要增加准确度，所以可以多次生成中心词和上下文进行训练，然后取平均值，也就是函数 word2vec_sgd_wrapper 做的事情。...wordVectors, 0.3, 40000, None, True, PRINT_EVERY=10) 关于 word2vec 之前有写过一篇 word2vec 模型思想和代码实现，想了解详细原理和具体怎样实现的童鞋可以去这个这里看...怎样做情感分析 Day 5. CS224d－Day 5: RNN快速入门 Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 Day 7.
二、在自己能圈内的自己做，在能力圈外的找专业的人做。找不到就做指数投资。 影响个股涨跌的因素太多了。可能行业趋势看对了，但是管理层有问题。我觉得普通人想弄清楚一个公司的实际情况，所以不如简单点。...让专业的人做专业的事。 三、股票市场短期是投票机，长期是称重机。 短期的涨跌其实都是幻觉，你买的份额依然是那么多，你又不卖，涨跌对你来说只是数字变动的意义。股价最终会回归到公司创造的价值。
来源 | https://netflixtechblog.com/telltale-netflix-application-monitoring-simplif...
引出四个维度 工作快十五年了，从十年前开始经常会有新项目，需要从头开始做方案和设计。做技术选型很少成为我的难题。不是因为这方面我多有方法，而通常是很少有选择。...瞎举个例子哈： 一六年、一七年做P2P并且不合规的公司，眼看就不行了。有的团队用的kafka，就是为了学习这个东西；有的团队自己搭建redis集群也是为了学习。...做这种项目需要做好调研，包含业界调研和公司调研。业界的同类产品是怎么做的，有哪些缺点和优点。
那前端是怎样做权限控制的？下面我将为你提供一些实际操作的例子，帮助你更具体地理解如何实施系统权限控制。
在今年九月份学完微服务（再次之前的学习也都跟小组伙伴合作写了对应项目），紧接着去开始微服务做项目，黑马点评（大一暑假学习了 redis 的基础，大二开学跟着完成了 redis 的实战），谷粒学院（在校完成的...你是怎么做 MySQL 数据备份的？
作为知名的流媒体巨头，Netflix 在全球拥有近 2 亿订阅用户，服务遍及多个国家。本文阐述了 Netflix 的系统监控实践：自研 Telltale，成功运...
关于移动端网站优化的问题，很多用户都会咨询用哪种架构做移动站。不少SEOer貌似对独立移动站，也就是单独的m.domain.com站有不小的执念，认为独立移动站才是效果最好的。...现在排名靠前的m.站居多，很可能这些站绝大部分是老站（所以才排名能力高嘛），而几乎所有老站当初开始做移动SEO时都是从m站入手的，不到万不得已，这些使用m站的老站不会去改为响应式设计，因为改动太大了，冒险...但这不说明一个新站就要学着做m站啊。
围棋是在19*19的棋盘上选择，如果是国内A股市场，那投资组合是在2800多只股票上做选择。围棋胜负在于最终盘面优势，投资则在意周期最终收益。 ?...田渊栋博士文章中还说到“他们完全没有做任何局部死活/对杀分析，纯粹是用暴力训练法训练出一个相当不错的估值网络。这在一定程度上说明深度卷积网络（DCNN）有自动将问题分解成子问题，并分别解决的能力。”...虽然现在AlphaGo系统做的还是人类算法的模拟仿真。 但想想也不用太担心，围棋的规则是固定的，但金融的规则可不是固定的。...还好我们还有杀手锏，如熔断机制，很轻松就可以碾压AlphaGo系统，让其做的所有训练无效。另外如何界定数据边界，信息收集成本等问题，都可以让我们不用太担心投资版AlphaGo系统。
要增加准确度，所以可以多次生成中心词和上下文进行训练，然后取平均值，也就是函数 word2vec_sgd_wrapper 做的事情。
那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。这个活动是一个很简单的全民派福利活动。...于是负责运营的妹纸做的汇报也很简单： 5月11日：28万人参加 5月12日：12万人参加 5月13日：8万人参加 …… 像小鸡啄米一样，一个字一个字的嘣，然后当场被领导批了：进度不是这么报的！...因此，做运营进度监控，第一条就是：与目标做对比，发现问题。 活动的总目标是100万人参加，50万人用券消费。那么是不是就直接拿现在的数据，和这个100万/50万对比呢？...因此，做运营进度监控， 第二条是：分解目标，树立标准。 理论上最简单的分解方法，就是100/22=4.5万。每天参加4.5万人就算达标。...仿照4月份走势，做5月的目标拆解如下： image.png 用同样的方法，可以拆解用券人数目标。有趣的是，用券人数走势和领券人数走势并不一致，在月底有明显高峰。
（详细内容见补充1，补充2） 验收标准：一般来说要达到压测目标的预估值 3、压测准备 压测机：准备好压测机群，用于发送请求 服务器：由于压测流量会较高，所以需要提前准备服务器集群，用于承接流量或扩容使用...数据准备：准备用于压测的数据，一般来说要和真实数据做区分；准备压测脚本，一般来说，要添加标识，以便于和真实流量区分 4、实施压测 施压：在施压的过程中，从较小流量开始，逐步加压 观察：在逐步加压的过程...未达到预期目标：如因各方面原因（资源、预算等）未达预期目标，需要产品经理和研发经理对压测结果确认 7、发送压测报告 如何写一份好的压测报告，可以参考这里 如何做一份精致的性能测试报告？...通过观察qps、rt、error等关键指标，找到服务器的性能瓶颈，如果低于预期，则需要调优。 通过压力测试，提前发现服务器瓶颈，及时优化，避免网站一上线就奔溃。...工具：压测常用的工具有loadrunner和jmeter（文末有学习视频） Jmeter 是一款使用Java开发的，开源免费的测试工具， 主要用来做性能测试，JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载
3 工作中的常见场景3.1 网络请求和响应在web开发中，客户端和服务器之间得数据传输通常使用JSON格式。客户端可以将数据封装成 JSON 字符串，通过网络请求发送给服务器。...服务器接收到 JSON 数据后，可以使用 Python 中的 JSON 模块将其反序列化为 Python 对象进行处理。处理完成后，服务器可以将结果序列化为 JSON 数据，发送给客户端作为响应。...例如：服务器端（Python）：ini复制代码from flask import Flask, jsonify, requestapp = Flask(__name__)@app.route('/api...body: JSON.stringify(data),}) .then(response => response.json()) .then(responseData => { // 处理从服务器返回的响应数据...console.log(responseData); });上述就是客户端语服务器端之间使用JSON数据传输交互的常见场景。
PMF阶段先做重，再做轻。 在PMF阶段，整体的原则是先做重，再做轻。
本文深入浅出介绍了怎样用深度学习做语音识别。 语音识别正在进入我们日常生活的方方面面。语音识别技术内置在我们的手机、游戏机和智能手表中，它甚至能将我们的整个家庭智能化。...让我们一起来了解怎样用深度学习做语音识别。 机器学习并不总是黑盒 如果你对神经机器翻译的工作机制已经有所了解，你可能会想到，我们可以简单地将声音作为输入喂进神经网络，然后训练网络产生文本： ?...上图是使用深度学习做语音识别的最佳机制，但我们目前还没有达到这一步。 一个很大的问题是语速不同。某些人说“hello!”...怎样将声波转换为数字呢？让我们使用“Hello”这个声音片段作为例子： ? “Hello”的声波 声波是一维的。每个时刻的声波只有一个单一的值，这个值的大小基于波的高度。
近日，一组国际研究者联合塞拉利昂卫生部对99个埃博拉病毒基因组进行了测序，从而推断出了关于此次疫情的来源和传播模式，其研究论文今天发表在《科学》上。然而，截自论...
直接在应用中硬编码实现是很繁琐的，Java 这些常用的应用开发语言很不擅长做这类事，和 SQL 比，简洁性差得很远。...这样，不需要事先定义元数据做映射，直接使用数据源本身提供的方法来访问数据，然后封装成这两种数据对象之一即可。这样可以保留数据源的特点，充分利用其存储和计算能力。...当然更不需要先把数据做“某种”入库动作，实时访问就可以。这两种数据对象就是多样性数据源访问接口共有的能力，而逻辑数仓采用的映射数据表方法并没有正确抽象出多样性数据源的公共特征，适用面要窄很多。
实际上，号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术，而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」，如今他们也想对外分享他们的经验和成果，开始做一系列...日前，他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》（「Feature Engineering at Quora with Alchemy」），作者为 Quora 的两位工程师 Kornél...这意味着，我们需要不断增加知识的采集，并对知识进行评估，还要知道怎样高效地对它们进行排序和分类。...这样做的原因在于： C++ 是一个低水平的编程语言，它通常可以比用 Python 写的应用程序运行得更快。
上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行 末尾提到要单独开一篇文章，聊下 Hive 怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化，现在兑现承诺。...SQL 查询优化器分为两种类型： RBO(Rule Based Optimizer) CBO(Cost Based Optimizer) RBO 顾名思义，就是事先定义好一系列的规则，然后去遍历这些规则做优化...通过 Analyze 命令，我们就能得到数据的属性，并且这些属性是持久化到 metastore 的，以后所有对这个表的查询都可以用这些数据来做优化。...很简单，只要在刚才的命令后面加上 for columns 就可以对列做相关的数据分析。...如上图的 HiveRelMdSelectivity，就通过 getSelectivity() 这个方法定义怎样去计算一个 Filter 的 Selectivity，而这正是是计算 Filter 操作代价的核心
在服务器上启用 HTTPS 是确保网页安全的关键一步。 使用 Mozilla 的服务器配置工具来设置服务器以支持 HTTPS。...如果您的服务器上还没有 HTTPS 服务，请立即启用（无需将 HTTP 重定向到 HTTPS；参见下文）。 配置网络服务器以使用您购买并安装的证书。...Caution: 如果您已完成上述步骤，但您使用 HTTPS 仅仅是为了将客户端重定向回 HTTP，那么，请马上停止这么做。参考下一部分以确保 HTTPS 和 HTTP 顺畅工作。...OWASP 的 HSTS 页面有说明链接，提供了针对各种服务器软件的说明。 大多数网络服务器提供相似的功能来添加自定义标头。 Note:max-age 的计算单位为秒。...大多数网络服务器都提供一种简单的重定向功能。
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