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我乃平常客,本持平常心| 2021 年中总结

年中已过,年终将至,是时候展现真正的技术了! 关于工作 在目前的公司已经干了快两年半了,谈不上有多强的归属感,但却也习惯了这个环境。 我最满意的是这里的氛围,不必关心那些勾心斗角的糟心事,也没必要想着溜须拍马,同事之间的关系颇有一种“君子之交淡如水”的意思,我确实喜欢目前的这种人际关系,不必花过多的心思去维护,投缘了多一些联系,即使不投缘,我的性格也注定是竖不了仇的,维持正常的工作交流即可,还有比这更完美的吗? 薪资方面,按照刚进公司时的算,大概涨了有 60% 左右,不算多但也不算差,虽然距离期望值还有点差距,但我是能接受的,因为人的欲望发展注定永远是高于现实的。连续两年的“优秀员工”称号也可以算是我对公司的一种交代,我与公司之间大概勉强可以算得上是“双赢”吧。 今年有三份内推,都是前同事带来的,有创业公司,有外包,也有上市企业的,在犹豫之后,我都选择了拒绝,因为我觉得就目前来说,我的首要任务不是找工作,而是应该慎重考虑下接下来的路该怎么走了。瞄不准目标,再强的动力都是瞎忙活,我不想浪费过多的精力在纠正方向上了,那样太低效。 对于 IT 我是喜欢的,但喜欢真的不能作为事业的动力,因为它...

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业务背景 随着机器学习慢慢得业界认可,很多银行开始引入机器学习模型辅助规则引擎做决策,银行也做很多离线机器学习模型探索,效果都不错,但是却很少最后应用于在线环境,主要有以下几个原因 在风控场景,在线推理需要高性能,要求tp99 20ms,大部分模型性能很难达到 特征实效性要求高,基于真正滑动时间窗口做时序特征,大部分的基础设施无法满足 特征计算复杂且量大,上线成本非常高 离线特征计算与在线一致性保持困难,最终出现离线效果好,在线效果差情况 今天作为一个机器学习应用开发者,来告诉大家基于openmldb是如何解决这些问题的 如何使用OpenMLDB解决一致性问题 在没有使用OpenMLDB之前,完成一个反欺诈模型上线项目需要做以下事情去解决一致性问题 因为数据科学家离线使用SQL处理数据,而再在线需要实时计算特征,需要转写特征方案,就需要和数据科学家对齐特征处理逻辑,还需要考虑数据科学家方案变化的风险 根据反欺诈在线系统架构设计一套在线适合实时数据处理架构 需要人肉开发每一个特征处理逻辑,每个特征方案如果几千特征,会有大量开发成本,如果要对接多个模式是不可能的 在这个过程...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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