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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-9 使用sklearn解决回归问题
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现多元线性回归和kNN回归。
91720发布于 2019-11-13 腾讯云数字政务：人社一体化与智慧民生技术支撑体系
核心瓶颈在于： 系统架构瓶颈：传统烟囱式系统难以支撑省级海量数据管理与高并发业务访问，且异构硬件纳管能力受限。 构建基于Leaf6.2与分布式架构的技术支撑体系 腾讯云依托Leaf6.2技术架构与国产化分布式技术，提供全栈式解决方案： 底层算力与数据支撑：基于腾讯TDSQL分布式数据库与IaaS/PaaS平台，实现对物理机 安全与运维保障：通过零信任安全架构、小程序安全检测及安全监测平台，实现等保三级合规与“一点发现，全网处置”的安全运营能力。 3. 选择腾讯的核心逻辑 行业深度与标准适配：深度参与人社部Leaf6.2框架适配测试，已中标人社部养老保险全国统筹信息化建设项目云平台建设服务，具备部省两级项目磨合经验，方案可直接对标部级标准。
15610编辑于 2026-05-30腾讯云智慧人社解决方案：以技术平台支撑业务一体化与全国统筹
江苏省在项目建设初期，面临超过200台服务器、13个地市业务系统分散独立的整合难题，亟待统一的技术架构实现资源集约化管理。 提供基于Leaf6.2架构的云平台与分布式数据库技术方案 腾讯云智慧人社解决方案以人社部Leaf6.2云平台架构为基础，采用“大中台、小前台”建设思路。 核心方案包括： 自主可控的云基础架构：开放式云平台支持多品牌硬件纳管，实现资源统一调度。 企业级分布式数据库TDSQL：提供数据强一致性保障，支持同城双活容灾，确保数据0丢失0出错。
19110编辑于 2026-05-30腾讯云数字政务：人社一体化与智慧服务的云技术落地实践
传统架构难以支撑全省统一系统建设及快速响应业务需求。 公共服务数字化缺口： 随着业务前移和公共服务下沉，传统支撑平台难以提供群众易于接受的互联网入口。 第二章：构建基于Leaf6.2架构的云原生与智慧人社体系 腾讯云基于Leaf6.2技术架构（核心平台4版），提供涵盖IaaS、PaaS、DaaS及SaaS层的全栈解决方案，通过“大中台、小前台”模式实现技术与业务的深度融合 零信任安全架构 身份认证与访问控制： 基于零信任理念，确保设备、用户、应用可信，通过多因素认证（MFA）实现动态授权与最小特权访问，摆脱传统VPN依赖。 —— 江苏省人社厅相关负责人 “江苏人社厅是腾讯国内首批落地零信任安全架构的用户之一。 行业深度适配： 深度参与Leaf6.2框架适配测试，并拥有电子社保卡、全国统筹系统、人社移动办公平台等多个部级项目的建设经验。
21410编辑于 2026-05-30- 来自专栏石云升
人生九段算法：用算法经营自己的人生（5-9段）
如果把个人比作一家公司。那么你自己就是这家公司的CEO。对个体而言，最重要的增长不在于工资，而在于能力的提升和个人网络的建立，以及未来赚钱的能力。
66120编辑于 2022-08-25 依托高并发分布式云架构重塑省级人社一体化业务效能
传统人社信息化系统面临以下核心业务瓶颈： 消除烟囱式架构： 过去地市级业务系统高度分散（如单个地市服务器数量超200台），缺乏关联性，系统资源无法精细化利用，急需搭建统一技术支撑平台以实现全省业务协同与信息共享 应对海量数据与高并发挑战： 省级大集中业务在高峰期面临极高的并发访问压力以及海量数据的可靠处理需求，传统架构无法实现资源的弹性伸缩。 构建适配Leaf6.2标准的大中台体系与分布式云基座 为响应人社部“全省统一系统建设”要求，通过引入分布式技术与融合引擎，重构底层技术架构与前端服务入口： 落地“大中台、小前台”架构： 深度适配人社部Leaf6.2 云平台架构，构建融合集成业务、数据、AI引擎的中台系统，向下统一纳管IaaS层异构计算与存储资源，向上无缝对接人社部养老保险全国统筹业务系统。 部署企业级分布式数据库： 采用具备完全自主知识产权的腾讯TDSQL分布式数据库，替代传统单点架构。
12710编辑于 2026-05-30- 来自专栏机器之心
比标准Attention提速5-9倍，大模型都在用的FlashAttention v2来了
近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
1.8K50编辑于 2023-08-08 - 来自专栏白话互联
AI 时代的开发行业洗牌：为何“中产开发者”最先感受到危机？
中坚力量（5-9 年）：认知溢出的“舒适区陷阱” 最核心的观察在于：工作 5-9 年的开发者，正处于一个危险的认知高地。 他们并不迷信代码本身，而是更看重逻辑、架构和解决问题的效率。一旦他们意识到 AI 能极大释放生产力，其深厚的底层知识能让他们更精准地纠正 AI 的错误。 中腰部开发者（5-9 年）如果继续沉溺于过往的经验，固守“我很强”的认知假象，最容易被 AI 驱动的高效率新人替代，或被掌握了 AI 的资深架构师所淘汰。
19010编辑于 2025-12-30 构建省级人社一体化底座与海量业务支撑平台
突破海量并发瓶颈与消除政务数据孤岛 人社行业正处于向省级业务大集中、公共服务下沉转型的关键期，各级行政单位面临亟待跨越的系统与数据治理瓶颈： 架构扩展瓶颈： 随着省级一体化及养老全国统筹的推进，传统集中式架构难以应对海量数据处理 部署云原生中台架构与全链路数字化工具 基于人社部 Leaf6.2 云平台架构标准，打造“大中台、小前台”的全面技术支撑体系，深度结合公有云与私有云能力： 构建高可用底层基础设施 (IaaS/PaaS)： 部署 零信任安全架构与小程序全生命周期安全服务，通过多因素认证与动态授权，实现无 VPN 的全省人社系统可信远程运维。 实现资源弹性伸缩与政务服务降本增效 通过底层架构重构与数字化工具应用，相关平台在资源利用率、服务效率及业务承载力上实现了明确的量化跃升： 算力纳管与弹性扩容： 在江苏省人社一体化项目中，云平台成功纳管多品牌异构硬件 沉淀部省两级实践与全栈自主可控优势 部省两级标杆项目的深度验证： 核心架构已成功中标并支撑 人社部养老保险全国统筹信息化建设项目（支撑全国 32 省养老业务接入），并成功落地江苏人社一体化、数字广东（覆盖
13510编辑于 2026-05-30- 来自专栏木头编程 - moTzxx
手机号段正则表达式 (2019-01 最新)
198 146(物联网) 166 1410(物联网) 199 ✎ 正则表达式 如果根据上文的手机号段，进行严谨的规则匹配，那么得到的结果为： /^[1](([3][0-9])|([4][5- 9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$/ 如果觉得太过严谨，可以考虑使用 /^[1]([3- 9])[0-9]{9}$/ 举例，在 js 代码中进行应用的一种写法： var telStr = /^[1](([3][0-9])|([4][5-9])|([5][0-3,5-9])|([6][
19.5K60发布于 2019-01-03 - 来自专栏架构之家
应用架构、技术架构、安全架构、部署架构
在日常软件项目开发与实施中，经常会涉及到各种架构图，如应用架构、技术架构、安全架构、部署架构。今天特意将这些架构图整理如下，提供给大家进行学习参考。 一、应用架构 二、技术架构 三、安全架构 四、部署架构 五、 有需要的同学，可以访问下面地址进行克隆，学习更多内容请访问： https://www.processon.com/u/5f633168e0b34d080d54c128
7K32编辑于 2022-12-28 - 来自专栏BigData_Flink
lambda架构+kappa架构+IOTA架构
A1 lambda架构 ? 三部分： Batch Layer：批处理层 Speed Layer：流处理层 Serving Layer：服务层 A2 Kappa架构 ? A3 IOTA架构 ? 设定标准数据模型，通过边缘计算技术把所有的计算过程分散在数据产生、计算和查询过程当中，以统一的数据模型贯穿始终，从而提高整体的预算效率，同时满足即时计算的需要。 A4 相关资料 详细可看以下博文（都不错大家耐心阅读）： lambda架构 kappa架构 IOTA架构
1.4K20发布于 2021-04-12 - 来自专栏全栈程序员必看
2019最新的手机号码正则表达式
((((13[^4]{1})|(14[5-9]{1})|147|(15[^4]{1})|166|(17\\d{1})|(18\\d{1})|(19[89]{1}))\\d{8})|((134[^9]{1 ((((13[^4])|(14[5-9])|147|(15[^4])|166|(17\\d)|(18\\d)|(19[89]))\\d{8})|((134[^9]|1410|1440)\\d{7}))$ "; regex = "^((((13[^4])|(14[5-9])|147|(15[^4])|166|(17\\d)|(18\\d)|(19[89]))\\d{8})|((134[^9
42410编辑于 2022-09-08 - 来自专栏zcqshine's blog
Java 手机号正则
str.trim().equals("") && str.length() == 11) { String regExp = "^((13[0-9])|(14[5-9])|(15 ([0-3]|[5-9]))|(16[5|6])|(17[0135678])|(18[0-9])|(19[8-9]))\\d{8}$"; Pattern p = Pattern.compile
2.4K50发布于 2018-05-11 - 来自专栏芋道源码1024
别再乱用了，这才是 @Validated 和 @Valid 的真正区别！！！
{IGroupB.class}) private Integer age; @Pattern(regexp = "^((13[0-9])|(14[5,7,9])|(15([0-3]|[5- = IGroupA.class) private Integer age; @Pattern(regexp = "^((13[0-9])|(14[5,7,9])|(15([0-3]|[5- message = "年龄不能小于18岁") private Integer age; @Pattern(regexp = "^((13[0-9])|(14[5,7,9])|(15([0-3]|[5- message = "至少有一个老师") private List<TeacherBean> teacherBeans; 这里再来测试，会发现如下结果： ---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构
2.2K20编辑于 2022-06-07 什么是技术架构、数据架构、业务架构、应用架构、产品架构和项目架构？
今天，我就来系统梳理六大核心架构——业务架构、数据架构、应用架构、技术架构、产品架构和项目架构。帮你理解数字化建设的底层逻辑，来有效地参与项目和提升协作效率。 想象一下，业务架构是公司的部门职责说明书，数据架构是公司的档案管理系统，那么，应用架构就是决定需要开发多少个具体的软件应用或微服务，来让各个部门能够协同工作。 这些问题，都属于技术架构的范畴。技术架构关注所有非功能性需求与基础设施：计算资源：选择物理服务器、虚拟机还是容器？是否采用无服务器架构？ 合理的项目架构能最大限度地减少团队间的沟通摩擦，确保技术愿景被高效、准确地执行。总结回顾这六大架构，你会发现它们构成了一个严谨的决策链条：业务架构定义战略与价值。数据架构把业务实体转化为核心资产。 应用架构将业务能力组织为软件模块。技术架构为软件模块提供运行时环境。产品架构将软件能力包装为用户可感知的价值。项目架构组织人类智慧完成从零到一的构建。它们彼此约束，又相互滋养。
1.4K10编辑于 2025-10-30- 来自专栏java闲聊
浅谈架构（单体架构、 SOA架构、微服务架构）
单体架构 * 一个典型的单体应用就是将所有的业务场景的表示层、业务逻辑层和数据访问层放在一个工程中，最终经过编译、打包，部署在一台服务器上。 ，它是将表示层的JSP、业务逻辑层的Service、Controller和数据访问层的Dao，打成war包，部署在Tomcat、Jetty或者其他Servlet容器中运行` [r-1.jpg] SOA架构 * SOA架构是面向服务的体系结构，主要目的是为了各个系统更加容易地融合在一起。
2.4K50发布于 2018-07-02 - 来自专栏大数据仓库建设
我国大陆地区的手机号正则匹配
((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$
67430发布于 2019-03-12 - 来自专栏大数据仓库建设
我国大陆地区的手机号正则匹配
((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$
2.2K20发布于 2019-03-14 - 来自专栏全栈程序员必看
【架构】Lambda架构
而Lambda架构就是将若干组件组合在一起。 二、Lambda架构要做到什么 2.1Lambda架构创始人 提到Lambda架构，就不得不提Nathan Marz（后面我们称他为Marz）。 我相信，没有哪个架构师愿意看到这样的局面，更没有哪个架构师会基于这样的场景来去设计系统。 Lambda架构能够保障每个层都可以进行水平扩展，也就是添加更多的机器来实现扩展。 三、完全增量架构根本不可行 下面这张图，是一个最简单、也是最高层次的架构抽象：应用基于数据库不断地进行读写操作。 不管是什么系统，应用都是在增量地维护数据库状态。 Lambda架构在数据准确性、延迟以及吞吐量上表现明显要比完全增量架构要好得多。 四、Lambda架构 在大数据技术领域中，没有单一工具能够解决所有的数据问题。 Lambda架构还有一个重要特点，每当批处理层的数据进入到服务层后，不再需要实时视图中的数据了，也就是可以丢弃掉。Lambda这三层中，加速层是最复杂的。Lambda架构也旨在隔离复杂性。
1.9K20编辑于 2022-09-12
腾讯云开发者
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