[IT名人堂]何云飞:阿里云数据库的架构演进之路 原文转载自:IT168 ​ 如果说淘宝革了零售的命,那么DT革了企业IT消费的命.在阿里巴巴看来,DT时代,企业IT消费的模式变成了“云服务+数据”,阿里云将打造一个像淘宝电商一样多方共赢的云生态.而作为阿里云庞大帝国的重要成员,阿里云RDS为社交网站.电子商务网站.手机App提供了可靠的数据存储服务.好的架构不是设计出来的,而是演化出来的,那么RDS经历了怎样的架构演进?本期名人堂我们邀请到了阿里云RDS首席产品架构师何云飞,为我们揭秘RDS的…

1. 比赛介绍 比赛地址:阿里云恶意程序检测新人赛 这个比赛和已结束的第三届阿里云安全算法挑战赛赛题类似,是一个开放的长期赛. 2. 前期准备 因为训练数据量比较大,本地CPU跑不起来,所以决定用Google的Colaboratory来跑,期间也遇到了几个坑. 首先是文件上传比较慢,几个G的文件直接上传比较耗时,上传压缩包后解压又出现了问题,最后还是得等着上传完,期间换了好几个VPN节点. 解压缩的问题:用unzip命令解压,速度很慢,经常解压到一半就不动了或者与colab的连接断掉了(可能是网…

近日在阿里云ECS服务器(centos系统)中安装docker,参考官方指南 https://docs.docker.com/engine/installation/linux/centos/  大概流程都能跑通,但是中途发生了一些意外情况,特记录备案以免后来再次踩坑.   一.需要有登录ECS的工具(推荐Xshell)和拥有root权限的用户.   二.确保linux内核版本是3.10以上并且是64位的centos版本.如果不能满足这个前提,建议看官绕道走吧.        检查linux版本…

近期要上马一个项目,客户要求所有部署到阿里云的server,做了一个阿里云的部署方案. 上图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc21hbGxmaXNoMTk4Mw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 跟传统的部署相比,用云盾替代了传统的防火墙,负载均衡设备也不用自己买了,购买一…

XGBoost学习: 集成学习将多个弱学习器结合起来,优势互补,可以达到强学习器的效果.要想得到最好的集成效果,这些弱学习器应当"好而不同". 根据个体学习器的生成方法,集成学习方法可以分为两大类,序列化方法,并行化方法.序列化方法的代表就是Boosting方法,其中XGBoost和lightGBN都属于此类. Boosting的方法是先从初始训练集训练出一个基学习器.然后再对训练样本的分布做一些调整,使得前一个学习器分类错误的样本得到更多的关注,再以此训练下一个基学习器. 依次类推,…

Colab连接与数据预处理 Colab连接方法见上一篇博客 数据预处理: import pandas as pd import pickle import numpy as np # 训练数据和测试数据路径 train_path = './security_train.csv' test_path = './security_test.csv' # 将csv格式的训练数据处理为txt文本,只包含文件标签和api序列 def read_train_file(path): labels = [] #…

http://cloud.it168.com/a2018/0801/3216/000003216642.shtml#articlecomment https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_15438927214573690528%22%7D&n_type=0&p_from=1…

使用word2vec训练词向量 使用word2vec无监督学习训练词向量,输入的是训练数据和测试数据,输出的是每个词的词向量,总共三百个词左右. 求和:然后再将每行数据中的每个词的词向量加和,得到每行的词向量表示. 其他还可以通过求平均,求众数或者最大值等等方法得到每行的词向量表示. 代码如下: import time import csv import pickle import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.model_sele…

主要工作 本周主要是跑了下n-gram模型,并调了下参数.大概看了几篇论文,有几个处理方法不错,准备下周代码实现一下. xgboost参数设置为: param = {'max_depth': 6, 'eta': 0.1, 'eval_metric': 'mlogloss', 'silent': 1, 'objective': 'multi:softprob', 'num_class': 8, 'subsample': 0.5, 'colsample_bytree': 0.85} n-gram模型…

TF-IDF模型调参 1. 调TfidfVectorizer的参数 ngram_range, min_df, max_df: 上一篇博客调了ngram_range这个参数,得出了ngram_range=(1, 4)时效果最好这个结论,并在线上验证了下. 本篇博客继续调其他的参数.考虑到训练的速度,先将ngram_range设置为(1, 1),调min_df: min_df train-mlogloss val-mlogloss 1 0.103793 0.406085 2 0.1091895 0.…