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「案例分享」研发效能提升之第一性原理

作者:樊思国 一、引言 被埃隆·马斯克多次提及的第一性原理First principle thinking,是计算物理学领域的一个专业术语,在商业领域依然具有鲜活的生命力。读过《硅谷钢铁侠》这本书的知道,正是因为应用了第一性原理对问题进行分析,才使得马斯克在跨航天、汽车、能源和软件领域创新硕果累累,比如SpaceX的成功,就是从根本上找到运载火箭的成本重头在推进系统上并解决该问题,从而创造了可回收利用的火箭推进器,从根本上解决成本问题,对行业来说是颠覆性的创新模式。 第一性原理的本义是指在进行计算的时候除了告诉程序你所使用的原子和他们的位置外,没有其它的实验的,经验的或者半经验的参量,且具有很好的移植性。通俗理解,第一性原理就是基于客观事实进行的推导,其中不加入自己猜测和类比等经验性的东西。 在创新和研发效能提升的行业大背景下,作者认为在我们的日常研发工作中,也可以利用第一性原理思维帮助我们提升效能甚至是提升创新能力。比如,线上问题排查和分析解决,就可以很好的利用第一性原理指导我们实践。 下文将通过一个真实的线上问题排查经历,提炼出一种利用第一性原理进行问题排查和解决的通用流程框架,...

异常检测算法分类总结(含常用开源数据集)

作者:云智慧算法工程师 Chris Hu 异常检测是识别与正常数据不同的数据,与预期行为差异大的数据。本文详细介绍了异常检测的应用领域以及总结梳理了异常检测的算法模型分类。文章最后更是介绍了常用的异常算法数据集。 异常的概念与类型 目前异常检测主要是基于Hawkins对异常的定义:(Hawkins defines an outlier as an observation that deviates so significantly from other observations as to arouse suspicion that it was generated by a different mechanism.)。异常(anomaly/outlier)指的是远离其他观测数据而疑为不同机制产生的观测数据。根据概率理论对异常的形式化定义如下: 异常主要分为以下三种类型: point anomalies(点异常) 点异常是单个异常数据点 ,将数据集中每个数据映射到高维空间中,其中孤立的点被称为点异常。这种异常点与其他数据点具有明显差异,这种异常分类是异常数据中最为简单的一种,也是异常检...

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