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Python搭建新冠肺炎预测模型全解读

新冠病毒疫后复工成为当务之急,然而病毒尚未消散,风险权衡面临不确定因素,如果可以准确预测未来的疫情走势,将会为复工计划的制定提供有效辅助。 传统机器学习模型虽然可以精确拟合历史数据,但由于脱离疾病传播机理,外推预测的可靠性低。另一方面,传染病学领域提出的传播模型则恰好相反,主要依赖疾病传播机理进行推演,但对历史数据的拟合能力弱,不同疾病会得到相似的结论,特异性不足。 近日,南栖仙策通过强化学习融合传染病传播机理与数据拟合,使用其自主研发的Universe平台构建传播模型,并基于横琴先进智能计算平台提供人工智能计算资源,实现新冠病毒疫情长达60天的预测,可为疫情防控提供决策辅助。 在线预览预测结果:http://ncov.polixir.ai 值得注意的是,目前AI领域常用的深度学习模型是黑盒模式,内部运算过程难以被人们理解,同时也难以将人

Flink 1.10 Native Kubernetes 原理与实践

作者:周凯波(宝牛) 千呼万唤始出来,在 Kubernetes 如火如荼的今天,Flink 社区终于在 1.10 版本提供了对 Kubernetes 的原生支持,也就是 Native Kubernetes Integration。不过还只是Beta版本,预计会在 1.11 版本里面提供完整的支持。 我们知道,在 Flink 1.9 以及之前的版本里面,如果要在 Kubernetes 上运行 Flink 任务是需要事先指定好需要的 TaskManager(TM) 的个数以及CPU和内存的。这样的问题是:大多数情况下,你在任务启动前根本无法精确的预估这个任务需要多少个TM。如果指定的TM多了,会导致资源浪费;如果指定的TM个数少了,会导致任务调度不起来。本质原因是在 Kubernetes 上运行的 Flink 任务并没有直接向 Kubernetes 集群去申请资源。 Flink 在 1.10 版本完成了Active Kubernetes Integration的第一阶段,支持了 session clusters。后续的第二阶段会提供更完整的支持,如支持 per-job 任务提交,以及基于原...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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