如何创建/编辑/删除和搜索应用分组_金融分布式架构(SOFAStack)
应用分组提供了垂直维度的应用区分功能，例如有业务关联的应用可以设置为同一分组。 应用分组 以树形结构直观地展示分组之间的层级关系。
如何添加/合并/删除/批量移动和搜索文件夹
在自定义监控页，您还可以进行以下操作：通过文件夹对监控指标进行分组管理。通过批量移动对分组后的内容进行快速移动。通过排序，更改监控内容的展示方式。通过告警历史，可以查看监控项的告警历史信息。通过文件搜索，可以对自定义监控页面的文件进行模糊搜索。添加文件夹登录控制台，从左侧导航栏选择 自定义监控 > ...
如何在链路搜索页面查询调用链路
本文介绍了如何在 链路搜索 页面查询调用链路。链路搜索操作步骤进入分布式链路跟踪控制台，左侧导航栏中选择 链路搜索。链路搜索在 链路搜索 页面上，您可以根据业务需求选择输入以下搜索项的值，并单击 查询。链路搜索查询基础搜索项：Trace Id：链路的唯一标识。调用时间：默认时间范围为最近 10 分钟...
神经网络架构搜索（NAS）基础入门
网络架构搜索(NAS)已成为机器学习领域的热门课题。商业服务(如谷歌的AutoML)和开源库(如Auto-Keras[1])使NAS可用于更广泛的机器学习环境。在这篇文章中，我们主要探讨NAS的思想和方法，希望可以帮助读者更好地理解该领域并发现实时应用程序的可能性。什么是网络架构搜索（NAS）？现代的深度神经网络有时会包含多种类型的层，而且这些层不止一个[2]。Skip connections[....
提升神经网络架构搜索稳定性，UCLA提出新型NAS算法
可微网络架构搜索（DARTS）能够大幅缩短搜索时间，但是其稳定性受到质疑。随着搜索进行，DARTS 生成的网络架构性能会逐渐变差。最终生成的结构甚至全是跳过连接（skip connection），没有任何卷积操作。在 ICML 2020 中，UCLA 基于随机平滑（random smoothing）和对抗训练（adversarial training），提出了两种正则化方法，大幅提升了可微架构搜....
神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS）
动机 NAS技术都有一个通病：在搜索过程中验证精度较高，但是在实际测试精度却没有那么高。传统的基于梯度搜索的DARTS技术，是根据block构建更大的超网，由于搜索的过程中验证不充分，最终eval和test精度会出现鸿沟。从下图的Kendall系数来看，DARTS搜出的网络精度排名和实际训练完成的精度排名偏差还是比较大。 方法 整体思路 本文使用与DARTS相同的搜索空间，SGAS搜索过程简单.....
神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS）
神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS） 背景 神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。他们的搜索空间都是不可微的，Differentiable Architecture Search 这篇文章提出了一种可微的方法，可以用梯度下降来解决架构搜索的问题，所以在搜索效率上比之前不可微的方法快几个数量级。可以这样通俗的理解：之前不可微的方法，相当于是你定义了一个搜索空间（比如3....
如何新增/编辑/删除和搜索通知组
对各类报警规则设置通知组后，一旦报警触发，报警消息可以及时发送给通知对象。通知组包括用户组、钉钉机器人、语音通知组。在通知组管理页面，您可以新增、编辑、删除、搜索通知组。新增通知组在左侧导航栏上，点击 报警管理 > 通知组。报警管理通知组在通知组管理页面，选择添加的通知组类型。添加完成后，您可以在当...
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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