息等。...那么，对于一个机器学习问题，我们应该选择哪种学习准则作为目标？我们是否可以将基于熵的函数作为理解机器学习机制的统一理论呢？...，而他们也是机器学习更加智能的关键，如果学习目标是错误的，即使再好的学习方法也无法达到目标；而不知道如何调整机器学习组件，也就无法提升机器智能的层次。...本人认为，机器学习的本质是从数据中提取和学习有用信息的过程，而信息论为信息的处理提供了坚实的理论框架，基于信息论的机器学习理论将会在今后机器学习的发展中扮演重要的角色，或许会成为机器学习统一理论的基石。...只有互信息作为一种相似性的度量，拥有对称的属性。 然后是介绍其他基于熵的度量方式以及不同散度的定义。
Vivado 2022.1已正式发布，今天我们就来看看其中的一个新特性。...基于机器学习的资源评估 对于Vivado IP Catalog中的IP，在2022.1之前的版本中我们只有在综合之后才能看到其资源利用率。从资源评估的角度而言，信息是滞后的。...Vivado 2022.1引入了基于机器学习的资源评估方法，在IP定制结束即可看到其资源使用情况。使用此功能需要首先勾选如下图所示选项。...使用此方法，我们可以快速获取IP的资源利用率，而不必等到对IP进行OOC综合之后才能知道具体资源使用情况，这对于设计初期的资源评估很有意义。...此外，此功能对于基于IPI（IP Integrator）的Block Design也是开放的。因此，对于BD中的IP也可以借助此功能快速获取资源利用率。
（5）基于统计的方法通过对大量目标样本和非目标样本进行训练学习得到一组模型参数，基于模型构建分类器或者滤波器来检测目标。采用大量样本训练分类器，最后基于统计信息进行分类。...基于机器学习的疲劳识别，为第5种方案，属于统计方法。...《基于近红外图像的疲劳驾驶检测研究与系统实现_张恒》详细为我们介绍了Adaboost算法的步骤，其实质就是使用几个特征训练多个分类器，然后将这些分类器进行结合，而结合的过程也是机器学习的过程，每一次在分类过程中都把分错的样本加大权重...《基于面部特征的全天候疲劳驾驶检测及预警系统的研究_罗声平》一文，使用改进ASM算法（Active shape model结合了Adaboost），其是基于PDM点分布模型的统计学习算法，实现待定位模板产生了一定程度形变时的目标定位...以上这些文献中均为使用了机器学习训练分类器的方法得到哈欠、闭眼特征，从而判定疲劳。
如何基于Spark做机器学习（Spark-Shell其实也算的上即席查询了） 基于Spark做新词发现（依托Spark的强大计算能力） 基于Spark做智能问答（Spark上的算法支持） 其中这些内容在我之前写的一篇描述工作经历的文章...如何基于spark做机器学习 Spark发展到1.5版本，算是全平台了，实时批计算，批处理，算法库，SQL，hadoop能做的，基本他都能做，而且做的比Hadoop好。...以前的统计/机器学习依赖于数据抽样，抽样从统计的角度来看，如果足够随机，其实可以很精准的反应全集的结果，但事实上往往很难做好随机，所以通常做出来也会很不准。...大于0.7的就可以作为参考答案了。站内搜索服务应该是标配了，所以对大部分网站应该不是问题。...机器学习平台的构建，可以参考我这篇文章(http：//www.jianshu.com/p/d59c3e037cb7) 里面有我对平台方面一些看法。
Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据（training data）使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。 2....MLlib完成文本分类任务步骤： (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取（feature extraction）算法来把文本数据转换为数值特征（适合机器学习算法处理...Word2Vec是一个基于神经网络的文本特征算法，可以用来将数据传给许多下游算法。 统计 分类和归类 分类与回归是监督学习的两种形式。...监督学习是指算法尝试使用有标签的训练数据根据对象的特征预测结果。 在分类中，预测出的变量是离散的。 在回归中，预测出的变量是连续的。...MLlib中包含许多分类与回归算法：如简单的线性算法以及决策树和森林算法。 聚类 聚类算法是一种无监督学习任务，用于将对象分到具有高度相似性的聚类中。
有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师：Lanking（ https://github.com/lanking520 ），为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台。...Java 构建的深度学习平台。...我们提供了多种深度学习引擎供你选择。你可以轻松的在上面完成简单的深度学习运算以及推理任务。...[13] 迁移学习案例[14] 问答系统案例[15] P.S：我们甚至还准备了基于 Java 的深度学习书，现在还处于预览版阶段，敬请期待。...的接口 ---- 参考资料 [1] 《讲解开源项目》: https://github.com/HelloGitHub-Team/Article [2] CodeMirror: https://codemirror.net
此前，清华大学开源了神经机器翻译工具包 THUMT，谷歌也推出了基于 TensorFlow 的 NMT 模型搭建教程。作为 MXNet 的支持者，亚马逊也开源了自己的 NMT 框架 Sockeye。...在本文中，亚马逊宣称这个基于 MXNet 的工具可以用于构建目前业内表现最佳的神经机器翻译模型。...通过 Sockeye 框架，你可以建模机器学习以及其他序列到序列的任务。基于 Apache MXNet 的 Sockeye 架构可为打造、训练和运行当前最优的序列到序列模型承担绝大部分工作。...Sockeye 同时提供了一个当前最优的神经机器翻译（NMT）模型的实现和一个开展 NMT 研究的平台。Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。...总结 在本文中，你了解了用于神经机器翻译（NMT）的序列到序列模型，也学习了如何使用 Sockeye——一个基于 MXNet 的序列到序列框架——来训练并运行一个最小 NMT 模型。
** 1.如何基于Spark做机器学习（Spark-Shell其实也算的上即席查询了）** ** 2.基于Spark做新词发现（依托Spark的强大计算能力）** ** 3.基于Spark做智能问答...如何基于spark做机器学习 Spark发展到1.5版本，算是全平台了，实时批计算，批处理，算法库，SQL，hadoop能做的，基本他都能做，而且做的比Hadoop好。...以前的统计/机器学习依赖于数据抽样，抽样从统计的角度来看，如果足够随机，其实可以很精准的反应全集的结果，但事实上往往很难做好随机，所以通常做出来也会很不准。...大于0.7的就可以作为参考答案了。站内搜索服务应该是标配了，所以对大部分网站应该不是问题。...机器学习平台的构建，可以参考我这篇文章从内容/用户画像到如何做算法研发 里面有我对平台方面一些看法。 课程Q&A Q： 如何从0开始系统学习spark，最后转行？
Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码，让我们的代码看起来更加条理。 ?...构建pipeline的流程如下例子： from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline...['int64', 'float64']] # 缺失值填补 numerical_transformer = SimpleImputer(strategy='constant') # 对分类变量的处理...建立机器学习模型； 4). 将其合到一起组成pipeline; 5). 预测 以上学习自：https://www.kaggle.com/alexisbcook/pipelines
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