观测误差第15页

云原生内容分享(四)：OpenTelemetry 重塑云原生的可观测性

目录一、前言二、OpenTelemetry的出现三、OpenTelemetry架构四、收集、转换、转发遥测数据的工具Collector五、基于OpenTelemetry&&Kubernetes的解决方案六、基于Kubernetes的OpenTelemetry实现6.1、通过Helm的方式进行部署6.2、通过kubectl的方式进行部署七、来点实战7.1、集成OpenTelemetrySDK7.2、

之乎者也··2024-01-25 18:24

C语言用户态函数可观测性

码哥比特·2024-01-25 18:03

宇宙的演进14-银河系的形状

图片发自App经过观测和计算发现，银河系的中心，也就是银心大概是在人马座的旁边。然后还有天文学家进行了计算，想看看太阳距离银河系的中心，也就是银心有多远。

姜地主·2024-01-25 17:56

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

对误差条形图的感性认识

这是一个误差条形图的示例，其中包含两个组别（GroupA和GroupB）和它们对应的得分（Scores）。条形：图中的蓝色和绿色条形代表两个组别的平均得分。

王摇摆·2024-01-25 16:37

应用监控 eBPF 版：实现高效协议解析的技术探索

随着业务发展，多语言、多框架、多协议的微服务在企业中越来越多，软件架构复杂度越来越高，如何快速通过可观测工具快速定位出问题对研发人员至关重要。

阿里云云原生·2024-01-25 13:30

构建端到端可观测全景丨云栖大会可观测分享实录

作者：周洋技术不断演进，端到端可观测需求愈发强烈随着Kubernetes、Serverless等云原生技术引领研发、运维模式变革。应用架构从单体架构逐步演进为分布式、微服务化应用。

阿里云云原生·2024-01-25 13:30

深度学习模型选择

接下来介绍几种模型选择时候需要注意的点误差训练误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。

良子c·2024-01-25 12:24

R语言【taxlist】——对多样性记录的物种列表使用 taxlist 的指南

同名对象类taxlist可以进一步与生物多样性记录联系起来(例如，用于植被样地的观测)。

ALittleHigh·2024-01-25 12:04

水利水库大坝安全监测参数详解

在监测过程中，主要运用外部变形观测网、正倒垂线、印张线、伸缩仪、水准点、静力水准仪、倾角仪、多点位移

厦门辰迈智慧科技有限公司·2024-01-25 10:21

水库大坝安全监测的技术手段及方法

水库大坝安全监测是指通过仪器观测和巡视检查对水利水电工程主体结构、地基基础、两岸边坡、相关设施以及周围环境所作的测量及观察。

厦门辰迈智慧科技有限公司·2024-01-25 10:17

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred

bigcindy·2024-01-25 08:48

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

光流估计概念和算法

光流就是物体和观测者之间的互相运动，亮度变化的速度矢量，下图两张图片表示了光流的原理。

AppleYRY·2024-01-25 08:13

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办

清☆茶·2024-01-25 07:22

风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测

这些数据通常包括风速的观测值和时间戳。CEEMDAN分解：使用集合经验模态分解（CEEMDAN）将风速时间序列分解为多个本征模态函数（IMF）。CEEMDAN是一种数据驱动的分解方法，

机器学习之心·2024-01-25 07:55

《大图景》-宇宙：大爆炸与时间箭头

我们观测到的膨胀加速一定源于我们所知的物质以外的某种东西。宇宙未来最可能的场景就是只

书影人生·2024-01-25 05:23

Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-12-10)

熵、比热、磁化率和渗流的Rushbrooke不等式;使用水平能见图网络的跨尺度径流可预测性洞察;社会网络的区分性中心性;潜在客流预测：城市交通发展的新型研究;利用Kronecker积的复合网络结构可观测性

ComplexLY·2024-01-25 05:24

解锁 AI 潜力 | 使用 GreptimeAI 深入观测 OpenAI 行为和用量

随着人工智能技术的迅速进步，OpenAI已经崭露头角，成为该领域的领军者之一。它在多种语言处理任务上表现卓越，包括机器翻译、文本分类和文本生成等。然而，使用OpenAI时，持续监控API调用的重要性不容忽视，这不仅可以帮助我们识别出性能瓶颈，统计和分析使用情况，还可以帮助我们在API出现问题时快速发现并进行相应的处理。GreptimeAIGreptimeAI提供了专为监测和管理大型语言模型（LLM

Greptime·2024-01-25 03:42

综合小型气象观测站

TH-QC12随着科技的发展，气象观测站已经变得越来越普遍。无论是大规模的国家级气象站，还是小型的气象观测站，它们都为我们的生活和生产提供了重要的气象数据。

YYtianhe17·2024-01-25 02:08

SAS编程：SQL的数据集操作用法简谈

1.数据观测去重－DISTINCT如果需要对所选变量进行去重，可以在SELECT语句中使用DISTINCT关键字。

野藤_·2024-01-25 02:19

PCL使用滤波器去除异常值

此外，测量误差会导致稀疏异常值，从而进一步破坏结果。这会使局部点云特征（例如表面法线或曲率变化）的估计复杂化，从而导致错误的值，进而可能导致点云配准失败。

目标成为slam大神·2024-01-25 01:01

pcl之滤波器（二）

此外，测量误差会导致稀疏的异常值，从而影响结果。这

icecream_cheese·2024-01-25 01:59

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

nb！超100个免费常用api接口整理

空气质量查询：支持国内3400+个城市的整点观测，并附带空气质量监测点（全国共2335个）的整点观测数据。

API小百科_APISpace·2024-01-24 21:05

SPSS中如何通过现有数据文件中的已有变量计算生成新变量

有时在分析完之后要对数据进行深加工，比如完成因子分析之后，将观测值的各个因子得分乘以其方差贡献率得到因子总得分，进而开展后续研

数据科学作家·2024-01-24 19:06

松下伺服参数设置及控制算法实现

以下是一些常见的伺服参数及其含义：P（比例增益）：用于校正位置误差的参数。增大P值可以增加响应速度，但可能引发

LiJavascript·2024-01-24 16:59

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

HMM隐马尔可夫模型和维特比算法

前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习（监督学习）四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型

Y·Not·Try·2024-01-24 12:05

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小

Snu77·2024-01-24 11:18

混合高斯模型的应用与理解

在混合高斯模型中，假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个分量。每个观测数据点都由这些分量中的某一个生成，但具体是哪一个分量生成的则是不可观测的隐变量。

DoYoungExplorer·2024-01-24 09:23

机器学习整理

性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

空间统计建模

燕南路GISer·2024-01-24 09:45

python计算莫兰指数(Moran‘s I)并绘制地区热力图——以中国各省pm2.5为例

文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介计算省的pm2.5平均值作为观测矩阵，省会的距离的倒数作为空间权重矩阵，计算全局莫兰指数为0.49，显著性检验p值为3.75>1.96，得出中国地区的pm2.5

爆米LiuChen·2024-01-24 09:12

Python空间分析| 01 利用Python计算全局莫兰指数（Global Moran‘s I）

酱肉包-·2024-01-24 09:09

Prometheus 架构全面解析

此外，在当今世界，可观测性对每个组织来说都变得至关重要，而Prometheus是开源领域的关键可观测性工具之一。在这篇博客中，我们将了解Prometheus的所有关键组件，以及它们如何协同工作以使整

yule.yang·2024-01-24 08:53

MODIS产品MCD12Q1 IGBP土地利用数据分享

一、数据简介MCD12Q1是MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer）卫星传感器所生成的一个地球观测数据产品，提供了全球范围内的地表覆盖分类信息。

GIS遥感数据处理应用·2024-01-24 07:36

中国SRTMDEMUTM 90M 分辨率DEM数据免费分享

一、数据简介SRTM（ShuttleRadarTopographyMission）是一个由NASA和其他合作伙伴组织共同进行的地球观测项目。

GIS遥感数据处理应用·2024-01-24 07:36

【AI理论知识】EM算法

EM算法的主要目标是在存在未观测数据或缺失数据的情况下，通过迭代地进行期望步骤（E步）和最大化步骤（M步），来估计模型的参数。算法步骤初始化：随机初始化模型参数。

资料加载中·2024-01-24 07:35

你知道宇宙到底有多大吗？

在一百年前，人类甚至还认为银河系就是整个宇宙，因为我们无法观测到河外星系。随着现代天文学的发展，科学家对宇宙的认知取得了突飞猛进的发展，我们能探索到更遥远的外太空，发现了更多不可思议的宇宙奥秘。

作家林锋·2024-01-24 06:28

面试 Vue 框架八股文十问十答第九期

⭐1）说一下Vue的生命周期Vue的生命周期包括以下几个阶段：创建阶段：beforeCreate：在实例初始化之后，数据观测(dataobserver)和event/watcher事件配置之前被调用。

程序员小白条·2024-01-24 06:29

数据类型与数据约束

int（-21亿到21亿，0到42亿）,bigint(从小到大）小数：decimal、float、doubledeciml(M,N),如decimal(5,2)表示共存五位数，小数占两位，存储小数要求没有误差时使用

Ч689·2024-01-24 05:57

【BI&AI】Lecture 8 - EEG data analysis hands on

它可以将观测到的多个信号分解为相互独立的成分，这些成分在原始信号中可能是混合在一起的。假设采集EEG信号的帽子上有n个电极，则有n个观测信号，用x1x_1x1，x2x_2x2…xnx_nxn表示。

头发没了还会再长·2024-01-24 04:22

[2021-09-28]经典面试题-井盖为什么是圆的

、从搬运上来讲：圆形搬运起来会比较方便，搬不动了可以滚呐二、从形状来说，圆形也更符合人的提醒事项，方便施工人员进出，不容易发生磕碰三、从工业的角度：圆的形状比较容易加工，而且由于只有直径一个尺寸，会对误差的容忍度更

许忠慧·2024-01-24 04:58

快递小哥与芯片女（66）

在这期间里，田阳不敢有一丝懈怠，认真地劳作着观测着，从库存的环境，到温度、湿度都一一观测着记录着。白茅根看见都为之感动，不知疲倦的田阳，对待山药不是自己的胜过自己的，自己还有什么不放心的。

以科_da36·2024-01-24 02:41

MATLAB实现K-means聚类数学建模算法

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下：1.

AI Dog·2024-01-24 01:15

matlab自动控制状态反馈设计PID控制回路、保证控制效果

1、内容简介略36-可以交流、咨询、答疑2、内容说明控制理论报告系统描述已知系统的传递函数为，以T=0.25s对系统采样，要求：1）设计PID控制回路，能够实现闭环系统，稳态误差在斜坡输入情况下为0。

studyer_domi·2024-01-24 01:44

1986-Minimum error thresholding

该论文假设原始图像中待分割的目标和背景的分布服从高斯分布，然后根据最小误差思想构建最小误差目标函数，最后取目标函数最小时的阈值为最佳分割阈值。

是聪聪黄吖·2024-01-23 23:40

loadrunner脚本，并发函数web_concurrent_start(null),web_concurrent_end(null)使用

loadrunenr脚本中的代码是串行执行，一般响应时间比较快的服务，误差不会很明显。遇到接口或服务很多的脚本，如果耗时又比较长的话，再串行起来的话，就会很慢。

一只胖嘟嘟~·2024-01-23 22:48

Sentinel 新版本发布，提升配置灵活性以及可观测配套

作者：屿山基本介绍Sentinel是阿里巴巴集团开源的，面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，承接了阿里巴巴近15年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀、冷启动、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用服务等，是保障微服务高可用的利器。开源以来也被众多企业广泛应用于生产实践。在功能上主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个

阿里云云原生·2024-01-23 20:35

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