样本跟踪

Windows系统SSH无法通过IPv6地址连接AWS EC2实例

1.使用tracert跟踪IPv6地址说明：我的EC2实例的
·2025-01-21 17:34

Prometheus存储原理及数据备份还原

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存（TSDB时序数据库）中，并定时保存到硬盘中。
JohnnySongXY·2025-01-21 15:26

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。
feifeikon·2025-01-21 15:19

Prometheus监控数据类型

Counter计数器，只增不减*_total*_sum*_countrate：求增长率topk：Top前N的信息Gauge反映当前状态，可增可减一般不带后缀直接使用指标，表示当前状态delta：可以获取样本在一段时间返回内的变化情况
xianyuLuo.·2025-01-21 15:46

vid2vid-zero：使用Stable Diffusion进行零样本视频编辑

Paper:WangW,JiangY,XieK,etal.Zero-shotvideoeditingusingoff-the-shelfimagediffusionmodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.17599,2023.Introduction:UnreleasedCode:https://github.com/baaivision/vid2vid-zero目录一
ScienceLi1125·2025-01-21 14:12

电商效率提升实战：看板工具如何优化任务可视化与进度追踪

以下是如何使用看板工具提升效率的具体方法，以板栗看板为例：一、任务管理与进度跟踪电商运营涉及多个环节，如商品上架、促销活动策划、订单处理和客户服务等。
·2025-01-21 12:21

宠物用品企业的智选之道：看板软件选品指南

宠物用品企业利用看板软件进行选品分析，可以系统地跟踪市场动态、评估产品性能、分析消费者需求，从而做出更加明智的选品决策。以下是一个详
·2025-01-21 12:49

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

这个项目提供了一种简便的方式来跟踪和分析Kubernetes集群中跨不同可用区的通信，帮助用户优化集群的网络架构、提高资源利用效率并减少网络延迟。
KubeSphere 云原生·2025-01-21 09:59

一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法

摘要在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下，各类感知设备产生海量的时序数据，设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理，使数据进行模式变更时不产生信息损失，且支持对数据跨模式版本进行读写操作.结合流行的时序数据库管理系统，调研总结了各类数据库管理系统对模式演化的支持情况，对时序数据及其模式进行了形式化表述，对其模式演化的过程进行了分析，设计了一种
米朵儿技术屋·2025-01-21 05:21

python pipeline库_Easy Pipeline，一种轻量级的Python Pipeline库

起因是这样的，组内有一个需求，需要挖掘视频中的检测难样本，这样可以极大地减少标注的量，从而降低成本。难样本挖掘的策略，简单来说就是如果视
周不宅·2025-01-21 05:18

会话 令牌

在Web开发中，"session"和"token"都是用来跟踪用户在网站上的活动状态的技术，但它们的工作原理和使用场景有所不同。我们可以用日常生活中的例子来形象地理解它们。
南天神杵孟猛·2025-01-21 03:28

FORCE 原动力大会｜火山引擎边缘云亮点干货先知晓！

IDC最新发布的《中国智算服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，受国内生成式AI技术飞速发展的影响，GenAI（生成式AI）IaaS市场在2023年实现爆发式增长，在AI+云计算领域有双向积累的公司获得先发优势
·2025-01-20 22:19

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集
·2025-01-20 22:17

OpenVoiceV2：零样本跨语言语音克隆技术，支持多种风格控制

1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展，但现有方法通常存在着局限性，例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。为了克服这些挑战，MyShell.ai团队推出了全新的语音克隆技术OpenVoiceV2，它能够在无需额外训练的情况下，仅凭少量参考音频，就能够克隆任何人的声音，并支持多种语音风格控制，以及快速高效的跨语言语音生成。论文地址：http://
智慧医疗·2025-01-20 22:16

【Git】Git 完全指南：从入门到精通

无论是个人项目还是团队开发，Git都能提供强大的功能来跟踪、管理代码变更，并保障项目的稳定性与可持续发展。本篇文章从基础命令讲起，逐步深入，帮助你全面了解并掌握Git，最终达到精通。
LuckiBit·2025-01-20 18:32

OpenTelemetry 101：面向 IT 领导者和爱好者的非技术指南

如果您从事软件开发、SRE或DevOps工作，您可能听说过可观察性、遥测和跟踪等术语。这些概念对于理解应用程序在生产环境中的行为至关重要，并且它们是现代软件开发实践的重要组成部分。
·2025-01-20 17:48

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

这个项目提供了一种简便的方式来跟踪和分析Kubernetes集群中跨不同可用区的通信，帮助用户优化集群的网络架构、提高资源利用效率并减少网络延迟。
·2025-01-20 17:45

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

跨部门协作难？销售团队可以这样做

2.任务跟踪缺乏透明性传统方式下，销售任务的进度和执行情况难
·2025-01-20 13:07

【NOIP普及组】 细胞分裂

现在，他正在为一个细胞实验做准备工作：培养细胞样本。Hanks博士手里现在有N种细胞，编号从1-N，一个第i种细胞经过1秒钟可以分裂为Si个同种细胞（Si为正整数）。
我就是南山·2025-01-20 12:34

【机器学习：二十六、决策树】

根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
KeyPan·2025-01-20 09:28

gan 总结 数据增强_两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

首先，GAN不好训练，目前的技术还是需要大量训练样本。而一旦有大量训练样本，那GAN
weixin_39972741·2025-01-20 00:03

【架构-38】如何选择通信协议和数据格式

它特别适合用于实时系统，如工业仿真软件中的状态更新、机器人路径跟踪、实时数据流、传感器数据和A
W Y·2025-01-19 22:48

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

git 常用命令

1.常用命令gitaddREADME跟踪README文件gitrm--cachedfilename从暂存区、本地库删除filename文件gitcommit-m“”fn//把文件提交到仓库（commit
2301_78094384·2025-01-19 21:02

Windows CMD 常用命令

创建、删除文件4.文件与内容操作4.1复制、移动文件4.2批量复制—`xcopy`/`robocopy`5.网络相关命令5.1`ipconfig`查看本机IP5.2测试网络连通性—`ping`5.3路由跟踪
书生－w·2025-01-19 21:31

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型
大模型常客·2025-01-19 19:21

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

《从零样本到少样本学习：一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用！》
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

用java 实现 Longest Substring Without Repeating Characters 无重复字符的最长子串（leetCode 算法）

下面是一个使用Java实现的解决方案，它使用了滑动窗口和哈希集合来跟踪当前窗口内的字符：importjava.util.HashSet;importjava.util.Set;pub
用心去追梦·2025-01-19 15:39

分布式链路追踪-03-Jaeger、Zipkin、skywalking 中的 span 是如何设计的？

在Jaeger和Zipkin这两个分布式跟踪系统中，SpanID是通过不同的方法生成的。
·2025-01-19 15:12

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

它提供了成本和使用分析、用户跟踪、追踪和评估工具。本文将详细探讨如何设置和使用LLMonitor，以提高AI应用的透明度和效率。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

有监督学习有监督学习中，数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

大规模可观测性揭秘：Netflix 如何通过标题玩转全球内容发布？

2可观测性的挑战作为工程师，我们习惯跟踪错误率、延迟和CPU利用率等系统指标，但对
·2025-01-19 06:33

关于大规模实时数仓搭建，我有几条心得...

•产品同学圈了一批商品，如何查看该样本的实时报表？•发现问题总是晚一步，如何在第一时间获取自定义的预警信息？•......为了解决上述
闲鱼技术·2025-01-19 06:28

第三讲 隐语架构

降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad：轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote：Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层
huang8666·2025-01-19 05:14

汽车售后诊断用户管理后台：功能、设计与应用

它整合了客户信息管理、车辆诊断数据处理、维修流程跟踪、售后市场分析等多个功能模块，为汽车售后产业链的各个环节提供了全方位的支持。二、功能模块剖析（一）客户信息管理基本信息录入与存储：详细记录车
芊言凝语·2025-01-19 04:01

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

用滑动窗口法采样训练样本。将词元转换为输入大型语言模型的向量。到目前为止，我们已经介绍了大型语言模型（LLMs）的总
释迦呼呼·2025-01-19 03:55

【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪

本文代码功能：1.获取摄像头，实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式：‘meanshift’，‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py，复制以下代码：importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0，1，
明月下·2025-01-18 18:26

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产
ningaiiii·2025-01-18 17:52

Solana链，什么是sol跟单机器人、pump跟单机器人、sol狙击机器人、sol夹子机器人、sol聪明钱筛选

2.实时同步：机器人能够实时跟踪和复制选定交易者的交易，以确保交易及时性和同步性
白马区块Crypto100·2025-01-18 14:29

链路测试tool之MTR详解

测试方式正向链路测试（客户端-->服务端）反向链路测试（服务端-->客户端）工具简介MTR是一款网络诊断工具，它将ping和traceroute的功能合并，相对于traceroute只会做一次链路跟踪测试
浅夏入秋^_^·2025-01-18 05:50

【AI系统】混合并行

数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况，通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

家政公司的得力助手：这些团队管理工具你值得拥有

它提供了直观的任务管理和进度跟踪功能，支持团队成员通过拖拽任务卡片来实时更新任务状态。此外，板栗看板还支持文件共享、在线讨论和多种视图切换，方便团队成员从多个角度了解项目进展。适用场景：家政公司可利用
·2025-01-17 20:47

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。例如，在手
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:23

T检验：一种通俗易懂的统计分析方法

T检验正是为此目的而设计的，它基于T分布理论，通过计算样本数据的T值和P值来推断总体均数之间的差异。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

图论算法——最短路问题

例如：V2到V5可以是V2->V5，也可以是V2->V0->V3->V5，很明显最短路是前者算法主要思路：广度优先搜索（bfs）：对于每个顶点，我们将跟踪
青云遮夜雨·2025-01-17 15:47
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