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python3安装intel的加速库： 然后在linux下：~/anaconda3/envs/intelpy/bin/conda install --name intelpy keras 是可以安装keras的，但是在我mac下会出错！蛋疼！！！ 测试程序： https://www.leiphone 阅读全文
posted @ 2018-10-29 09:54
bonelee
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demo：从文件中取包含字符“a”的5行数据做一次批处理！！！ 阅读全文
posted @ 2018-10-26 11:42
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效果图： 使用VAE的： 阅读全文
posted @ 2018-10-26 11:03
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keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto-encoders 阅读全文
posted @ 2018-10-25 18:10
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先看tflearn 官方的： 再看：https://github.com/kiyomaro927/tflearn-vae/blob/master/source/test/one_dimension/vae.py keras的：https://gist.github.com/philipperemy/ 阅读全文
posted @ 2018-10-25 17:03
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AIOps探索：基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com from:jinjinlin.com from:jinjinlin.com from:jinjinlin.com from:jinjinlin.com from:jinjinlin.com 作者：林锦进 阅读全文
posted @ 2018-10-25 11:08
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杜伦大学提出GANomaly：无需负例样本实现异常检测 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW。在异常检测模块下，如果没有异常（负例样本）来训练模型，应该如何实现异常检测？本文提出的模型——GANomaly，便是可以实现在毫无异常样本训练下对异常样本做检测。 关 阅读全文
posted @ 2018-10-25 11:07
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一、背景介绍 现实生活许多例子只有正样本和大量未标记样本，这是因为获取负类样本较为困难、负类数据太过多样化且动态变化。比如在推荐系统，用户点击为正样本，却不能因为用户没有点击就认为它是负样本，因为可能样本的位置很偏，导致用户没有点击。 PU Learning（Positive-unlabeled l 阅读全文
posted @ 2018-10-25 10:38
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在中等高维数据集上执行异常值检测的另一种有效方法是使用局部异常因子（Local Outlier Factor ，LOF）算法。1、算法思想LOF通过计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。这个数值的大致意思是：一个样本点周围的样本点所处位置的平均密度比上该样本点所在位置的密度。比值越大于1， 阅读全文
posted @ 2018-10-25 09:57
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Profile API 都说要致富先修路，要调优当然需要先监控啦，elasticsearch在很多层面都提供了stats方便你来监控调优，但是还不够，其实很多情况下查询速度慢很大一部分原因是糟糕的查询引起的，玩过SQL的人都知道，数据库服务的执行计划（execution plan）非常有用，可以看到 阅读全文
posted @ 2018-10-22 16:09
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