从PlatEMO中提取真实PF前沿 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 众所周知，我是Jmetal的重度爱好者，最近实验遇到一些难以解决的困难，当我在进行超多目标优化实验即MaOP时，需要M=10及以上的PF，然而在benchmark中没有提供，而且Jmetal不支持通过均匀取点的方式生成PF。因此，经过老师的指导，我们选择使用在PlatEMO中运行完相应目标数量的benchmark problem后，将通过均匀踩点得到的真实PF提取出来作为在Jmetal上进行实验的真实PF. 观察platEMO中PF
奇异值分解(singular value decomposition, SVD)，是将矩阵分解成奇异值(singular vector)和奇异值(singular value)。通过奇异值分解，我们会得到一些与特征分解相同类型的信息。然而，奇异值分解有更广泛的应用，每个实数矩阵都有一个奇异值，但不一定都有特征分解。例如，非方阵的矩阵没有特征分解，这时我们只能使用奇异值分解。
1月26日消息，据外媒报道，根据美国马萨诸塞州联邦法院的文件显示，当地时间周三，互联网巨头谷歌已经与奇点计算公司（Singular Computing）就此前的专利侵权诉讼达成了和解，不过双方和解的条件和金额并未对外透露。
1月12日消息，据外媒The register报道，奇点计算公司（Singular Computing）的计算机科学家约瑟夫·贝茨（Joseph Bates）近日向法庭提起诉讼，指控全球科技巨头谷歌的张量处理单元（TPU）侵犯其两项技术专利，索赔金额高达16.7亿美元。
In the English language, nouns are inflected by grammatical number - that is singular or plural. In this problem we use a simple model of constructing plural from a singular form. This model doesn’t always make English plural forms correctly, but it works in most cases. Forget about the real rules you know while solving the problem and use the statement as a formal document.
\(L^p\) norm 定义如右: \(||x||_p=(\sum_i|x_i|^p)^{\frac{1}{p}}\) for \(p∈R,p≥1\).
最近在捡回之前的线性代数知识，在复习可逆矩阵的时候，发现有的书上把可逆矩阵又称为非奇异矩阵，乍一看名字完全不知所云，仔细一分析，还是不明白。要想弄明白，还是得从英文入手，下面的解释主要从这里得来的Wh
哈喽，我是狗哥。不知道大家有没有用过 Lombok？里面的 @Builder 注解使用的创建者模式又叫建造者模式。简单来说，就是一步步创建一个对象，它对用户屏蔽了里面构建的细节，但却可以精细地控制对象的构造过程。
这个概念如果不懂，我觉得去维基百科看看最好， 地址：http://zh.wikipedia.org/wiki/奇异值分解 我这里也是引用别人的测试，调用了别人的包，给大家看看 /************************************************************************* * Compilation: javac -classpath .:jama.jar SVD.java * Execution: java -classpath .:j
方差分析为多样本检验，其核心为假设检验，此外，方差分析还可以做多重比较。方差分析本身是一种假设检验，同时也是一种模型，是回归模型的特例，回归模型为线性模型，方差分析为一般线性模型。实际应用中方差分析单独出现的可能性很小，一般在实验设计场景用的较多，项目中用方差分析去支撑项目的情景基本不会出现。
灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B testing，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。
假设你现在手头上有一个用户的观影历史数据矩阵，这个矩阵的行表示用户，列表示电影，矩阵中的元素为观众给电影的星级，1-5代表着用户对电影的喜爱程度递增。矩阵局部见下图：
SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解分解是机器学习中最重要的矩阵分解方法。
Q1: attr_accessor_with_history attr_accessor uses metaprogramming to create getters and setters for object attributes on the fly. Define a method attr_accessor_with_history that provides the same functionality as attr_accessor but also tracks every value
目前我们的kubernetes集群版本为1.15.0，故参考文档为官方文档《Extend the Kubernetes API with CustomResourceDefinitions》
@Cleanup注解可以生成对资源进行关闭的代码，无须手动通过try-catch-finally代码块判断并关闭所有的资源
微前端似乎是最近一个很火的话题，我们也即将使用在生产环境中，接下来会更新一系列微前端源码分析、手写微前端文章
这听起来是不是很熟悉？我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用。
https://www.bilibili.com/video/BV1HK4y1Q7EA
Singular Value Decomposition (SVD)是线性代数中十分重要的矩阵分解方法，被称为“线性代数的基本理论”，因为它不仅可以运用于所有矩阵(不像特征值分解只能用于方阵)，而且奇异值总是存在的。
Disco Diffusion 是发布于 Google Colab 平台的一款利用人工智能深度学习进行数字艺术创作的工具，它是基于 MIT 许可协议的开源工具，可以在 Google Drive 直接运行，也可以部署到本地运行，目前最新的版本是 Disco Diffusion v5.4。
在了解特征值分解之后，我们知道，矩阵A不一定是方阵。为了得到方阵，可以将矩阵A的转置乘以该矩阵。从而可以得到公式：
设A\in C^{m\times n}，则矩阵A^{H}A的n个特征值\lambda _i的算术平方根\delta _{i}=\sqrt {\lambda _i}叫做A的奇异值（Singular Value ）。
我们开始看4月的新论文了，这是来自北京大学人工智能研究所、北京大学智能科学与技术学院的研究人员发布的Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation（PiSSA）方法。
Let C(N, K) = 1 for K = 0 or K = N, and C(N, K) = C(N − 1, K) + C(N − 1, K − 1) for N ≥ 1. Prove that C(N, K) = N!/(K!(N−K)!) for N ≥ 1 and 0 ≤ K ≤ N.
Traefik 2.2新增的功能如下： 1. 支持了udp 2. traefik2.2 支持使用K/V存储做为动态配置的源，分别是 consul, etcd, Redis, zookeeper 3. 能够使用kubernetes CRD自定义资源定义UDP负载平衡 IngressRouteUDP。 4. 能够使用 rancher， consul catalog， docker和 marathon中的标签定义UDP的负载平衡 5. 增加了对ingress注解的主持 6. 将TLS存储功能 TLSStores添加到Kubernetes CRD中，使kubernetes用户无需使用配置文件和安装证书即可提供默认证书。 7. 在日志中增加了http的请求方式,是http还是https 8. 因为TLS的配置可能会影响CPU的使用率，因此增加了 TLS version和 TLS cipher使用的指标信息 9. 当前的WRR算法对于权重不平衡端点存在严重的偏差问题，将EDF调度算法用于WeightedRoundRobin， Envoy也是使用了 EOF调度算法 10. 支持请求主体用于流量镜像 11. 增加了 ElasticAPM作为traefik的tracing系统。 12. Traefik的Dashboard增加了UDP的页面 13. Traefik也增加了黑暗主题
选自medium 机器之心编译 参与：Panda Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解，他还为其中每种相关算法编写了代码（也发布在了 GitHub 上）。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址：https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb 在这篇文章中，我将尽我所能揭秘三种降维技术：PCA、t-SNE 和自
本文介绍了奇异值分解（SVD）在机器学习和深度学习领域中的应用，包括图像压缩、去噪、降维等方面。SVD是一种矩阵分解方法，能够将矩阵分解为三个矩阵的乘积，从而可以用于计算图像压缩、去噪、降维等任务中的奇异值。同时，SVD也可以用于深度学习中的特征值分解，从而帮助机器学习算法更好地理解数据。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第14章 - 利用SVD简化数据。 这里介绍，机器学习中的降维技术，可简化样品数据。 基本概念 降维（dimensionality reduction）。 如果样本数据的特征维度很大，会使得难以分析和理解。我们可以通过降维技术减少维度。 降维技术并不是将影响少的特征去掉，而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集。 降维技术的用途 使得数据集更易使用； 降低很多算法的计算开销； 去除噪声； 使得结果易懂。 问题
Traefik 是一个开源的可以使服务发布变得轻松有趣的边缘路由器。它负责接收你系统的请求，然后使用合适的组件来对这些请求进行处理。
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，也是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。
Traefik支持动态配置和静态配置，因此在实践的过程中，我们将Traefik运行的端口配置在静态配置文件中，Traefik因为功能的丰富性得到很多的人的青睐，尤其是它的弹性功能，从大量的技术博客上观察来看，现在很多人在使用并且很稳定，对于ingress-nginx来说，能动态配置的Traefik显然略胜一筹，这是一个非常大且好的升级。更多的功能点可以在官方文档(https://docs.traefik.io/)详细查阅:
WordPress 的自定义文章类型是非常好的一个功能，允许我们根据需求创建和文章等类似的文章类型，每种文章类型都有自己的管理菜单和功能。如果你的网站拥有自定义文章类型，你肯定希望可以向文章、页面和评论一样，在仪表盘的【概览】小工具显示其他文章类型的数据，如下图所示：
Truncated Singular Value Decomposition (SVD) is a matrix factorization technique that factors a matrix M into the three matrices U, Σ, and V. This is very similar to PCA, excepting that the factorization for SVD is done on the data matrix, whereas for PCA, the factorization is done on the covariance matrix. Typically, SVD is used under the hood to find the principle components of a matrix.
wordpress很强大，能当博客也能进行二次开发出很完善的内容管理系统满足企业运营需求，比如可以添加products产品模型、汽车模型等，如何实现呢？添加post_type自定义文章类型就可以了
选自Google Research 作者：Maithra Raghu 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 SVCCA 是谷歌大脑提出的一个简单、可扩展的工具，可以帮助开发者获知各类深度神经网络在训练过程中模型内部的表征，为开发者们带来洞见。该工作的论文已经被 NIPS 2017 大会接收，在下周举行的大会上，谷歌还将更深入展示新工具的特点。 深度神经网络（DNN）促使计算机视觉、语言理解和语音识别领域出现了前所未有的进步。但是这些成功也伴随着新的挑战。尤其是，和之前很多机器学习方法不同，DNN 易受分类中的对
注：文件夹里包含这两个的文件，就能被wordpress 识别。 主题的缩略图名称：screenshot.png
Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。
腾讯云上有默认的提供的ingress服务，如果你不想用提供的，想用最新的treafik来暴露服务通过域名访问也是可以的。下面我们来部署操作下。
一、线性回归的概念 对连续型数据做出预测属于回归问题。举个简单的例子：例如我们在知道房屋面积(HouseArea)和卧室的数量(Bedrooms)的情况下要求房屋的价格(Price)。通过一组
为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。
Stanford CoreNLP是使用Java开发的进行自然语言处理的工具。支持多种语言接口，Stanfordcorenlp是它的一个python接口。
在以前的版本若要对 apiserver 的请求做一些访问控制，必须修改 apiserver 的源代码然后重新编译部署，非常麻烦也不灵活，apiserver 也支持一些动态的准入控制器，在 apiserver 配置中看到的ServiceAccount,NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,ResourceQuota 等都是 apiserver 的准入控制器，但这些都是 kubernetes 中默认内置的。在 v1.9 中，kubernetes 的动态准入控制器功能中支持了 Admission Webhooks，即用户可以以插件的方式对 apiserver 的请求做一些访问控制，要使用该功能需要自己写一个 admission webhook，apiserver 会在请求通过认证和授权之后、对象被持久化之前拦截该请求，然后调用 webhook 已达到准入控制，比如 Istio 中 sidecar 的注入就是通过这种方式实现的，在创建 Pod 阶段 apiserver 会回调 webhook 然后将 Sidecar 代理注入至用户 Pod。 本文主要介绍如何使用 AdmissionWebhook 对 CR 的校验，一般在开发 operator 过程中，都是通过对 CR 的操作实现某个功能的，若 CR 不规范可能会导致某些问题，所以对提交 CR 的校验是不可避免的一个步骤。
了解K8s的同学应该都知道，如果想要把应用暴露到公网上供外部访问，那么不可避免的会接触到Ingress资源。本文以Traefik为例，让大家对Ingress和Traefik的使用有一定的了解。
本文介绍使用C++语言的矩阵库Armadillo时，出现报错system is singular; attempting approx solution的解决方法。
今天上午，跨国公司Gtmhub致力于开发软件来帮助其他公司管理公司计划，该公司宣布已筹集了3,000万美元的B轮融资。本轮融资由Insight领投，新投资者Singular和之前的LauncHub以及CRV。 Gtmhub大约在13个月前筹集了900万美元的A轮融资。当时，新资金超过了之前的融资总额。这家初创公司的新一轮融资（如其2019年A轮融资）以类似的方式高出其先前的融资总额。 Gtmhub如何筹集了这么多钱？总之，增长。 TechCrunch在其A轮融资时报告说，Gtmhub的年度经常性收入（ARR）同比增长了400％。 Gtmhub首席运营官塞思·埃利奥特（Gethmhub首席运营官塞思·埃利奥特（Seth Elliott）告诉TechCrunch，该公司的ARR去年增长了三倍（从2019年12月到2020年12月）。 在Gtmhub在2019年筹集资金的同时，也有许多其他初创公司也专注于同一软件市场，导致TechCrunch询问“为什么每个人都在开发OKR软件？” OKR的首字母缩写翻译为“目标和关键结果”，这是一种计划方法，已在美国科技公司中流行，并且据Elliott称，在国际上和非科技公司中也越来越流行。 这位初创公司高管还告诉TechCrunch，他认为Gtmhub伴随着两种业务趋势而增长。他告诉TechCrunch，首先是OKR本身的崛起，这是他的公司乘风破浪的一年。第二个是他认为自己的创业公司处于领先地位的公司，它与追求公司转型以提高敏捷性的大公司打交道；他说，这些公司正在采用Gtmhub，这可以帮助他们成功地进行数字化转型或类似的努力。
@Builder可以放在类，构造器或方法上。虽然“基于类”和“基于构造器”模式是最常见的用例，但使用“方法”用例最容易解释。
从4.0版开始，Tungsten Fabric为使用Kubernetes编排器的容器提供网络支持。你可以使用标准容器网络接口（CNI插件）为创建的每个容器分配一个网络接口。有关Tungsten Fabric容器联网的更多信息，请参阅已发表文章。
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