租户 机器 案例saas

Release Notes 和产品公告 Release Notes 通常是软件文档的一部分，是在新产品发布时提供给用户的简短、高级摘要。它们包含有关更新的重要信息，包括新功能、增强功能、错误修复，通常还包括已知问题。每个版本说明与特定软件版本相关联，并帮助用户了解该特定版本中可以期待的哪些更改或改进 ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......

为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......

步骤 删除使用 new 的形式创建对象的代码 public class BookServiceImpl implements BookService { private BookDao bookDao; @Override public void save() { System.out.printl ......

步骤 导入 Spring 坐标 <!-- pom.xml文件，配置maven环境 --> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context</artifactId> <version>5.2. ......

<template> <!-- ... 其他代码 ... --> <div class="w-full h-[250px] scroll_list text-[#fff] overflow-auto"> <div class="flex" v-for="(item, index) in state. ......

专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......

Ef Core花里胡哨系列(4) 多租户 当然，我们要考虑设计问题，例如，切换Schema或者改变数据库时，Ef Core同样也会刷新改实体的缓存，所以，首次查询将会很慢，不适合大表。 基于Schema实现多租户 在我的上一篇博客中 [Ef Core花里胡哨系列(3) 动态修改实体对应的表(分表)、 ......

Ef Core花里胡哨系列(3) 动态修改实体对应的表(分表)、多租户 Ef Core在加载的时候，会执行一次OnModelCreating用来加载所用到的实体。我们要做的就是刷新Ef Core上下文中之前缓存的内容。 分表 我们假如有一个程序，会每个月创建一个Table年月的表，我们要做的是每个月 ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

由于声誉受损或受到法规罚款等因素，数据隐私的侵犯对组织来说代价高昂。根据IBM的2022年数据泄露成本报告，数据泄露的平均总成本接近450万美元。但是许多重要的业务问题仍然需要访问私人信息，这就需要隐私保护，本文介绍2023年被重点关注的隐私保护技术——差分隐私。 ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

Dashboard 在配置不当情况下有可能会产生未授权访问的情况，从而有可能进一步造成接管集群。 （1）攻击场景 在deployment中开启enable-skip-login，那么就可以在登录界面点击跳过登录进dashboard。 将默认的Kubernetes-dashboard绑定cluster ......

通过使用kube-proxy暴露未授权访问的服务或组件，可能会形成外部攻击入口点，从而导致集群被入侵。 （1）攻击场景 使用kubectl proxy命令设置API server接收所有主机的请求。 kubectl --insecure-skip-tls-verify proxy --accept- ......

kubelet会在集群中每个节点运行，对容器进行生命周期的管理，如果kubelet配置不当，攻击者可创建恶意Pod尝试逃逸到宿主机。 （1）攻击场景 anonymous默认为false，修改为true，并将mode从Webhook修改为AlwaysAllow。 vi /var/lib/kubelet ......

etcd 用于存储K8s集群中的所有配置数据和状态信息，如果管理员配置不当，导致etcd未授权访问的情况，那么攻击者就可以从etcd中获取secrets&token等关键信息，进而通过kubectl创建恶意pod从而接管集群。 （1）攻击场景 将client-cert-auth=true 改为fal ......

API Server 是集群的管理入口，任何资源请求或调用都是通过kube-apiserver提供的接口进行。默认情况下，API Server提供两个端口服务，8080和6443，配置不当将出现未授权访问。 8080端口，默认不启动，无需认证和授权检查，一旦暴露将导致未授权访问。 6443端口，默认 ......

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......

一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......

恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......

机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 那么用来分析的数据，从历史数据 ......

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......