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- 1、简介近年来，随着工业化和现代化进程的推进，在流程型工业场景中，通过对生产运行状态和运行环境的实时记录和感知，积累并产生了大量的工业时序数据，这些数据往往存在量级大、测点多、时滞大等特点。通过对多维时间序列数据的分析和预测，能够对系统的运行状态实现控制、分析和优化。流程工业系统往往涉及一系列设备和工序步骤，工业时序数据之间，各测点相互影响，并且事件有先后之分，这给时间序列预测任务增加了相... 1、简介近年来，随着工业化和现代化进程的推进，在流程型工业场景中，通过对生产运行状态和运行环境的实时记录和感知，积累并产生了大量的工业时序数据，这些数据往往存在量级大、测点多、时滞大等特点。通过对多维时间序列数据的分析和预测，能够对系统的运行状态实现控制、分析和优化。流程工业系统往往涉及一系列设备和工序步骤，工业时序数据之间，各测点相互影响，并且事件有先后之分，这给时间序列预测任务增加了相...
- 谁也没想到张小白会交一份满分只有30分的高玩赛作业。 谁也没想到张小白会交一份满分只有30分的高玩赛作业。
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- 第三章 异构数据源联合分析业务创新实践课件整理 第三章 异构数据源联合分析业务创新实践课件整理
- 这里简单介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。前提条件已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面。 Step1 运行预置算链单击资产浏览图标，选择“算链”，单击展开，找到预置算链“销售销量训练”，如[图1]所示。图1 预置算链双击打开销售销量训练，如[图2]所示的算链。图2 销售销... 这里简单介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。前提条件已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面。 Step1 运行预置算链单击资产浏览图标，选择“算链”，单击展开，找到预置算链“销售销量训练”，如[图1]所示。图1 预置算链双击打开销售销量训练，如[图2]所示的算链。图2 销售销...
- 学习k8s存储架构原理后，对持久化存储和PV/PVC的工作原理有了更深入的了解。部署cephfs条件需要3个以上的node节点和每个节点都必须有3个以上的硬盘才可以。如果部署要另外添加云硬盘，增加学习成本，不划算。之前有部署过glusterfs，但是怕部署glusterfs会跟华为的MRS大数据集群在同时使用时有冲突和抢占资源（特别是存储资源），所以我部署了NFS作为共享存储，避免资... 学习k8s存储架构原理后，对持久化存储和PV/PVC的工作原理有了更深入的了解。部署cephfs条件需要3个以上的node节点和每个节点都必须有3个以上的硬盘才可以。如果部署要另外添加云硬盘，增加学习成本，不划算。之前有部署过glusterfs，但是怕部署glusterfs会跟华为的MRS大数据集群在同时使用时有冲突和抢占资源（特别是存储资源），所以我部署了NFS作为共享存储，避免资...
- Sentence-BERT提出动机解决传统BERT在大规模语义相似度计算场景下运行效率低的问题。BERT在句子对相似度计算上取得了很好的效果，然而它要求以句子对的形式进行输入。在这种方式下，如果我们想要计算10,000个句子中最相似的两个句子，那么需要构建大约5,000,0000个句子对组合进行推理计算，时间复杂度很高，不适用于上线场景中。而Sentence-BERT是通过将单个句子编码成... Sentence-BERT提出动机解决传统BERT在大规模语义相似度计算场景下运行效率低的问题。BERT在句子对相似度计算上取得了很好的效果，然而它要求以句子对的形式进行输入。在这种方式下，如果我们想要计算10,000个句子中最相似的两个句子，那么需要构建大约5,000,0000个句子对组合进行推理计算，时间复杂度很高，不适用于上线场景中。而Sentence-BERT是通过将单个句子编码成...
- 神经网络是存在于人脑中的生物神经网络的人工表示。人工神经网络是由深度学习模型结合而成的框架，已经被证明越来越有效和准确。 神经网络是存在于人脑中的生物神经网络的人工表示。人工神经网络是由深度学习模型结合而成的框架，已经被证明越来越有效和准确。
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- 卷积神经网络的基本结构 CNN常常被用在影像处理上，如果你今天用CNN来做影像处理，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类，那么你就是training一个neural network,input 一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是 很长很长 的vector。output就是(假如你有1000个类别，out... 卷积神经网络的基本结构 CNN常常被用在影像处理上，如果你今天用CNN来做影像处理，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类，那么你就是training一个neural network,input 一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是 很长很长 的vector。output就是(假如你有1000个类别，out...
- 利用海量数据对个人进行风控画像，已成为银行等金融机构在拓展面向个人类业务的常见做法。无论是在前期营销、贷前授信、贷中评估和贷后信用评估，精准个人风控画像都具备突出的业务价值。金融机构拥有的个人数据，一般都是发生过业务往来的历史用户数据，普遍存在覆盖面不广、维度偏少和更新不及时等问题，在支撑个人画像方面往往有所欠缺。面向个人消费者的互联网企业，拥有维度全面的个人画像数据，但受限于个人数据隐私安全。 利用海量数据对个人进行风控画像，已成为银行等金融机构在拓展面向个人类业务的常见做法。无论是在前期营销、贷前授信、贷中评估和贷后信用评估，精准个人风控画像都具备突出的业务价值。金融机构拥有的个人数据，一般都是发生过业务往来的历史用户数据，普遍存在覆盖面不广、维度偏少和更新不及时等问题，在支撑个人画像方面往往有所欠缺。面向个人消费者的互联网企业，拥有维度全面的个人画像数据，但受限于个人数据隐私安全。
- 推进公共数据资源开发利用，是政府实现深化“放管服”改革和数字政府建设的必然要求，有利于优化产业结构，培育新增长点，发展壮大数字经济，更好的服务于辖区企业，促进经济高质量发展。公共数据资源共享需求迫切，在实际落地时遇到诸多挑战，最主要的问题是如何确保不同来源数据的安全，避免敏感数据在使用过程泄漏出去。业界主要采用可信智能计算（隐私计算）和联邦学习等技术应对数据安全挑战，通过建立集中式或分布式的加。 推进公共数据资源开发利用，是政府实现深化“放管服”改革和数字政府建设的必然要求，有利于优化产业结构，培育新增长点，发展壮大数字经济，更好的服务于辖区企业，促进经济高质量发展。公共数据资源共享需求迫切，在实际落地时遇到诸多挑战，最主要的问题是如何确保不同来源数据的安全，避免敏感数据在使用过程泄漏出去。业界主要采用可信智能计算（隐私计算）和联邦学习等技术应对数据安全挑战，通过建立集中式或分布式的加。
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