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Uber如何用循环神经网络(RNN)预测极端事件?

在Uber系统内,事件预测使我们能够根据预期用户需求来提高我们的服务质量。最终目标是准确地预测出在预定的时间内Uber将会在何处,何时以及收到多少次的乘车请求。 一般来说,极端事件——诸如假期、音乐会、恶劣天气和体育赛事等高峰旅行时间,只会提高工作规划预测的重要性。在极端事件期间计算需求时间序列预测(demand time series forecasting)是异常检测(anomaly detection),最优资源分配(optimal resource allocation)和预算的关键组成部分。 但不可忽略的一个事实是,虽然极端事件预测在Uber操作中占有举足轻重的作用,但数据稀疏性使得准确的预测具有很大的挑战性。比如元旦之夜(NYE),这是Uber最繁忙的日子之一。可是我们只有少数几次元旦之夜的数据可以借鉴参考,而且每个实例可能有不同的用户群组。除了历史数据,极端事件预测还取决于许多外部因素,包括天气、人口增长和诸如驾驶员激励措施这样的市场营销的变化。 在现实生活中,在标准R预测包中发现的经典时间序列模型,通常和机器学习方法组合在一起,从而用于特殊事件的预测,然而,这些方法对于...

Spring Cloud内置的Zuul过滤器详解

我是51CTO学院讲师周立,在51CTO学院“4.20 IT充电节”(4月19~20日)到来之际,和大家分享一下《Spring Cloud内置的Zuul过滤器应用》的经验。正文来啦~~~ Spring Cloud默认为Zuul编写并启用了一些过滤器,这些过滤器有什么作用呢?我们不妨按照@EnableZuulServer、@EnableZuulProxy两个注解进行展开,相信大家对这两个注解都不陌生(至少都见过吧)。如果觉得陌生也没有关系,可将@EnableZuulProxy简单理解为@EnableZuulServer的增强版。事实上,当Zuul与Eureka、Ribbon等组件配合使用时,@EnableZuulProxy是我们常用的注解。 在Spring Cloud的官方文档中,只说@EnableZuulServer是一个“空白”的Zuul,那么究竟空白在什么地方呢?与@EnableZuulProxy到底有什么区别呢?诸多问题,都将在本文找到答案。 在此之前,我们先理解什么是RequestContext: RequestContext:用于在过滤器之间传递消息。它的数据保存在每个请求的...

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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。

Rocky Linux

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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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