在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...当然，若能够有更加简洁清晰的选择（并且又不会增加太多的负担），我们又何乐而不为。...（一）单一数据的表示 有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...（五）复合关系 有的时候信息太多太杂，单一简单图表并不能够合适（全面）地传递相关内容。此时，可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼图。...还有一些时候，或者因为懒，或者因为压缩PPT页数的需要，纯表格成了没有选择的选择。此时，可以通过“加粗”和颜色变化体现层次感，并标注相对重要的信息。 ?
正如我在博客文章“PaaS对企业的7大好处”中所写的一样，“平台即服务”解决方案是企业快速构建应用程序并对其进行适当维护的最佳方案。...但是，为企业选择合适的PaaS却非常困难，特别当你寻找的是专门为构建和部署应用程序而设计的平台（应用平台即服务，aPaaS）时。...关于如何选择正确的PaaS的最佳建议来自Gartner的报告“选择应用程序平台服务的七个关键标准”。以下是该报告的重点内容。...Gartner认为，当企业需要全面的云体验，并且倾向于让其他人来处理基础架构时，提供商管理的aPaaS是最合适的选择。...而当企业正在寻求最快的上市时间和最低的上升时间，并希望使用非开发人员的技能时，高效率aPaaS是最好的选择。高效率的aPaaS通常也最适合移动开发。
与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。...但是，今天特别重要的是，NoSQL数据库特别适合处理大量分布式数据，这使它们成为大数据和分析项目的理想选择。...如何选择NoSQL数据库：关键因素 市场上有二十多个开源和商业NoSQL数据库，您如何选择合适的产品或云服务？ IDC研究副总裁Carl Olofson表示，一个重要因素是了解您想要提供数据的目的。...NoSQL数据库的架构和功能各不相同，因此您需要选择最适合所需任务的类型： 通常，键值存储最适合应用程序中的多个进程或微服务持久共享数据。...该数据库是本地存储，处理和访问文档以及其他类型数据集的最佳选择，它在开发人员中很受欢迎，因为它易于使用，可以扩展以满足要求苛刻的应用程序，并提供全面的工具和合作伙伴生态系统。
作者&编辑 | 言有三 1 数据增强的重要性 大家都知道数据增强很重要，是深度学习必备良药，写论文刷比赛提指标的大杀器。...论文中的数据我们就不多说了，如果大家想验证一下数据增强的强大，可以去我们的GitHub项目中找到一个二分类的图像任务，它的数据集大小只有1000张图。...2.1 AutoAugment[1] AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，也是最早的使用AutoML技术来搜索数据增强策略的研究。...(2) 从16个中选择5个操作，随机产生使用该操作的概率和相应的幅度，将其称为一个sub-policy，一共产生5个sub-polices。...总结 如何做机器学习任务中做好数据增强是每一个从业人员必须认真面对的问题，如今已经发展到了使用AutoML技术来代替人工设计策略，请大家持续关注。
如何选择合适的损失函数 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...使用MAE损失（特别是对于神经网络）的一个大问题是它的梯度始终是相同的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这对模型的学习可不好。...L2 如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏，那么我们应该选择MAE作为损失。L1 我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。...真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。
预计阅读时间：15分钟 小强前几篇文章介绍了mysql的索引原理以及sql优化的一些小技巧。mysql底层的算法选择哪种索引，有时候会和我们想象的不一样，大家可以继续往下看。...如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树，然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据，成本比全表扫描还高。...对于上面的这两种 name>'a' 和 name>'zzz'的执行结果， mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引， mysql最终如何选择索引，可以通过trace工具来一查究竟，开启trace...， 索引MySQL最终会选择全表扫描。...，所以MySQL最终选择索引扫描。
RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。...本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。...（例如：task=retrieval，Language=law） 值得注意的是，由于部分训练数据最近才得以公开，一些 MTEB 上的 Embedding 模型可能是看似合适但实际不合适的模型，排名虚高，...因此，HuggingFace 发布了一篇博客，介绍了判断模型排名是否可信的要点。点击模型链接（称为“模型卡片”）后： 寻找解释模型如何训练和评估的博客和论文。仔细查看模型训练使用的语言、数据和任务。...使用 HuggingFace 的好处就是，在选择完 Embedding 模型后，如果您需要更换模型，只需要在代码中修改 model_name 即可！
我们发现有大量公司为我们提供云端或本地，横向或纵向的IoT平台，该平台用于嵌入式软件开发或工业应用程序开发，实时数据采集和分析，能够管理所有类型的设备和协议，可与任何网络连接，开发智能家居应用平台，智能城市平台...步骤1：验证物联网平台的需求 ——确认是否存在业务需求，并估算投资回报率（ROI）或附加价值。 步骤2：确定核心业务需求——选择合适的业务人员将决定流程是否成功。...物联网标准和联盟 ——调查物联网提供商采用的技术标准，以及是否使用专有技术。 托管模式 ——供应商如何为客户提供环境，以及它为此利用哪些提供商。 集成 ——在平台之上开发的能力对于定制非常重要。...边缘计算 ——更快的响应时间，不受网络延迟和流量限制，有选择地将适当的数据转发到云端。 安全和信任 ——提出一些关于终端安全，设备安全，云安全和应用程序安全的问题。...同时询问有关用户的数据安全，隐私政策和跟踪记录。 设备通信 ——它如何支持云和本地的物联网设备的连接和通信。
我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...使用MAE损失（特别是对于神经网络）的一个大问题是它的梯度始终是相同的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这对模型的学习可不好。...如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值，那么我们应该使用MSE。另一方面，如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏，那么我们应该选择MAE作为损失。...~ ∞（很大的数）时，Huber Loss接近MSE。 Huber Loss（Y轴）与预测值（X轴）关系图。真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？
这就引出了一个问题——应用程序如何知道要访问哪个数据库节点？应用程序如何检测数据库拓扑已更改？我们如何保护应用程序免受底层数据库架构复杂性的影响？...不知道从什么时候开始，中间人技术的概念变得很流行，而数据库环境开始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理，它们的用途以及如何使用现代代理构建高度可用且高度可控的数据库环境。本文为白皮书节选。...这使得DBA可以立即调整流量并对问题作出反应，有时甚至不需要应用程序开发人员修改应用程序并重新部署它。...二、数据库代理类型 在我们深入研究如何使用代理的细节之前，本章我们将讨论代理的两种主要类型，将介绍每种类型的示例，和它们之间的主要区别。...image.png 这种模型的代理服务器并不关心它路由的内容，它只需要将流量发送到后端并且保持负载均衡就可以了。通常情况下你可以选择轮询，从一个前端服务到后端服务器建立最少的连接。
损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...使用MAE损失（特别是对于神经网络）的一个大问题是它的梯度始终是相同的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这对模型的学习可不好。...如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值，那么我们应该使用MSE。另一方面，如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏，那么我们应该选择MAE作为损失。...真值= 0 delta的选择非常重要，因为它决定了你认为什么数据是离群点。大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。
关联规则学习（Association Rule Learning） 矩阵分解（Matrix Factorization） 协同过滤（Collaborative Filtering） 在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢...预测标签 分类问题：逻辑回归、支持向量机（SVM）、集成学习、神经网络 根据问题的复杂性和数据的规模选择合适的模型。...回归问题：线性回归、岭回归、支持向量回归（SVR）、集成学习、神经网络 这些模型适用于预测连续值的任务，根据数据的特征和问题的需求选择合适的模型。...特征数量与类型：根据特征的数量和类型选择合适的模型。例如，对于高维稀疏数据，可以选择使用稀疏模型如稀疏线性模型、支持向量机等。...在线学习：值得一提的事，如果业务数据变化等情况，有在线学习迭代模型的需求，选择深度学习模型是一个不错的选择。 5. 计算资源及时间 资源有限：选择计算效率较高的模型，如线性模型、决策树等。
这就引出了一个问题——应用程序如何知道要访问哪个数据库节点？应用程序如何检测数据库拓扑已更改？我们如何保护应用程序免受底层数据库架构复杂性的影响？...不知道从什么时候开始，中间人技术的概念变得很流行，而数据库环境开始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理，它们的用途以及如何使用现代代理构建高度可用且高度可控的数据库环境。本文为白皮书节选。...这使得DBA可以立即调整流量并对问题作出反应，有时甚至不需要应用程序开发人员修改应用程序并重新部署它。...二、数据库代理类型 在我们深入研究如何使用代理的细节之前，本章我们将讨论代理的两种主要类型，将介绍每种类型的示例，和它们之间的主要区别。...这种模型的代理服务器并不关心它路由的内容，它只需要将流量发送到后端并且保持负载均衡就可以了。通常情况下你可以选择轮询，从一个前端服务到后端服务器建立最少的连接。
数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。...如果你有能力，有经验，充满好奇心以及永不倦怠的热情，作为数据分析师的你可谓前景广阔，有一大批公司乖乖站在你家门前挂着牌子等着你的挑选。...它会更加愿意投资，获得数据领域最顶尖的人才，打造最优秀的底层系统，不断地将最前沿的算法和计算技术推向极致，开发各种不可思议的工程产品来展现数据学的魔力。...其一是「有趣」，即能够迫使你去利用创新思维解决问题，测试某些猜测，推动你去开发出全新的算法与应用。...去寻找那些信息密集度大的数据，而不是光从量上着眼判断。 3.去选择给一家即将进入空白市场的公司 当评估市场机会的时候，去选择一个还没有将成型的解决方案的公司。
没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...使用MAE损失（特别是对于神经网络）的一个大问题是它的梯度始终是相同的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这对模型的学习可不好。...如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值，那么我们应该使用MSE。另一方面，如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏，那么我们应该选择MAE作为损失。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？
他们不了解云计算，对于应该如何将工作负载正确迁移到云计算有着错误的想法。 其他顾问一样，云计算顾问也必须非常适合企业的业务。以下是为企业选择最佳云计算顾问的指南。 ?...他们不了解云计算，对于应该如何将工作负载正确迁移到云计算有着错误的想法。根据IDC公司的一项研究，超过40%的受访公司表示，在采用云计算不久之后，又将其工作负载转移到了内部部署的数据中心。...但这些企业却发现，他们做了一个错误的假设，以为其具备的内部部署数据中心的技能可以转化为云计算的技能。...那么，企业如何为其业务选择合适的顾问?特别是考虑到这些公司很多都是几年前成立的初创公司。以下给出一些建议。...但首先，在任何情况下，企业都希望拥有一个强大的云计算团队，这个团队的知识和技能涵盖了一切，例如网络基础设施、应用程序、应用程序开发、安全、数据管理、财务等。因为企业需要具有更加全面知识技能的顾问。
▍引言核心板如何选择合适的封装？ 核心板是一种集成了CPU、内存、存储、网络等功能的微型计算机模块，可以作为嵌入式系统的核心部件，或者作为开发板的扩展模块。...核心板的封装方式决定了它与底板或者开发板的连接方式，影响着核心板的稳定性、可靠性、易用性和成本等方面。因此，选择合适的封装方式是核心板设计和使用的重要环节。...本文将介绍两种常用的核心板封装方式：B2B封装和邮票孔封装，分析它们的优缺点以及适用场景，并给出选择建议。...设计复杂度和成本： 如果设计复杂度较高且有足够的预算，B2B封装可能是一个好的选择。如果成本控制是首要任务，邮票孔封装可能更经济。...综合考虑： 最终选择应该综合考虑设计需求、性能要求、预算限制以及制造和维修的实际情况。如果不确定，可以咨询专业的电子制造专家或工程师，以获取更详细的建议。
想要得到最好的测量结果，还是要选择符合自己测试需求的频率计。...根据以下几点可以有效确定所需要的频率计： 1.确定常用的测量范围 根据频率计测量范围一般可以分为射频频率计和微波频率计，目前一般都可以归为一种频率计，只需要根据各自需要选择微波选件即可。...如果对分辨率没有严格的要求，也不太关心速度的话，那么直接计数器就是一个比较经济的选择；对于快速和高分辨率测量，选择倒数计数器则要好些。 5.选择合适的时基 频率计数器的测量精度与时基的稳定性密切相关。...时基建立了测量输入信号的参考标准。更好的时基能得到更好的测量结果，环境温度对石英晶振的频率影响很大，一般时基可以选择温补晶振TCXO,恒温晶振OCXO和铷原子钟。...该计数器性能可靠，功能齐全,测量精度高，测量范围宽，灵敏度高．动态范围大，性价比高，使用方便。特别适合于航空航天、导弹、武器等领域的时间测量和晶振，电子元器件等科研、计量领域的时间、频率测量。
如何为网站选择适合的SSL证书类型呢？...D2@FS_F%[6$M2O5$O@5T3UM.png SSL证书类型可分为2大类：1）按照验证方式分类2）按照支持域名数量分类 按照验证方式分类可分为：DV SSL证书（域名验证型）、OV...了解了SSL证书类型之后，我们就可以进行SSL证书的选择了。...具体怎么选择，主要是看申请者的需求。 KKS(ME@`UC0ZWMF18H2)NWA.png 确定了验证方式之后，就可以选择支持域名数量类型的SSL证书了。这个很好理解吧！...用一张图来解释如何选择SSL证书类型的话，请看下图： 92EHE}M6KLI~BTX6J081]MX.png
首先，是不是需要一个地方来查看 django 有没有新版本发布呢，请看： https://www.djangoproject.com/download/ 然后，该如何选择一个合适的版本，是一股脑装最新版...（很肯能存在一些小问题，如：与其他库的兼容性问题）还是有方法可寻呢，请看： 一般来说我们都选择在长期维护中的 django 版，即 LTS（Long Term Support） 版本。...官网有个图，很明显的看到某些版本标记了 LTS： 从上图可以看出目前在维护中的 只有两个版本，3.2 版本（还没发布）将要加入 LTS： 1.11（Last version to support Python...2.7.） 2.2（我们 python3 就用 2.2 了，跟 1.11 语法上有些变化，比如：路由的匹配模式） 安装的时候指定版本安装就可以安装 LTS 版本（pip install django=
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