SAP Cloud Platform上的CPI tenant,如果没有正确的初始化,试图使用时会遇到如下错误消息: Insufficient scope for this resourceinsufficient_scope 具体的配置方法: (1) Security->Role Collections: 点击New Role Collection: 创建新的role,取名Tenant_Administrator: 进入这个空的Role collection,创建具体的role: Applica

最近Jerry由于项目需要,又得学习一个新工具:SAP Cloud Platform Integration,简称CPI,以前又叫做HCI - HANA Cloud Platform Integration Service. 尽管距离Jerry开始接触CPI还不到48小时,我仍然想把我刚使用这个工具的第一手体会分享给曾经用过SAP CRM中间件,但尚未有机会接触到CPI的朋友们. 之所以文章标题里把SAP CRM中间件和SAP CPI关联在一起,是因为二者同广义上说,扮演的都是系统集成里中间件的

2015年9月,一个叫Livecoding.tv的网站在互联网上引起了编程界的注意.缘于Pingwest品玩的一位编辑在上网时无意中发现了这个网站,并写了一篇文章<一个比直播睡觉更奇怪的网站:直播程序员写代码> 来介绍它. Livecoding.tv是在2015年2月在美国正式上线的.公司的总部位于旧金山,创办人也是一位程序员. 网上直播已经不是新鲜事了,但正儿八经地直播程序员写代码确实少见.难怪品玩的编辑在他的文章中这样写道:"这么逗的一个东西,你跟我说它是一个教育平台?呃,然而好

2016/1/27 11:55:14 我是怎么开发一个小型java在线学习网站的 一直想做一个自己的网站(非博客),但是又不知道做什么内容的好,又一次看到了w3schools,就萌发了开发一个在线java学习的网站, 最好可以像w3schools网站一样可以在线执行,想法是很好,就是要填的坑有点多. 技术选择 使用过wordpress和jekyll两个工具.wordpress是需要php的支持,由于没有php开发经验的,没有很强烈的使用意愿. jekyll是使用ruby开发的静态博客生成系统,阅

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应

转载请注明本文链接:http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的 FTRL(Follow-the-regularized-Leader) 算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控

HTML5初学者福利!11个在线学习网站推荐 HTML5的强大及流行趋势,让更多的人想要系统的对它进行学习.而大多数人获取HTML5知识的重要途径都是网络,不过面对五花八门的搜索结果,是不是觉得摸不着头脑,无法抉择?在这里,文章作者Abhishek Thakur以自己长时间的实践经验,筛选出来11个在线学习HTML5开发的资源网站,让HTML5的学习可以跟随自己的节奏进行,不再那么困难. 学习HTML5的网站和博客 无论学习什么语言,最开始的当然是要从基础学起.如果你是一个对HTML5一无所知的

由于工作任务重,时间紧,没有太多学习的时间,大致找了些在线学习资料,这里做个整理,希望对同样准备学习的朋友有帮助 在线文档类: Ruby on Rails 实战圣经  使用 Rails 4.2 及 Ruby 2.3(简体中文版) Rails Guides(英文版)                        Rails Guides(简体中文版)                         Ruby on Rails API Ruby 中文社区                       

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参考:https://mp.weixin.qq.com/s/p10_OVVmlcc1dGHNsYMQwA 在线学习只是一个机器学习的范式(paradigm),并不局限于特定的问题,模型或者算法. 架构 如图1所示,流式训练数据生成的环节还会继续保留,原有的流式训练数据生成拓扑后面会直接接一个流式模型更新的拓扑,训练数据不是先落地HDFS然后再从HDFS加载,而是直接用于模型更新.架构中会有一个逻辑上的参数服务器用来存放模型,不同的在线学习模型和算法需要在参数服务器和流式训练拓扑中编写代码来实现特

最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了能最小化累计损失不能说明此算法在在线学习场景是有效,我们需要探究算法的 Regret bound: 采用归纳法证明: 例子1:Online Quadratic Optimization 例子2:Online Linear Optimization 未完,待续...... 下一节将讲述FTRL算法

近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响. 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞争向量的集合U的Regret被定义为: 备注: 在线凸优化问题中,学习机的预测应该来自集合S,而我们分析关于集合U的Regret.当我们不指定U时,我们默认U=S.另外,S的默认设置将是. 未完,待续...... 接下来,我们从凸化技术开始,展示了如何在非凸问题中利用在线凸优化框架.然后,我们开始描

紧接上文,我们讲述在线分类问题 令,为0-1损失,我们做出如下的简化假设: 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret,其中H中的每个函数是从到{0,1}的映射,并且regret被定义为: 我们首先证明这是一个不可能完成的任务——如果,没有算法可以获得次线性regret bound.考虑,是一个总是返0的函数,是一个总是返1的函数.通过简单地等待学习者的预测然后提供相反的答案作为真实答案,攻击者可以使任何在线算法的错误数等于T.相反,对于任何真实答案序列,令b

开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习: 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合(rounds)中进行的: 在回合,学习机(learner)被给一个question:(一个向量,即为特征向量),为从instance domain:采样得到的.学习机给出一个预测值:,然后得到正确的答案:,从target domain:采样得到,定义损失函数为.在大多数情况下,在中,但是,允许学习者从更大的集合中选择预测有时很方便,我们用D表示prediction domain.下图展示了在

在线学习 online learning Online learning并不是一种模型,而是模型的训练方法.能够根据线上反馈数据,实时快速的进行模型调优,使得模型能够及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率. 在线模型的评估之--Mistake Bound 假设有一个模型完全预测正确,Mistake Bound表示的就是找到这个模型最多犯错的次数. 用Halving算法来解决这个问题,算法步骤如下: 所以犯错次数小于等于对模型集合数量求以2为底的对数. 在线模型的评估之--Regret 后悔度

项目:K12(在线学习的平台) 一.背景 目的是做一个在线的学习平台,提高学生的课程完成度 K12:大目标是要取代线下班 - 录制专门的视频 - 导师的监管:如果没有主动和那个学生聊天,就扣钱 - 学生的激励:如果提前学完了,学习能力很强,可以免学费 二.系统架构 - 主站 - rest api - vue - 导师后台 (stark) - django - stark - 管理后台 (stark) - django - stark 三.人员和部门 - 后端开发(5人) - 主站(3) - 导师

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