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   在實(shí)際生活中，常常會(huì )出現一部分樣本有標記和較多樣本無(wú)標記的情形，例如：做網(wǎng)頁(yè)推薦時(shí)需要讓用戶(hù)標記出感興趣的網(wǎng)頁(yè)，但是少有用戶(hù)愿意花時(shí)間來(lái)提供標記。若直接丟棄掉無(wú)標記樣本集，使用傳統的監督學(xué)習方法，常常會(huì )由于訓練樣本的不充足，使得其刻畫(huà)總體分布的能力減弱，從而影響了學(xué)習器泛化性能。那如何利用未標記的樣本數據呢？

   本文提出在利用 GAN（對抗網(wǎng)絡(luò )）的方法時(shí)，在生成模型G和判別模型D中都加入條件信息來(lái)引導模型的訓練，并將這種方法應用于跨模態(tài)問(wèn)題，例如圖像自動(dòng)標注等。

   模型評估的相關(guān)方法詳解。模型評價(jià)是指對于已經(jīng)建立的一個(gè)或多個(gè)模型，根據其模型的類(lèi)別，使用不同的指標評價(jià)其性能優(yōu)劣的過(guò)程。常用的聚類(lèi)模型評價(jià)指標有ARI評價(jià)法（蘭德系數）、AMI評價(jià)法（互信息）、V-measure評分、FMI評價(jià)法和輪廓系數等。常用的分類(lèi)模型評價(jià)指標有準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回歸模型評價(jià)指標有平均絕對誤差、均方根誤差、中值絕對誤差和可 ......

   Redis6.0.0穩定版出來(lái)了。這一次是從發(fā)布第一個(gè)候選版本到最終發(fā)布穩定版本之間的一個(gè)相對較短的周期。它花了大約四個(gè)月的時(shí)間，這不是一個(gè)小數目的時(shí)間，但與我們過(guò)去的記錄相比，也不是很多。 主要的變化有： SSL、ACLs、RESP3、客戶(hù)端緩存、線(xiàn)程I/O、副本上的無(wú)盤(pán)復制、Redis benchmark中的集群支持和改進(jìn)的Redis cli集群支持、Redis作為Redis的一個(gè)模塊，以及Redis集群代理。

   setbit命令對key所存儲的字符串值，設置指定偏移量上的比特位。 格式： setbit key offset value 返回值： 返回指定偏移量原來(lái)存儲的位。

   本文主要是講解Redis 6的ACL的實(shí)現原理?；臼褂迷斠?jiàn)：Redis 6.0新特性——ACLs，以及Redis啟動(dòng)過(guò)程分析。

   最新linux電腦搜狗輸入法老是在輸入的時(shí)候顯示中文簡(jiǎn)體，但是輸入到文件，或者瀏覽器里面就變成了繁體。很是讓人頭疼，網(wǎng)上搜了下也沒(méi)人講這種事。

   主要區別在與args[0]的值，在C語(yǔ)言當中args[0]是C語(yǔ)言編譯出的當前二進(jìn)制的名稱(chēng)，而在Java當中卻是第一個(gè)參數的值。比較容易混淆。

   背景 在Idea當中運行Test的時(shí)候發(fā)現報錯如下： scala: No scalac found to compile scala sources 但是在操作系統上面安裝了scala，在idea當中也安裝了 原因 雖然在操作系統上面安裝了scala，但是idea當中沒(méi)有添加scala，

   1. 內存設置 1.1 TaskManager 內存模型 TaskManager的內存模型如下圖所示(1.10之后版本內存模型)： Flink使用了堆上內存和堆外內存。 Flink 框架內存使用了堆外內存和堆外內存，不計入slot資源。 Task執行的內存使用了堆上內存和堆外內存。 網(wǎng)絡(luò )緩沖內存：網(wǎng)絡(luò )數據交換所使用的內存大小，如網(wǎng)絡(luò )數據交換緩沖區。 框架堆外內存、Task堆外內存、網(wǎng)絡(luò )緩沖內存都在堆外的直接內存里面。 管理內存：Flink堆外內存的管 ......

   RocksDB 介紹 RocksDB 是嵌入式的 Key-Value 數據庫，在 Flink 中被用作 RocksDBStateBackend 的底層存儲。如下圖所示，RocksDB 持久化的 SST文件在本地文件系統上通過(guò)多個(gè)層級進(jìn)行組織，不同層級之間會(huì )通過(guò)異步Compaction 合并重復、過(guò)期和已刪除的數據。在 RocksDB 的寫(xiě)入過(guò)程中，數據經(jīng)過(guò)序列化后寫(xiě)入到WriteBuffer，WriteBuffer 寫(xiě)滿(mǎn)后轉換為 Immutable Memt ......

   簡(jiǎn)介 反壓（backpressure）是實(shí)時(shí)計算應用開(kāi)發(fā)中，特別是流式計算中，十分常見(jiàn)的問(wèn)題。反壓意味著(zhù)數據管道中某個(gè)節點(diǎn)成為 瓶頸，處理速率跟不上上游發(fā)送數據的速率，而需要對上游進(jìn)行限速。由于實(shí)時(shí)計算應用通常使用消息隊列來(lái)進(jìn)行生產(chǎn)端和 消費端的解耦，消費端數據源是 pull-based 的，所以反壓通常是從某個(gè)節點(diǎn)傳導至數據源并降低數據源（比如 Kafka consumer）的攝入速率。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Flink 拓撲中每個(gè)節點(diǎn)（Task）間的數據都以阻塞隊列 ......

   數據傾斜原理 數據傾斜就是數據的分布嚴重不均，流入部分算子的數據明顯多余其他算子，造成這部分算子壓力過(guò)大。 影響 單點(diǎn)問(wèn)題 數據集中在某些分區上（Subtask），導致數據嚴重不平衡。 GC 頻繁 過(guò)多的數據集中在某些 JVM（TaskManager），使得JVM 的內存資源短缺，導致頻繁 GC。 吞吐下降、延遲增大 數據單點(diǎn)和頻繁 GC 導致吞吐下降、延遲增大。 系統崩潰 嚴重情況下，過(guò)長(cháng)的 GC 導致 TaskManager 失聯(lián)，系統崩潰。 Flin ......

   設置空閑狀態(tài)保留時(shí)間 不設置空閑狀態(tài)保留時(shí)間會(huì )導致?tīng)顟B(tài)爆炸。 FlinkSQL 的 regular join inner 、 left 、 right ），左右表的數據都會(huì )一直保存在狀態(tài)里，不會(huì )清理！要么設置 TTL ，要么使用 Flink SQL 的 interval join 。 使用 Top N 語(yǔ)法進(jìn)行去重，重復數據的出現一般都位于特定區間內（例如一小時(shí)或一天內），過(guò)了這段時(shí)間之后，對應的 狀態(tài)就不再需要了。 Flink SQL可以指定空閑狀態(tài)（ ......

   底層原理簡(jiǎn)介 LState:存儲左邊數據流中的數據。 RState：存儲右邊數據流中的數據。 當左邊數據流數據到達的時(shí)候會(huì )保存到LState，并且到RState中進(jìn)行Join。將Join生成的結果數據發(fā)送到下游。 右邊數據流中數據到達的時(shí)候，會(huì )保存到RState當中，并且到LState中進(jìn)行Join，然后將Join之嚄胡的結果數據發(fā)送到下游。 為了保障左右兩邊流中需要Join的數據出現在相同節點(diǎn)，Flink SQL會(huì )利用Join中的on的關(guān)聯(lián)條件進(jìn)行分 ......