前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据...蓝鲸在构建了包含 traces、logs、metrics 等多种数据类型的复杂数据系统的基础上，探索通过整合 CMDB、K8s、eBPF 等数据源，利用实体关联， 网络关联，自定义关联等关联手段， 构建了统一的观测数据关联模型...，为用户全景视图能力，大语言模型智能跟因分析能力等场景，构建了关键的数据基础，取得了初步的效果，以下是我们的分享，主要分为三部分：从监控到观测转型的困境观测数据关联模型探索关联模型实践案例本文提供了完整演讲稿...演讲稿原稿图片图片现在我分享的是我们最近关注的一个点，就是统一观测数据关联模型探索。大家一看这个话题可能会有点懵，接下来我就从以下几个方面来给大家阐述一下，为什么会存在这个关联模型？...结论通过对关联模型的探索和实践，我们有效解决了在可观测性转型过程中遇到的数据孤岛和故障根因定位难题。
》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。...在《政务大数据的逻辑模型》一文中提到，政务大数据在物理上分为“数据存储、数据计算和数据服务”三个重要层面，其物理模型示意图如下： ?...就政务大数据的物理模型整体而言，存储层是技术基础、计算层是核心能力、服务层是核心价值。...计算和服务三层物理模型。...简言之，政务大数据的物理模型是服务于其概念模型，依据其逻辑模型进行政务大数据的实际实施、落地的。政务大数据的范围非常广泛，本文仅对整体脉络、通用业务、常用技术进行了说明。
Leekasso Redux 首先第一件事就是建立一个使用该数据集的深度学习模型，也就是现代版的多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）。...关于深度学习为什么有效的误解 最终，我想要重新回到 Jeff 在文中所提出的观点，尤其是这个声明： 问题在于：实际上仅有少数几个企业有足够数据去做深度学习，[…] 但是我经常思考的是，在更简单的模型上使用深度学习的主要优势是如果你有大量数据就可以拟合大量的参数...更明白地讲，我认为 Jeff 真正在做的辩驳是关于模型复杂度和偏差/方差折衷。如果你没有很多数据，很可能训练一个简单模型（高偏差/低方差）要比复杂模型（低偏差/高方差）效果更好。...方差降低技术（比如 dropout）以其他模型难以复制的方式被加进了训练程序。这使得你可以真正训练大模型，即使没有太多数据。 深度学习允许你轻易地把问题的具体约束直接整合进模型以降低方差。...此外，我们还可以把图像的平移和旋转不变性直接编码进模型。所有这些都将模型偏差至图像属性，以极大地降低方差，提升预测性能。 你并不需要拥有谷歌量级的数据。
第一种方法：概念模型转物理模型 1、首先新建模型--选择概念模型（CDM） ? 2、新建实体（学生和卡），设置相应的属性 ? ?...4、建立好各个实体之间的关系之后，我们就可以转换成物理模型了：工具-generatePDM ? 5、设置数据库：在设计面板空白处，右键-属性（properties） ?...6、生成数据库，设置好路径（Directory）-文件名（F） ? 7、打开导出的数据库，打开SQL（文件名），执行一下，数据库创建成功了。 第二种方法：直接建物理模型 1、选择物理模型 ?...（1）对于需要设计大型数据库，我们应该遵循：先画ER 模型（概念设计）-物理设计。因为概念模型更容易看出实体间的联系，便于理清思路。如果直接设计物理模型，一堆外键，关系会很乱，搞不清之间的联系。...（2）对于只需设计几个表的数据库，我们可以偷偷懒，但是首先我们要明白之间的关系，然后我们在直接建立物理模型进行设计。
就想有没有一种方法，我这六张图片标注好了，也生成对应的.xml文件了，直接图片和对应的标注文件一起数据集的增强，在我一番百度之后，找到了一个方法，最后经过验证，数据集正确，也可以正常的训练，这也就是我说的第二个方法...数据集少？那就来数据增强吧？...，如采用其他数据增强方式，可以参考本代码，随意替换。...# imageDir 为原数据集的存放位置 # saveDir 为数据增强后数据的存放位置 # ### def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img =...输入数据为两个文件夹一个是需要增强的影像数据（JPEGImages），一个是对应的xml文件（Annotations）。注意：影像文件名需和xml文件名相对应！
数据质量产生因素有多种，如数据生产者或上游业务系统人为失误、系统硬件故障和系统逻辑变更信息不对称；数据加工者对数据加工过程人为因素造成数据问题；数据消费者对数据理解不准确导致误用等问题。...因此，每周周会增加一个议题统计数据质量问题情况：数据质量监控计划、触发数据问题统计、数据问题修复迭代计划和数据问题复盘等，从监控计划、数据问题发现、数据质量问题修复跟进形成一个提升数据质量闭环。...所以尽量主动完善监控数据质量覆盖范围和数据服务场景，让数据准确健壮武装到牙齿，无论是上游数据生产者业务系统还是数据加工者及时发现，让数据问题消逝于无形，提升用户数据使用友好体验。...确定数据监控数据范围 数据监控范围参考两个指标： 核心业务主流程关键数据 业务长期痛点的数据 各域需梳理出核心关键或长期痛点数据模型清单。...可见数据质量好坏是数据最要的属性之一，数据质量监控能不以人的意志为转移地识别超出认知的是否有数据质量问题，数据质量监控好，数据开发背锅少。
> params; //数据填充对象 InputStream is; //读入模板文件的流 XWPFDocument doc; //内存中构建的文档对象 /**
我们创建的图像看起来非常逼真，适合创建用于深入学习的训练数据集。我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。 数据隐私是医学图像数据公开的一个重要挑战。...一个非常有意义的研究方向是生成性神经网络模型，特别是生成对抗网络（GANs），然而，这样的方法需要从图像域中获取大量的数据集，以便学习几万或几十万张图像的真实外观，这在医学成像中通常很难实现。...由于注释图像少，以及在准备阶段有限的计算能力，基于GAN的方法在我们的挑战中是不可行的。...考虑到源数据本身在任何时候都不可公开访问，开发人员数据集中的合成图像不再与任何原始源数据关联。...拓扑差异导致错误注册，这表现为合成图像中的涂抹或压缩伪影。 插值伪影：由于合成体中的体素强度是通过插值计算出来的，因此图像与原始数据相比具有稍微模糊的外观。
对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。...理想情况 - 随机治疗分配 理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）一个大型数据集，该数据集可能在随机试验中出现： gen x = rnormal（） gen z =（runiform（）<0.5）...接下来，根据随机研究，我们模拟一个二进制变量z，概率0.5为1，概率0.5为0.然后生成二元结果y，我们从逻辑回归模型生成它，对数几率为1等于x + z。...估算观测数据的风险比 现在让我们考虑观测数据的情况。...通过逻辑模型估计风险比率 一个相对简单的替代方案是使用逻辑模型来估计调整x的治疗风险比。
GTZAN Genre Collection GTZAN数据集是一个非常流行的音乐数据集，包含10个音乐流派，每个流派有100首30秒的音频片段。...Million Song Dataset (MSD) MSD是一个包含100万首歌的元数据和音频特征的数据集。虽然它不包含实际的音频文件，但可以与其他数据集结合使用。...获取方式： 访问 VoxCeleb 网站，按照指示申请和下载数据集。 4. FMA: Free Music Archive FMA数据集是一个开源的音乐数据集，包含各种流派的音频文件和元数据。...MusDB18 MusDB18是一个用于音乐源分离的数据集，包含150首多轨音乐文件。 获取方式： 访问 MusDB18 网站，按照指示下载数据集。...使用数据集的建议 阅读文档：下载数据集前，请仔细阅读相关文档和许可协议，确保合法使用数据。 数据预处理：下载数据后，可能需要进行预处理，如格式转换、特征提取等。
在合成数据上训练AI模型会逐渐放大伪影 换句话说，如果不能给模型提供「新鲜的数据」，即由人类标注的数据，其输出质量将会受到严重影响。...合成数据有以下好处—— 合成数据可以潜在地解决使用真实世界数据会产生的隐私问题。 针对特定需求创建的合成数据，可能具有更高的质量，从而产生更准确的AI模型。...训练高级AI模型对数据的需求正在飙升。合成数据几乎能无限供应，大大减少了数据赤字。...如果我们的目标是创建超级智能AI，那么合成数据可能是关键，它让模型能够从超出人类理解能力的模型中学习。 我们已经看到很多例子，人工智能从合成数据中自我学习导致结果质量下降。...正确的方法是，具有隐私保证的合成数据。 正如我们所说，「训练模型是为了了解疾病，而不是了解患者」——这就是合成数据的承诺，我们是将自己的见解转移到模型中，而无需分享我们的个人详细信息。 1.
但作者此处研究的是对近年来大火的图像生成模型得到的合成数据，这个领域发展很快，出现了很多生成质量很高的基于文本生成图像的优秀方法，比如扩散模型等，除了生成数据量可以无限，这种生成模型也可以在语义层次方便的增加合成数据的多样性...作者通过三个角度来研究基于“文本-图像”这种生成方法得到的合成数据是否对图像分类有帮助，包含对零样本图像分类、少样本图像分类、迁移学习。...在少样本（few-shot）图像分类中，合成数据依然有效： 不过看起来优势没那么大了。...在对迁移学习影响的研究中，合成数据仍能大幅提升性能： 在下游的目标检测任务中也很有效： 作者指出，合成数据的规模越大，表现出越高的性能，而增加合成样本多样性也是重要的影响因素。...毕竟相对于人工标注，合成数据“价格低廉”，针对具体任务，有没有更好的指导数据合成的方法？对更多下游任务，如分割、跟踪、OCR等，是否都能获得性能增益？
AI 科技评论按：对于缺乏高质量标注数据的专业应用，除了继续花钱标数据之外，常用方法似乎也就只有 ImageNet 预训练 + 任务专用数据 fine-tune，众包让外行去标注更多数据拿来训练是万万不敢的...不过 IBM 的这项最新研究就打破了这个禁忌，普通人标注的数据也可以用来训练医疗影像分析模型。...我们的方法可以让 AI 系统从非专家生成的数据进行学习，并且达到与从专家生成的数据一样好的学习效果。...非专家标注、存在噪声的数据集 极为有限的高质量标注数据集一直以来都是机器学习发展的瓶颈。...细胞工程中心一直在不遗余力促成不同学科之间的合作，如机器学习、物理、计算机科学、细胞分子生物学、基因体学等，以推动细胞工程学科的发展。
迁移学习的特点 1、需求数据量少 假设有两个领域，一个领域已经有很多的数据，能成功地建一个模型，有一个领域数据不多，但是和前面那个领域是关联的，就可以把那个模型给迁移过来。...2、训练时间少 在没有GPU的普通台式机或者笔记本上，实现Google的Inception-v3模型迁移学习训练过程只需要大约五分钟（tensorflow框架）。...其实可以通过迁移学习把一个通用的用户使用手机的模型迁移到个性化的数据上面 。不过，如果数据量足够的情况下，迁移学习的效果一般不如完全重新训练哦。...比如下图，可以将一个动物识模型的源数据中的狗狗图片增多，达到专门针对狗的识别模型。...该特点在人脸识别上尤为重要，从而使得在很少的数据情况下训练出来的模型也能有很好的作用。
如果你是从零开始，那么我建议在最开始的时候使用简单且规模较小的数据集，这些数据集能绘制表示在二维空间上，以便你形象地去了解模型，同时能以直观的方式了解机器学习算法的工作原理。...什么是合成数据集? 顾名思义，合成数据集是一个以编程方式生成的数据存储库。因此，它不是通过任何真实的调查或实验收集的。...尽管它的机器学习算法已被普遍使用，合成数据生成的功能也不容小觑。...图例：使用scikit-learn中的各向异性聚类生成 同心环状聚类生成：在测试基于聚类算法或高斯混合模型的亲和性时，生成特定形状的聚类数据会大有用处。...例如，我们想要评估各种核化SVM分类器对具有越来越复杂的分离器（线性到非线性）的数据集的功效，或者想要证明由有理或超越函数生成的回归数据集的线性模型的限制。
来源：专知本文为资源，建议阅读5分钟充分利用少数可用的标签并使我们的模型能够利用这些信息通常是很重要的。 对结构化数据进行少样本学习可能是在现实生活中部署AI模型的基本要求。...因此，充分利用少数可用的标签并使我们的模型能够利用这些信息通常是很重要的，以便获得与通过数据需求方法获得的相同好的表示。...该演讲展示了两件工作，从不同的角度解决了这个问题:场景图生成中新颖合成的图密度感知损失(Knyazev et al., 2020）和消息传递神经过程(Cangea & Day et al., 2020)
数据漂移带来的抖动，如果是在海量数据中看长尾部分，可能带来的影响相对有限。但在安全场景下，我们关注的是AI模型识别出的头部少量黑产数据，一个抖动影响到的用户相对来说就非常大。...所谓全链路&全生命周期，就是说真正的实践要有数据的可信、模型的可信、运营的可信和平台的可信，这些东西都有，才能真的实现可信AI。 那有没有主次呢？最近也有一些关于全链路不同环节的重要性讨论。...确实，因为数据走在模型之前，没有数据就没有模型，从这个角度来讲，数据权重可以比模型更高一点；但对我来讲，是缺一不可的，数据再可信，模型做错了，也有问题，模型做完美了，运营发布出错，也是一样。...最后一点是，无论是解决业务问题的鲁棒性和可解释性，还是从合规以及企业责任感出发的隐私保护和公平性，这四个框架之间相辅相成，落地一个能在工业级应用场景中使用的可信AI体系，这几个要素必不可少。...比如今天蚂蚁发布的AI安全检测平台“蚁鉴”，它面向所有AI模型开发者，提供从模型对抗测试到防御加固的一站式测评解决方案，覆盖文本、图像、表格、序列等不同数据类型，相当于是蚂蚁把自身认为在工业界比较有用的鲁棒性技术
来源：专知本文为书籍，建议阅读8分钟这是关于深度学习的合成数据的第一本书。 这是关于深度学习的合成数据的第一本书，其覆盖的广度可能使这本书成为未来几年合成数据的默认参考。...这本书包括了优化的必要的筋，尽管讨论的核心是训练深度学习模型的日益流行的工具，即合成数据。预计合成数据领域将在不久的将来经历指数增长。这本书是这一领域的全面综述。...在最简单的情况下，合成数据指的是用于训练计算机视觉模型的计算机生成图形。合成数据还有很多方面需要考虑。...此外，它还涉及了计算机视觉之外的合成数据的应用(在神经编程、生物信息学、NLP等方面)。它还调研了关于改进合成数据开发和生成它的替代方法(如GANs)的工作。...这本书介绍和回顾了机器学习各个领域合成数据的几种不同方法，最值得注意的是以下领域: 领域自适应，使合成数据更真实，和/或适应模型，以对合成数据进行训练，并为生成具有隐私保证的合成数据。
数据库监控项 开源数据库系统可以分为关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。...复制：数据复制延迟。 配置监控项 监控这些数据库系统通常涉及以下步骤： 启用数据库的监控统计：大多数数据库系统都内置有性能监控和统计功能，需要在配置中启用。...NoSQL 数据库：例如使用 Redis Exporter 或 Cassandra Exporter。 配置数据收集和存储：使用 Prometheus 或类似工具收集和存储监控数据。...可视化和告警： 使用 Grafana 或类似工具进行监控数据的可视化。 设置基于关键指标的告警规则，以及告警通知机制。 日志监控：使用 ELK Stack 或类似的日志管理工具分析数据库日志。...通过上述监控配置，你可以有效地跟踪数据库的健康状况、性能和资源使用情况，及时发现并解决问题，从而保证数据库系统的稳定性和高效性。
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