1 2021年09月 机器学习-特征工程 黄海广 副教授 2 本章目录 01 相关概念 02 特征构建 03 特征提取 04 特征选择 3 1. 相关概念 01 认识Python 01 相关概念 02 特征构建 03 特征提取 04 特征选择 4 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J].统计研究,2019 是把原始数据转变为模型的训练数据的过程 获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼 近这个上限 ➢ 使模型的性能得到提升 ➢ 在机器学习中占有非常重要的作用 构成 ➢ 特征构建 ➢ 特征提取 ➢ 特征选择 特征工程相关概念 1. 相关概念 5 通过这张图可以看出，各种不 同算法在输入的数据量达到一 定级数后，都有相近的高准确 度。于是诞生了机器学习界的 名言： 成功的机器学习应用不是 拥有最好的算法，而是拥 Learning. Stanford University 2. 《统计学习方法》，清华大学出版社，李航著，2019年出版 3. 《机器学习》，清华大学出版社，周志华著，2016年出版 4. 《特征工程及 XGBoost模型》，武汉理工大学课件 38 谢 谢！

Golang在工程实践中的错误处理 彭友顺 石墨文档 产研负责人 目 录 为什么我们处理错误会这么慢 01 如何完善错误信息 02 优雅处理错误信息 03 分布式错误处理 04 错误信息手册的必要性 05 为什么我们处理错误 会这么慢 第一部分 错误信息不够完善 why 原因 出现 错误 定位 慢 恢复 慢 效率低 为什么我们处理错误会这么慢 错误处理不够优雅 如果不在写代码的时候花时间做唯一错误码，那么只能在排查的时候 花更多时间查问题 并没有定位到根本问题 分布式错误处理 第四部分 为什么定位慢？-- 分布式错误 TraceId 分布式信息 在微服务体系中，每个应用会涉及多种组件和调用多个业务API， 导致调用链变得复杂，整体架构的复杂度也随之增加。 A服务出现了问题，可能是由其他B，C，F,G等服务引起的 错误尽早失败 串联信息 为什么定位慢？--

大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 Java 应用与开发 Java EE 体系结构 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 计算机科学与技术系 November 6, 2018 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 参考书目 1. 吕海东，张坤编著，Java

Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台－架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接？ • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行（抢单） • 下行（派单） 背景—why golang？ • 开发效率

云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机器、交换机、中间件的监控，每个监控对象一个标识即可，没有维度的设计 •新一代监控系统更加关注应用侧的监控，没有维度标签玩不转，每个指标动辄几个、十几个标签 指标维度更为丰富 •Kubernetes体系庞大，组件众多 ，涉及underlay、overlay两层网络，容器内容器外两个namespace，搞懂需要花些时间 •Kubernetes的监控，缺少体系化的文档指导，关键指标是哪些？最佳实践是什么？不是随便搜索几个yaml文件能搞定的 平台侧自身复杂度变高， 监控难度加大 从 Kubernetes 架构来 看要监控的组件 Kubernetes架构 l 服务端组件，控制面：API Server、Scheduler、

barryliang@tencent.com 基于Consul的多Beats接入 管控与多ES搜索编排 2 拥抱开源、释放云原生的力量 • 背景与挑战 • 多Beats/Logstash接入管控 • 多ES搜索编排系统 • 日志AIOps探索 3 背景与挑战 产品数量 人员规模 主机规模 100+ 1000 + 10000 + 如何降低日志接入门槛 如何保证日志实时上报 如何保障日志采集不影响业务 如何做配置标准化 如何帮助业务快速排障 如何提供方便便捷的性能分析 调优能力 … 4 多Beats/Logstash接入 管控 提供多产品接入管理，多beats标准 化、界面化、自动化的日志接入方案 5 案例:1000+业务10000+台 主机如何快速实现日志接入？ 业务规模 1000+业务、 10000+业务主机、每天百T日志增量 日志需求 收集业务日志文件用于故障分析与告警监控 其他诉求 日志上报不能影响核心业务 数据上报延时可感知 准备ES 安装Filebeat 编写Filebeat配置文件 测试并下发配置 全网重启filebeat 检测数据是否上报 传统Beats接入流程 配置更改 现网配置是否全部一致？ 日志上报是否有延时？ Filebeat是否资源消耗过多？ Filebeat异常退出如 何处理？ 如何做上报性能调优？ 6 系统架构 云Kafka

，参与手机QQ、 NOW直播、腾讯课堂等产 品的Android客户端。 姓名：王刚 英文：Kirawang 职位：腾讯移动端高级工程师 手机QQ NOW直播 分享目录 uNOW直播与Flutter uNOW直播中Flutter的开发模式 uNOW直播中Flutter的工程实践 u技术思考 关于NOW直播 •腾讯出品的个人直播平台 •2016年初上线 •Top3热门个人直播App •Tens uNOW直播中Flutter的工程实践 u技术思考 开发模式 •纯Flutter开发 •不具备条件 Flutter Native Flutter •混合开发 工程化开发模式Ⅰ •IDE直接集成Flutter产出模式 •快速方便集成 无法同步Dart代码 无法启动调试 Android IOS 工程化开发模式Ⅱ • Flutter工程集成NOW工程模式 • 修改NOW工程结构 • 将D 修改编译脚本 • 支持断点调试 无法跨终端同步及维护Dart代码 工程化开发模式Ⅲ • Gradle/CocoaPods依赖管理 • 跨终端团队协作远程构建产出模式 • Dart代码独立GIT • 远程构建平台配置终端推送地址 • 构建完成自动推送更新 QCI 远程构建平台 Android Git iOS Git 工程化开发模式Ⅲ 1. 拉取Dart分支 2. 拉取Android

降级预案在同程艺⻰龙的⼯工程实践 演讲者 / 王俊翔 同程艺龙 ⾃自我介绍 搜索故障 微信⼩小程序 API⽹网关 资源1 搜索引擎 统⼀一资源⽹网关 资源2 资源3 资源4 …… 资源4 ⼤大量量超时 统⼀一资源⽹网关 搜索引擎 API⽹网关 ⼤大量量请求超时 缺乏熔断设计 交易易故障 第三⽅方⽀支付 ⽀支付中⼼心 ⽀支付回写 消息队列列 ⽀支付通知 交易易中台 ，并做好降级预防措施 • 参数修正，及时调整流控、降级策略略，优化告警、超时参数设置 • 模拟线上故障，进⾏行行故障复现，验证故障后续的处理理措施是否⾏行行之有效 • 以战养兵，历练团队，让⼯工程师有更更多机会积累经验，提升应对故障的能⼒力力 常态化的故障演练对系统进⾏行行反复验证 系统设计 Agent Core Custom Code Model Burn CPU Servlet 治 理理保障系统的可⽤用性 • 通过反复的故障演练，发现系统中的薄弱点，并进⾏行行有效的预防 • 配合降级预案，让系统的可靠性更更易易验证，让演练更更加常态化 • 历练团队、积累经验，促进⼯工程师的进步，提⾼高应对故障的能⼒力力 ⾃自我介绍

1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 2 表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突 破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需 完善人工智能产业标准体系。 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 彻党的二十大和二十届二中全会精神，认真落实中央经济工 作会议和全国新型工业化推进大会部署要求，完整、准确、 全面贯彻新发 ，为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升， 新制定国家标准和行业标准 50 项以上，引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家，标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上，促进人工智能产业全球 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制，