比（SNR）、余弦相似度（Cosine Similarity）进行了对比测试。量化校准（calibra- tion）测试使用 4 个 batch 的数据，敏感度计算用 1 个 batch，batch 大小设置为 32。 测试时，每次只对一层进行量化，获取该层的激活数据后计算敏感度数值，代表了 该层的量化敏感度。作为对比，我们可以直接计算网络在 COCO val 数据集上的 mAP，使用检测精 的局部最优。根据以往比赛经验，总结不同模型的超参重要性排序如下： ● LightGBM：学习率 > 样本不平衡率 > 叶子数 > 行列采样等。 ● DNN：学习率 >Embedding 维度 > 全连接层数和大小。值得一提的是，超参 搜索在整个迭代过程中会进行多次，同时迭代前期与迭代后期参数搜索策略也 有所不同，迭代前期，一般会选择更大的学习率，更小 Embedding 维度和全 连接层数等，降低模型 Tag 都较为相似因而权重最大。 ● 商家序列输入在商家信息基础上分别增加定位商家、考察商家、挑选商品的丰 富行为后，根据右侧相应每个 Micro-Behavior 的 Attention 权重大小可以看 到，定位商家这列中搜索进入商家权重最大，而列表页进入（首页 Feed 进入） 权重相对较小，符合业务认知；考察商家这列行为中，查看折扣（折扣点击） 和查看评论（评论标签点击）表示用户在筛选商家，其

与存储、Server 间、Server 与 SDK 间高效通信问题。  容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server 缓存机制，是 Nacos 高可用的关键。  启动模式：按照单机模式，配置模式，服务模式，DNS 模式模式，启动不同的模块。 ${prefix}-${spring.profiles.active}-${file-extension} 配置快照（Configuration Snapshot） Nacos 的客户端 SDK 会在本地生成配置的快照。当客户端无法连接到 Nacos Server 时，可以使 用配置快照显示系统的整体容灾能力。配置快照类似于 Git 中的本地 commit，也类似于缓存，会 在适当的时机更新，但是并没有缓存过期（expiration）的概念。 可以提供发布配置、更新配置、监听配置等功能。 3. SDK 通过 GRPC 长连接监听配置变更，Server 端对比 Client 端配置的 MD5 和本地 MD5 是否相等，不相等推送配置变更。 4. SDK 会保存配置的快照，当服务端出现问题的时候从本地获取。 配置资源模型 Namespace 的设计就是用来进行资源隔离的，我们在进行配置资源的时候可以从以下两个角度来 看：  从单个租户的角度来看，我们要配置

模型组织 模型组织 计算机可以处理大型的模型 但人不可以 大型系统中 建模信息必须划分成 条理分明的单元 以使开发团队可以并发的工作在不同的部分 即使在小型系统中 人类 的理解能力需要模型内容被组织到适度大小的包中 包是 ��� 模型中通用的层次组织结 构 它们可用于储存 访问控制 配置管理和构造包含复用模型块的库 包上的依赖总结 了包内容的依赖关系 包之间的依赖可以被整体系统的体系结构来强制 从而包内容必须 结构性分类描述了系统中的事物和事物间的关系 分类包括类 用例 构件和结点 分 类提供了动态行为构建的基础 分类视图包括静态视图 用例视图和实现视图 � 动态行为描述了系统时间上的行为 行为可以用静态视图中系统快照的一系列变更来描 述 行为视图包括状态机图 活动图和交互图 � 模型管理描述了用层次式的单元对模型自身的组织 包是模型的通用组织单元 特殊的 包包括模型和子系统 模型管理视图与其它视图相交迭 为团队工作和配置控制把它们组 静态视图定义和限制了运行系统可预料值的配置 动态 视图定义了运行系统从一个配置迁移至另一个配置的可能途径 基于模型 静态视图和动 态视图共同定义了系统的结构和行为 � 在某个瞬间系统的静态配置被称为快照 快照由对象和其它实例和链组成 对象是类的 实例 每个对象是对它进行完整定义类的直接实例和该类祖先的间接实例 如果允许多重 分类 则对象可以是多于一个类的实例 类似的 每个链是关联的实例 每个值是数据类

有记录配置中的Location path。如果要运行时获取，一般有两种方式：一种是根据相关字段逆向还原path，另一种是为框架新增 变量。由于Nginx在处理正则Location时，对于是否忽略大小写的情况，并没有做标记，即解析的过程是 不可逆的，所以我们选择了第二种方式。在核心模块的变量数组ngx_http_core_variables中新增了内置 变量，记录下原始的Location path，变量属性定义如下： 面的步骤在Hive上还原一张MySQL表： 1. 采用Linkedin的开源项目Camus，负责每小时把Kafka上的Binlog数据拉取到Hive上。 2. 对每张ODS表，首先需要一次性制作快照（Snapshot），把MySQL里的存量数据读取到Hive上，这一过程底层采用 直连MySQL去Select数据的方式。 3. 对每张ODS表，每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog做Merge，从而还原出业务数据。 等都是影响网络传输性能的关键因素。另外网络攻击 （主要是DDoS、CC攻击等洪水攻击）流量也影响着网络链路的稳定性。据统计，骨干网上每天有数百G 的流量为攻击流量。 问题三：传输Payload大小 移动设备的网络在非Wi-Fi环境下时通常不太稳定，再加上有TCP拥塞策略的限制，数据传输量越大，传 的就越慢。我们需要尽量的减少数据传输量。通常的做法有：数据压缩、图片压缩、选择更高效的序列化

10.15 • 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 • 如果是一个遵循 缓冲区接口的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。 • 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用 作数组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。 另见二进制序列类型 --- bytes floatvalue ::= [sign] (floatnumber | infinity | nan) 在这里 digit 是一个 Unicode 十进制数码 (Unicode 主分类为 Nd 的字符)。对大小写不敏感，因此， 举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷大的可接受拼写。 另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python name) 看是否有AttributeError 异常来实 现的。） hash(object) 返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典 的键。相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。 注解: 如果对象实现了自己的 __hash__() 方法，请注意，hash() 根据机器的字长来截断返回 值。另请参阅 __hash__()。

bytes。 • 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 • 如果是一个遵循 缓冲区接口的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。 • 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用作数 组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。 另见二进制序列类型 --- bytes floatvalue ::= [sign] (floatnumber | infinity | nan) 在这里 digit 是一个 Unicode 十进制数码 (Unicode 主分类为 Nd 的字符)。对大小写不敏感，因此，举 例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷大的可接受拼写。 另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python name) 看是否有AttributeError 异常来实现 的。） hash(object) 返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典的键。 相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。 注解: 如果对象实现了自己的 __hash__() 方法，请注意，hash() 根据机器的字长来截断返回值。 另请参阅 __hash__()。

bytes。 • 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 • 如果是一个遵循 缓冲区接口的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。 • 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用作 数组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。 另见二进制序列类型 --- bytes number [exponent] absfloatvalue ::= floatnumber | infinity | nan floatvalue ::= [sign] absfloatvalue 大小写是无影响的，因此举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷可接受的拼写 形式。 另一方面，如果参数是整数或浮点数，则返回一个具有相同值（在 Python name) 看是否有AttributeError 异常来实现的。） hash(object) 返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典 的键。相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。 � 备注 对于具有自定义 __hash__() 方法的对象，请注意hash() 会根据宿主机的字长来截断返回值。 help()

bytes。 • 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 • 如果是一个遵循 缓冲区接口的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。 • 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用作 数组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。 另见二进制序列类型 --- bytes number [exponent] absfloatvalue ::= floatnumber | infinity | nan floatvalue ::= [sign] absfloatvalue 大小写是无影响的，因此举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷可接受的拼写 形式。 另一方面，如果参数是整数或浮点数，则返回一个具有相同值（在 Python name) 看是否有AttributeError 异常来实现的。） hash(object) 返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典 的键。相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。 � 备注 对于具有自定义 __hash__() 方法的对象，请注意hash() 会根据宿主机的字长来截断返回值。 help()

bytes。 • 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 • 如果是一个遵循 缓冲区接口的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。 • 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用作 数组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。 另见二进制序列类型 --- bytes number [exponent] absfloatvalue ::= floatnumber | infinity | nan floatvalue ::= [sign] absfloatvalue 大小写是无影响的，因此举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷可接受的拼写 形式。 另一方面，如果参数是整数或浮点数，则返回一个具有相同值（在 Python name) 看是否有AttributeError 异常来实现的。） hash(object) 返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典 的键。相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。 � 备注 对于具有自定义 __hash__() 方法的对象，请注意hash() 会根据宿主机的字长来截断返回值。 help()

bytes。 • 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 • 如果是一个遵循 缓冲区接口的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。 • 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用作 数组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。 另见二进制序列类型 --- bytes number [exponent] absfloatvalue ::= floatnumber | infinity | nan floatvalue ::= [sign] absfloatvalue 大小写是无影响的，因此举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷可接受的拼写 形式。 另一方面，如果参数是整数或浮点数，则返回一个具有相同值（在 Python name) 看是否有AttributeError 异常来实现的。） hash(object) 返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典 的键。相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。 � 备注 对于具有自定义 __hash__() 方法的对象，请注意hash() 会根据宿主机的字长来截断返回值。 help()