AIOps探索：基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 作者：林锦进前言在智能运维领域中，由于缺少异常样本，有监督方法的使用场景受限。因此，如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一。最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文：《Unsupervised Anomaly Detection
数据预处理-异常值识别系统总结了常用的异常值识别思路，整理如下：空间识别分位数识别代表的执行方法为箱式图：上四分位数Q3，又叫做升序数列的75%位点下四分位数Q1，又叫做升序数列的25%位点箱式图检验就是摘除大于Q3+3/2*（Q3-Q1），小于Q1-3/2*（Q3-Q1）外的数据，并认定其为异常值；针对全量样本已知的问题比较好，缺点在于数据量庞大的时候的排序消耗R语言中的quantile函数，p
简单使用代码如下这是官网的quickstart的内容，csv文件也可以下到，这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了.import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y
多层感知机（MLP）原理简介多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 从上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。多层感知
先看数据：特征如下：TimeNumber of seconds elapsed between each transaction (over two days)numericV1No description providednumericV2No description providednumericV3No description providednumericV4No description
知乎上的回答：https://www.zhihu.com/question/59201590深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法,同样这些方法很多也适合用于深度学习中,同时深度学习中又有一些独特的防止过拟合的方法,下面对
Harick 梯度爆炸了吧。我的解决办法一般以下几条：1、数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等）；2、更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法）；3、减小学习率、减小batch size；4、加入gradient clipping；仁孟 说明训练不收敛了, 学习率太大
TensorFlow: How to freeze a model and serve it with a python API参考：https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-a-python-api-d4f3596b3adc官方的源码：https://github.com/te
AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下。（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了，但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。（2）训练时使用Dropout随
elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化目录 [隐藏]主分片恢复流程副本分片恢复流程recovery 慢的原因分析synced flush 机制副分片如何做到和主分片一致的提升 recovery 速度的建议使用 _forcemerge集群 FullRestart 的建议操作过程一些用于查看 recovery 状态的命令问题参考:基于版本:5.5.3recov
Softmax回归Contents[hide]1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logistic 回归的关系6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器7 中英文对照8 中文译者简介 代价函数 Softmax回归模型参数化的特点权重衰减Softmax回归与Logistic 回归的关系Softmax 回归 vs. k 个二元分类器如
图 42. Build full depth tree用真实点的数据，设想平均每部影片有 10 名演员，每部影片就会生成 102 == 100 个桶。如果总共有 20，000 部影片，粗率计算就会生成 2，000，000 个桶。现在，记住，聚合只是简单的希望得到前十位演员和与他们联合出演者，总共 50 条数据。为了得到最终的结果，我们创建了一个有 2，000，000
maven编译老报错 unable to find valid certification path to requested target 解决方法 将服务端证书添加到Java证书信任库中 keytool -import -alias casserver -keystore $JAVA_HOME/
模型量化是深度学习中的一种技术，用于降低模型的存储和计算要求，同时仍然保持近似的性能。均匀量化是其中的一种方法。下面我将提供一个简化的均匀量化示例：
超参优化算法 华为网络AI平台(NAIE)官方帐号 特性汇总 NAIE SDK包内置了多种参数优化算法, 适用于多种超参优化场景. 优化算法收敛快探索强维度高迭代多极值多离散值多连续值多 Random Search (随机搜索) Grid Search (网格搜索) BO-GP (高斯过程) ✔ ✘
代码： import pyshark def extract_dns_info(packet): dns = packet.dns query_name = dns.qry_name if hasattr(dns, 'qry_name') else None query_type = dns.qry
https://s.th
.NET：使用 P/Invoke 调用 C# 中的 Win32 DLL 本质上和动态加载DLL没有区别！！！如下： 在 .NET 中执行非托管代码时，我们通常想要实现什么？ 假如是红队，一般想要运行原始的beacon payload，在该payload中运行 C# 封装的本地代码。 很长一段时间以来
#!bash # 接口用法 # sh export-es-data.sh 索引名称 css密码 cssIP index=$1 password=$2 ip=$3 value=$(curl -XPOST -u admin:$2 -k "https://
用一个实际例子，演示动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW ）算法 动态时间规整 (Dynamic Tim
https://s.threatbook.com/report/file/99cc3ed45ab5f25cc7131de81f5084d476b04afa9def647a0a7d20f1beb95adb 09:07:41:671, 99cc3ed45ab5f25cc7131de81f5084d476b04afa9def647a0a7d20f1beb95adb.exe, 409
OPTIONAL MATCHIntroductionOPTIONAL MATCH matches patterns against a graph database, just as MATCH does. The difference is that if no matches are found, OPTIONAL MATCH will use
SQL中的with as语句 WITH AS短语，也叫做子查询部分（subque
Cypher 语言并没有原生的 GROUP BY 关键字，但聚合函数（例
如何和女生相处，以吸引女性。 和女性相处并吸引她们并不涉及任何“技巧”或“秘诀”，而是关乎真诚、尊重和理解。以下是一些通用建议，可能有助于与女性建立健康、积极的关系： 尊重她们：每个人都希望受到尊重和理解，所以要尊重她的观点、兴趣、感受和决定。 真诚：不要假装成别人，要做自己。真诚是人们相互吸引的重
在进程掏空代码注入技术中，攻击者创建一个处于挂起状态的新进程，然后从内存中取消映射其映像，改为写入恶意二进制文件，最后恢复程
官方参数解释：Convolution 2Dtflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regula
给定数据集 x(1),x(2),..,x(m),我们假使数据集是正常的,我们希望知道新的数据 xtest是不 是异常的,即这个测试数据不属于该组数据的几率如何。我们所构建的模型应该能根据该测 试数据的位置告诉我们其属于一组数据的可能性 p(x)。
下面一文章就总结几点关键：1、要学会观察，尤其是输入数据的特征提取时，看各输入数据和输出的关系，用绘图看！2、训练后，看测试数据和训练数据误差，确定是否过拟合还是欠拟合；3、欠拟合的话，说明模型不准确或者特征提取不够，对于特征提取不够问题，可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性，如果相关系数是0，则放弃特征，如果过低，说明特征需要再次提炼！4、用集成学习，bagging等通常可以获得更
Copyright © 2005-2023 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
![DnSpy使用入门[C#]使用dnSpy对目标程序(EXE或DLL)进行反编译修改并编译运行](https://s2.51cto.com/images/blog/202308/26012702_64e8e4669e23b58110.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
