MSE
  • 2024-09-29Matlab 基于Transformer-LSTM-SVM多变量时序预测 (多输入单输出)
    基于Transformer-LSTM-SVM多变量时序预测(多输入单输出)你先用你就是创新!!!1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.评价指标包含:RMSE、R2、MSE、MAE、MBE、MAPE、RPD。3.Transformer作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎。采用Transformer编码器
  • 2024-09-15神经网络-损失函数
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunc
  • 2024-09-12微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态
  • 2024-08-29不改一行代码轻松玩转 Go 应用微服务治理
    作者:赵源筱Go应用微服务治理简介Go语言具有简洁、高效、并发性强等特性,已经被广泛认为是构建微服务的理想选择之一。Go语言作为构建Kubernetes、Docker的主要编程语言,目前不仅在云原生基础组件领域中被广泛使用,也逐渐被越来越多的开发者应用于各类业务场景中,基于微服务架构
  • 2024-08-27【状态估计】【KF、DKF、SMDKF 、CI 、ICF、HCMCI】离散时间线性系统的基于共识的分布式滤波器的稳定性与最优性分析(Matlab代码实现)
     
  • 2024-08-08基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
  • 2024-08-07防盗、防泄露、防篡改,我们把 ZooKeeper 的这种认证模式玩明白了
    作者:子葵你的ZooKeeper安全吗?在当下网络安全事件频发的背景下,安全防护的构建成为日常开发与运维工作中的重中之重。ZooKeeper存储着系统敏感实例信息与配置数据,但传统的使用方式并未为ZooKeeper配备强制身份验证机制,从而使得其内部数据面临暴露在网络空间中的风险。稍有不
  • 2024-08-07从一个服务预热不生效问题谈微服务无损上线
    作者:凡问、启淮前言本文基于阿里云技术服务团队和产研团队,在解决易易互联使用MSE(微服务引擎)产品无损上线功能所遇到问题的过程总结而成。本文将从问题和解决方法谈起,再介绍相关原理,后进一步拓展到对微服务引擎和云原生网关无损上线能力的介绍。易易互联是吉利集团旗下的企业,专
  • 2024-07-31探索WebKit的媒体源扩展:Web应用的多媒体革新
    探索WebKit的媒体源扩展:Web应用的多媒体革新在当今的Web应用开发中,多媒体内容的流畅播放是用户体验的关键组成部分。WebKit,作为Safari浏览器的心脏,提供了一套强大的API,即媒体源扩展(MediaSourceExtensions,MSE),它允许开发者在Web页面上动态地创建、修改和控制媒体内容的播放
  • 2024-07-25基于多种机器学习的豆瓣电影评分预测与多维度可视化【可加系统】
    有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主在本研究中,我们采用Python编程语言,利用爬虫技术实时获取豆瓣电影最新数据。通过分析豆瓣网站的结构,我们设计了一套有效的策略来爬取电影相关的JSON格式数据。为减少对服务器的频繁请求,我们实施了基于正态分布
  • 2024-07-08回归损失和分类损失
    回归损失和分类损失是机器学习模型训练过程中常用的两类损失函数,分别适用于回归任务和分类任务。回归损失函数回归任务的目标是预测一个连续值,因此回归损失函数衡量预测值与真实值之间的差异。常见的回归损失函数有:均方误差(MeanSquaredError,MSE):计算预测值与真实值之间
  • 2024-06-08机器学习--损失函数
    损失函数(LossFunction),也称为代价函数(CostFunction)或误差函数(ErrorFunction),是机器学习和统计学中的一个重要概念。它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。损失函数的值越小,表示模型的预测越准确。损失函数的定义损失函数根据具体的任务和目标会有所不同。常见的损失
  • 2024-06-01云原生网关 MSE-Higress
    云原生网关MSE-Higress什么是云原生网关MSEMSE测评产品文档产品能力产品控制台MSE与其他网关什么是云原生网关MSE在体验云原生网关MSE-Higress功能之前,先了解一下什么是云原生网关MSE,简单的说就是MSE就是遵循开源Ingress/GatewayAPI标准的下一代网关产品,是一
  • 2024-05-29自动控制: 最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计
    自动控制:最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计在数据分析和机器学习中,参数估计是一个关键步骤。最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计(LMMSE)是几种常见的参数估计方法。这篇博客将详细介绍这些方法及其均方误差(MSE)的计算,并通过Pytho
  • 2024-05-27满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践
    作者:胡安祥满帮集团,作为“互联网+物流”的平台型企业,一端承接托运人运货需求,另一端对接货车司机,提升货运物流效率。2021年美股上市,成为数字货运平台上市第一股。根据公司年报,2021年,超过350万货车司机在平台上完成超1.283亿个订单,实现总交易价值GTV2623亿元,占中国数字货
  • 2024-05-16低成本、高稳定性 | 满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践
    作者:胡安祥满帮集团,作为“互联网+物流”的平台型企业,一端承接托运人运货需求,另一端对接货车司机,提升货运物流效率。2021年美股上市,成为数字货运平台上市第一股。根据公司年报,2021年,超过350万货车司机在平台上完成超1.283亿个订单,实现总交易价值GTV2623亿元,占中国数字货
  • 2024-04-16R语言预测期货波动率的实现:ARCH与HAR-RV与GARCH,ARFIMA模型比较|附代码数据
    全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=3832最近我们被客户要求撰写关于期货波动率的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数然而,情
  • 2024-04-10【机器学习】Logistic与Softmax回归详解
    在深入探讨机器学习的核心概念之前,我们首先需要理解机器学习在当今世界的作用。机器学习,作为人工智能的一个重要分支,已经渗透到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶汽车,再到医学影像的分析。它能够从大量数据中学习模式和规律,然后使用这些学习到的信息来做出预测或决
  • 2024-04-08【机器学习】利用Autoencoder进行无监督异常检测(含代码)
    Autoencoder算法是一种常见的基于神经网络的无监督学习降维方法(其他常见降维方法)。文章目录一、Autoencoder简介二、Autoencoder无监督异常检测三、利用Antoencoder检测信用卡欺诈四、完整代码一、Autoencoder简介Autoencoder,中文称作自编码器,是一种无监督式学习模
  • 2024-04-01云原生最佳实践系列 6:MSE 云原生网关使用 JWT 进行认证鉴权
    方案概述MSE网关可以为后端服务提供转发路由能力,在此基础上,一些敏感的后端服务需要特定认证授权的用户才能够访问。MSE云原生网关致力于提供给云上用户体系化的安全解决方案,其中JWT认证能力是在JsonWebToken这种结构化令牌的基础上实现了一套基于用户体系对用户的API(服
  • 2024-03-27云原生最佳实践系列 4:基于 MSE 和 SAE 的微服务部署与压测
    方案概述云原生应用平台为基于SpringCloud/Dubbo开发的微服务应用提供了完善的能力支撑,例如服务注册发现、Serverless无服务部署、实例弹性伸缩、微服务链路跟踪、全链路压力测试等,应用能够方便快捷的部署在阿里云上。阿里云原生产品完全兼容SpringCloud框架的主流版本
  • 2024-03-27云原生最佳实践系列 3:基于 SpringCloud 应用玩转 MSE
    概述随着业务不断创新,大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务,微服务架构已经被广泛应用。微服务的好处在于快速迭代,迭代过程保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少专业运维工具,常常需要投入较大的运维人力和成本。本实践基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心
  • 2024-03-25适应多样化需求:WASM 插件在全链路灰度发布中的应用
    作者:十眠据调研数据显示,约70%的生产故障是由变更引起的。为了消除变更过程存在的风险,在发布过程中,我们总是希望能够用小部分特定流量来验证下新发布应用是否正常。即使新版本有问题,也能及时发现,控制影响面,保障了整体的稳定性,这就是微服务架构下的全链路灰度的能力。MSE在微服
  • 2024-03-21云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度
    作者:周静、吴宇奇、泮圣伟在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE微服务引擎和云效应用交付平台AppStack实现灰度发布。
  • 2024-03-21云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度
    作者:周静、吴宇奇、泮圣伟在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE微服务引擎和云效应用交付平台AppStack实现灰度发布。