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如何在 ACK 中使用 MSE Ingress
简介： 本文将为大家分享一下 Ingress 标准 和 实现的趋势，介绍一下 MSE Ingress 在这个趋势下的优势和实践，为大家做关键入口选择多一些参考。 作者：彦林 随着云原生架构的普及，K8s 通过 Ingress 标准逐步把流量网关标准化，微服务网关作为微服务的入口正在加速跟流量网关融微服务治理热门技术揭秘：动态读写分离
作者：十眠 我们从应用的视角出发整理抽象了我们在访问、使用数据库时场景的一些稳定性治理、性能优化、提效等方面的实战经验，对于每一个后端应用来说，数据库无疑是重中之重，我们希望通过我们的数据库治理能力，可以帮助到大家更好地使用数据库服务。 MSE 数据库治理完整解决方案 本文99 大促来袭，利用 MSE 服务自治体系为业务保驾护航
作者：草谷 前言 业务大促备战是企业必做功课之一，今天趁着 99 大促来袭前，谈一谈如何利用 MSE 的服务自治能力提前发现潜在风险，通过可观测能力了解引擎内部运行状态，并提供自建 Nacos/ZooKeeper 一键迁移上云服务，帮助业务顺利应对大促。 点击查看直播回放： https://yqh.aliyun.com/live迁移 Nacos 和 ZooKeeper，有了新工具
简介： 注册中心迁移在行业中主要有两个方案，一个是双注册双订阅模式（类似数据库双写），一个是 Sync 模式（类似于数据库 DTS）；MSE 同时支持了两种模式，对于开通 MSE 服务治理客户，MSE 服务治理 Agent 帮用户做双注册和双订阅平滑迁移；对于没有开通 MSE 服务治理可用，可以通过我们今天推出的 MSE迁移 Nacos 和 ZooKeeper，有了新工具
作者：子葵 背景 注册中心迁移在行业中主要有两个方案，一个是双注册双订阅模式（类似数据库双写），一个是 Sync 模式（类似于数据库 DTS）；MSE 同时支持了两种模式，对于开通 MSE 服务治理客户，MSE 服务治理 Agent 帮用户做双注册和双订阅平滑迁移；对于没有开通 MSE 服务治理可用，可以通过我们今天推全链路灰度新功能：MSE 上线配置标签推送
作者：洵沐、流士 背景 微服务场景下，全链路灰度作为一种低成本的新功能验证方式，得到了越来越广泛的应用。除了微服务实例和流量的灰度，微服务应用中的配置项也应该具备相应的灰度能力，以应对灰度应用对特殊配置的诉求。 为什么需要配置标签推送 从全链路灰度谈起 在微服务场景中，应用的注册配置、微服务治理、云原生网关三箭齐发，阿里云 MSE 持续升级
作者：MSE 背景 注册中心是日常使用频率很高的微服务组件，通过较低的资源溢价帮助客户缩短微服务的构建周期、提升可用性； 微服务治理实现了 0 门槛就能接入全链路灰度、无损上下线、限流降级、环境隔离、数据库治理等能力，轻松完成开源到稳定生产的跨越； 云原生网关则将网络入口MSE 治理中心重磅升级-流量治理、数据库治理、同 AZ 优先
简介： 本次 MSE 治理中心在限流降级、数据库治理及同 AZ 优先方面进行了重磅升级，对微服务治理的弹性、依赖中间件的稳定性及流量调度的性能进行全面增强，致力于打造云原生时代的微服务治理平台。 作者：流士 本次 MSE 治理中心在限流降级、数据库治理及同 AZ 优先方面进大促场景下，如何做好网关高可用防护
简介： 618 大促正在如火如荼进行中。《618大促来袭，浅谈如何做好大促备战》一文介绍了全方位保障大促高可用的方法论和技术手段，本文继续围绕网关，深入探讨大促场景下，如何做好网关高可用防护，将从以下几点逐一展开介绍：网关做高可用防护的重要性、MSE 云原生网关的“下一代网关架构”，在6.线性回归的简单评价指标
均方误差（MSE） \[\mathrm{MSE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(\hat{y}^{(i)}-y^{(i)})^2 \] 均方根误差（RMSE） \[\mathrm{RMSE}=\sqrt{\mathrm{MSE}} \] 平均绝对误差 （MAE） \[\mathrm {MAE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N||\hat{y}^{(i)}-y^{(i)}|| \] \(R^2\) \[\beginK8s 网关选型初判：Nginx 还是 Envoy？
作者：张添翼(澄潭) 为了避免混淆，我们先对一些关键定义做一些厘清： 传统网关：未作容器化改造，未启用 K8s，通过流量网关与业务网关两层网关来构建，流量网关提供全局性的、与后端业务无关的策略配置，例如 Tengine 就是典型的流量网关；业务网关提供独立业务域级别的、与后端业务紧耦合策略配云原生架构下的微服务选型和演进
作者：彦林 本文整理自阿里云智能高级技术专家彦林的线上直播分享《云原生微服务最佳实践》。视频回放地址：https://yqh.aliyun.com/live/detail/28454 随着云原生的演进，微服务作为主流应用架构被广泛使用，其落地的难题逐步从如何建好延伸到如何用好。今天跟各位小伙伴分享一下我在微特征筛选伪代码
xgb=XGB(trial=False)trainded_model=xgb.train(trainset,date_name='date',label_name='target')pred,gt=xgb.test(testset,trainded_model,date_name='date',label_name='target')base_mse=evaluation(pred.values ,gt.values ,met拓端tecdat|R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26158 原文出处：拓端数据部落公众号 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。CrossEntropy交叉熵基础
CrossEntropy交叉熵基础 1、定义 度量两个分布的相似度 2、公式原理 3、应用 分类：onehot+crossentropy 为何在分类问题种使用ce而不是用mse， 1）mse对于分类问题的loss不准确 如 0.2，0.2，0.6 与0.0，0.4，0.6 y1的loss为0.24， y2loss为0.32， y1优于y2，实际使用mse过于严格L1 loss 和L2 loss 和Smooth L1 loss 的区别
总结对比下L1L1 损失函数，L2L2 损失函数以及SmoothL1SmoothL1 损失函数的优缺点。 均方误差MSE (L2L2 Loss) 均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值f(x)f(x) 与真实样本值yy 之间差值*方的*均值，其公式如下 MSE=∑ni=1(fxi−yi)2nMSE=∑i=1n(fxi−yi)2n 其中，yiyi深度学习之常用模型评估指标（二）—— 回归问题
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、SSE（误差平方和） 二、MSE（均方误差） 三、RMSE（均方根误差） 四、MAE (平均绝对误差) 五、MAPE（平均绝对百分比误差） 六、R Squared （R方/可决系数） 一、SSE（误差平Pytorch学习记录（五）损失函数与反向传播
损失函数与反向传播 MESLoss 导入 from torch import nn 用法 # 以均方误差MSE为例 loss_mse = nn.MSELoss() loss = loss_mse(result, target) 反向传播 用法 loss.backward() 补充 要根据实际输出，选择合适的损失函数。pytorch——linear model2
#模型x*W+b，三维图象横坐标是w，纵坐标是b，竖坐标是损失函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom modulefinder import *from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]def forward(x,b): return x*w+bdef losautoencoders and variational autoencoders （变分自动编码器）
一、AE https://medium.com/@jain.yasha/generative-models-an-overview-5079a1e9226a https://zhuanlan.zhihu.com/p/58111908 1.在制作AE时，我们需要考虑的关键因素是，决定潜在空间向量的维度。因为空间的维数越小，计算速度越快，但生成的图像质量越差。 2.autoencoder=encoder+decod（详细）分层强化学习-Random Network Distillation（RND）
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/146309991 EXPLORATION BY RANDOM NETWORK DISTILLATION RND这类文章是基于强化学习在解决Atari游戏中蒙德祖玛的复仇的困境提出的。由于在这类游戏中存在非常稀疏的奖励，Agent在探索利用上存在很大的问题。RND也是第一个使用与人类平[云炬python3玩转机器学习]5-5 衡量回归算法的标准，MSE vs MAE
05 衡量回归算法的标准，MSE vs MAE In [3]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets import datetime;print("Run by CYJ,",datetime.datetime.now()) Run by CYJ, 2022-01-20 12:53:42.123449 波士顿房产数据 In [4]:服务发现与配置管理高可用最佳实践
简介：本篇是微服务高可用最佳实践系列分享的开篇，系列内容持续更新中，期待大家的关注。 作者：三辰｜阿里云云原生微服务基础架构团队技术专家，负责 MSE 引擎高可用架构 本篇是微服务高可用最佳实践系列分享的开篇，系列内容持续更新中，期待大家的关注。 引言 在开始正式内容之前，先给大家阿里云 MSE 云原生网关助力斯凯奇轻松应对双 11 大促
客户简介 斯凯奇（SKECHERS）1992 年诞生于美国加州，如今已遍布全球 170 多个国家地区。在美国是仅次于耐克的第二大鞋类品牌。2020 年 11 月斯凯奇宣布与阿里云达成合作，加速数字化升级。引入阿里云中台后，进一步推动全渠道优化，提升运营效率和供应链管理能力。 客户需求 斯凯奇的全渠道服务发现与配置管理高可用实践
作者：三辰｜阿里云云原生微服务基础架构团队技术专家，负责 MSE 引擎高可用架构 ****本篇是微服务高可用最佳实践系列分享的开篇，系列内容持续更新中，期待大家的关注。 引言 在开始正式内容之前，先给大家分享一个真实的案例。 某客户在阿里云上使用 K8s 集群部署了许多自己的微服务