动机 本文是2021年AAAI的一篇文章。在序列推荐中，如果只有用户物品交互数据而没有其它辅助数据的情况下，以往的冷启动方法无法应用在序列推荐中。因此本文提出了一种基于元学习的序列推荐冷启动框架，称为Mecos。Mecos根据有限的交互数据来提取用户的偏好（只需要用户物品交互信息），并学习
Basic Paxos without failures 在该序列图中，有1个Client，3个Acceptors和1个Learner，该图表示的是在第一轮执行过程中就成功的例子 资料 1. The Paxos algorithm, when presented in plain English, is very simple 2. Paxos (computer science)
一、内存数据 zk的数据模型是树结构，在内存数据库中，存储了整棵树的内容，包括所有的节点路径、节点数据、ACL信息，zk会定时将这个数据存储到磁盘上 1.1 DataTree DataTree是内存数据存储的核心，是一个树结构，代大数据培训表了内存中一份完整的数据。DataTree不包含任何与网络、客户端
6 模型融合 6.1 偏差和方差 分布图 公式推导： 假设从 y = f (
1、kaggle比赛地址 Histopathologic Cancer Detection | Kaggle 2、说明 这是一个二元图像分类问题。先看下官方给出的数据集构成。 train：训练集。一些病理学图像，.tif文件，大小96 x 96px。（每个样本称为patch） test：测试集。图像格式和训练集的相同。 train_labels.csv：训练集的标签
数据处理 从高分code学到很多表格数据处理的方法，主要是以下几种： fillna Nan值得填充确实会对准确率有小幅度的提升数据增强 使用原始数据为基础生成额外的维度连续数据转换 将连续数据分段转换成分类数据one-hot独热编码 通过pandas.get_dummies()可以轻松实现分类数据的独
人工智能之强化学习 这一节是第三部分的最后两个方法-多任务学习和元学习。 3.6 多任务学习 除特质特征等位基因外，治疗组和对照组始终具有一些共同的特征。自然，因果推理可以被概念化为一个多任务学习问题，其中一组用于治疗组和对照组的共享层在一起，而一组分别用于治疗组
本节将向读者介绍 ZooKeeper 服务器的启动过程，下面先从单机版的服务器开始介绍。 1 单机版服务器启动 ZooKeeper 服务器的启动，大体可以分为以下五个主要步骤：配置文件解析、初始化数 据管理器、初始化网络 I/O 管理器、数据恢复和对外服务。图所示是单机版 ZooKeeper 服务器
1. ZAB协议 ZAB (Zookeeper Atomic BroadCast 简称)，zk原子消息广播协议，专为zookeeper设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，在zookeeper中，主要依赖ZAB协议来实现分布式数据一致性。 zookeeper 使用一个单一主进程来接收并处理客户端的所有写请求当服
简介： 这些年，阿里云原生 etcd 服务发生了翻天覆地的变化，这篇文章主要分享一下 etcd 服务在面对业务量大规模增长下遇到的问题以及我们是如何解决的，希望对读者了解 etcd 的使用和管控运维提供经验分享。 作者 | 陈星宇（宇慕） 来源 | 阿里巴巴云原生公众号 背景 Kubernetes 采用 e
ACID是什么？四种隔离级别？默认隔离级别是？ CAP：一致性 可用性 分区容错性 BASE理论：基本可用 弱状态 最终一致性 （PS：Undo Redo不提交，也就意味数据未写到磁盘只是写到了事务日志内且资源一直被加锁） 2PC？（提交事务请求{可否事务？}；执行事务提交{有No全部rollback并反馈}；） 3PC？（CanCommit{询问是否
一、算法原理 模型融合：Voting（投票法）、Blending（线性混合）、Stacking（堆叠）。 模型融合，不是说随意的融合能够达到好的效果。进行融合时，所需集成个体应该好而不同。好指的是个体学习器的性能要好，不同指的是个体模型的类别不同。 （1）Voting 这里举个西瓜书的例子，在介绍例子之前，首先提
Basic Paxos 总的来说，Basic Paxos分成5个角色，俩个阶段，分别是 角色： 1.Client Client发送一个请求到分布式系统，比如请求一个文件 1.Proposer Proposer接收客户端的请求，并且让Acceptors接受这个请求。当发送冲突时，担任协调者。 2.Acceptors 一组Acceptors组成法定人数(一
官方代码结构解析，README.MD Coding Guide======This file is intended to be notes about code structure in xgboostProject Logical Layout // 依赖关系，IO -> LEANER（计算梯度并且传导给GBM）-> GBM（梯度提升） -> TREE(构建树的算法) =======* Dependency order: io->learner->gb
（一）Leader 工作流程 Leader 主要有三个功能： 1、恢复数据 2、维持与 Learner 的心跳，接收 Learner 请求并判断 Learner 的请求消息类型 Learner 的消息类型主要： PING 消息：Learner 的心跳信息 REQUEST 消息：Follower 发送的提议信息，包括读写请求 ACK 消息：Follower 对提议的回复，超过
