云原生时代分布式链路 追踪实践 2021-08 曲赛 (saiqu) 微服务架构的困境 故障定位难 极高的沟通和交接成本 错综难懂的模块依赖关系 链路梳理难 日志分散 定位过程“击鼓传花” 跨端性能瓶颈分析繁杂 性能分析难 缺乏对系统整体认知的把控 不合理的调用关系 不合理的直连存储 架构治理能力匮乏 云原生可观测性 3 4 Trace 标准规范 5 标准

Layer Autoregresssive LSTNet 模型的训练 优化算法：Adam 同时具有动量更新和自适应调整学习速率，占用内存少。 损失函数：Logcosh Logcosh是预测误差的双曲余弦的对数。不会受到偶尔出 现的极端不正确预测的强烈影响，同时收敛速度快。 评价指标：RMSE和R^2 RMSE：预测值与真实值的误差平方根的均值 R^2：范围为0-1，越接近1，表明这个模型对数据拟合能

至：tech@meituan.com（邮件标题注明：搜索与 NLP 部） 算法 < 113 KDD Cup 2020 Debiasing 比赛冠军技术方案 及在美团的实践 作者：坚强 明健 胡可 曲檀 雷军 背景 ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际 顶级会议。KDD Cup 比赛是由 SIGKDD 主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事， 事。该比赛同 时面向企业界和学术界，云集了世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等 参加，为数据挖掘从业者们提供了一个学术交流和研究成果展示的平台。KDD Cup 2020 共设置五道赛题（四个赛道），分别涉及数据偏差问题（Debiasing）、多模态召 回问题（Multimodalities Recall）、自动化图学习（AutoGraph）、对抗学习问题和强 化学习问题。 领域的技术积累，我们 在比赛中选择了三道紧密联系的赛题，希望应用并提升这三个领域技术积累，带来技 术与业务的进一步突破。搜索广告算法团队的黄坚强、胡可、漆毅、曲檀、陈明健、 郑博航、雷军与中科院大学唐兴元共同组建参赛队伍 Aister，参加了 Debiasing、 AutoGraph、Multimodalities Recall 三道赛题，最终在 Debiasing 赛道中获得冠 114

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 5.17 选择比赛和锦标赛 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 5.15 参 与 一 项 比 赛 5. 您可以使用键盘或者手柄来玩这个游戏。在主菜单中，点击配置然后点击键盘或者 手柄以了解默认的键位设置。您可以按自己的需求定义键位。点击后退返回主菜 单。 240 在 Ubuntu 中玩游戏 目录 Karmic Koala 图 5.16 配 置 选 项 6. 在主菜单中，点击参加一项比赛，然后选择你想要参加的比赛和锦标赛，然后点击 继续。 Ubuntu 桌面培训 目录 图 5.17 选 择 比 赛 和 锦 标 赛 7. 在下一个窗口选择赛道。刚开始，除了继续默认的赛道没有其他任何选择。请注意 查看 Needed to advance 的信息以了解获得参加锦标赛下一轮资格的最低要求。 8. 点击 Race!开始比赛。 242 在 Ubuntu 中玩游戏 目录 Karmic Koala 图 5.18 选 择 赛 道 9. 下一个窗口就将开始游戏。这个游戏的目标是控制

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 V.17 选择比赛和锦标赛 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 图 V.15 参 与 一 项 比 赛 5. 您可以使用键盘或者手柄来玩这个游戏。在主菜单中，点击配置然后点击键盘或者 手柄以了解默认的键位设置。您可以按自己的需求定义键位。点击后退返回主菜 单。 242 在 Ubuntu 中玩游戏 目录 Lucid Lynx 图 V.16 配 置 选 项 6. 在主菜单中，点击参加一项比赛，然后选择你想要参加的比赛和锦标赛，然后点击 继续。 Ubuntu 桌面培训 目录 图 V.17 选 择 比 赛 和 锦 标 赛 7. 在下一个窗口选择赛道。刚开始，除了继续默认的赛道没有其他任何选择。请注意 查看 Needed to advance 的信息以了解获得参加锦标赛下一轮资格的最低要求。 8. 点击 Race!开始比赛。 244 在 Ubuntu 中玩游戏 目录 Lucid Lynx 图 V.18 选 择 赛 道 9. 下一个窗口就将开始游戏。这个游戏的目标是控制

深度学习是一个非常前沿和广袤的研究领域，鲜有人士能够对每一个研究方向都有深刻 的理解。作者自认才疏学浅，略懂皮毛，同时也限于时间和篇幅关系，难免出现理解偏差甚 至错缪之处，若能大方指出，作者将及时修正，不胜感激。 龙良曲 2021 年 10 月 19 日 预览版202112 声 明 得益于简洁优雅的设计理念，基于动态图的 PyTorch 框架在学术圈广受好评，绝大多数 最新算法是基于 PyTorch 实现的，众多的第三方 8 16.4 11.7 7.3 6.7 3.57 ILSVRC10 ILSVRC11 ILSVRC12 ILSVRC13 ILSVRC14 ILSVRC14 ILSVRC15 ILSVRC挑战赛ImageNet数据集分类任务 网络模型层数 Top-5错误率 图 1.13 网络层数变化趋势 1.3.4 通用智能 过去，为了提升某项任务上的算法性能，往往需要利用先验知识手动设计相应的特 Loss per Query Image 误差变化趋势(图 4.1(a))和准确率 Accuracy 变化趋势曲线(图 4.1(b))，其中损失值和准确率均由张量计算产生，类型为标量，因此可以直接可视化为曲 线图。 (a) 某模型训练、验证误差曲线 (b) 某模型训练、验证准确度曲线 图 4.1 损失和准确度曲线 以均方误差函数为例，经过 F.mse_loss 函数返回每个样本上的误差值，最后取误差的

层中的⽮量形状可以使⽤笔刷预设来进⾏描边，但在⽮量图层 中的⽮量形状则不⾏。 选区⼯具 选区⼯具可以圈选⼀定的区域，限制其他⼯具只能在这个区域 内进⾏操作。选区本⾝也可以作为透明度蒙版进⾏编辑，与传 统绘画使⽤的留⽩液异曲同⼯。 导线⼯具 包括⽹格和辅助尺等。 变形⼯具 这组⼯具可以对选区内容、形状甚⾄整个图层进⾏变形操作。 所有这些⼯具都可以在⼯具箱中找到。它们的详细功能和操作可以 在参考⼿册的 ⼯具 分类中查阅。 件也不例外。Krita 的图像⽂件包含下列数据： 栅格数据 这⾥保存了颜料图层的主要数据。你⽤⼿绘笔刷⼯具绘制的笔画和 颜⾊就被存放在这⾥。栅格图像记录了每⼀个像素的颜⾊，图像被 放⼤时会产⽣⻢赛克。多图层⽂档可以包含多个栅格图层，它们从 上到下依次叠放组成了最终图像。 单层图像⽂件通常只包含栅格数据。 ⽮量数据 这⾥保存的是⼀些数学运算，计算机通过这些运算决定如何绘制画 ⾯，这个特点使 去点击，然后再换回数位板 进⾏绘画。 数字混⾊器 数字混⾊器是⽤来进⾏画布外混⾊的有⼒⼯具。要启⽤它，点击菜 单栏的 设置 ‣ ⼯具⾯板 ‣ 数字混⾊器 。数字混⾊器与录⾳棚⾥的 混⾳器⾯板有异曲同⼯之妙，不过在这⾥它混合的不是⾳频，⽽是 颜⾊。它具有 6 路独⽴的 混⾊滑动条 来把当前笔刷颜⾊与任意颜 ⾊进⾏混合。 每路滑动条下⽅都有⼀个 颜⾊按钮 ，点击它们即可在⾊板中选取 ⼀种⽤来混合的颜⾊。每路滑动条上⽅都有⼀个

ter- 2.0/tools/download_console.sh && bash download_console.sh FISCO BCOS在国密模式下使用sm2曲线和对应签名算法，在非国密场景使用 secp256k1曲线和ecdsa签名算法。为方便用户提供了生成脚本，脚本生成私钥 并以账户地址命名，支持PEM和PKCS12两种格式。详情请参考这里 https://fisco-bcos- documentation 的证书 使用CFCA证书部署节点 标签：CFCA证书 获取证书 开发手册 使用前建议阅读证书说明 购买前注意事项 普通版FISCO BCOS节点使用的节点证书算法为EC secp256k1曲线 国密版FISCO BCOS节点使用的节点证书算法为SM2 用户向CFCA购买前请确认签发算法是否正确 购买前请确认证书用途、节点信息已经填写正确 使用前请确认已经安装openssl 1.0.2k以上版本 s)是否有效，验证通 过返回true以及通过公钥推导出的国密账户，验证失败返回false和地址 全0的账户; curve25519VRFVerify: 给定VRF输入和VRF公钥，使用基于ed25519曲线 的VRF算法验证VRF证明是否有效，若VRF证明验证成功，返回true以 及根据证明推导出来的VRF随机数；若VRF证明验证失败，则返回 (false, 0)。 contract Crypto

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