客观评价 Objective 客观评价是以标准的数学公式计算原视频与解码出的视频之间的差异，当今被广泛使用的评判标准是PSNR，其全称为（Peak Signal to Noise Ratio）原理是利用原视频与有损压缩后产生的损失之间的比例来判断的...其中，MAX为视频使用的信号的最大值，如视频是8比特的话，那MAX就为255。...单位是分贝（dB），MSE为均方误差（Mean Squared Error）即原始图像与解码后的重建图像之间的误差，误差越小，则表示还原后的质量越好，那PSNR就越大。...率失真的计算其实可以简单地理解为编码两个视频后得到的比特流，如果PSNR相同，那么比特少的编码器则更优，如果两者使用的比特数相同，那么PSNR高的编码器则更优。...PDF-E.pdf 当然，主观性测试也是有它的缺点的，一来是要组织这么一群人，人工费少不了，二来，组织人来进行测试不能做到实时进行，只是用已经编码好的影像进行播放来进行测试。
运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远...那么问题来了：如何在代码审查中高效识别技术债务，并制定清理计划，从而平衡技术债务和新功能开发的矛盾呢？这篇文章将和你一探究竟。前言：技术债务到底是什么？为什么它会让开发者夜不能寐？...这些隐患可能包括：硬编码逻辑缺乏单元测试不可扩展的架构设计随着项目的迭代，技术债务会像雪球一样越滚越大，最终影响产品的稳定性和开发速度。如何在代码审查中高效识别技术债务？...缺乏测试的代码不仅难以维护，还可能在后续迭代中频繁引发 Bug。实践建议：使用工具（如 Jacoco）生成覆盖率报告。将低于一定覆盖率（如 80%）的代码标记为技术债务。5....背景一个 10 人的开发团队，维护着一个已有 5 年历史的老项目。技术债务累积严重，交付周期逐渐延长，Bug 频发。问题代码中充满重复逻辑和硬编码。测试覆盖率低于 50%。项目依赖的库大多已过时。
这一次，我对数量和现象的理解几乎完全转变为基于分布的理解（大多数时候是高斯分布）。 直到今天，我仍然惊讶于这两个量的作用，标准差能帮助人理解现象。...一般来说，面对新数据时，我的第一步是尝试可视化其分布，以便更好地理解数据。 3. 加载数据和包导入 ? 图片来源：Kelli Tungay/Unsplash 先加载本文使用的数据。...左图：2018年亚洲国家人生阶梯直方图和核密度估算；右图：五组人均GDP人生阶梯的核心密度估算——体现了金钱与幸福指数的关系 绘制二元分布 每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系，总是用到某种形式的散点图和分布评估...在每个图中，中心图（散点图，二元KDE，hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描述了各自变量的边际单变量分布（用KDE或直方图表示）。...这种类型的绘图有助于在一个图中可视化四维和度量。代码有点麻烦，但是可以根据使用者的需要快速调整。需要注意的是，这种图表不能很好地处理缺失的值，所以需要大量的数据或适当的分段。 ?
本文将探讨在分布式架构中如何实现高性能，如何选择合适的负载均衡策略，以及如何在性能与扩展性之间找到理想的平衡点。...性能优化策略数据库优化：使用缓存（如 Redis、Memcached）来存储频繁访问的数据，减少对数据库的访问频率。数据库分库分表：通过将数据库拆分成多个独立的数据库或表来减轻单一数据库的压力。...使用服务网格（如 Istio）来监控服务实例的性能和健康状况，实现智能负载均衡。全局负载均衡：对于跨地域的分布式系统，可以使用全局负载均衡策略，选择最优的服务实例来响应用户请求，从而减少延迟。...使用 CDN 和边缘计算来分担部分负载，将流量引导到最近的可用节点。 4. 性能与扩展性平衡点：从设计到实践综合优化策略如何在性能和扩展性之间找到平衡点，实际上取决于对业务需求和技术栈的深入理解。...结语：平衡的艺术 在架构设计中，性能优化与可扩展性之间的平衡是一门艺术，既需要技术的深度，也需要对业务需求的理解。
备注：在缩放和标准化中二选一是个令人困惑的选择，你必须对数据和要使用的学习模型有更深入的理解，才能做出决定。对于初学者，你可以两种方法都尝试下并通过交叉验证精度来做出选择。...我们得到一个错误信息：不能把字符型转换成浮点型。因此，这里真正在发生的事是像逻辑回归和基于距离的学习模式，如KNN、SVM、基于树的方法等等，在Sklearn中需要数字型数组。...拥有字符型值的特征不能由这些学习模式来处理。 Sklearn提供了一个非常有效的工具把类别特征层级编码成数值。LabelEncoder用0到n_classes-1之间的值对标签进行编码。...一位有效编码把每个带有n个可能值的类别特征转换成n个二进制特征，只有一个是有效的。 大多数机器学习算法不是为每个特征设置单个权重就是计算样本之间的距离。如线性模型算法（例如：逻辑回归）属于第一类。...同样的事发生在基于距离的方法中，如KNN。没有编码，“0”和“1”从属值之间的距离是1，在“0”和“3+”之间的距离是3，这不是所期望的，因为这两个距离应该类似。
「如何注意到人们长期以来的模式，如何在非常不完美的信息下做出决定，如何决定何时值得用痛苦去获得更多信息，这是一个伟大的游戏。」...他还开始从事投资公司以外的几个项目，包括他在2015年与包括马斯克在内的一群人一起创立的非营利组织OpenAI。...OpenAI的总裁Brockman曼先生说，奥特曼的才能在于理解人们的需求：「他真的试图找到对一个人来说最重要的东西，然后想办法把它送给他们，这是他反复使用的算法。」...他的宏伟构想是，OpenAI将通过创造AGI获取世界上的大部分财富，然后将这些财富重新分配给人民。 不过，他并不确定如何重新分配这些财富。...他认为在这个新世界里，金钱可能意味着不同的东西，不过「我觉得AGI可以帮助解决这个问题。」 参考资料： https://archive.is/6SK6a
挑战在于将这些变量包括在数据分析中，并将其与机器学习算法一起使用。有些机器学习算法无需进一步操作即可支持分类变量，但有些则不能。这就是为什么我们使用分类编码。...2.2一键编码 这是最流行的分类编码技术之一。它将一个要素中的值传播到多个标志要素，并为其分配值0或1。该二进制值表示未编码和编码特征之间的关系。...在这里需要定义乘以标准偏差的因子。通常，为此使用2到4之间的值。 最后，可以使用一种检测离群值的方法来使用百分位数。可以从顶部或底部假设一定百分比的值作为离群值。...另一方面，期望真实数据在相同范围内是不现实的。这就是为什么我们使用scale来将数值特征置于相同范围内的原因。这种标准化的数据是很多机器学习算法的共同要求。...它使用统计检验（如χ2）计算输出特征对数据集中每个特征的依赖程度。在此示例中，使用SelectKBest，它在使用统计测试时具有多个选项（但是默认值为χ2，在本示例中使用该选项）。
但同时，很多人并不知道，水也是一种电导体，因此淋浴的时候不能使用吹风机。即便如此，我们也不能说这些人没有“真实”、“准确”、“真正”地理解 “水”，只能说他们的理解是不全面的。...我坚持主张功能主义，他们以功能上的理解为特征，并根据它们在产生测量功能中的因果作用来评估大脑或AI系统中各种内部结构的贡献。 从软件工程的角度来看，功能主义鼓励我们设计一系列测试来衡量系统的功能。...我们可以问一个系统(或一个人)，如果“我把水冷却到20度会怎么样?”或者“如果我在淋浴时使用吹风机会发生什么?” 然后测试反应。...一部分批评者是联结主义的倡导者，他们发展了深度学习并支持继续进行这一研究。另一部分批评者倡导基于符号的构造和操纵（例如，使用形式逻辑）的AI方法。...也有越来越多的社区主张在混合架构中结合这两种方法的系统。 批评对于此讨论也至关重要，因为 AI 社区必须不断挑战我们的假设，并选择如何投入社会的时间和金钱来促进AI科技的发展。
这意味着您可以使用规范化的数据来训练您的模型。这通过调用transform（）函数来完成。 将缩放应用到未来的数据。这意味着您可以在将来准备要预测的新数据。 如果需要，转换可以反转。...分类输入 您可能有一系列分类输入，如字母或状态。 通常，分类输入是第一个整数编码，然后是独热编码的。...也就是说，将唯一的整数值分配给每个不同的可能输入，然后使用1和0的二进制向量来表示每个整数值。 根据定义，独热编码将确保每个输入都是一个小的实数，在这种情况下为0.0或1.0。...如果您的输出激活功能的范围为[0,1]，则显然必须确保目标值在该范围内。但是通常最好选择适合于目标分配的输出激活功能，强制您的数据符合输出激活功能。 - 我应该归一化、标准化还是重新调整数据？...保存用于文件的系数，稍后在需要在进行预测或扩展新数据时加载它们。 数据分析。使用数据分析来帮助您更好地了解您的数据。例如，简单的直方图可以帮助您快速获得数量分布的看法，看看标准化是否有意义。
让我们用线性回归（OLS）来拟合数据。 为了使结果易于阅读，我在表的侧面附加了OLS系数。 ? 在OneHot编码的情况下，截距没有特定的意义。...但是不要担心：在这种情况下，理解如何获得编码并不重要，而是如何使用它。...老实说，我不知道这种编码有什么实际应用。 10.HashingEncoder 在HashingEncoder中，每个原始级别都使用一些哈希算法（如SHA-256）进行哈希处理。...假设你希望使用逻辑回归来生成电子邮件垃圾邮件分类器。你可以通过对数据集中包含的所有单词进行ONE-HOT编码来实现这一点。...许多有监督编码通过在组平均值和y的全局平均值之间选择一种中间方法来克服这个问题： ? 其中w_i在0和1之间，取决于组的“可信”程度。
一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。...你记录了这个访客是否买了东西（编码为 1 ）或没有（编码为 0 ）。...虽然没人说过要这么理解，但做出这么清晰而简洁的描述看起来也没什么毛病，不是吗？现在，贝叶斯来拯救 A/B 测试。...我们现在需要决定两个参数的先验分布。由于转化率可能介于 0 和 1 之间，因此Beta分布是有意义的。Beta 分布有两个参数 a 和 b，可以通过改变它们来创建不同的分布。 ?...这是我们可以使用的东西！这对我们来说很容易，但其他人——我特别希望业务部门——都能理解。红色按钮更好，概率在 92% 左右？ “完美！”，可以选择店里的红色版本能够提高你的转化率！ ?
2.3 “词—索引”映射 另一个重要步骤是创建称为“词—索引”的映射，这个映射为数据集中每一个单词分配一个唯一的整数值。在我所使用的数据集中，全部的正向和负向评论共包含18339个不同的单词。...由于我们不能将字符串格式的数据输入神经网络，因此为数据集中的单词分配唯一整数值的步骤非常关键。通过“词—索引”映射，我们可以使用整数代替字符来表示整个句子和评论。考虑以下评论： ?...使用”词—索引”映射 , 可以用一个整数向量来表示这条评论，每一个整数表示映射中对应的单词： ? 3.词嵌入 当然，神经网络既不能接受字符串，也不能接受单个整数值作为输入。...我们称这个均值向量为y_mean。 现在，均值向量y_mean可以用编码的方式来表示评论中的特征。我们需要在模型最后增加一个分类层，使用均指向量y_mean将评论划分为正向情感类和负向情感类。...在最终的分类层中，需要将均值向量y_mean和权重矩阵W相乘。 以上描述的情感分析过程已经在我的GitHub repo上一个深度学习模型中实现。欢迎你来尝试和复现。
获取简历是一个技术活，我们的目标是付出尽量少的时间以及金钱来获取又多又好的简历。 对我来说，简历的有效性 > 简历的质量 > 简历的数量。 三年的招人经历，我使用过不少渠道。...因为掘金的试验成功，我也尝试在PMCaff上招揽产品工程师。 下图是我这3年来使用的渠道的总结。 ? 2.怎么吸引工程师 对于很多创业公司来说，招聘是一种挫败的体验。...(5)重复性的做数据格式转化，数据校验。 以上5点中只有第一点是能力的体现，其他大部分是编码规范的问题。开放性的编码造成大家花费大量时间思考怎么写代码，也让很多解决方案不能沉淀，制造了重复性的工作。...我制定了一套符合青橙现状的编码准则，目的是让大家都能明确的知道如何工作，把精力聚焦到实现逻辑上，排除编码不规范带来的困扰。这里强调“明确”二字，何谓明确？...对于一个需求，当实现逻辑固定的时候，方法的拆分也是固定的，各层编码所在的位置和命名也是固定的。这样一来，代码量的增加、功能的增加都不会让工程过于失控。 有了规范的好处远不止于此。
通常，分类输入是首先要整数编码，然后进行独热编码。也就是说，一个唯一的整数值被分配给每个不同的可能的输入，然后使用1和0的二进制向量来表示每个整数值。...根据定义，一个独热编码将确保每个输入是一个较小的实际值，例如0.0或1.0。 实际值输入 你可能有一系列数值作为输入，如价格或温度。 如果数量的分布是正常的，那么就应该标准化，否则应该归一化。...在输出层上最好使用softmax激励函数。此外，输出值将是0到1之间的实际值，可以得到准确的值。 回归问题 如果你的问题是一个回归问题，那么输出将是一个实际值。这时最好使用线性激励函数的模型。...检查这些初始估算值，并使用领域知识或领域专家来帮助改进这些估算值，以便将来对所有数据进行有用的校正。 保存系数。将来需要使用与用于训练模型的数据完全相同的方式对新数据进行归一化。...Python中规范化和标准化时间序列数据 如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习 概要 在本教程中，你了解了如何在使用Long Short Term Memory递归神经网络使缩放预测数据序列
同时，诚实激发了腹内侧前额叶皮层(VMPFC)，在诚实编码过程中，VMPFC和颞顶叶交界处之间的功能连接更强，这与在随后的互动中更高的信任度有关。...当个体在信任决策后关注于有利和不利的序列之间的权衡时，大脑中发出实际或假设决策结果信号的区域(如腹侧纹状体和背侧前脑岛)应该被纳入信任交互中。...这里,作者开发了一个trust-inducing范式(接受游戏),这使作者可以将社会评价信号与诚信(学会通过她的诚实和不诚实的行为)从非社会价值相关任务（如金钱损失属于理性利益判断）中分离出来。...参与者被告知，游戏中的角色是通过从彩票箱中随机抽取一个球来分配的，所有的参与者在实验之前都要这样做。同时由于透明度的原因，抽签程序将在屏幕上方的摄像机前进行，每个参与者都可以看到其他房间的参与者。...同时，作者还发现，参与者们在决策阶段自由决策时，采取的决策策略是更多的相信城市的建议者，进行他们知道这并不能提升他们获胜的几率（作者在被试做完TAG任务后，对被试进行了问卷调查，以了解被试在TAG游戏中所使用的策略
要调用的函数是glm()，其拟合过程与线性回归中使用的函数没有太大区别。在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每个步骤。 数据集 我们将在泰坦尼克号数据集上工作。...数据集（训练）是一些乘客（准确的说是889人）的数据集合，比赛的目标是根据一些特征，如服务等级、性别、年龄等来预测生存率（如果乘客幸存下来就是1，如果没有就是0）。...然而，我个人更喜欢 "手动"替换缺失值。有不同的方法可以做到这一点，一个典型的方法是用平均数、中位数或现有数值来替换缺失的数值。我使用平均数。...Age\[is.na(Age)\] mean(Age,na.rm=T) ## 用平均数代替缺失 就分类变量而言，使用read.table()或read.csv()默认会把分类变量编码为因子。...因子是R处理分类变量的方式。我们可以使用以下几行代码来检查编码情况。 ? 为了更好地了解R是如何处理分类变量的，我们可以使用contrasts()函数。
备注：在缩放和标准化中二选一是个令人困惑的选择，你必须对数据和要使用的学习模型有更深入的理解，才能做出决定。对于初学者，你可以两种方法都尝试下并通过交叉验证精度来做出选择。...因此，这里真正在发生的事是像逻辑回归和基于距离的学习模式，如KNN、SVM、基于树的方法等等，在Sklearn中需要数字型数组。拥有字符型值的特征不能由这些学习模式来处理。...一位有效编码把每个带有n个可能值的类别特征转换成n个二进制特征，只有一个是有效的。 大多数机器学习算法不是为每个特征设置单个权重就是计算样本之间的距离。如线性模型算法（例如：逻辑回归）属于第一类。...同样的事发生在基于距离的方法中，如KNN。没有编码，“0”和“1”从属值之间的距离是1，在“0”和“3+”之间的距离是3，这不是所期望的，因为这两个距离应该类似。...现在，让我们看下不同算法中的一位有效编码的实现。 让我们创建一个逻辑回归模型用于分类，而不使用一位有效编码。
第六章 理解 Buffer Buffer 结构 Buffer 是一个像 Array 的对象，主要用来操作字节。...Buffer 所占用的内存不是通过 V8 分配的，而是堆外内存。由于 V8 垃圾回收性能的影响，将 Buffer 对象用更高效的专有内存分配回收策略来管理。...，Buffer 通过不断 +256 或者不断 -256 得到一个位于 0 - 255 之间的整数。...Node 使用的策略是在 C++ 层面申请内存，在 JavaScript 中分配内存。 Node 操作 Buffer 使用 slab 内存分配策略。...在调用 toString() 的时候，默认使用 UTF-8 编码。后面的乱码都是相同的道理。
（Label Encoding） 虽然sklearn不直接提供标签编码的类，但可以使用LabelEncoder对目标变量进行编码。...朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征之间相互独立。 简单、高效，特别适用于文本分类，如新闻文章分类。...它假设输出与输入特征之间存在线性关系，即可以用一条直线或平面来拟合数据。 线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，以最小化预测值与真实值之间的误差。...SVR对异常值具有一定的鲁棒性，并且适用于高维数据。 决策树回归（Decision Tree Regression）： 决策树回归使用树形结构来表示输入特征与输出值之间的关系。...通过递归地将数据划分为不同的子集，并基于某些准则（如信息增益）选择最佳划分点。 决策树易于理解和解释，但可能容易过拟合。
表达思想和传递信息时应当富有条理、逻辑鲜明，如自顶而下、逐级支撑的金字塔结构（先阐述背景、交代冲突，而后提出疑问、给出结论、多级论证）。...5，以身作则 以身作则-卓越的项目经理会付出个人的努力来帮助团队获得成功，是那种“按我做的去做”而不是“按我说的去做”。因此项目经理要“身先士卒、说到做到”。...作为技术管理人员，要尽早、充分的与技术人员沟通，应当要能够使用技术人员的语言、体谅他的感受、理解他的问题、发现他的需求、给予他反馈，并且和他一起分析产品需求、建设团队、一同分享胜利的喜悦。...对于技术人才等知识工作者的激励不能仅仅是金钱的激烈，而是根据“人的需求层次”进行，激励他们自我实现的过程中创造价值。...激励成员 对于人的激励应该从外部刺激和激发其内部动力两方面着手。外部刺激如金钱等的激励作用是被动的，往往只具有临时性作用。
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