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分析Youtube数据的文本分类技术

对于这个问题，需要一些关于属于不同类别的视频的元数据。欢迎手动收集数据并构建数据集。将使用Youtube API v3。它是由Google自己创建的，通过一段专门编写的代码与Youtube进行交互。...注意：Youtube API与Google提供的任何其他API一样，适用于配额系统。根据您的计划，每封电子邮件每天/每月都会提供一套配额。...在免费计划中，只能向Youtube提出大约2000次的请求，这提出了一些问题，但使用多个电子邮件帐户克服了它。...API的文档非常简单，在使用8个以上的电子邮件帐户来补偿所需的配额后，收集了以下数据并将其存储在.csv文件中。如果希望将此数据集用于自己的项目，可以在此处下载。...AdaBoost分类器对超参数的选择非常敏感，并且由于使用了默认模型，因此它没有最佳参数，这可能是性能不佳的原因 完整的代码可以在Github上找到。

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使用 Admission Webhook 机制实现多集群资源配额控制

API server：集群请求入口，调用 validating admission webhook 以验证请求 API：准入服务接口，使用集群约定的 AdmissionReview 数据结构作为请求和返回...检查发现 apply + usage 没有超过配额，请求通过，并最终返回给 API server。 以上就是实现资源配额检查的基本流程。...若 deployment1 和 deployment2 不加控制地同时使用 usage 为 cpu: 8，就会导致 deployment1 和 deployment2 请求都被通过，从而实际超出了配额限制...持久化 阶段，这个过程中也可能出现异常（比如其他的 webhook 又拒绝了该请求，或者集群断电，etcd 故障等）导致任务没有实际提交成功到集群数据库。...在这种情况下，我们在 验证 阶段，已经增加了 usage 的值，就把没有实际占用配额的任务算作占用了配额。这样，用户可能占用 不足 配额规定的资源。

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    如何在YouTube Api限额的情况下获取更多视频

    如何在YouTube Api限额的情况下获取更多视频 YouTube视频 谷歌限制了YouTube api v3的请求量，一天10000配额，这里不是10000次请求，每次请求根据不同参数消耗不同配额。...问题： YouTube限额问题，谷歌限制域名只能使用一个ApiKey，配置多会被封禁，按照现有全部用api检索会导致频道越配越多，获得的视频越来越少。...查找了很多资料；最坑的竟然是YouTube api官网给的方法。。。。(youtubeApi)。...我试着去使用它介绍的发布订阅，对于Google的集线器我研究了很久，毕竟不熟悉，而且没有相关的java实现。...GET_VEDIO_INFO_PRE这个地址是YouTube的公共API，目前还是可以使用的，可以检索一些视频的信息。

    3.9K20

    网易OpenStack部署运维实战

    、为了保证服务质量和便于维护，我们没有使用 nova-api，而是分为 nova-api-os-compute 和 nova-api-metadata 分别管理。...nova-api-os-compute api 的最大返回数据长度限制，如果设置过短，会导致部分响应数据被截断。...用户配额与 instances 表中实际使用量的同步阈值，也即用户的配额被修改多少次后强制同步一次使用量到配额量记录 用户配额与实际使用量的同步时间间隔，也即距上次配额记录更新多少秒后，再次更新时会自动与实际使用量同步...众所周知，开源的 nova 项目目前仍然有很多配额方面的 bug 没有解决，上面两个配置项可以在很大程度上解决用户配额使用情况与实际使用量不匹配的问题，但也会带来一定的数据库性能开销，需要根据实际部署情况进行合理设置...内存预留量，这部分内存不能被虚拟机使用 磁盘预留空间，这部分空间不能被虚拟机使用 服务下线时间阈值，如果一个节点上的 nova 服务超过这个时间没有上报心跳到数据库，api 服务会认为该服务已经下线，如果配置过短或过长

    2.4K90

    用于单图像超分辨率的对偶回归网络，达到最新SOTA | CVPR 2020

    本文研究了更通用的超分辨率情况，如没有相应HR数据的真实LR数据。利用提出的对偶回归方法，可以轻松地将深度模型调整为适用于现实世界的数据，例如YouTube的原始视频。...方法 本文提出了一种对偶回归方法来处理配对的和非配对的训练数据，以实现超分辨率（SR）重构。总体的训练方案如图2所示。 ?...针对未配对的训练数据，作者还考虑了更一般的SR情况，对应真实场景的数据，是没有对应的HR数据可以用于训练。因此作者提出了一种有效的训练方法，可以使SR模型更适应新的LR数据，训练算法如下所示。 ?...这是一种半监督的学习方法，使用配对的数据训练P网络，使用没有配对的数据训练D网络。目标函数如下，其中当使用有标签的数据时，1Sp为1，当使用没有标签的数据时，1Sp为0。 ?...此外，本文还将重点放在未配对的数据上，并将对偶回归方法应用于实际数据，例如来自YouTube的原始视频。对成对和非成对数据的大量实验证明了本文的方法是优于基准方法。

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    面向容器技术资源调度关键技术对比

    总结：数据也就是资源状态以及调度分布数据，持久化DB还是Paxos协议实现的分布式事务存储，没有最好，只有更好。不过，提供API查询，特别是页面可视化操作，都是必须的。...否则，资源数据不一致引发资源超卖或者资源提前“用完”，而实际有资源的尴尬。 1.3 API 层面 Borg 缓存的机器分数、每种任务类型计算一次的可行性，在做调度决策时，不要试图全局最优。...另外抢占之后，即使从资源配额角度看，实例资源的诉求都满足，从业务稳定性、综合负载均衡看，热点尽量避开。在高负荷运作的集群，添加资源或者释放资源都需要综合评估。...数据规模、采集的并发实时性，噪声和突发流量甚至限流等，都对模型的响应时间、模型的准确率提出了很高的要求。因为错误的预测可能导致意想不到的调度影响。...两种模式选择都不是凭空的，都是伴随企业自身技术发展、贴合各自实际业务特征产生的。没有优劣，只有合适与否。 Zeus支持在线、离线混合部署。

    2.1K70

    机器如何学习？5分钟弄懂监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习

    接下来我们会用第二组数据验证训练得到的模型的准确率。 优化模型的许多参数（超参）需要优化，因此导致第二步和第三步通常会交叉进行。...模型可以提供一个 API，例如 ParentsInPicture(photo)。当应用程序调用该 API 的时候，模型会计算得到结果，并返回给应用程序。...▍无监督学习 无监督学习 中使用的数据是没有标记过的，即不知道输入数据对应的输出结果是什么。...他们并没有为系统设置“找猫”的任务，也没有提供任何标记数据，但是算法能对 YouTube 视频自动分组，并且找出了猫，当然还有 ImageNet 所定义的22000个类别中的数千个其他物体。 ?...一个直观的解释为什么无标记也能提高准确率：即使不知道正确的答案，但是可以知道输入数据长什么样，有什么可能的取值。 喜欢数学的可以读读朱晓进教授长达135页的教程和他2008年那篇半监督学习纵览。

    2.4K81

    「微服务架构」我们如何设计配额微服务来防止资源滥用

    各公司还开发了服务间通信的速率限制解决方案，例如Doorman (https://github.com/youtube/doorman/blob/master/doc/design.md)、Ambassador...通过这样做，配额服务有助于为保护资源(如CPU、内存、数据库、网络及其下游服务)提供服务。为了跟踪服务端点上的全局请求计数，通常使用集中的数据存储(如Redis或Dynamo)来进行聚合和决策制定。...通过尽早通过节流拒绝这些调用，可以防止服务耗尽关键资源，如数据库、计算资源等。 配额的两个主要目标是: 帮助客户服务及时地控制过多的API请求。 最小化对客户服务的延迟影响。...在内部，它调用quota client SDK API来确定是否应该在实际业务逻辑之前允许/拒绝请求。目前，限额中间件同时支持gRPC和REST协议。...由于配额数据使用的性质，Redis缓存中存储的大多数数据都是时间敏感的，并使用生存时间(time-to-live, TTL)值存储。

    2.3K30

    Eolink——通用文字识别OCR接口示例

    】 总结 体验地址：Eolink-api接口管理平台_api管理系统_接口自动化平台 API商店位置： 链接地址：APISpace-API数据接口-API接口大全-免费API接口服务 过程演示 一、功能位置...请求体中对所有的参数都给了说明，看看说明的哪一列，我的天啊，解释的超详细。...这里如果没有Token的话返回到【我的API】当中，左侧选择【访问控制】，这里面会有【添加新Token】的操作，我们可以直接创建一个Token给这个API使用。...超难的文字识别 5、测试结果  我们测试完成后发现返回的结果几乎将所有的文字都能正确解析，包括斜体的，倒置的文字都行，这个AI模型还是非常棒的。 完成度计算： 总计15个词，实际解析13个词。...四、通用文字识别ORC——【配额设置】 这个功能在【我们API】中最右侧，点击【我的配额】 总结 我们完整的测试了Eolink的第三方API【通用文字识别OCR】，整个测试的结果还是非常喜人的。

    9.8K20

    TSF微服务治理实战系列（三）——服务限流

    比如每一个游乐园所能承载的标准游客总数是大概确定的，当游乐园承载的游客数量超出了标准数量，游客在游玩的时候就会出现游玩路线人潮拥挤（请求拥堵处理慢）、热点游乐设施排队久（热点API过载）、餐品饮料供应缺货...其次TSF-SDK会将单位时间内的统计数据上传到限流中心，供限流中心计算下一个单位时间应当下发的配额。...简单总结下，TSF服务限流通过SDK实时上报的实例统计数据，使得限流中心组件可以动态的调整每个实例当前的配额数值。例如一个服务有4个实例，全局限流配置为100QPS，则每个实例初始时各得25的配额。...例如对于入口型的微服务网关或者BFF聚合服务，更适合配置针对网关/服务的全局限流；核心服务的核心API更适合配置针对API的标签限流；针对单个服务中API数量较多的情况，单独配置API可能不切实际，更适合通过全局限流配置一个该服务...解锁超多鹅厂周边！ 戳原文，查看更多微服务平台TSF的信息！ 点个在看你最好看

    1K11

    再胜OpenAI！谷歌发布20亿参数通用模型，100多种语言自动识别翻译

    上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。...当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言的无标注数据集中进行了预训练，并在较小的标注训练集中进行了微调。...论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.01037 结果显示，USM不仅在多语种自动语音识别和语音-文本翻译任务评测中实现了SOTA，而且还可以实际用在YouTube的字幕生成上...未配对的音频数据集 包括YT-NTL-U（超1200万小时YouTube无标签音频数据）和Pub-U（超429,000小时的51种语言的演讲内容） 未配对的文本数据集 Web-NTL（超1140种不同语言的...YouTube多语言字幕上的表现 受监督的YouTube数据包括73种语言，每种语言的数据时长平均不到3000个小时。

    68130

    添加 K8S CPU limit 会降低服务性能？

    没有配置限制的请求 现在，假设我们为应用程序分配了 0.4 CPU 的 CPU 限制。这意味着应用程序每 100 毫秒周期获得 40 毫秒的运行时间——即使这些时间 CPU 没有其他工作要做。...现在看看这个： 即使 CPU 使用率低于 CPU 限制，您也会注意到发生了 CPU 限制。最大 CPU 使用率甚至没有接近 CPU 限制。 限制就意味着服务性能下降和延迟增高。 4....本质上来说，这个问题是 linux 内核导致，具体可以看下这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=UE7QX98-kO0 这个视频大概意思是这样的。...中间的图表显示分配给每个 CPU 队列的配额，底部的图表显示实际工作线程在其 CPU 上运行的时间。 在 10 毫秒： Worker 1 收到了一个请求。...尽管 CPU 1 仍有 1ms 的配额，但仍会发生这种情况。 虽然 1 毫秒可能对双核机器没有太大影响，但这些毫秒在高核数机器上加起来。

    1.8K31

    大型Kubernetes集群的资源编排优化

    [f1ow4b65ed.png] Dynamic-scheduler在调度的时候需要各Node上的负载数据，为了不阻塞动态调度器的调度这些负载数据，需要有模块定期去收集和记录。...的annotation，便能很快获取该节点的历史负载数据。...但是我可能会面临另一个比较头疼的问题，就是集群的整体负载比较低但是可调度资源已经没有了，从而导致Pod Pending。...[2h51u8tmwe.png] 这里需要注意的是节点的超卖控制需要比较灵活，不能一概而论，比如负载高的Node超卖比例应该要设置比较小或者不能设置超卖。...如下图所示我们在集群维度加了一个离线配额控制，一个集群的离线业务资源使用不能超过该集群总资源的30%（这个比例可以根据实际情况进行调整）。

    2.9K5546

    丹摩|重返丹摩（下）

    合理的数据划分能够确保模型在训练过程中得到充分的学习，同时在验证集和测试集上进行准确的性能评估，避免模型过拟合训练数据而在实际应用中表现不佳。...超参数优化 为了找到最优的模型参数组合，平台提供了超参数优化功能，包括网格搜索和随机搜索等方法。网格搜索通过穷举所有可能的超参数组合，在设定的参数范围内进行全面搜索，找到使模型性能最佳的参数设置。...用户可以在监控面板上查看模型的调用次数、预测准确率、响应时间等关键数据，及时了解模型在实际应用中的表现。...自动反馈 为了进一步提升模型的性能，平台支持从实际应用中自动收集数据反馈。这些反馈数据可以包括预测结果与实际结果的差异、新的数据样本等信息。...通过对这些反馈数据的分析与整理，用户可以不断更新数据集，对模型进行重新训练与优化，使模型能够更好地适应实际应用环境的变化，提高模型的准确性与可靠性。

    22810

    稳定性「三十六计」实战和背后的逻辑

    在实际工作中，通常会提倡给新人机会，让他们自己去设计系统。这时候如果没有一种标准化的check机制，会影响整个系统的质量。《稳定性「三十六计」》在实际项目中，我们作为设计阶段的checklist来用。...稳定性「三十六计」给出了具体的设计方法，使用这种方法可以达到下面的效果： 少就是多 少就是多是稳定性的重要原则。...稳定性「三十六计」里通过消除临时、链路精简、负代码行、最小API、避免重复、拒绝环路六项更可量化的措施来保证。...内聚解耦 配额管控、严格准入两个方法实际上将一个功能拆分成了两个阶段。先check再do。异步通信将一个过程拆分成两个过程，降低了两个过程之间的相互作用。...防止雪崩 超流熔断、禁止批量、超时重试、分级管理、快速失败五个方法有效避免问题逻辑对其他逻辑引起的干扰，防止问题扩大。

    71720

    性能约定：API 限速

    如果 bucket 没有令牌，请求将被拒绝，从而确保 API 不会过载。 每个令牌表示发送一定数量数据的权限(如 API 请求)。...漏桶对于需要一致数据流的网络非常有用，可以用于网络流量整形。虽然没有令牌桶灵活，但是它适用于流量稳定的 API。同时，避免了突发的流量高峰，有助于防止拥塞。...在云服务中，通过对启动或停止虚拟机等操作的 API 调用设置限制来控制资源使用，从而确保公平的资源分配。我们还可以管理从物联网设备到服务器的数据传输，这对于防止服务器过载和促进间隔数据分析至关重要。...如果大模型应用需要大的令牌或高完成令牌，即使不能满足 RPM，服务器也会节流。如果工作负载需要短时间的完成或提示，但是需要大量的 API 请求，那么服务将会节流。...尽管请求的数量很多，但 RPM 配额将限制为每分钟600个请求[每1000 TPM 为6 RPM ]。如果应用程序超过了这个限制，即使令牌的总使用量在 TPM 配额之内，服务器也会限制请求。

    84410

    干货 | 数万实例数百TB数据量，携程Redis治理演进之路

    DBA在集群上下线和部署时需要自行在pool中寻找合适的机器，当然我们也总结出了一套比较合理的优化算法和方式来管理Redis的部署。...而对于远小于原始分配额度的，缺点也很明显： 1）实例占用了大量的Request配额，而实际用的很小。 2）大量的配额无法释放，导致新的实例无法部署到某些很空的宿主机上。...也对漂移流程的可靠性提出了更高的要求，我们细化每一步漂移流程，设计合适的状态机，保证每一步的可重试和幂等性。...然而公有云上无法提供裸金属服务器，实际提供的宿主机都是虚拟机，出于容灾方面的考虑，我们将Redis的宿主机严格按zone打散，让master/slave部署在不同的zone，这样即使一个zone全部down...五、总结 Redis作为有状态应用，容器化和治理都需要很大的精力投入，而携程Redis治理既不盲从社区，为了支持内存超分，也难以照搬公有云厂商的相应的Redis PaaS服务，从实际业务需求出发，走出了一条既可行又现实的路

    1.2K20

    从谷歌事故报告看技术透明度：我们差的不是SRE，是承认问题的勇气

    • 即使对外发表声明，也往往没有后续的详细分析。 • 不怕出事故，敢于公开并接受公众监督，这种态度值得学习。 1....- issues：中性词，弱化严重性（比"outage"或"failure"更委婉），但实际对应 全球级联瘫痪（如API返回503错误）。...谷歌的服务是通过 Google API 实现的。为了进行收费等管理，每个API请求都需要被校验。 这项校验工作会检查请求是否符合规范，例如配额（quota）——如果你用超了，就不能再使用。...此数据存储中的元数据几乎可以即时在全球范围内复制， 以统一管理 Google Cloud 及客户的配额策略。...，缺乏指数退避机制； • 工程师限流重启节奏，切换多区域数据库减压； • 13:30 PDT（04:30 CST） • 除AI/数据处理服务外，多数核心功能恢复（如Gmail、YouTube）； • 18

    34810

    【开源项目】AI 账号控制中心，一键配置所有Agent

    如果你和我一样，同时订阅了 Claude、Gemini、OpenAI、Qwen 等多个 AI 服务，然后每天在各种账号之间切来切去，还要时不时担心配额用超了……那这个工具简直是为你量身定做的。...它的设计理念是： 没有 Quotio 时： CLI 工具配额用完就直接报错，你得手动换 API Key 你有 5 个 Claude 账号，但 CLI 只能配置一个 想知道这个月用了多少配额？...由于没有 Apple 开发者签名，首次运行需要执行： xattr -cr /Applications/Quotio.app Homebrew 支持正在开发中，很快就能 brew install quotio...的区别 这里稍微解释一下概念，别搞混了： Provider：AI 服务本身，比如 OpenAI API、Anthropic API、Google Vertex AI Agent：使用这些 AI 服务的...，Mac 味儿十足 支持主流 AI 服务商和 CLI 工具 自动故障转移，配额告急也不慌 开源免费，MIT 协议 缺点/局限： 仅支持 macOS 15.0+，且只支持 Apple Silicon 暂时没有

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