随着机器学习模型在各个领域的应用任务变得复杂，模型的训练对计算能力和数据集的质量提出了更高的需求，这也阻碍了个人用户自己训练大型复杂的神经网络。在这种困境下，出现了以联邦学习为代表的新的训练模式。
Segment Anything Model (SAM) 的提出在图像分割领域引起了巨大的关注，其卓越的泛化性能引发了广泛的兴趣。然而，尽管如此，SAM 仍然面临一个无法回避的问题：为了使 SAM 能够准确地分割出目标物体的位置，每张图片都需要手动提供一个独特的视觉提示。如下图所示，即使点击的是同一物体（图 (b)-(d)），微小位置变化都会导致分割结果的显著差异。这是因为视觉提示缺乏语义信息，即使提示在想要分割的目标物体上，仍然可能引发歧义。框提示和涂鸦提示（图 (e)(f)）虽然提供了更具体的位置信息，但由于机器和人类对目标分割物的理解存在偏差，效果常常与期望有所出入。
所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如图下所示,
在此 Oral 论文《Which is Plagiarism: Fashion Image Retrieval based on Regional Representation for Design Protection》中，阿里基于服装区域性表达的检索模型，对图像中的服装进行区域化的相似性学习和度量，检索效果显著提升。
众所周知，NoSQL运动旨在成为大数据时代传统关系数据库管理系统的替代品。如今Microsoft对开源的态度有所转变，RavenDB就是很好的例子。Microsoft对RavenDB（NoSQL数据库）的认可令很多人感到惊讶。RavenDB可以轻易的替代关系数据库管理系统并兼容以往的.NET应用。 NoSQL的出现与发展是非常必要的，NoSQL系统的速度和高扩展性是其具备的优势，而这并不是传统关系数据库的强项。NoSQL为Amazon、Google等需要处理大数据的公司提供行之有效的解决方案。如键值存储鼻祖
通常来说，对于一个运行时的复杂系统，如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此，你需要在各种关键点加上监控，通过监控获取的数据，指导我们进一步工作，解决问题。
Neton是一种从 Internet 连接的沙箱中获取信息的工具。它由一个代理和一个显示收集到的信息的网络界面组成。 Neton 代理从其运行的系统获取信息，并通过 HTTPS 将其泄露到 Web 服务器。
一、痛点 覆盖安装测试，作为一项基本的测试类型是不可或缺的。它存在的主要价值： 验证老版本覆盖升级到新版本，用户和系统数据能够正确迁移，以及保障用户升级后的功能可用性。 但是说他痛在什么地方呢？ 需要测试的版本多 每个版本需要覆盖的用例多 二、解决方案 2.1 思路 从哲学上说，任何事物都是发展变化的。我们需要在“变化”中找寻“不变”的本质和规律。在覆盖安装过程中，我们也要找到“不变”的部分，那就是我们能够“减少工作量”的地方。 例如：某APP1.0版本覆盖升级到APP2.0版本。 在这个过程中哪些
视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
我们对Prometheus（普罗米修斯）监控体系有了整体的了解。监控的基础是对各类服务的信息、数据进行采样收集，这一重要的角色就是Prometheus里的Exporter。Exporter是我们最常打交道的模块，本节为大家介绍Exporter和其常用的组件。
时序数据，是在一段时间内通过重复测量（measurement）而获得的观测值的集合；将这些观测值绘制于图形之上，它会有一个数据轴和一个时间轴；
一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中
Prometheus会将所有采集到的监控样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上.时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。
在进入本文之前，我先问大家一个问题，你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢？可能你会回答是自研或者ELK系统或者Zabbix系统。
目前, 基于机器视觉的表面 缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测，包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。传统的基于机器 视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理 算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不同性质进行成像方案的设计，合理的成像方案有助于获得光照均匀的图像，并将物体表面缺陷明显的体现出来。近年来，不少基于深度学习的缺陷检测方法也被广泛应用在各种工业场景中。
最近 ICCV 2017 公布了论文录用的情况，我照例扫了一遍论文列表寻找感兴趣的文章。“What Actions are Needed for Understanding Human Actions
各位科研芝士的小伙伴，TCGA、GEO数据库的挖掘现如今已经十分火爆。不可否认，现如今各种培训层出不穷，几乎都是给你一个代码让你去跑，却并没有让你真正懂其精髓。今天我们一文帮助大家学习GEO数据库中的一个难点：两套GEO数据集如何合并获得一个更大的表达矩阵。今天我们就攻下这个高地。
TCGA和GTEx的泛癌数据分析也是生信数据挖掘的必备技能，目前最好用的泛癌数据肯定是XENA网站上整理好的啦。我们直接下载用即可。而且XENA的数据估计短时间不会更新的，所以基本上是一次整理永久使用！
随着 PowerBI 在 2020年2月的更新，增量刷新应该被投票投成了大众货，现在所有小伙伴都可以使用这个功能了。当然，其前提是 PowerBI Pro 帐号，也就是 9.9 美金/月/人的 Level，很合理。这彻底将自助式BI分析推向了成规模级。
通常情况下对于一个全新的MySQL服务器，没有任何数据供我们测试和使用。对此，MySQL为我们提供了一些样本数据库，我们可以基于这些数据库作基本的操作以及压力测试等等。本文描述的是安装sakila数据库。该数据库需要安装在MySQL 5.0以上的版本。以下是其描述。
众所周知，TCGA和GEO是最著名的两大公共数据库，前者主要存储高通量（二代测序）数据的肿瘤样本数据（TCGA的0代码可视化已被临床生信之家实现）。
根据 “数据综合程度” 划分粒度 : “粒度” 是对 数据仓库 中的数据 的 综合程度高低 进行的度量 ;
目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题，即给定一组数据（文本、图像、视频等），判断数据类别或将同类数据归类等，训练过程依赖于已标注类别的训练数据集。在实验条件下，这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果。然而在应用场景下，能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理，对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大。在一些专门的应用领域，例如医学图像处理，只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注。显然，在这种情况下必须依赖大规模训练集才能使用的方法或模型都不再适用。为了减少对已标注数据的依赖，研究人员提出了主动学习（Active Learning）方法。主动学习通过某种策略找到未进行类别标注的样本数据中最有价值的数据，交由专家进行人工标注后，将标注数据及其类别标签纳入到训练集中迭代优化分类模型，改进模型的处理效果。
经过前几章的介绍，我们已经了解了什么是Oracle数据库以及其安装方法，那么本章节，将和大家说说如何使用SQL * plus和SQL Developer 工具连接到Oracle数据库服务器。
Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源，例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器， 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能
FireEye实验室一位移动安全研究专家近期发现一款迅速蔓延全球的，可完全控制Android设备的恶意软件家族病毒。据称该攻击来源于中国。因其命令以及控制域：aps.kemoge.net，便将其命名为
本篇博客将为您提供关于PostgreSQL数据库的安装和使用教程，帮助您快速上手使用这个强大的开源关系型数据库系统。我们将介绍安装过程和基本使用方法，让您能够轻松开始使用PostgreSQL。
在 Excel 中，stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数，它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的，要计算标准偏差时，只能自己进行写算法，十分不便。于是查询相关资料和公式，总结出了以下代码。
正在美国纽约举行的国际机器大会（ICML）上，我们很难忽略 Facebook 研究科学家们的身影——他们呈现三篇论文、主导四场研讨会、并主讲两场教程。其中包括 FB 研究科学家 Ronan Collobert、Armand Joulin 和 Laurens van der Maaten合作的论文《Torch：机器学习研究的开源平台》。 Torch 是进行深度机器学习研究的主要框架之一，不过研究人员必须重复实验逻辑，Facebook 推出的 Torchnet 由于鼓励模块化编程和代码重用，未来可以推动机器
现有的机器学习任务默认训练数据遵循独立同分布 (idependently and identically distributed, IID)，神经网络、深度学习等常见算法一般都将数据遵循 IID 的假设作为其推导的一部分。
Cloudera Operational Database 使开发人员能够快速构建面向未来的应用程序，这些应用程序的架构旨在处理数据演变。它通过自动缩放等功能帮助开发人员自动化和简化数据库管理，并与Cloudera Data Platform (CDP) 完全集成。有关更多信息和 COD入门，请参阅我们的文章 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。
Oncomine是肿瘤领域经典的样本数据库，可以对表达数据进行简单的处理分析，计算基因表达特征，以及聚类基因集模块，并自动从数据中进行生物学功能分析。
大规模的癌症基因组计划，比如The cancer genome atlas(TCGA) and the International cancer genome consortium(ICGC)，正在从多技术平台产生更多的癌症基因组数据。这使得这些数据的整合，探索和分析越来越具有挑战性，尤其是对于没有计算机背景知识的科学家来说。cBioPortal是专门设计来降低对这些复杂数据的接近门槛，因此，促进基因组数据向新的生物学视野，治疗和临床特征的转变。
最近需要给童鞋们编写一个Windows环境下MySQL5.7安装手册，因此将文档内容直接发布到博客，供大家参考。
在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法，并且列举一些实际的例子，希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。
一.视图的概念和作用 1.视图的概述 视图其实就是一条查询sql语句，用于显示一个或多个表或其他视图中的相关数据。视图将一个查询的结果作为一个表来使用，因此视图可以被看作是存储的查询或一个虚拟表。视图来源于表，所有对视图数据的修改最终都会被反映到视图的基表中，这些修改必须服从基表的完整性约束，并同样会触发定义在基表上的触发器。(Oracle支持在视图上显式的定义触发器和定义一些逻辑约束) 2.视图的存储 与表不同，视图不会要求分配存储空间，视图中也不会包含实际的数据。视图只是定义了一个查询，视图中的数据是从基表中获取，这些数据在视图被引用时动态的生成。由于视图基于数据库中的其他对象，因此一个视图只需要占用数据字典中保存其定义的空间，而无需额外的存储空间。 3.视图的作用 用户可以通过视图以不同形式来显示基表中的数据，视图的强大之处在于它能够根据不同用户的需要来对基表中的数据进行整理。视图常见的用途如下：
Batch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。
在企业安全建设中，资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险，执行更有效的控制措施，在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 在DBSCAN算法中将数据点分为三类：
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，但，这只是分析的开始，最经典的分析就是GSEA了，看看基因全局表达量的变化是否有某些特定的基因集合的倾向性。 历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA软件的用法 这个是java软件，所以各个电脑操作系统都可以很容易安装及使用。我在生信菜鸟团博客也手把手讲解了详细操作过程，这里就不再赘述咯： 用GSEA来做基因集富集分析 http
时序数据库是 Promtheus 监控平台的一部分，在了解其存储层的演化过程之前，我们需要先了解时序数据库及其要解决的根本问题。
本节课 我们要给每个接口，都加入一个选项，类似于之前 是否加入登录态，是否加密 这种选项，名字叫做：“是否加证书”
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
前一篇根据InfluxDB的官方开源文档进行了一次实践。这篇来继续看看InfluxDB的关键概念。
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。
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