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摘要: 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 bonelee 阅读(1600) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 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 bonelee 阅读(2489) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 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 bonelee 阅读(6179) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 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 bonelee 阅读(5002) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 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 bonelee 阅读(14454) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 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 bonelee 阅读(5809) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 先说说他们的产品:企业免疫系统(基于异常发现来识别威胁) 可以看到是面向企业内部安全的! 优点整个网络拓扑的三维可视化企业威胁级别的实时全局概述智能地聚类异常泛频谱观测 - 高阶网络拓扑;特定群集,子网和主机事件可搜索的日志和事件重播历史数据设备和外部IP的整体行为的简明摘要专为业务主管和安全分析师 阅读全文
posted @ 2018-10-19 18:26 bonelee 阅读(3161) 评论(11) 推荐(0)
摘要: 通过SSH隧道传输SMTP 根据设计,我们不允许校外机器使用我们的SMTP服务器。如果我们允许它,我们将允许任何和所有使用我们的SMTP服务器来分发垃圾邮件。但是也可以通过我们的SMTP服务器发送邮件,这种机制称为SMTP隧道。 Linux说明 1.在Linux机器上安装SSH(默认情况下应该安装) 阅读全文
posted @ 2018-10-18 09:52 bonelee 阅读(1080) 评论(4) 推荐(0)
摘要: from:http://www.fynas.com/ua 阅读全文
posted @ 2018-10-16 17:58 bonelee 阅读(1628) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ES整个查询过程是scatter/gather的过程,具体如下: 图见 https://blog.csdn.net/thomas0yang/article/details/78572596?utm_source=copy 最后 我是有些怀疑文章里面的说法的,因为如果都是由master来做merge的 阅读全文
posted @ 2018-10-16 16:03 bonelee 阅读(1459) 评论(1) 推荐(0)
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