数据标注（二）

因此，本文旨在向读者介绍AWS云计算下的灾难恢复架构的诸多相关知识点，希望读者可以通过本文了解到云上的灾难恢复计划的基本原理、最佳实践和工具，并掌握如何设计和实施云上的可靠灾难恢复计划。当然各大云厂商的服务个人使用下来，感觉基本思想都是互通的，所以这里面灾难恢复架构是不限定具体云的设计的。

感谢您阅读本文！如果您对基于边缘计算的智能物联网、相关技术或未来发展有任何疑问或想法，请在评论区与我交流。让我们一起探索边缘计算如何为智能物联网带来更多的创新和机遇！

今天这篇小作文尝试以NLP领域中的常用模型BERT为例(仅将输入文本进行encode)，综合评测包括Pytorch、ONNX、JIT、TensorRT和OpenVino在内这5种推理方案的性能。

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“创新大师杯”全球AI极客挑战赛征文活动开始了！

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

“令人惊喜的是，利用阿里云的数加平台，我们差不多一个多月就搭建好了大数据平台，并且可以通过图形化的界面快速的开发，几个开发人员很快的掌握，甚至我们把阿里云的开发端给了业务部门，他们一些稍微资深一点的业务人员也可以使用，所以我们初步估计了一下，给我们节省的价值至少是千万级的。

本文源自2024外滩大会“Data+AI”论坛，由蚂蚁集团数据平台与服务部负责人骆骥演讲整理。文章回顾了数据技术发展历程，指出生成式AI正推动数据技术从成本效率中心向价值中心转变。

本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念：预测贡献度和错误贡献度。

蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。

【8月更文第31天】随着 DevOps 实践的普及，Jenkins 已经成为许多组织中不可或缺的一部分，用于自动化软件开发生命周期中的构建、测试和部署流程。然而，随着 Jenkins 的广泛应用，其安全性也变得越来越重要。Jenkins 提供了一系列的安全特性，包括访问控制列表（ACL）、认证和授权机制，以确保只有经过适当授权的用户才能访问和操作 Jenkins 系统。本文将详细介绍如何配置 Jenkins 的 ACL 以及其他安全措施，以保护 Jenkins 服务器免受未授权访问和攻击。

【8月更文第31天】随着云计算技术的发展，越来越多的企业选择将数据处理和分析任务迁移到云端。阿里云的 MaxCompute 是一款专为海量数据设计的大规模数据仓库平台，它不仅提供了强大的数据处理能力，还简化了数据管理的工作流程。然而，在享受这些便利的同时，企业也需要考虑如何有效地控制成本，确保资源得到最优利用。本文将探讨如何评估 MaxCompute 的使用成本，并提出一些优化策略以降低费用，提高资源利用率。

【8月更文第31天】随着软件开发流程的加速，持续集成/持续交付（CI/CD）工具的重要性日益凸显。Jenkins 作为最受欢迎的 CI/CD 平台之一，为企业提供了强大的自动化构建和部署功能。然而，在大规模部署场景下，单一的 Jenkins 实例可能无法满足高可用性和性能的需求。本文将探讨如何设计和实施 Jenkins 高可用集群，以支持大型组织的需求，并通过负载均衡技术来提高系统的稳定性和响应速度。

【8月更文第31天】随着大数据分析需求的增长，如何高效地管理和组织数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute（原名 ODPS）是一个专为海量数据设计的计算服务，它提供了丰富的功能来帮助用户管理和优化数据。本文将重点讨论 MaxCompute 中的数据分区策略和生命周期管理方法，并通过具体的代码示例来展示如何实施这些策略。

【8月更文第31天】在大数据和云计算蓬勃发展的今天，数据库作为数据存储的核心组件，其稳定性和可靠性直接影响到整个系统的性能。OceanBase 是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统，旨在为大规模在线交易处理（OLTP）场景提供高性能、高可用性的解决方案。本文将深入探讨 OceanBase 是如何通过其独特的架构设计来确保数据的高可用性和容灾能力。

【8月更文第28天】随着全球化的发展，多语言支持已经成为各种技术产品和服务的基本要求之一。FunAudioLLM（虚构名称）作为一款先进的语音合成引擎，致力于提供高质量、多语言的语音体验。本文将介绍 FunAudioLLM 如何实现跨语言的支持，并通过具体的代码示例展示如何使用该引擎进行语音合成。

【8月更文第27天】PyTorch 是一款流行的深度学习框架，它以其灵活性和易用性而闻名。与 TensorFlow 等其他框架相比，PyTorch 最大的特点之一是支持动态计算图。这意味着开发者可以在运行时定义网络结构，这为构建复杂的模型提供了极大的便利。本文将深入探讨 PyTorch 中动态计算图的工作原理，并通过一些示例代码展示如何利用这一特性来构建灵活的神经网络架构。

【8月更文第19天】随着AI技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI应用部署到生产环境。然而，AI应用往往包含大量的组件和服务，这使得其部署和管理变得非常复杂。微服务架构和容器化技术（如Docker）结合Kubernetes集群管理，为解决这些问题提供了强大的工具。本文将介绍如何在Kubernetes环境中部署和管理基于微服务架构的容器化AI应用。

【8月更文挑战第16天】 使用Python实现深度学习模型：智能舆情监测与分析

灵活性：系统具备良好的灵活性和可扩展性，能够根据业务需求进行功能扩展和升级。 成本节约：通过自动化和智能化的方式降低人工成本，提高风控效率的同时减少不必要的开支。 4.2 未来展望 随着技术的不断进步和市场的不断发展，云上智能风控将迎来更加广阔的发展前景。未来，云上智能风控系统将进一步优化算法模型和技术架构，提高风险识别的准确性和效率；

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的销售订单处理与订单跟踪

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的人力资源管理与员工绩效评估解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的生产计划优化与生产效率提升解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的销售订单管理与订单跟踪解析

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的报价与报价管理模块解析

【7月更文第18天】在人工智能的探险旅程中，打造一个既聪明又可靠的模型可不简单。就好比在茫茫人海中找寻那位“知心朋友”，我们需要确保这位“朋友”不仅能在训练时表现优异，还要能在新面孔面前一样游刃有余。这就引出了模型评估与选择的关键议题——如何避免过拟合和欠拟合，确保模型既不过于复杂也不过于简单。今天，我们就来一场轻松的“模型相亲会”，通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线这些实用工具，帮你的模型找到最佳伴侣。

Demand Forecasting模型解释与Python代码示例

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

在自学Python时，由于家庭电脑使用冲突和设备老旧，转向云端平台。体验了多个服务：1. 魔搭modelscope（最喜欢，赠送资源丰富，社区活跃），2. Colaboratory（免费GPU，但有时重启，建议用阿里云），3. Deepnote（免费环境有限，但GPT-4代码生成功能强大），4. 飞桨aistudio（适合PaddlePaddle用户），5. ModelArts（曾有免费实例，现难找）。综合来看，阿里云的稳定性与服务更优，尤其是魔搭的自动代码修正功能。对于AIGC，推荐魔搭和付费版PAI-DSW。欢迎分享更多云端Jupyter平台体验。

该文探讨了即时通讯技术，涉及网络协议（TCP/IP、UDP、HTTP/HTTPS）在IM中的应用，数据传输与同步（消息队列、长轮询、WebSocket、数据同步）技术，安全性保障（加密、认证授权、防止攻击）措施，以及多媒体处理（音频、视频处理和实时传输）和用户界面交互设计的重要性。文章旨在帮助读者理解并应用相关技术。

这篇文章除了介绍线性模型在减肥app预测中的不切实际性，还探讨了不同统计分布在体重管理和数据分析中的应用。文章提到了正态分布和泊松分布，前者常用于描述围绕平均值对称分布的连续数据，如体重；后者适合计数数据，如体重变化次数。正态分布以其钟形曲线闻名，泊松分布则描述独立事件的数量。文章还简要介绍了卡方分布在检验分类变量关系时的作用。最后，文章指出了在线性回归中假设数据正态分布的原因，包括便于统计推断和最小化估计误差。

YOLO目标检测专栏介绍了DSCNet，它针对血管和道路等管状结构的分割任务进行优化。DSCNet采用动态蛇形卷积(DSConv)聚焦细长结构，多视角融合策略增强全局形态理解，且通过持久同调的连续性约束损失改善拓扑连续性。DSConv在2D和3D数据集上表现优于传统方法，实现更高精度和连续性。该技术已应用于yolov8，提升对管状结构的检测效果。

Maxwell 是一个由 Zendesk 开源的用于 MySQL 数据库实时数据捕获和同步的工具，支持多种数据库系统，以 JSON 格式输出变更数据。它实时监控数据库中的更新，将变化传递给其他系统，常用于实时数据管道、数据仓库和事件驱动架构。Maxwell 具有实时性、可配置性和高性能等特点。其工作流程包括 Binlog 解析、数据解析、重构、发布到消息队列（如 Kafka）以及事件处理。安装时需注意 JDK 版本，并配置 MySQL、Zookeeper 和 Kafka。此外，Maxwell 支持定向监听特定库表，并能进行历史和增量数据同步。