commit b8a78631a452b53171cfc5a9a87592d455b16285 Author: FNS Service Date: Fri Jul 31 15:28:08 2026 +0800 Update from Sync Service diff --git a/2023年工作.xmind b/2023年工作.xmind new file mode 100644 index 0000000..cce5537 Binary files /dev/null and b/2023年工作.xmind differ diff --git a/Excalidraw/Drawing 2024-10-27 22.16.10.excalidraw.md b/Excalidraw/Drawing 2024-10-27 22.16.10.excalidraw.md new file mode 100644 index 0000000..69a1b4e --- /dev/null +++ b/Excalidraw/Drawing 2024-10-27 22.16.10.excalidraw.md @@ -0,0 +1,14 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== You can decompress Drawing data with the command palette: 'Decompress current Excalidraw file'. For more info check in plugin settings under 'Saving' + + +## Drawing +```compressed-json +N4IgLgngDgpiBcIYA8DGBDANgSwCYCd0B3EAGhADcZ8BnbAewDsEAmcm+gV31TkQAswYKDXgB6MQHNsYfpwBGAOlT0AtmIBeNCtlQbs6RmPry6uA4wC0KDDgLFLUTJ2lH8MTDHQ0YNMWHRJMRZFAFZFFjIkT1UYRjAaBABtAF1ydCgoAGUAsD5QSXw8LOwNPkZOTExyHRgiACF0VABrQq5GXABhekx6fAQQAGIAM1GxkABfCaA== +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/愿望清单/电影清单.md b/个人生活/愿望清单/电影清单.md new file mode 100644 index 0000000..b1eac23 --- /dev/null +++ b/个人生活/愿望清单/电影清单.md @@ -0,0 +1,12 @@ + - [x] 闻香识女人 +- [x] 42号传奇 +- [x] 触不可及 +- [ ] 指环王 +- [ ] 教父 +- [ ] 阿甘正传 +- [ ] 美丽人生 +- [ ] 末代皇帝 +- [ ] 蝙幅侠：黑暗骑士 +- [ ] 天堂电影院 +- [ ] 美丽心灵 +- [ ] 血战钢锯岭 \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/愿望清单/购物清单.md b/个人生活/愿望清单/购物清单.md new file mode 100644 index 0000000..7f81e31 --- /dev/null +++ b/个人生活/愿望清单/购物清单.md @@ -0,0 +1,15 @@ +## 必须的 + +- [ ] 儿童安全座椅 +- [ ] 爬爬垫 +- [ ] 围栏 +- [ ] 婴儿保险 + - [ ] 重疾 + - [ ] 意外 + - [ ] 小额医疗 + + +## 没啥用的 + +- [ ] 子擎loong传感器 +- [ ] 窗帘伴侣 \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/愿望清单/阅读清单.md b/个人生活/愿望清单/阅读清单.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/个人生活/愿望清单/阅读清单.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/未来计划/2024年9月8日.md b/个人生活/未来计划/2024年9月8日.md new file mode 100644 index 0000000..9e81c63 --- /dev/null +++ b/个人生活/未来计划/2024年9月8日.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +## 学习内容 + +1. 投资知识： 投资知识要主动学习，目标为读懂财报可以在感兴趣的赛道中选取合适的企业，再通过技术指标和量化分析确定入/离场时间； + - [ ] 财报分析 + - [ ] 技术指标 + - [ ] Python量化 + +2. 带娃知识：带娃知识要主动学习，要让宝宝能健康成长，并且爸妈不焦虑； + - [ ] 每月大运动目标 + - [ ] 每月益智游戏 + - [ ] 喂养方法 + +3. 专业知识：这个主要通过工作中学习获取，要及时进行总结； + 1. 数据库 + 1. 数据库基础 + 2. SQL优化 + 2. 数理统计 + + 4. 个人兴趣 + 1. IT技术 + 1. 个人服务器维护 + 2. Linux知识 + 3. 编程能力 + 4. rime维护 + 2. 智能家居 + 1. 米家极客版 + 2. Hass + 3. 军事和历史 \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月10日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月10日.md new file mode 100644 index 0000000..6f21a69 --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月10日.md @@ -0,0 +1,34 @@ +## 1. 工作内容 + +1. 空调屏幕操作便利性： ^8f1112 + 1. 与yajia交流完成，按原内容完成温度等操作所需步骤和时间 [[2024年9月11日#^173d6f]]^7547e8 +2. 能量流宽表的验证[[2024年9月11日#^d1a013]]： ^6c1d4f + 1. 热管理低压侧能耗有问题； + 2. 驾驶信息(车速、加速度等)有问题； +3. 售后判则线上表： + 1. 还需要验证一下 柴工改完的结果[[2024年9月11日#^02a71e]]； ^c82f87 +4. 胎压检测需求： ^ee8cca + 1. 需要跟业务方要一下tcam log的解析方式[[2024年9月11日#^4033ba]]； + 2. 需要梳理一下还需要哪些信号； +5. 洗车模式渗透率： + 1. *已完成报告；* ^b399be +6. 看板开发： + 1. 调整了电动开门模式使用的字段[[2024年9月11日#^4b33f9]]； + 1. 要检查一下电动开门渗透率是否正常； + 2. 对出行分析看板增加了需要的字段[[2024年9月11日#^3f1dd4]]； ^1d7422 + 1. 需要在看板上增加筛选项； +7. 能耗售后报告内容更新： + 1. 与康建沟通了需求； ^e6f389 +8. 待开展工作： + 1. KC数据库PDF解析； ^a6d34a + 1. 主要是解决pandas操作Excel的问题[[2024年9月11日#^2990a0]] + 2. 探查方向盘按键控制播放功能占比[[2024年9月11日#^1c4ba4]]： + 1. 更新看板，增加到看板上； + +## 2. 生活 +1. 今天又没有健身； +2. 提醒老婆约下周的按摩； +3. 坐班车好像还是挺舒服的~ + +## 3. 阅读 +1. 继续阅读《一本书读懂财报》； \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月11日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月11日.md new file mode 100644 index 0000000..5142831 --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月11日.md @@ -0,0 +1,31 @@ +## 1. 工作内容 + +1. 空调屏幕操作便利性： + 1. 调整了所需操作时间和步骤的数据底表[[2024年9月13日#^636e6e]]； ^173d6f +2. 售后判则线上表： + 1. 验证完成，待柴工维护业务数据owner； ^02a71e + 2. 搭建看板[[2024年9月13日#^b67cea]]； +3. 胎压检测需求: + 1. 继续对接tcam log的解析方法，考虑要不要拉个会[[2024年9月13日#^71091c]]； ^4033ba +4. 看板开发： + 1. 完成电动开门渗透率的调整； ^4b33f9 + 2. 完成出行分析看板所需内容的增加； ^3f1dd4 +5. KC数据库PDF解析[[2024年9月13日#^10b927]]: + 1. 完成解析，需要总结一下用到的函数(pd.melt等) ^2990a0 +6. 待开展工作： + 1. 能量流宽表的验证[[2024年9月13日#^120775]]; ^d1a013 + 2. 探查方向盘按键控制播放功能占比： + 1. 更新看板，增加到看板上[[2024年9月13日#^7928e4]]； ^1c4ba4 + 3. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看[[2024年9月13日#^2ab874]]； +7. **工作中待改进内容**： + 1. 多项任务切换不太明确，一项任务完成或受阻的时候不知道下一步该干啥； + +## 2. 生活 +1. 今天健身啦，快走25分钟，明天记得穿运动鞋； +2. 提醒老婆约下周的按摩； +3. 要研究一下孩子的保险； + 1. 先看看卜卓家娃的保险； + +## 3. 阅读 +1. 继续阅读《一本书读懂财报》； + 1. 试着分析一下均胜电子和德赛西威的还债能力； \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月13日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月13日.md new file mode 100644 index 0000000..5822b36 --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月13日.md @@ -0,0 +1,30 @@ +## 1. 工作 + +1. 售后判则线上表[[2024年9月18日#^4dc5c5]]： ^b67cea + 1. 看板搭建中，需要验证日报看板数据准确性； + 2. 重新搭建周报看板； +3. 胎压检测需求[[2024年9月18日#^2fe7ee]]: + 1. tcam log接入持续沟通中； ^71091c +4. 能量流宽表的验证[[2024年9月18日#^636c62]]: + 1. 空调使用的这些平均值问题很大； ^120775 +5. KC数据库PDF解析: + 1. 等待葛工的结论； ^10b927 +6. 空调屏幕操作便利性[[2024年9月18日#^94c130]]： + 1. 图都已经出完了，要把报告写出来； ^636e6e +7. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； ^2ab874 + 2. 生管实时表哪些字段要能重新写成null[[2024年9月18日#^31e0bf]]； + 3. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上； + 4. 看板需求： + 1. 车辆配置看板加入极越07的信息; + 2. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布; + 3. 唐锐需求： ^7928e4 + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 用户出行时行程开始的环境温度； + +## 2. 生活 +1. 买了新的模型，感觉不错； + +## 3. 阅读 +1. 继续阅读《一本书读懂财报》； + 1. 试着分析一下均胜电子和德赛西威的还债能力； diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月18日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月18日.md new file mode 100644 index 0000000..b412aac --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月18日.md @@ -0,0 +1,26 @@ +## 1. 工作 + +1. 售后判则看板搭建： + 1. 已完成看板的搭建[[2024年9月19日#^48b288]]； ^4dc5c5 +2. 胎压检测需求: + 1. tcam log接入持续沟通中，确定tcam log可以解析，还是卡在时间戳上[[2024年9月19日#^35a13b]]； ^2fe7ee +3. 空调屏幕操作便利性： + 1. 报告写好了，需要和yajia再对一下； ^94c130 +4. 能量流宽表的验证: + 1. 需要尽快把验证报告写好交给ruiwei； ^636c62 +5. 生管实时表哪些字段要能重新写成null: + 1. 确定只有锁单时间可以变回null； ^31e0bf +6. 电池寿命影响因素分析： + 1. 已经写好了取数逻辑，需要写报告[[2024年9月19日#^1b5f8d]]； + 2. 跟jian.kang商量一下行程车速的分布的怎么处理； +7. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； ^2ab874 + 2. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上； + 3. 看板需求： + 1. 车辆配置看板加入极越07的信息[[2024年9月19日#^726de5]]; + 2. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布; + 3. 唐锐需求： ^7928e4 + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 用户出行时行程开始的环境温度； +## 2. 阅读 +1. 读完了《一本书读懂财报》； \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月19日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月19日.md new file mode 100644 index 0000000..11e51e8 --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月19日.md @@ -0,0 +1,24 @@ +## 1. 工作 + + +1. 售后判则看板搭建： + 1. 进一步调整了口径； + 2. 需要和业务进一步拉齐，确定口径[[2024年9月23日#^1b1f42]]； ^48b288 +2. 胎压检测需求: + 1. tcam log可以接入了[[2024年9月23日#^a86b36]]； ^35a13b +3. 电池寿命影响因素分析： + 1. 确定好了需求[[2024年9月23日#^3d6d1f]]； ^1b5f8d +4. 车辆配置看板加入极越07的信息: + 1. 已经确定好了数据源[[2024年9月23日#^a1c758]]； ^726de5 +5. 2.0版本ASD能耗对比： + 1. 已经写好了取数的SQL，还需要跑2.0升级后的数据[[2024年9月23日#^d1c9ef]]； +6. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； ^2ab874 + 2. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上[[2024年9月23日#^106312]]； + 3. 看板需求： + 1. 空调屏幕操作便利性报告要和yajia对一下[[2024年9月23日#^f0f01d]]； + 2. 尽快把能量流宽表验证报告写好交给ruiwei； + 3. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布[[2024年9月23日#^92f3bd]]; + 4. 唐锐需求： ^7928e4 + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 用户出行时行程开始的环境温度[[2024年9月23日#^42ff84]]； \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月23日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月23日.md new file mode 100644 index 0000000..2c51f1c --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月23日.md @@ -0,0 +1,38 @@ +## 1. 工作 + +1. 售后判则看板搭建： + 1. 拉齐了业务方，确定了口径； ^1b1f42 + 2. 需要修改逻辑； +2. 胎压检测需求: + 1. 继续沟通tcam解析方法； ^a86b36 + 2. 需要整理一下其他指标的取数方法； +3. 电池寿命影响因素分析： + 1. 已完成报告； ^3d6d1f + 2. 后续增加看板内容； +4. 车辆配置看板加入极越07的信息: + 1. 完成看板的搭建； ^a1c758 + 2. 尚缺少选装包(方向盘和轮辋)的配置信息，待郭老师补上； +5. 2.0版本ASD能耗对比: + 1. 已完成报告； ^d1c9ef +6. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上: + 1. 取数完成，1:1的时候确定一下23点过点，第二天0点同步数据的算不算问题； ^106312 +7. 空调屏幕操作便利性报告: + 1. 已与yajia沟通； ^f0f01d + 2. 增加单词调整温度区间分布； +8. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布： + 1. 已在看板上添加； ^92f3bd +9. 用户出行时行程开始的环境温度: + 1. 已在看板上添加； ^42ff84 +10. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； + 2. 唐锐需求： + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 空调下面两个出风口水平开启量； + 3. 售后抱怨报告更新； + 4. 尽快把能量流宽表验证报告写好交给ruiwei； + +## 2. 明日工作重点 + +1. 把售后判则看板逻辑更新好； +2. 完成能量宽表验证报告； +3. 提供胎压检测其他指标的取数方法； \ No newline at end of file diff --git a/个人生活/每日总结/2024年9月9日.md b/个人生活/每日总结/2024年9月9日.md new file mode 100644 index 0000000..de47aab --- /dev/null +++ b/个人生活/每日总结/2024年9月9日.md @@ -0,0 +1,32 @@ +## 1. 工作内容 + +1. 完成了屏幕上操作空调所需时长的出图，已经发给yajia； + 1. Next Step：与yajia交流，确定需求，完成报告其余部分；[[2024年9月10日#^7547e8]] +2. 开始了能量流宽表的验证： + 1. 电池热管理能耗有问题；[[2024年9月10日#^6c1d4f]] +3. 售后判则线上表： + 1. *完成验证工作;* [[2024年9月10日#^c82f87]] + 2. 接下来是搭建看板； +4. 胎压检测需求： + 1. *沟通需求；* + 2. *WTI报警有埋点数据；* + 3. TCAM日志需要接入，需要梳理一下还需要哪些信号；[[2024年9月10日#^ee8cca]] +5. 洗车模式渗透率： + 1. *找好了语音和屏幕的埋点内容；* + 2. 下一步需求取数，写报告；[[2024年9月10日#^b399be]] +6. 待开展工作： + 1. 能耗售后报告内容更新；[[2024年9月10日#^e6f389]] + 2. 康建看板需求搭建；[[2024年9月10日#^1d7422]] + 3. KC数据库PDF解析；[[2024年9月10日#^a6d34a]] + 1. 主要是解决pandas操作Excel的问题 + +## 2. 生活 + +1. 今天是2周年的结婚纪念日； +2. 要了婴儿推车的优惠； +3. 又没做锻炼； + +## 3. 阅读 +1. 整理了一下豆瓣上的信息； +2. 继续阅读《一本书读懂财报》； +3. \ No newline at end of file diff --git a/基础知识/用户增长/基本概念.md b/基础知识/用户增长/基本概念.md new file mode 100644 index 0000000..5548b4b --- /dev/null +++ b/基础知识/用户增长/基本概念.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +## AARRR海盗模型 + +海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段： + +A 拉新(Acquisition):  通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。 +- 涉及关键指标例如 新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等，我们通过这些指标就可反应出获取目标用户的效果是怎样的。 + +A 活跃(Activation)：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。 + +- 涉及关键指标例如 DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等。通过这些指标可以反映出用户的活跃情况。 + +R 留存(Retention)：衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如 留存率、流失率等。通过这些指标可以反映出用户的留存情况。 + +R 变现(Revenue): 主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如 生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等。这些指标可以反映出产品的商业价值。 + +R 推荐(Referral)：衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如 邀请率、裂变系数等。 \ No newline at end of file diff --git a/基础知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/基础知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..33f8181 --- /dev/null +++ b/基础知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,176 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- + +# MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 + +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #article + +## Page Notes +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abd5baa3d078f37535e2d82720b201b6.png) + +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + + - 空间解耦 + - 时间解藕 + - 同步 Synchronization 解藕 + + - 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式。事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定。- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 。 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息： + + - 基于主题的过滤：每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + + - 基于内容的过滤 ：broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + + - 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 订阅发布模式与消息队列模式区别 + - 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + + - 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + + - 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- MQTT基本概念 + - MQTT Client + - publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + + - 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + + - MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器. + + - MQTT Broker + - broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + + - MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + + - MQTT链接 + - MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + + - 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- 消息 + - MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + + - CONNECT + + - 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + + - 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + + ![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a705b334a0d4cb20f22070038ec1cc98.png) + + - ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + + - 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + + - CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + + - Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + + - LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + + - keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + + - CONNACK + - 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应 + + - CONNACK 消息包括两部分内容 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/43255ffc270491b4b99a411422899b01.png) + + - SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + + - ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 + + - 发布 + + - MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + + - MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + + - MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c0633b77a9c1cfb864bf472795e73131.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + + - TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + + - Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + + - RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + + - Payload：这个是每条消息的实际内容 + + - Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + + - 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + + - 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + + - 订阅 + + - client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400a2de3b1cca165e543c3de7214eab6.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 + - ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + + - 确认消息 + - client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2a0be7b3a5825b41d6282c893853f137.png) + + - 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1617d6fdc0aba70e124f06bded808008.png) + + - 退订 + + - SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e8ce80a3cb32f0f98372e2ade155df75.png) + + - 确认退订 + + - 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0b069167a84eaf73290022c071ef8456.png) + + - 退订和确认退订的流程如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e3d655c72474894f37c5e02cb2719edf.png) + +- Topic + + - MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + + - 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + + - 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + + - 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + + - 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + + + diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/专利灵感/2023年.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/专利灵感/2023年.md new file mode 100644 index 0000000..6d163d7 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/专利灵感/2023年.md @@ -0,0 +1 @@ +基于DMS和OMS摄像头的呼吸暂停检测- \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日Mini EYE DMS交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日Mini EYE DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..d4cf9f9 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日Mini EYE DMS交流.md @@ -0,0 +1,16 @@ +1. 已经通过了DDAW(蔚来(ET7海外)、大通海外车型)，正在做E-NCAP； +2. RX5、哪吒U和U pro是在8155(cDSP上)做SDK，蔚来是orin做SDK； +3. smart上做到ASIL-B，计划年底量产，做整体的供应商，包括软件和硬件； +4. 与上汽在谈一个低成本过DDAW的方案，目标成本400； +5. 自研的推理框架； +6. 视线检测可以做到点APP和点中控屏，； +7. 儿童检测有视觉和雷达融合方案，Mini EYE认为纯视觉能拿1分，融合方案能拿3分； +8. 算力占用， +9. 2022和2023年的DDAW有区别，了解一下； +10. 有座舱自标定系统，需要在座舱顶棚上有锚点，锚点不能被遮盖； +11. 儿童可以做到正负3岁的误差； +12. 手势识别可以做平面的动态手势，需要深度信息的不太好做； +13. 计划明年Q2-Q3拿到功能安全ASIL-B的认证； +14. 利用人脸关键点检测与HUD的投影范围做联动； +15. 在蔚来做了云端的faceid的注册算法； +16. 整体的高温测试，测试在高温下摄像头性能裂化时的算法情况； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日未动功能安全方案讨论.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日未动功能安全方案讨论.md new file mode 100644 index 0000000..5c425e6 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日未动功能安全方案讨论.md @@ -0,0 +1,12 @@ +1. 未动的DMS算法需要检测整个时间窗口中所有信息； +2. 若一路做正常检测，一路做插帧硬件资源无法支持； +3. 未动有DMS监控方案； + 1. SOS侧算法向 MCU发送监控信息； + 2. 只能检测SOC侧算法失效； + 3. DMS监控算法放在MCU侧安全岛； +4. 错误码的保存，若DMs算法错误，TDA4也挂了，怎么办（系统会提供整体的方案检测）； +5. 对外依赖都是硬件驱动，摄像头读取和CNN加速驱动； +6. Pse 52的接口需要内部确认→未动． +7. 插帧对算法的影响 +8. A核上开发环境是ap +9. 确认工具链的授权 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日虹软功能安全交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日虹软功能安全交流.md new file mode 100644 index 0000000..106680d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日虹软功能安全交流.md @@ -0,0 +1,8 @@ +1. 由于依赖上下文，单帧插入无法监控DMs软件问题 +2. ADAs的感知算法也在非功能安全域运行 +3. 只把控制逻辑放到安全域，感知部分放到非功能安全域→需要确认 +4. 安全域的监控项都有什么？→提供清单 +5. 安全域和非安全域的代码量比例→提供统计，数量级 +6. 提供软件架构图 +7. 评估pse52接口是否能支持控制逻辑及感知算法 +8. 是否能从安全运行时访问加速器 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月21日商汤DMS功能安全方案沟通.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月21日商汤DMS功能安全方案沟通.md new file mode 100644 index 0000000..6ecdb33 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月21日商汤DMS功能安全方案沟通.md @@ -0,0 +1,5 @@ +1. 安全域中没有办法访问 openvx加速器 +2. 安全域和通用域有硬隔离 +3. 放在安全域中需要的依赖→评估 +4. 拆分的话，该如何拆分，能监控哪些失效 +5. 链路上比较关注的内容→与海霞姐沟通 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年11月29日科思创动.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年11月29日科思创动.md new file mode 100644 index 0000000..3cdb628 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年11月29日科思创动.md @@ -0,0 +1,13 @@ +感知层 + +- 生命特征感知 +- 慢病指标，心血管，糖尿病风险，酒精，抑郁症，心率不齐（待验证） +- 实时亚健康指标 +- 实时心理指标 + +应用层 +- 实时应用 +- 长程应用 +- 健康管理→健康关爱、健康干预、健康报告 +- 今年年底交付，明年5-6月量产 +- 明年一月有内部版本 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年12月26日星迈科技.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年12月26日星迈科技.md new file mode 100644 index 0000000..7fe40f8 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年12月26日星迈科技.md @@ -0,0 +1,9 @@ +硅谷成立，国内独立运营 + +大数据平台的部署问题 + + + +手环硬件定制 + +数据来源为 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月10日商泰交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月10日商泰交流.md new file mode 100644 index 0000000..7a9a38d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月10日商泰交流.md @@ -0,0 +1,48 @@ +>这是原始记录，整理后的记录请见： +>[[2023年2月10日商泰交流(整理)]] + + +## DMS开发 + +1. 人脸识别、疲劳、分神、视线追踪 +2. 情绪(几种) +3. 年龄： +4. 性别： +5. 手势识别(几种)： + 1. 静态：6钟 + 2. 动态：5种 +6. OMS(遗留物检测、宠物检测) +7. 特征点：多少？ +8. FaceID：车外可以么？没做过 +9. 注视亮屏：视线落点？可以做 +10. 疲劳分几级，定义逻辑？2级，根据眼睛开合程度和打哈气次数； +12. 年龄的精度？识别年龄段更有意义； +13. 宠物种类，遗留物种类； +14. 隐私保护； +15. 人体生理指标？ +17. hard case识别 +18. 只剩一个眼睛？可以； +19. 无响应的驾驶员识别？没做过 +20. 功能安全？没做过 +21. TI和xinqing的芯片；做过TDA4的AD产品；心擎的没做过； +22. 移植到新平台大致需要3-6个月； +23. 开源数据、自己采的数据、商业数据；有平台做预标注，人工调整（外包加自己）；几十万的数据量级； +24. faceID支持多人种识别； +25. 有驾驶员存在检测； +26. 分神以头部姿态为主、辅以视线； +27. 雷达(成本)：100-200元； +29. 有没有海外认证经验；没有 +30. 有没有应用层的经验；有 +31. DMS支持的安装位置： + 1. A柱； + 2. 方向盘管柱； + 3. 中控台上方； + 4. 内后视镜； +32. OMS支持的安装位置： + 1. 内后视镜； + 2. IVI屏幕上方 + 3. IVI屏幕下方； +33. DMS和OMS融合的方案有么？ +34. 白盒范围： + 1. 数据集？不包括 + 2. 标注平台？可以谈 diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日健康有益交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日健康有益交流.md new file mode 100644 index 0000000..c556632 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日健康有益交流.md @@ -0,0 +1,55 @@ +1. 与一汽合作： + 1. 红旗展车，旗境舱更新(参与23年4月上海车展)； + 2. 解放：卡车司机的健康管理方案； + 3. 与商汤有合作； + 4. 华为手机的相机卡路里识别、 +2. 技术介绍： + 1. BTCM理论； + 2. 健康档案(测评加报告)： + 1. 线下，体检中心等； + 2. 线上，传感器、智能穿戴等； + 3. 问卷量表； + 3. 千人千方案； + 4. 执行反馈； +3. 底层库可以每年重构，并按3-5年付费； +4. 比亚迪也在做； +5. 库可以以黑盒的方式部署到一汽云； + 1. 部署； + 2. 维护； +6. 智能座舱解决方案： +7. 生态资源； +8. 健康管理：研究风险，不给出结论； +9. 301医院，因为心脑血管疾病比较强； +10. 心理指标缺乏统一的逻辑，准确性可能受限； +11. 酒驾等可以放入异常状态的检测，但是可能无法准确地识别出是酒驾还是亢奋等情况； +12. 分析用药和潜在疾病等信息对驾驶员的可能影响(与互联网医院等机构合作，获取可能的药物信息)； +13. 健康推荐： + 1. 膳食营养； + 2. 运动健康； + 3. 生活起居； + 4. 医学体检； +14. 心理类的推荐： + 1. 自有音乐(自主研发的音乐信息)； + 2. 调用外部库的时候需要匹配第三方的标签信息； + 3. 科普文章； + 4. 冥想； + 5. 运动信息； +15. 医疗辅助的服务费用是按次进行收费，有一个起订量； +16. 微医、京东健康； +17. 生态资源： + 1. 康健数字化健康管理研究院； + 2. 专家资源：曾强、武阳丰、王燕芳、闫爽； + 3. 食物营养数据库(120w)； + 4. 运动数据库；*高速堵车时做个娱乐的内容* + 5. 特色理疗数据库(2247条)； + 6. 科普知识数据库(10w+条)； + 7. 健康风险评估模型； + +- 待办任务 +- [ ] 介绍材料(公司、方案介绍) +- [ ] 聊一下感知部分的算法内容 +- [ ] 确定费用的方式 +- [ ] **汇报材料增加一个整体的方案介绍** +- [ ] 构建数据中台、业务中台 +- [ ] 膳食指南查一下 +- [ ] 以车载环境为主 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日鹰瞳交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日鹰瞳交流.md new file mode 100644 index 0000000..793b306 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日鹰瞳交流.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 检测视网膜的信息检测心血管、脑部肿瘤、糖尿病等疾病风险； +2. 设备已经通过二类医疗器械认证，算法拿到三类认证(医疗诊断级)； +3. 用图标展示疾病风险的改变； +4. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月16日东南大学交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月16日东南大学交流.md new file mode 100644 index 0000000..86dcdcd --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月16日东南大学交流.md @@ -0,0 +1,23 @@ +1. 总体情况： + 1. 穿戴技术医疗化； + 2. 传感技术生物化； +2. 医疗级的可穿戴设备； +3. (可穿戴设备)脉搏、血氧、心电、体温、血压和体成分； +4. 心率变异性和老年痴呆的相关性； +5. 认知功能： + 1. 儿童认知测试； + +6. 医疗检测： + 1. 检测中耳炎(插入式传感器)； + 2. ECG检测； + 3. 脑电检测，人机共驾； + +7. 心率要达到和华为手环差不多的精度； + +8. 基于视听觉的生理心理多模检测： + 1. 生理信号：语音和图像； + 2. 行为信号 +9. 车载无感健康检测系统： + 1. 集成在方向盘中的传感器； +10. 真实世界的事件和驾驶员的反应； +11. 从反应时间来确定驾驶员的一些状态信息； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日星迈科技.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日星迈科技.md new file mode 100644 index 0000000..382c88d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日星迈科技.md @@ -0,0 +1,18 @@ +1. 癫痫疾病检测： + 1. 需要PPG原始信号、动作信号； +2. 房颤： + 1. PPG和ECG原始信号，指原始的波形图； + 2. 使用rPPG信号的话需要调整算法，精度会降低； +3. 居家养示范基地 + +4. 实时生理、心理状态评估； + 1. 异常状态判断； + 2. 压力、疲劳打分； + 3. 实时驾驶状态评估：结合图像表情()； +5. 中期：个人数据库： + 1. 建立个性化的精准生理参数基准线； +6. 长期： + 1. 全天候生理指标检测； + 2. 生态引入； + 3. 健康风险评估； +7. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日未动交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日未动交流.md new file mode 100644 index 0000000..6eaa317 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日未动交流.md @@ -0,0 +1,2 @@ +1. TOF摄像头可以用来判断眼睛的3D位置，可以和AR HUD联动； +2. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日虹软车外人脸解锁.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日虹软车外人脸解锁.md new file mode 100644 index 0000000..0d0eb37 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日虹软车外人脸解锁.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 通过按钮激活系统； +2. 安装于车外B柱位置，通过LED灯和装饰灯显示识别结果； +3. 按钮需要接30电； +4. 虹软已经完成的算法在TDA4上跑； +5. TOF摄像头中心较亮，四周亮度会有衰减； +6. 精确性：FAR=1ppm，FRR=1%； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月22日海康DMS交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月22日海康DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月22日海康DMS交流.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月27日商汤DMS kickoff.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月27日商汤DMS kickoff.md new file mode 100644 index 0000000..8854f7e --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月27日商汤DMS kickoff.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. E702 DMS考虑仪表屏下方案； +2. 3月底要有一版软件，需要有服务层的内容，仅针对8155； +3. **健康的应用场景，是否有静态检测的需求；** +4. 数据采集需要3周，训练还需要一个月； +5. **健康的开发周期还需要确认；** +6. 健康的开发人员：高勇, gaoyong@senseauto.com； +7. 功能安全对接人：白晓宇； +8. **功能安全，DIA、实验计划确认；** +9. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月29日商泰DMS交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月29日商泰DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月29日商泰DMS交流.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月30日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月30日.md new file mode 100644 index 0000000..fb793e5 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月30日.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 异常场景 +2. 得分曲线，没有逻辑上的引导性 +3. 排名展示相对比例 +4. dock栏，卡片 +5. 阈值评审 +6. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年4月10日复旦人体健康交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年4月10日复旦人体健康交流.md new file mode 100644 index 0000000..8f2cd09 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年4月10日复旦人体健康交流.md @@ -0,0 +1,18 @@ +1. 目前能做的指标和精度 + 1. 心率、呼吸、血压 + 2. 被试者保持静止、光照固定 + 3. 可以对动作做一些补偿，可以依据关键点做补偿 +2. 精度评价方法 + 1. 指标：MAE、MAPE和RMSE +3. 数据情况，是否可以共享 + 1. 用的都是开源数据集 + 2. 公司有标注的云平台 + 3. 19年长春资助开发的平台 +4. 数据采集方法 + 1. 有其他项目的数据采集经验 +5. 是否有嵌入式的移植经验 + 1. 算法可以部属在安卓中，使用经典的分析方法； +6. 人数：复旦：医疗组，博士4，硕士6； + +- 利用机器视觉识别医疗动作是否合理 +- \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/整理后/2023年2月10日商泰交流(整理).md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/整理后/2023年2月10日商泰交流(整理).md new file mode 100644 index 0000000..4cd86da --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/整理后/2023年2月10日商泰交流(整理).md @@ -0,0 +1,35 @@ +>原始记录请见 +>[[2023年2月10日商泰交流]] +> +1. 功能 + 1. 可实现的功能： + 1. 人脸识别(FaceID)，可实现活体检测，可实现多人种检测，承诺在20ms内完成识别，没做过车外人脸识别功能； + 2. 疲劳驾驶识别，给通用做的项目分为两级，以眼睛开合程度和打哈气的频率确定； + 3. 分神检测：以头部姿态检测为主，以视线追踪为辅，在demo演示中，头部大转角(仅剩一只眼睛在图像内容)也可以检出分心； + 4. 危险动作检测：可检测喝水、抽烟、打电话； + 5. 视线追踪：承诺可实现视线落点检测，可实现注视亮屏等功能； + 6. 面部属性：可实现情绪检测、性别检测、年龄检测； + 7. 手势识别：可检测静态手势6种、动态手势5种； + 8. OMS：可实现遗留物检测和宠物检测； + 9. 儿童遗留检测：使用毫米波雷达，安装位置大致处于B柱上方，通过检测心率、呼吸等指标实现； + 10. 驾驶员存在检测：可实现； + 11. 摄像头遮挡检测：可实现，通用项目已做； + 12. 隐私保护：可以实现对特定内容的模糊处理，PPT展示了车外摄像头对人物、车牌等目标的模糊处理； + 2. 缺乏的功能： + 1. 人体健康； + 2. 功能安全； +2. 工程经验 + 1. 项目经验：量产项目集中在通用车型，目前已有量产产品完成开发； + 2. 系统整合：承诺可以实现在QNX、Android和Linux上的算法集成； + 3. 有量产经验的功能：疲劳检测、分神检测、危险动作检测、摄像头遮挡、面部属性； + 4. 有量产经验的芯片：高通、安霸、瑞萨等，**TDA4系列上做过ADAS功能，没做过DMS内容，完全没做过芯擎的芯片**，移植到新的芯片平台需要时间**3-6个月**； + 5. 没有欧标和ENCAP经验，DDAW和ADDW正在计划适配； + 6. 没有功能安全经验； + 7. 测试平台：有自建的测试平台，可实现自动化测试和预标注，测试后会输出测试报告； + 8. 数据来源：包括三部分，开源数据集、外购数据集和自采数据集，数据量在几十万； + 9. 数据标注：使用有测试平台做预标注，之后由人工确认和调整（外包加自己）； + 10. 有应用层的开发经验，可实现到指定车速激活等功能； +3. 开源内容 + 1. 算法； + 2. 测试和数据标注平台； + 3. **不包括数据集**； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月20日驾驶行为产品形态.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月20日驾驶行为产品形态.md new file mode 100644 index 0000000..a50c2d8 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月20日驾驶行为产品形态.md @@ -0,0 +1,7 @@ + +> 对接人：何云廷 + +1. 安全指标需要一个合适的展示方式； +2. 行驶里程变化趋势，按天统计； +3. 月报、周报设计问题，月报是否应该和周报的内容保持一致，还是按月推送； +4. 行程总结是否增加一个关闭的选项； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月24日车端网联驾驶行为产品形态讨论.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月24日车端网联驾驶行为产品形态讨论.md new file mode 100644 index 0000000..6703031 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月24日车端网联驾驶行为产品形态讨论.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 新能源所有车的平均能耗信息是否增加； +2. 动力经济性，王燕(系统集成)； +3. 周一的时候显示上周内容； +4. 在车机上增加轻量的单次历史行程查询； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月10日悦驾CLUB手机APP交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月10日悦驾CLUB手机APP交流.md new file mode 100644 index 0000000..abe7900 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月10日悦驾CLUB手机APP交流.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. 标签增加解释内容，考虑正面标签； +2. 行车小贴士的文本内容，我们先出，之后再讨论； +3. 只显示未读的第一条，全已读后显示第一条； +4. 排名的展示可能设计隐私问题，是否考虑取消； +5. 行程轨迹可能存在性能问题，是否考虑取消； +6. DMS和ADAS的信息展示，是否改成提示类的信息； +7. 历史最高能耗意义不大，历史最低改成提示类信息； +8. 历史行驶是否做限制； + diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月13日悦驾CLUB内部评审.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月13日悦驾CLUB内部评审.md new file mode 100644 index 0000000..94afdb8 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月13日悦驾CLUB内部评审.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 行驶轨迹问题，请车端网联所正式评估，若无法实现上飞刃会评审； +2. 排名页面，引入授权弹窗，要考虑实现接口； +3. DMS、ADAS和历史最低能耗信息展示接受建议，改为提示类信息； +4. 历史单次行程限制在半年内， 周期限制在一年内； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月14日科大迅飞DMS交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月14日科大迅飞DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..4ca7a2c --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月14日科大迅飞DMS交流.md @@ -0,0 +1,2 @@ +1. 生理监测现在给奇瑞做； +2. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月16日悦驾CLUB.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月16日悦驾CLUB.md new file mode 100644 index 0000000..304e15b --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月16日悦驾CLUB.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 总结弹窗： +2. 手机： + 1. 标签：标签可以分期上； + 2. 排名：实际意义不大； + 3. 大迭代跟车型，小迭代可以多次更新； + diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日空间所人体健康交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日空间所人体健康交流.md new file mode 100644 index 0000000..6ebc51b --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日空间所人体健康交流.md @@ -0,0 +1,4 @@ +- 找供应商讨论应用场景； +- 产品规划在前，技术支撑在后，项目落地最后； +- 座舱健康，声音健康、光健康、人体健康； +- 传感器归智能驾驶管； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日车端网联驾驶行为交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日车端网联驾驶行为交流.md new file mode 100644 index 0000000..75085e8 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日车端网联驾驶行为交流.md @@ -0,0 +1,8 @@ +1. 增加； +2. GPS点先试一下效果，问一下刘雨恒； +3. 瞬时能耗的值， +4. 新能源对平均能耗显示的意见； +5. 指标和算法的对应关系； +6. 行程总结： + 1. 展示的等级太强； + 2. 弹出时机； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日高首席汇报.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日高首席汇报.md new file mode 100644 index 0000000..4056721 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日高首席汇报.md @@ -0,0 +1,24 @@ +1. 要包含：硬件——摄像头，软件的部署位置——车还是云，产品表达； +2. 策划要完整； +3. 联动座舱功能设备，场景提示； +4. 驾驶员失能情况下，联动智能驾驶系统； +5. 平台化设计，每年度平台化产品能力计划，技术支撑需求； +6. 产品分级，按成本区分； +7. 确定不同算法、硬件支持的精度等内容； +8. 目标车型之一：解放长途运输车； +9. 在框架确定之后，人体健康按照总体目标进行立项； +10. 按阶段目标推进产品上线； +11. 场景设计，相关的责任； +13. 人体健康随舒享座舱立项，不单独立项； +14. 定义为体检初筛的等级； +15. 成熟驾驶员模型研究； +16. 一期目标先做实时的内容，长期健康风险放到后面做； + + +- [ ] 启动与供应商技术交流，探讨产品形态、场景设计； +- [ ] 17. 雷达的研发、摄像头的数据 +18. 是否监测整车，或仅驾驶员； +19. 算力和能耗的情况； +20. 算法： + 1. 全车调度算法，各功能协同； + 2. 健康识别后，后续应该进行的内容； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日云平台对接.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日云平台对接.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日云平台对接.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日车端网联驾驶行为形态交流.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日车端网联驾驶行为形态交流.md new file mode 100644 index 0000000..597cdfe --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日车端网联驾驶行为形态交流.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 行程总结不建议 + 1. 和仪表信息多数是重复的 +2. 车机单次的历史行程不上了，只上周报； +3. **月报也不要，有继承性，可视效果可能不太好，指标和周报重复较多；** +4. 实时信息的指标项还是想放上； +5. 疲劳驾驶、分心、愤怒显示策略； +6. 平均车速、最长行驶里程、最高车速； diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月8日揭榜挂帅.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月8日揭榜挂帅.md new file mode 100644 index 0000000..326466a --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月8日揭榜挂帅.md @@ -0,0 +1,3 @@ +- [ ] 整理人体健康感知算法需求 +- + \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年4月14日人体健康立项汇报.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年4月14日人体健康立项汇报.md new file mode 100644 index 0000000..122d83f --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年4月14日人体健康立项汇报.md @@ -0,0 +1,32 @@ +1. 项目要分为三个层次： + 1. 数据获取 + 2. 算法实现 + 3. 产品应用 + +2. 数据获取部分： + 1. 由产品目标提出需要哪些数据，由数据需求匹配传感器需求； + 2. PRD要论证所有可能的传感器选型，并分阶段实现； + 3. 会上讨论过的传感器： + 1. 摄像头 + 2. 雷达：雷达要明确布置和性能、尺寸参数等； + 3. ECG传感器：要明确布置和使用方法； + 4. 智能穿戴； + +3. 算法实现： + 1. 算法要分级别，要明确每个级别的算法需要什么技术实现； + 2. 算法要能明确提出对数据的需求； + 3. 算法的核心是要研究如何准确的平均人的状态； + +4. 产品应用： + 1. 产品应用要分等级： + 1. 提示 + 2. 联动座舱环境 + 3. 干预： + 1. 在线医疗协助，帮助用户缓解症状等； + 2. 自动驾驶接管； + 2. 要开发可以展示的产品Demo； + +5. 领导的其他要求： + 1. 目前阶段要明确项目要干什么，干到什么程度； + 2. 立项中要体现产品应用的内容； + 3. 明确技术采购范围； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月13日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月13日.md new file mode 100644 index 0000000..129c799 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月13日.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 人体健康算法 +2. 人脸关键点 +3. 训练环境创建 diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月8日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月8日.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月8日.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年4月19日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年4月19日.md new file mode 100644 index 0000000..bd6cd9f --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年4月19日.md @@ -0,0 +1,11 @@ +- 人体健康 + - 立项材料 +- 驾驶行为 + - 产品形态 + - 接口对接 + - 测试 + - 服务器 + - CICD +- 算法 + - 传统方法 + - 深度学习 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/手机/手机APP.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/手机/手机APP.md new file mode 100644 index 0000000..cfe39c1 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/手机/手机APP.md @@ -0,0 +1,38 @@ +[手机APP视频](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/filebed/e40qlG069TdhNZWtpiRyTqOIRIVFJQ6XiGdRYV0L0oE.mp4) + +丰田手机APP统计驾驶行为信息，包括： + +- 首页 + + - 急加速 + + - 急减速 + + - 急转向 + +- 单次行程 + + - 行程地图，包括起止地点及不良驾驶行为发生地点 + + - 行程开始时间 + + - 行程结束时间 + + - 行程开始地点 + + - 行程结束地点 + + - 急加速 + + - 急减速 + + - 急转向 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/caaf2290d111f86fe11a967752799d2e.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/8cab6f8218b42862445cf859ea343f99.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/adf94eda066b6e83bc4a7ca0788d8f17.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/7e8007103d1514af22233a59736a083c.png) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/车机/车机-行程总结.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/车机/车机-行程总结.md new file mode 100644 index 0000000..40e05e7 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/车机/车机-行程总结.md @@ -0,0 +1,13 @@ +亚洲龙在熄火时，仪表中会弹出上面的内容，包括： + +- 行驶距离 + +- 总时间 + +- 燃油经济性 + +- 总评分 + +- 起步、巡航、停车三个阶段的评价 + +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/b205157afba015d5d5f478263bdcf19e.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/几何(吉利)/车机/几何C车机.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/几何(吉利)/车机/几何C车机.md new file mode 100644 index 0000000..a179abe --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/几何(吉利)/车机/几何C车机.md @@ -0,0 +1,15 @@ +几何C车机上提供了一个较为简单的驾驶行为评价产品，提供如下功能： + +- 驾驶评分； + +- 行驶里程； + +- 行驶时长； + +- 急加速、急减速、急转弯和超速次数统计； + +- 驾驶评分计算规则为：初始分80，如没有发生三急一超事件，则分数随驾驶时长上升，满分100，如果发生三急一超则扣除响应分数； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/166b72eefc9733496d43993161c43bef.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c36bccba45f9ec29427604eb9e744da5.png) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/哪吒/哪咤车机产品总结.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/哪吒/哪咤车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..e666708 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/哪吒/哪咤车机产品总结.md @@ -0,0 +1,76 @@ +### 哪吒 + +合众/哪咤提供名为驾驶达人的车机产品，功能包括：每月的行驶里程、减少碳排放量、行驶时长、驾驶习惯、百公里电耗、充电情况等； + +#### 功能入口 + +在哪咤U5 pro车型中，驾驶达人为一个单独的APP，可以在应用界面进入； +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bf53b92524643a6c9fddb334016f950b.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abf19650d1a34728d8d6870c37578e47.png) + +#### 功能介绍 + +哪咤驾驶达人产品分三个功能模块：驾驶达人、每日排行和月度PK赛 + +##### 新用户 + +新用户需要达到一定里程之后才会展示内容 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/836295d3759383179d0f9e8840d63a63.png) + +##### 驾驶达人 + +驾驶达人模块提供按月统计的： + +- 总行驶里程； + +- 单次行驶最长里程； + +- 单日最常里程； + +- 每月行驶里程； + +- 累计减少碳排放统计； + +- 称号； + +- 急加速和急减速次数统计； + +- 车辆闲置次数； + +- 百公里电耗； + +- 低电量行驶次数； + +- 充电习惯：高温充电次数、低温充电次数、总充电次数、慢充次数和快充次数； + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ebdff3d496ea7e1c773edd3b9a9c196a.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e11b07b4856b7aa8c6681495e7a2f158.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/90cb4c38e3e23ccab49a807d6fe4b46e.png) + + +##### 每日排行 + +哪咤的排行分为两种，按里程和按电耗排名： + +- 电耗排名 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a0fcadc58cdfe82523f5a63928a85e54.png) + +- 里程排名 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f939d6c5dd733498cad24680c363e123.png) + +##### 月度PK赛 + +月度PK赛提供月度排名查询和月度报告： + +- 月度排名查询 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f939d6c5dd733498cad24680c363e123.png) + +- 月度报告：提供历史各月份的行驶里程、减少碳排放量、行驶时长、驾驶习惯、百公里电耗、充电情况等信息 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2b7330c8e892dda333691a6bdc14b3a5.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/大众/大众手机APP.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/大众/大众手机APP.md new file mode 100644 index 0000000..14f1234 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/大众/大众手机APP.md @@ -0,0 +1,47 @@ +大众提供的手机APP中提供了驾驶风格识别，并引导用户改善驾驶风格以获得最佳能耗 + +大众的手机APP主要是引导驾驶员改善驾驶风格以获得最佳能耗表现，内容包括： + +- 行程开始地点 + +- 行程结束地点 + +- 开始时间 + +- 结束时间 + +- 行驶里程 + +- 开始里程 + +- 结束里程 + +- 平均车速 + +- 最大车速 + +- 油耗 + +- 评分 + +- 总评分 + +- 发动机转速 + +- 加速 + +- 减速 + +- 车速 + +- 空调 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9f3c10a589e1663c32242268977f762e.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/34c8b4ed10629ccfe5b47b9559141dfb.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3cb012c633f7cea4467023a1a11cbdde.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3852f6afa8bc5def440cd20116dbd558.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0f111d5f06beac65432d0e3769b7b835.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/手机APP/奔驰节能驾驶手机APP.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/手机APP/奔驰节能驾驶手机APP.md new file mode 100644 index 0000000..30a3723 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/手机APP/奔驰节能驾驶手机APP.md @@ -0,0 +1,19 @@ +奔驰在国外推出了一个名eco-coach的手机应用，其通过一些列的挑战成就引导驾驶员改善驾驶习惯，包括： + +- 纯电行驶占比 + +- 充电次数 + +对个人数据，其按5日、5周、5个月的周期进行统计，包括： + +- 燃油消耗 + +- 二氧化碳排放量 + +- 电耗 + +- 纯电行驶占比 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/47627a2c7d25a888b4d39bc2711d59bb.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/42e74e398437e7d2929ee6fed2c4a077.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/车机APP/奔驰车机产品总结.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/车机APP/奔驰车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..5ec2b54 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/车机APP/奔驰车机产品总结.md @@ -0,0 +1,60 @@ +### 奔驰 + +奔驰在S级和C级车辆上推出了Eco display功能，用于向驾驶员展示其驾驶行为对车辆能耗的影响，并在S级车型上提供一个”ECO Assist“功能，引导驾驶员改善驾驶行为； + +#### 功能入口 + +奔驰的Eco display功能可以在仪表和HUD(S级)上显示； + +#### 功能介绍 + +##### C级车型 + +显示驾驶行为对能耗的影响，参与评价的驾驶行为包括： + +- 加速度：当隔段填满，且颜色变为绿色，表示加速较为缓和，有利于节能。当隔段不满，且颜色变为灰色，表示加速较为激进，不利于节能； + +- 减速度：当隔段填满，且颜色变为绿色，表示减速较为缓和，有利于节能。当隔段不满，且颜色变为灰色，表示减速较为激进，不利于节能； + +- 车速稳定性：当隔段填满，且颜色变为绿色，表示车速较为稳定，有利于节能。当隔段不满，且颜色变为灰色，表示车速变化较大，不利于节能； + +
+ +##### S级车型 + +1. ECO Display + +显示驾驶行为对能耗的影响及节能评分等级： + +- 标记1显示节能评分等级，其从行程开始进行评价，行程开始五颗星均为空，如果驾驶行为有利于节能，则五颗星会依次填满； + +- 标记3显示了有利于节能的驾驶风格区域； + +- 标记2显示一个可以前后移动的球，当这个球位于节能驾驶风格区域时，球显示为绿色，否则显示为橙色； + +ECO Display认为有利于节能的驾驶行为包括： + +- 在正确的时机减速； + +- 车速保持稳定； + +- 加速较为柔和； + +
+ + +2. ECO Assist + +ECO Assist功能通过识别行驶工况并评价驾驶员的驾驶行为，并提供驾驶员改善驾驶习惯以获得最佳的能耗体验； + +- 标识1表示推荐驾驶员放松加速踏板； + +- 标识2表示驾驶员可以通过改善驾驶习惯来获得更低的能耗； + +- 系统可以识别的路况包括：环岛、S弯、急转弯、T字路口、下坡、前方有车辆、限速； + +
+ +
+ +[奔驰S级用户手册](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/filebed/S-Sedan%20Owners%20Manual.pdf) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奥托立夫/手机产品.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奥托立夫/手机产品.md new file mode 100644 index 0000000..5c4c56b --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奥托立夫/手机产品.md @@ -0,0 +1,15 @@ +奥托立夫开发了一个名为Driving Avatar的手机APP，评价驾驶行为对行车安全的影响，指标包括： + +- 平顺驾驶 +- 驾驶预判 +- 专注驾驶 +- 合法驾驶 + + + ![9Tn4sliu5slUUe6oRlm8i-BNUqVinmEE0n2YTAsaY5s.jpeg](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/008bba97b33066209d3f7836752bf12b.jpeg) +![9Tn4sliu5slUUe6oRlm8i-BNUqVinmEE0n2YTAsaY5s.jpeg](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ec466d800926536ca1dfb5f959340c3b.jpeg) + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/07707d46de1638aae505cf31d964f573.jpeg) + +![qSx0g0KiGtkcifP5YEmheTi_Sf1nCUiXGVRdyo9_57A.jpeg](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/41e72f17f83b870708f24dddb4fea295.jpeg) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/宝马/宝马车机产品总结.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/宝马/宝马车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..bc7c5b4 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/宝马/宝马车机产品总结.md @@ -0,0 +1,42 @@ +### 宝马 + +宝马在5系和7系车型上推出了名为”ECO PRO“的功能，引导驾驶员改善驾驶行为以改善能耗，同时推出了”Driving style analysis“功能； + +#### 功能入口 + +1. ECO PRO功能可以通过实体按键开启； + +2. Driving style analysis功能位于娱乐屏； + +#### 功能介绍 + +##### ECO PRO功能 + +ECO PRO通过实体按键开启后显示驾驶行为及驾驶风格的建议 + +- 如下图所示，表示可以通过调整驾驶风格来获得额外的续航里程； +
+ +- 如下图中，当双箭头为蓝色，表示当前驾驶风格有利于节能；当双箭头为灰色，表示应该调整驾驶风格； +
+ +- 如下图中箭头表示应该较小加速踏板开度； + +
+ +- 其他指示灯 +
+ +##### Driving style analysis + +展示驾驶员影响能耗的驾驶行为统计： + +- 预判次数； + +- 加速次数； + +- 通过节能驾驶增加的剩余驾驶里程； + +
+ + diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/智驾分/智驾分.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/智驾分/智驾分.md new file mode 100644 index 0000000..8959e56 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/智驾分/智驾分.md @@ -0,0 +1,40 @@ + +1. 基本情况：2021年11月1日上线，根据驾驶员在辅助驾驶系统激活时的表现对驾驶员进行扣分，满分100，12个月为一个周期重置分数，对于得分较低的推送提醒、考试等，如果智驾分被扣到0分，驾驶员必须通过考试才能继续使用辅助驾驶系统； + 总体来说是引导驾驶员正确使用辅助驾驶系统的一个评分系统，并不评价驾驶员的其他方面行为； + +2. “智驾分”界面 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/62881cba9643c790c73b1aef58ba714a.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f266cc56c032a812dd2acfade3389f3f.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3bcc27131a2fda2d8d72b08a0ebf5248.png) + + +3. "智驾分"扣分项：每位车主的“智驾分”满分都是100分，每12个月为一个周期，在智能辅助驾驶状态下，车主的错误操作将会形成扣分项，一旦分数被减到0，车主必须重新考试才能使用智能辅助驾驶功能。 + +4. 积分方法和周期： + 频繁触发脱手一级提醒或者长时间脱手二级提醒； + 当系统发出接管提示后，用户未及时接管车辆（如系统发出“前方施工，立即接管”或“立即减速，请求接管”等）； + 当天连续行驶4小时后仍开启智能辅助驾驶功能，会触发疲劳驾驶提醒； + 驾驶过程中频繁/长时间不注意路面情况，会触发一级/二级分神提醒。 + +此外，系统将自动判断以上行为的危险程度，根据不同危险程度扣减不同分值，扣减分值越高代表该行为危险程度越高，分数会在隔天发生变动。 + +5. 奖惩机制： + 惩罚： + 查看正确智驾操作图示； + 阅读功能使用安全须知； + 完成相关行为安全答题； + 参加安全考试（分数扣减为0分时，用户须再次完成安全考试，才能重新获取100智驾分）。 + 奖励：为了鼓励高分用户（个人智驾分阶段剩余分值在90分以上），未来可以优先获得小鹏OTA公测权益。 + +6. 功能介绍 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/45a44e34bfc0a1829c2e9646e9875c7a.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/32809a84357f890f47512d4f99319b3f.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/510a4d4c5bf8bb15400bb10fd5feebd0.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/661a7cdcf184ccfbba931c0be7024c00.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c036bde3ea5b2fbfa96bfed52b583bb1.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏G3能耗报告.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏G3能耗报告.md new file mode 100644 index 0000000..8b238df --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏G3能耗报告.md @@ -0,0 +1,103 @@ +相信很多鹏友已经收到了小P推送的能耗报告，被其他车主打败的鹏友是不是该温柔一点对待自己的G3呢？哈哈，其实能耗高与低也不用过于在意，只要按照自己最适合的驾驶方式去开车就好啦！当然了，如果我们多了解一些关于“能耗”方面的知识和建议，适当调整一些驾驶习惯的话，是能够大大延长续航的哦。所以，下面给你揭开“能耗报告”的面纱吧！ + +一、能耗报告是如何生成的？ + +统计和计算整车的能耗报告，需要G3具备较高的电气化水平，其中包括动力总成、电子电器、温控等多个与能耗息息相关的系统。这些系统实时将数据传输给车联网平台进行统计和计算，根据复杂的算法将各个系统的能耗做统计分类，并用图形化的方式表达出来。 + +能耗报告目前固定每周一生成，总结上周车辆的能耗表现，并推送到小鹏APP。要生成能耗报告，有个前提哦，这个前提就是上周开车要达到一定里程。如果里程达不到最低要求，不能真正反映出开车过程的能耗综合表现。 + +小P除了在APP每周向你推送能耗报告之外，在大屏上也会根据每日能耗表现，进行提醒。两者区别如下： + +1、在APP推送的能耗报告倾向于总结、回顾和建议，以“周”为时间单位统计数据，可以看到最近几周的能耗趋势等信息。 + +2、在大屏推送的能耗消息，倾向于能耗异常提醒。在你每日能耗表现较好/较差、进步/退步等情况下才会进行提醒，希望能帮你及时发现问题和提供建议。它以“日”为时间单位统计数据。目前大屏以“日”为单位的能耗报告暂时没有固定入口，只有收到提醒消息时才能看到哦。 + +二、能耗报告怎么阅读？ + +能耗报告即将发布新版本，小P这里给大家提前透露下。新版本能耗报告增加了不少数据内容，也有很多指标和数字哦。为方便大家更好的理解，小P在这里给大家介绍下这些数据信息的含义吧。 + +1、APP端能耗报告： + +APP端能耗报告，总共有5部分数据内容，分别如下。 + +周能耗总结 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e7b6dbf5630c1076515184a614e9e60f.png) + +小P会对你本周的能耗各项数据进行归纳性总结，方便大家快速了解能耗的总体表现。其中的能耗勋章，根据这周的能耗水平对应获得，一共有5个等级，由高到低分别是：传说右脚、黄金右脚、白银右脚、青铜右脚和任性右脚。让我们一起朝着【传说右脚】发起挑战吧。 + +周能耗趋势 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/7d06ebea92354273635654d89e1e7adb.png) + +小P会为你记录最近几周的能耗水平，让你直观看到最近一段时间的能耗趋势是怎么样的。从这个趋势，你可以看到自己能耗表现是进步了呢、还是退步了呢、还是停滞不前了呢？小P也会给出相应的点评和建议。 + +除了记录你最近几周的能耗水平，小P也会根据你的能耗表现，为你量身定制下周的能耗目标，一起努力完成目标吧。 + +之外，小P还为你提供当前这周跟能耗相关的几个相关数据，方便你整体上了解这周的开车情况。分别如下： + +行驶距离：指你本周累计行驶的距离，单位是公里，就是这周开了多少公里；用车时长：指你本周累计的驾车时长，单位是分钟，就是这周开车多少时间；百公里能耗：指你本周的百公里能耗水平，单位是kWh/百公里；电量焦虑线：指你近一个月充电时平均剩余的电量比例，单位是百分比，就是近一个月以来，你一般会在电量剩余多少的时候会充电。 + +周能耗诊断 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/cfcfa9cb10a8fc345b9500b94a06afa0.png) + +小P会对你本周的能耗分布进行统计，在这里你可以看到能耗主要用在了哪些地方。并且你可以跟鹏友圈平均水平进行对比，发现自己的优点和问题。小P也会根据分布情况，给出能耗诊断意见。这里面的指标稍微专业一些，我逐个跟大家解释下。 + +行车消耗占比：该指标统计在开车过程中动力消耗相关的电量使用，分母是本周能量消耗总量。一般情况来说，频繁加减速会增加耗能，要注意驾驶平顺哦； + +空调消耗占比：该指标统计空调相关的电量使用，分母是本周能量消耗总量。一般情况来说，空调温度设置过低、长时间开启外循环、空调加热等都会增加能耗哦； + +其他消耗占比：该指标统计除动力和空调之外的电量使用，分母是本周能量消耗总量。主要是一些电子电器部件的电量使用，例如座椅加热、大灯、大屏、仪表盘、还有一些车内部的各种电子元器件，都会有电量消耗呢； + +能量回收占比：该指标统计开车过程中的能量回收效果，分母是本周能量消耗总量。能量回收有三个等级，一般情况下能量回收等级越高回收效果越好，但是回收效果也取决你的驾驶习惯、路面情况等各种因素，具体可以了解下用户手册该功能的介绍。 + +周最佳能耗行程 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/58796340ddfd32b79fe656973e078b14.png) + +小P为你记录了本周能耗最低的3次行程，方便你回顾最棒的行驶路程。这里小P只统计了行驶距离大于5公里的行程，这样的行程能更加合理的反映出能耗水平。 + +美好的事情或许总是发生在最不经意的路程之上呢，一起探索吧！ + +周能耗大神榜 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5707b38705301dd0667465f645da0fbd.png) + +小P统计了本周鹏友圈能耗表现最棒的99位大神，只有周行驶距离超过50公里的用户才能上榜哦。一起来冲击这个荣誉榜吧！ + +周能耗报告分享 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/969c753bbe2c89d6eff6c7e56ae82400.png) + +能耗报告最后有一个分享按钮，你可以点击进行分享。分享时候，我们自动帮你进行截图处理，方便你以图片方式分享到鹏友圈，大家一目可阅哦。 + +特别提醒：点击按钮分享报告时，考虑到数据实用性，默认只会分享【小P总结】、【能耗概况】、【能耗诊断】3部分数据内容，【最佳行程】、【大神榜】不会包含在分享图片里面。如果要分享全文，要辛苦你进行截长图咯。 + +2、大屏端能耗报告： + +大屏端能耗报告的数据项跟APP端基本一致，但是信息相对精简一些。因大屏跟手机的屏幕大小不一，阅读习惯不同，所以信息呈现样式也有所不同。 + +数据统计口径上也有所区别，大屏端上的数据，都是以“日”为时间单位的，统计每日的能耗表现。报告总共有3部分，分别如下： + +日能耗概况 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f925ba8b412e268a882c9b2fd75c4260.png) + +主要呈现用户当日的用车基本情况。主要有4个指标，分别是：用车时长：该指标统计当日的累计开车时长，单位是分钟，就是开了多长时间的车；行驶距离：该指标统计当日的累计行驶距离，单位是公里，就是开了多少距离；百公里能耗：该指标统计当日的平均能耗水平，并折算成以百公里为单位；碳减排：该指标相对油车来说，当日的开车距离会为地球碳减排的量，单位是克。 + +日能耗分布 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/df262648d46797cf73cdf067042643d9.png) + +主要呈现当日的能耗分布，各项数据指标的定义跟APP端的能耗报告中的一致，只是统计时间范围有所不同，这里是统计每日的，APP端统计的是每周的。 + +日能耗趋势 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ff191ebb05813b3ab6cd6168554967a2.png) + +主要呈现你每天的能耗水平趋势，还可以和整个鹏友圈的平均水平进行对比哦。 + +日能耗报告分享 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2f2e0ef133725ad6b8eae4ec9f4e3a0b.png) + +如果你希望分享日能耗报告，可以通过小鹏APP进行扫码分享哦。手机扫码后，看到的日能耗报告，信息还会更加丰富一些哦，样式也有所不同，期待你的探索和分享，希望你能喜欢。 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏P7能耗报告.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏P7能耗报告.md new file mode 100644 index 0000000..8e8b106 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏P7能耗报告.md @@ -0,0 +1,40 @@ +小鹏P7手机APP中的能耗报告统计上一周的能耗情况，包括： + +- 本周里程 + +- 本周能耗 + +- 能耗成本 + +- 能耗分析，展示本周能耗的变化情况 + +- 能耗排行，排行变化情况 + +- 我的能耗变化趋势 + +- 同配置车友均值 + +- 能耗诊断 + +- 能耗可下降空间 + +- 能耗表现亮点 + +- 本周和上周的对比情况 + +- 中高速行驶 + +- 驾驶行为 + +- 能量回收强度 + +- 路况和环境 + +- 低速行驶 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/813e7611bec6a5765385cc8e69a30881.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/886c1768116b0473665c5dd768c343d4.png) + + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/88b4d825f9d49ce4559632cfbd01fb3e.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/行程报告/行程报告.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/行程报告/行程报告.md new file mode 100644 index 0000000..fb3121a --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/行程报告/行程报告.md @@ -0,0 +1,59 @@ +## 1. 取消情况 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0bdbac36ac507b34498e4b97c0026f34.png) + +已剪辑自: [https://bbs.xiaopeng.com/qa/102555](https://bbs.xiaopeng.com/qa/102555) + +2. 发布官方介绍 + +行程报告即将出炉了！这是继能耗报告后，小P推出的另一款产品。通过行程报告，帮助大家了解自己的行程表现、洞察自己的驾驶习惯。从中，若能针对一些不良驾驶行为，予以规避纠正，对驾驶安全可是大大助益哦。 +目前已有部分内测用户先行体验咯。在这里，小P提前给大家揭开行程报告的面纱吧！ +一、行程报告如何生成？ +行程报告的生成需要小P具有很强的实时数据处理能力，这样才能保证在你行程结束后数分钟内进行报告的生成和推送。同时，小P还需要在纷繁复杂的电子信号中练就火眼金睛，发现各式各样的不良驾驶行为或习惯，为你的安全驾驶保驾护航。 +行驶距离超过5公里以上的行程才会生成行程报告，符合条件的行程结束后，会向APP推送报告消息。点击消息，可以查阅本次行程的报告，通过报告上面的《历史行程》按钮，可以查看往期的报告。 +二、如何理解行程报告？ +行程报告主要由“小P总结”、“行程概况”、“驾驶诊断”3部分组成。 + +“小P总结”，是对本次行程的简要分析和总结，方便你快速获取报告结论。 + +“行程概况”，为本次行程的数据概要，方便你整体了解行程的核心数据表现。 + +“驾驶诊断”，为行程报告的核心内容，将对你本次出行的驾驶技术进行评分，评分越高代表你的驾驶技术越出色、驾驶安全系数越高哦！ + +1、小P总结 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f172698ba02f9864bf30fcc2e72e3f01.png) + +小P会对你本次行程进行归纳性总结，方便大家快速了解行程的总体表现，以及需要注意的驾驶行为。其中，小P驾驶技术认证得分来自于“驾驶诊断”，得分越高代表驾驶技术越出色、驾驶安全系数越高；你也可以跟鹏友圈比一比哦。 + +2、行程概况 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/4624e737f23744ab181b1ce13ca9b7bf.png) + +小P会为你记录本次行程的核心数据表现，方便你回忆本次行程的概况。同时，小P还为你记录了全程车速变化情况，你可以从中发现此次行程的时间，是不是大部分浪费在堵车或等人上了呢？ + + +行驶距离：指本次行程的累计行驶的距离，就是开了多少公里。 + +用车时长：指车辆出发时间-车辆下电时间，车辆出发时间从首次车速大于0开始计算。 + +百公里能耗：指本次行程的平均百公里能耗水平，单位是kWh/百公里。 + +平均车速：指你开车过程的平均车速，车辆停止过程不纳入计算。 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/985fce5013da434fd172152072defe1b.png) + +小P会对你本次行程的驾驶技术进行诊断，你可以从中发现自己哪方面的得分高了还是低了，也可以跟鹏友圈平均水平对比，看看自己的差距。点击《诊断详情》，还可以查阅本次行程更加细节的行为表现哦！ +目前小P的驾驶技术诊断主要包含4个方面，分别为：平安驾驶、规范驾驶、平稳驾驶、高效停车。每方面还有多个评估指标，每个指标都有独立的得分、且有不同的权重，最后综合得分根据各个指标得分乘以权重计算得出。满分是100分，一起冲击吧！ + +平安驾驶：指与生命安全密切相关的高危驾驶行为发生情况平安驾驶目前包括4个评估指标，分别是：急刹车次数、急加速次数、急转弯次数和超高速驾驶距离。其中，超高速驾驶指车速大于危险车速值，不是指大于道路限速值哦。 + +规范驾驶：指不符合道路安全驾驶规范的行为发生情况。规范驾驶目前包括2个评估指标，分别是：未系安全带行驶距离、未保持安全车距行驶次数。其中，各指标含义如名称所述内涵。 + +平稳驾驶：指影响车辆行驶过程稳定性的行为发生情况。平稳驾驶目前包括3个评估指标，分别是：快速经过颠簸路段距离、车辆打滑次数、车速顿挫次数。“快速经过颠簸路段”指车速大于一定值前提下，经过坑洼、不平等路面时且产生足够车身晃动的行为。“车辆打滑”指车速大于一定值前提下，四个轮胎车速不一、出现打滑的行为。“车速顿挫”指未能合理保持车速平滑地变动，刹车/加速造成车速发生突变、身体感到“顿挫感”的行为。 + +高效停车：衡量车主停车的效率。高效停车目前包括2个评估指标，分别是：停车用时、倒车次数。其中，倒车次数指倒车期间挂R挡的次数。 + +“驾驶诊断”是小P的核心能力之一，旨在帮助各位鹏友提升驾驶安全系数。目前诊断模型仍在持续完善和迭代中，评估指标还会增加，指标口径也会不断调优。若有不精准的地方，还望各位鹏友多多提意见！ + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/fff761c2c4079f3fd86406b5abc3a237.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/日产/日产车机产品总结.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/日产/日产车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..12edd60 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/日产/日产车机产品总结.md @@ -0,0 +1,26 @@ +日产在leaf电动车上提供名为”Energy usage informantion display“的应用，以展示车辆能耗的分布； + +#### 功能入口 + +”Energy usage informantion display“位于”MENU“->“Info”->“EV Info”->“Energy Usage” + +#### 功能介绍 + +”Energy usage informantion display“提供以下功能： + +- 剩余里程“Driving Range”； + +- 关闭空调获得的行驶里程“Turn off Climate Control”； + +- 电机能耗“Electric Motor”：电机消耗的能量和制动能量回收的能量； + +- 空调能耗“Climate Control”：空调消耗的能耗； + +- 其他系统能耗“Other Systems”：其他系统的能耗； + +
+ +
+ + +[日产leaf用户产品手册](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/filebed/2020-nissan-connect-leaf.pdf) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/本田/车机/车机APP.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/本田/车机/车机APP.md new file mode 100644 index 0000000..48a5648 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/本田/车机/车机APP.md @@ -0,0 +1,27 @@ +### 本田 + +本田在旗下的插电混动车辆上推出了ECO SCORE和ECO Driving display功能，指导驾驶员保持经济驾驶； + +#### 功能入口 + +eco score和eco driving display功能均在仪表中显示； + +#### 功能介绍 + +##### ECO SCORE + +ECO SCORE提供实时和行程两种评分，均采用类似树的形式进行展示 + +1. 实时评分：展示该行程中实时的驾驶行为对能耗的影响； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/nfjhpikslr1XC2q.png) + +2. 行程评分：在行程结束时显示，显示该行程中驾驶行为对能耗的影响，下方的进度条用于展示全生命周期驾驶行为对能耗的影响； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/NZJOXbj4dtkRzf2.png) + +##### Eco Driving Display + +用于引导驾驶员改善其驾驶行为； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/HB1DoxZQqCiFh2P.png) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/欧拉(长城)/欧拉.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/欧拉(长城)/欧拉.md new file mode 100644 index 0000000..a849224 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/欧拉(长城)/欧拉.md @@ -0,0 +1,39 @@ +欧拉好猫车型提供了驾驶评价和能耗助手两个功能； + +#### 功能入口 + +好猫的用户手册提到了两种类型的多媒体主机，两种类型的多媒体主机，驾驶行为产品入口位置不同； + +##### 类型一 + +类型一主机提供一个名叫能耗助手的APP，可以在常驻菜单中进入； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9896988515cee7f6c12f47eba7ebc532.png) + +##### 类型二 + +现场展示车辆中，驾驶评分功能位于个人中心界面 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/475dfe6d95beec48004d5d9464109586.png) + +#### 功能介绍 + +##### 类型一 + +类型一多媒体主机的能耗助手APP，其包含能耗信息、驾驶行为评价、能量流和充电设置四项功能： + +1. 能耗信息：提供续航里程、剩余电量、平均能耗、即时能耗和电机功率的统计； + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/645b8fc69ce367c5e6d20d64cc0d9d41.png) + +2. 驾驶评价：提供评分、行驶里程和急加速、急减速次数统计，以及驾驶建议功能； + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/24f153adf0f7952352e694e566893a3e.png) + +##### 类型二 + +类型二多媒体主机仅提供驾驶评分功能：展示驾驶评分总分、急加速和急减速次数统计，以及行驶里程。其用户手册说类型二多媒体主机也提供驾驶建议，但是实车上未找到该功能入口。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/4b02134434fe046f3d6991a9ebffdea5.png) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪宋PLUS DM-i车机.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪宋PLUS DM-i车机.md new file mode 100644 index 0000000..06c965f --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪宋PLUS DM-i车机.md @@ -0,0 +1,188 @@ + +[office](byqh7VdpgzX-tShcS4_BWPXg36V8H5O924VG9dJ6RII.mp4) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3d71db245560f4340f4a1e1c41322d7f.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5a5ff16f8f3e138cc0a0c8e680fdd3cb.png) + +入口：驾驶行为分析位于负一屏卡片中，卡片包含内容： + +- 本次行驶里程 + +- 行驶时长 + +- 能耗 + +- 费用 + +- 驾驶行为评分 + + - 安全性 + + - 节能性 + + - 文明度 + + - 环保度 包括四个页面： + +- 本次行程 + +- 我的行程 + +- 我的成就 + +- 数据统计 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ab12af08e042a1148bcfa9db928ab479.png) + +本次行程中提供当前行程的驾驶行为评分： + +- 总分 + +- 行程开始时间 + +- 行驶里程 + +- 行驶时长 + +- 行驶能耗 + +- 费用 + +- 安全评分 + + - 急加速 + + - 急刹车 + + - 急转弯 + + - 安全带未系 + + - 疲劳驾驶 + +- 节能评分 + + - 平均车速 + + - 平稳指数 + + - 怠速时长 + +- 文明指数 + + - 转向灯指数 + + - 变道指数 + +- 环保指数 + + - 空调使用 + + - 耗能指数 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3354209c0f1b09a76298aff2dd287cca.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1a022baced913c6f01003901c2aa1458.png) + +我的行程包括两级页面 + +- 历史行程选择，包括 + + - 最近一次行程评分展示及排名； + + - 历史行程列表 + + - 开始时间 + + - 里程 + + - 时长 + + - 能耗 + + - 费用 + + - 总评分 + +- 历史行程详情 + + - 总评分 + + - 排名 + + - 评级 + + - 分项评分 + + - 安全性 + + - 节能型 + + - 文明度 + + - 环保度 + + - 驾驶建议 + + - 行程轨迹地图 + + - 起点 + + - 终点 + + - 行驶里程 + + - 行驶时长 + + - 能耗 + + - 费用 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5bf6fce27497218b707c72cf705223e5.png) + +我的成就，包括： + +- 月度评分 + + - 总评分 + + - 安全性 + + - 节能型 + + - 文明度 + + - 环保度 + + - 评级 + + - 排名 + +- 最高成就 + + - 历史最高分及评级，获得日期 + + - 排名 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0acabce3c67dc55ea235caf7da71fcff.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/12e8485ee4c7b435507e50a2e835118d.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ce00ab0d5ccfe2cda6a928b7bfe8a264.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/09feefb3149b22131de1e2fe646aa563.png) + +数据统计包括四个统计项 + +- 驾驶评分：按月展示每天的总评分变化曲线 + +- 驾驶里程：按月展示每天的行驶里程变化曲线，明确标记纯电行驶里程 + +- 耗电/油：按月展示每天的耗油和耗电量 + +- 每日费用：按月展示每天的电费和油费变化曲线 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪汉车机.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪汉车机.md new file mode 100644 index 0000000..4f337f9 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪汉车机.md @@ -0,0 +1,52 @@ +比亚迪汉车机上提供了驾驶行为分析功能 + +#### 功能入口 + +该功能位于个人界面； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f1448623c4c0daed8877b3d291ed95bb.png) + +#### 功能介绍 + +该驾驶行为分析功能包含四大模块：本次行程、我的行程、我的成就和数据统计 + +##### 本次行程 + +本次行程页面展示实时驾驶行为评价，提供以下信息： + +- 急加速、急减速和急转弯次数统计； + +- 平均车速； + +- 未系安全带时长； + +- 车速平稳指数； + +- 疲劳驾驶情况； + +- 怠速时长； + +- 总评分； + +- 安全评分； + +- 节能评分； + +- 文明指数； + +- 环保指数； + +- 行驶里程； + +- 行驶时长； + +- 电耗和预计费用； + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1d5fccdd889c32643051afd7775a38ce.png) + +##### 我的行程 + +我的行程展示历史行程信息、评分、排名等信息； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2db6e9e504bc511e74ca7dd1a9baa85c.png) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/沃尔沃/沃尔沃车机产品总结.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/沃尔沃/沃尔沃车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..4df0358 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/沃尔沃/沃尔沃车机产品总结.md @@ -0,0 +1,22 @@ +在XC40和C40纯电款车型上，沃尔沃推出了名为”Range assistant“的功能，引导驾驶员实现经济驾驶； + +#### 功能入口 + +”Range assistant“可以从应用中心进入； + +#### 功能介绍 + +”Range assistant“功能提供如下信息： + +- 剩余里程估计； + +- 平均能耗； + +- 能耗影响因素：车速、驾驶风格、空调 + +- 三个影响因素周围均有一个刻度线表示三者对能耗的影响，当其刻度线颜色由蓝变为黄色时，表示该影响因素对能耗影响较高； + +
+
+ +[沃尔沃range assistant介绍](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/filebed/289321_Optimise_the_range_of_your_fully_electric_Volvo_with_new_Range_Assistant.pdf) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/APP界面.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/APP界面.md new file mode 100644 index 0000000..399161b --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/APP界面.md @@ -0,0 +1,16 @@ +V1.0 +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/6ec63e3f470961d208c5fbf09908b442.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/64bc73d074f5792a939b86f4a03e6588.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/81562a1248440c0555a1e5277a928b0d.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3a05ac7c4ff833db3e31aa431416d23b.jpg) + +V1.2/V2.0 + +![trip-start-visualization.webp](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1b913b70c749ae7297f799a46cd11d56.webp) + +![trip-visualization.webp](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ce3d427280c45ce5863eb9e45e490bc6.webp) + +![safety-score-4.webp](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bec8de5600fd194664381826a473e717.webp) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V1.2.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V1.2.md new file mode 100644 index 0000000..7a94564 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V1.2.md @@ -0,0 +1,29 @@ +*官网地址：https://www.tesla.com/support/safety-score#version-1.2 + +特斯拉安全得分1.2版本： +1. 评价指标： + 1. **autopilot未激活的里程中**，每1000英里的前向碰撞报警，该值的上限是117.5/1000miles； + 2. 急减速，减速度超过0.3g识别为急减速，计算急减速**次数**(1.0中为时长)在减速次数(大于0.1g)中所占比例，autopilot激活中的急减速不计入，该值的上限为10.9%； + 3. 急转向，侧向加速度超过0.4g识别为急转向，计算急转向**次数**\(1.0中为时长\)在所有转向次数(侧向加速度大于0.2g)中所占比例，autopilot激活中的急转向不计入，该值的上限是22.9%； + 4. 不安全跟车，计算在车速大于50mph时，headway小于1s的行驶时长占headway小于3s的行驶时长，autopilot激活中的不安全跟车不计入，该值的上限为63.2%； + 1. headway计算为，两车相对距离除两车相对速度，表征前车突然制动，本车的反应时间； + 5. 辅助驾驶系统强制退出，表示用户在启用autopilot期间没有把手放在方向盘上或者分神，该值只有0和1两个可能值，当出现辅助驾驶系统强制退出时记为1，否则为0； + 6. **深夜行驶时长，在晚上10点到凌晨4点的行驶时长占总行驶时长的比例，如行程是跨天的，那么行程会被归到行程结束的那天，不论是否启用了autopilot深夜行驶的时间都将被计入，该值的上限为29.3%；** + +2. 评价公式： +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/02929edbf32e14b447ba3dcdc0bc6206.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/448291df2af04ed00a164d2e7e99073a.png) + + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1d5186ba1c5418ab338942657074116e.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/299544c4abbdf449e17cdeeca8d5987c.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/7aff45ebe6f565301cf225df124db56d.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ef57d8d37ad9632af711e84ecfa6fa81.png) + + + +官网： +https://www.tesla.com/support/safety-score#version-1.2 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V2.0.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V2.0.md new file mode 100644 index 0000000..d115197 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V2.0.md @@ -0,0 +1,44 @@ +*官网地址：https://www.tesla.com/support/safety-score#version-2.0* + +特斯拉安全得分2.0版本： +1. 评价指标： + 1. 前向碰撞预警：autopilot未激活的里程中，每1000英里的前向碰撞报警，该值的上限是130.7/1000miles； + 2. 急减速，减速度超过0.3g识别为急减速，计算急减速在减速(大于0.1g)中所占比例，autopilot激活中的急减速不计入，**对于autopilot电脑3.0以上的车辆，当车辆识别到交通灯为黄灯时，其急减速也不计入**，该值的上限为5.8%； + 3. 急转向，侧向加速度超过0.4g识别为急转向，计算急转向在转向过程(侧向加速度大于0.2g)中所占比例，autopilot激活中的急转向不计入，该值的上限是15.7%； + 4. 不安全跟车，计算在车速大于50mph时，headway小于1s的行驶时长占headway小于3s的行驶时长，autopilot激活中的不安全跟车不计入，该值的上限为64.2%； + 1. headway计算为，两车相对距离除两车相对速度，表征前车突然制动，本车的反应时间； + 5. **超速行驶，计算车速大于85mph的行驶时长占总行驶时长的比例，该值的上限为7.6%；** + 6. 深夜行驶时长，在晚上10点到凌晨4点的行驶时长占总行驶时长的比例，如行程是跨天的，那么行程会被归到行程结束的那天，**深夜行驶中，在晚上10点到凌晨4点的不同时段行驶的权重不同**，不论是否启用了autopilot深夜行驶的时间都将被计入，该值的上限为15.2%； + 7. 辅助驾驶系统强制退出，表示用户在启用autopilot期间没有把手放在方向盘上或者分神，该值只有0和1两个可能值，当出现辅助驾驶系统强制退出时记为1，否则为0； + 8. **不系安全带行驶：计算当车速大于10mph时，不系安全带的行驶时长占总行驶时长的比例，该值的上限为4.1%；** + +2. 评分公式： +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/864921cf42c0b565e9665599ba055368.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/8169e0728d56a935c45cb568e23953d5.png) + +3. 深夜出行的权重： +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0bedf9d0d4ed1100852f9a9ea2e14f27.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/b178a88378cd933856e4f155a6dbadf9.png) + +仅对有夏令时的市场有效的规定，行驶时长是按照行程结束的地点的时区计算的。若行程中出行夏令时转换，深夜出行时间会记录为早上10点到下午4点之间的行驶时长。 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1347820df2409809a678bdfcf4a3063c.png) + + + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/8a466180ec5aff4003e0898920ba33d8.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/031d553e1a9aaba207087ff0d32a1dd8.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f1895863b4a4953ee2a445f26faa18d7.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/dbcb800152774726a4fee6bdcccb39d9.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/6aedb8c65137b972858760827eb91a32.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/af3550661ba5b174d5e2a7409eb126dc.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5a2312a657dd0dfbaf9a643cc894ab17.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/391f6b27cd3811efc282062105527126.png) + + diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/特斯拉：数据驱动汽车进化.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/特斯拉：数据驱动汽车进化.md new file mode 100644 index 0000000..eb495f2 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/特斯拉：数据驱动汽车进化.md @@ -0,0 +1,189 @@ +**导读：** + +本文由类星频道授权发布，作者为Chris Zheng。 + +上月末，期待已久的Tesla OS v2021.32.22 和特斯拉 App v4.1 版本更新，新更新的版本中更新了FSD 完全自动驾驶 Beta 版申请按钮」和「安全评分 Beta 版」两个功能，基于这两个功能，特斯拉在数据驱动业务的维度向前跨越了一大步。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c1415e3639f33a6b31f1893e30ecd1f2.jpg) + +简单来说，美国地区选装了 FSD 的特斯拉车主可以在系统更新至 2020.32.22 后点击「申请完全自动驾驶能力 Beta 版」，系统内置的「特斯拉保险计算器」会运行「安全评分 Beta 版」，待系统连续 7 天认定驾驶员驾驶习惯安全可靠后，该车即可收到 FSD Beta 的推送更新。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c32d50afcbb6360acf35fce8825dafcf.png) + +从 FSD 的全栈算法、公测用户的运营扩张乃至衍生的特斯拉 UBI（Usage-based insurance）车险，这一整个闭环的业务，特斯拉全部转向了基于数据驱动的机器学习。由此，特斯拉开启了全面升维的竞争。 + +_**1**_ + +**安全评分Beta版** + +之所以将「安全评分 Beta 版」放在开头介绍，是因为无论是「FSD 完全自动驾驶 Beta 版申请按钮」还是「特斯拉保险」，都是以「安全评分」为根基的业务。那么，什么是「安全评分」？ + +据特斯拉的介绍，「安全评分」根据 5 个与安全相关的指标对特斯拉车主的驾驶行为进行评估，特斯拉将基于这些数据预测当事车主的驾驶习惯在未来驾驶车辆发生碰撞的可能性。 + +「安全评分」的目的是为驾驶员提供透明度和对其驾驶行为的反馈。「安全评分」介于 0 和100 之间，分数越高表明驾驶越安全，特斯拉认为绝大多数司机的评分应当 ≥ 80 分。 + +那 5 个「安全相关的指标」分别是什么呢？ + +驾驶员对车辆的操作控制无外乎横向和纵向控制两大维度，其中横向控制主要通过往左右打方向盘来实现，纵向控制通过加速和制动踏板实现。特斯拉「安全评分」的 5 个指标也逃不出这三大执行操作： + +每千英里前方碰撞预警触发率（下记为 A） + +一个冗长但并不难理解的名词，每驾驶 1000 英里，驾驶员未介入而特斯拉 Autopilot 系统认为可能发生碰撞，从而触发「前方碰撞预警」的次数。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9ddba7aeec00548055afe29513be9ec5.png) + +急刹车（下记为 B） + +一个比值。特斯拉的定义是在驾驶行程中，刹车减速度超过 0.3 g（相当每过一秒钟车速下降超过 6.7 mph（10.78 km/h）），除以刹车减速度超过 0.1 g（相当于每过一秒钟车速下降超过 2.2 mph（3.54 km/h））的比值。 + +猛转向（下记为 C） + +同样是一个比值。特斯拉的定义是在驾驶行程中，车辆左/右加速度超过 0.4 g（相当于每过一秒钟车辆向左/右的速度增加超过 8.9 mph（14.32 km/h）），除以车辆左/右加速度超过 0.2 g（相当于每过一秒钟车辆向左/右的速度增加超过 4.5 mph（7.24km/h））的比值。 + +不安全跟车（下记为 D） + +D 是一个动态值。Autopilot 根据本车速度、前车速度和两车间的距离判断。计算方法为当前车突然刹停，驾驶员做出反应并刹停所需的时间长度。D 的定义为反应时间低于 1 秒除以反应时间低于 3 秒的比值。此外，D 只有车速在 50 mph（80.47 km/h）才会被记录。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c8192a6345fa230c19b505e8069c0a66.jpg) + +强制退出 Autopilot（下记为 E） + +特斯拉车主都知道，Autopilot 会在连续警告三次均得不到驾驶员的响应后退出，当驾驶员双手脱离方向盘或分心驾驶后，系统将发出警告。E 的定义是 5 个指标中最为简单的一个：如果驾驶行程中 Autopilot 出现强制退出，记为 1，否则记 0。 + +特斯拉有一个 PCF（Predicted Collision Frequency，预测碰撞频率）计算公式，将上述 A、B、C、D、E 五个数值计入如下公式，即可得出 PCF 值。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ddcf3f92a9b6db73768aadbc0a3409dd.png) + +安全评分 = 115.382324 - 22.526504 × PCF + +你一定想问，这 8 个精确到小数点后 6 位的数都是怎么来的。特斯拉表示，当前公式都是基于 60 亿英里车队数据的统计模型得出的。 + +到这里，其实你已经能看出，这个「安全评分」并不简单。基于已有的 60 亿英里车队数据，准确地分辨出哪些车主的驾驶习惯良好，听上去就不是个轻松的事情，事实上，从首批车主的体验反馈看，连特斯拉也低估了 Ta 的难度。 + +_**2**_ + +**FSD内测规模如何有序扩张** + +自 2020 年 10 月 21 日特斯拉首次公测 FSD Beta 至今，围绕特斯拉 FSD 一个相当广泛的质疑是，FSD Beta 公测的车队规模一直保持在 2000 辆上下。没有进入美国更多的州，也没运行在更多的 FSD 车型上。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1ba5efab86be298b7332286d0f45d1ad.jpg) + +这和大众对特斯拉 FSD 的预期相去甚远，世界不需要另一个可扩展性严重受限的自动驾驶系统。过去 5 年来，Waymo、Cruise 们都没能带给我们惊喜，而特斯拉几乎是唯一一家直到 2021 年仍然「逢自动驾驶必谈 Scalability」的主流自动驾驶玩家。 + +但在质疑背后，特斯拉一直在以近乎疯狂的效率迭代着 FSD Beta 的全栈算法，不夸张地说，从 2020 年 10 月至今，超 20 个大小版本迭代后的 FSD Beta 10.1 已经发生了脱胎换骨的变化。这一点从 8 月 19 日的特斯拉 AI Day 大会亦可看出端倪。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/30f1a611c326ff0e0229f36043fb03c0.jpg) + +今天，FSD Beta 进阶到了一个尴尬的境地：一方面，特斯拉需要更多、更丰富的场景，以加快加速算法的迭代，这意味着更大规模的公测车队；另一方面，FSD Beta 虽然已经取得了巨大的改进，但 Ta 还不够好，至少不足以放心地让特斯拉将之推送到每一辆 FSD 车上。 + +在这片技术的无人区中，包括美国在内的全球各地监管机构，对自动驾驶技术多是抱以支持和鼓励发展的宽松监管态度，却并没有就自动驾驶系统如何有序、安全、可控地扩展到每一辆车上给出详细的管理办法。 + +这是技术跑在监管前的窘境，首批 2000 名公测车主易选（实际上也不是那么容易），20000 名呢？200000 名呢？今天，特斯拉在全球的保有量已经超过了 2000000 辆。这是一个非常棘手的问题。 + +于是特斯拉基于 60 亿英里的车队数据得出的统计模型做出了安全评分 Beta。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e01a3b05aa8723232e9c8f29f0350490.png) + +然后特斯拉的 Autopilot、座舱和 App 团队协作，面向美国的 FSD 车主同时推送 Tesla OS v2021.32.22 和特斯拉 App v4.1 版本更新。 + +不过，和特斯拉的第一版智能召唤 Beta、第一版自动辅助导航驾驶（NoA）Beta 甚至第一版 FSD Beta 一样，第一版的安全评分体验之差，开发之 Beta 超出了不少车主的预期。 + +例如，知名特斯拉博主 @TeslaJoy 和 @Scott Wainner 都表示，驾驶员并没有违反上述 5 个指标，仅仅是基于 Autopilot 或 NoA 驾驶了一段行程，就会被「安全评分」判定为存在「急刹车」、「猛转向」或「不安全跟车」行为，将分数扣掉。两位博主暴露的问题在于，由于版本过于 Beta，特斯拉开发的自动驾驶算法甚至不能通过特斯拉「安全评分」的考验。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/73a5ba4596ab56519dd95f8a763e6645.jpg) + +由于安全评分的标准过于苛刻，大量车主选择谨慎驾驶以避免被扣分。外媒 Electrek 甚至给出了这样的标题：到处都是慢吞吞的特斯拉（Slow Teslas everywhere）。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2d8d276406117f2475af1240aa87f25e.png) + +知名赛道爱好者、Model S Plaid 车主 Dragtimes 在零接管的情况下被打出了 5 分的低分。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1b67adff6acd37dfd6aacf0813c96a74.png) + +另一位特斯拉车主、通用旗下自动驾驶公司 Cruise 产品副总裁 Oliver Cameron 表示，如果一个致力于实现从 A 到 B 的自动驾驶产品，运行时给你的压力要比你自己开车压力还大，那 Ta 可能不是个好产品。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/615f6a5e3bc116d3a515bd0de8dfae85.jpg) + +_**3**_ + +**「安全评分」的想象力** + +「安全评分」的想象力不止于此。「安全评分」的本质，在于通过对驾驶员驾驶行为尽可能细颗粒度的拆解与统计，有效地预测车辆在未来的事故率。 + +驾驶数据越丰富、驾驶场景越细致、「安全评分」的预测准确性就越高。Elon 曾经说过，与传统汽车保险公司竞争的核心在于信息的准确性。得益于特斯拉全球第一大智能电动汽车制造商的地位，特斯拉坐拥业内最丰富也最详细的车队数据。从业务角度看，特斯拉对汽车保险公司的打击是降维的。 + +特斯拉进入汽车保险领域，这是比有序扩张 FSD 内测规模重要得多的新业务，这也是为什么，运行「安全评分」的主体名叫特斯拉保险计算器。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/571433f6bcadb44e3f88321cf4cd65ed.jpg) + +此外，特斯拉保险的全面推开还会有反向教育驾驶员，从而进一步降低事故率的潜力。Elon 认为，人们会为了更低的保费学习更谨慎的驾驶车辆。「这就像……如果你想为保险支付更多费用，你可以（高风险驾驶），但如果你想少付费，那请不要那么疯狂。人们会做出选择」。 + +当然，这一切的前提是特斯拉做得足够好，以当前铺天盖地的针对「安全评分」的吐槽来看，现有的汽车保险公司不仅没有感到压力，甚至差点笑出了声。 + +但特斯拉一点不慌。不仅不慌，特斯拉很可能在推送前就预知了这样的反馈。 + +因为特斯拉除了在博客中提到「随着我们获得更多的用户和数据洞察，我们希望在未来对公式进行迭代」，在上线当天，Elon 也特别提到目前还是一个非常 Beta 的版本，「安全评分」将随着时间的推移而进化，以更准确地预测事故率。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/01720bb4688b1f263b5a3c763c518b34.jpg) + +事实上，特斯拉对「安全评分」的布局甚至早于 FSD Beta 公测。在 2020 年 7 月 22 日的特斯拉 Q2 财报会议上，Elon 公开招聘「革命性精算师」： + +我特别欣赏一些精力充沛的精算师，我非常尊重精算师这个职业。你们的数学很好，请加入特斯拉，特别是如果你对保险行业的缓慢节奏感到恼火并想做出改变，这儿就是你要去的地方，我们需要革命性的精算师。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9fa67559e0021956b3dff9e051391005.jpg) + +Elon 没开玩笑。今天，特斯拉建立起了一支精算师团队，Title 真的就叫革命性精算师（Revolutionary Actuary）。在特斯拉「革命性精算师」的职位描述中，有两条要求让人印象深刻，一是和「数据科学家」协作，二是熟练掌握Python，拥有开源机器学习库和框架，例如 Scikit-learn、PyTorch 和 Tensorflow 的应用经验。 + +特斯拉「数据科学家」隶属于车队分析（Fleet Analytics）团队，特斯拉称这是一支规模虽小但发展迅速的中央团队，赋能其他业务团队以改进产品，使特斯拉车主更安全。 + +特斯拉要求「数据科学家」要具有强大的机器学习和软件工程基础，拥有多种机器学习模型的开发经验，基于开源技术处理 PB（Petabyte，千万亿字节）级的时间序列数据。 + +特斯拉在中国也放出了「数据科学家」的职位，但对于特斯拉中国而言，相比算法，更重要的也许是先解决「数据原料」的问题。 + +Elon 在 2021 年世界互联网大会乌镇峰会上表态，特斯拉已经在中国建立了数据中心，用来存储中国业务产生的所有数据。包含生产数据、销售数据、服务数据和充电数据，所有个人身份信息都安全的存储在中国国内，不会转移到海外。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0ba4e2d2ddd77c44a124a08bd6096275.jpg) + +在展台背景板上，特斯拉更详细地向中国政府和消费者解释了「如何处理客户个人信息和车辆数据」： + +收集：合法合规、最小必要、公开透明原则 + +存储：完全存储在中国境内，通过数据加密、鉴权、访问控制等技术确保存储安全 + +传输：通过数据加密，专用证书体系确保传输过程安全 + +删除：用户有权撤销自己的数据及数据使用授权 + +跨境：个人身份信息不出境。需要出境的重要数据均经主管部门批准后进行 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a3d43f51a71936c974af59fd8fbce1fb.png) + +随着车队规模的持续增长，数据驱动开始越来越多的植入特斯拉的产品与工程。 + +2016 年 10 月，特斯拉开始基于车队数据，用机器学习算法驱动 Autopilot 辅助驾驶系统，逐步提高越来越多的场景下的驾驶自动化率。 + +2019 年 10 月，特斯拉基于车队数据中的 100 万张照片，训练出了机器学习算法 Deep Rain 神经网络，用以识别不同强度的雨量工况并匹配自动雨刮频率。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/82b817ad86a68e8521aae8ece30be647.jpg) + +2020 年 5 月，特斯拉基于储能电池 Powerwall、Powerpacks 和 Megapacks 的集群数据，推出了机器学习能源交易平台 Autobidder 和机器学习能源优化引擎 Opticaster，到 2021 年 5 月，Autobidder 平台上管理着超过 1.2 GWh 的电池资产，Opticaster 积累了超 1 亿小时的运营经验，为全球数千名特斯拉客户提供了数千万美元的价值。 + +2021 年 9 月，特斯拉基于 60 亿英里的车队数据推出了驾驶安全性评估软件「安全评分」，根据 Elon 的说法，在特斯拉保险之前，「安全评分」将首先评估和指引 FSD Beta 公测规模的扩张，从下周起，FSD Beta 公测车队将以 1000 辆/天的速度快速扩张。 + +2021 年 9 月，Elon 接受特斯拉车主的提议，决定基于车队数据训练一个新的深度神经网络，用以自动化控制各种工况下的特斯拉汽车空调，例如在堵车、山火烟雾、土路和暴雨时启动空气循环。 + +在过去，无论是辅助驾驶、自动雨刮还是能源交易＆场景优化、汽车保险软件，无一例外是「由软件工程师手动编写规则」（软件 1.0）运行，在特斯拉，「数据驱动的机器学习」（软件 2.0）正在变得无孔不入。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/92d6a38c4ebf11b873ebdef09ae7311d.png) + +通过定义所需行为的数据集和深度神经网络架构和不同的权重，特斯拉相信第一版奇差无比的机器学习性能会变得更强，最终全面超越人类工程师编写的规则。 + +「越来越多的软件 1.0 被软件 2.0 取代，软件 1.0 吞噬世界，软件 2.0 吞噬软件 1.0。从长远来看，这种范式的前景是光明的，因为越来越清晰的是，当我们开发通用人工智能的时候，Ta 肯定会基于软件 2.0。」 + +这是一种全新的研发哲学，特斯拉高级 AI 总监 Andrej Karpathy 于 2017 年在一篇博客中提出，博客的标题就叫，软件 2.0。 + +**END** + +**入群申请** + +无人车情报局交流群开放喽~~自动驾驶、高精度定位、高精度地图和ADAS四类技术交流群欢迎大家申请。备注“姓名-公司/学校/单位-职位/专业”将会优先审核通过哦~~ \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 3.10.2 相关更新内容.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 3.10.2 相关更新内容.md new file mode 100644 index 0000000..b4afe76 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 3.10.2 相关更新内容.md @@ -0,0 +1,9 @@ +用车： + +**1. 用车月报** + +本次更新后，主用车人可以在旅程列表中查看到2019年开始每个月的用车报告。本月月报一般会在下月初的第一天生成，大家可以通过切换月份就能找到当月报告。月报数据来源于云端数据服务聚合，所以可能个别情况下与实际车辆数据略有偏差。 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/QCY5Jfx6Si9XgWt.jpg) + +此外，因为月报是粗颗粒度的数据聚合，因此无论当月是否有用车、车辆的旅程功能是否开启，云端都会生成月度使用报告，供大家在需要时查看。相关用车排行的产品也已经在计划中，要给研发同学们继续加鸡腿了。 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/xXlKgnLCUFGbJoM.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 4.1.0 相关更新内容.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 4.1.0 相关更新内容.md new file mode 100644 index 0000000..64a4ba4 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 4.1.0 相关更新内容.md @@ -0,0 +1,33 @@ +大家好，NIO App 4.1.0已经在各大应用商店陆续上线了。本次升级，旅程页面上线用车排行榜功能，新增单次旅程瞬时能耗曲线的展示，惊喜商城支持领取和使用优惠券。 + +**一、爱车** + + **1. 新增“用车排行榜”功能** + +本次上线的“用车排行榜”功能，将与旅程月报一起，为大家提供更多维度的用车数据，大家可以通过“爱车-旅程-排行”进入。 + +本期提供的是以月为统计周期的榜单，涵盖了里程数据和电耗数据，支持“全国排行”和“城市排行”。需要说明的是：一、车辆数据都统计在主用车人名下，因此榜单显示的是主用车人的头像。二、为了尊重隐私，“用车排行榜”功能默认为关闭状态，在第一次进入排行页面时可选择是否参与。选择参与后，用车数据和排名会出现在榜单中，后续也可点击排行页面右上角的“榜单设置”进行更改。 + +大家如果有更多榜单建议和想法，欢迎在评论区留言。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/PRMZqk9GWecLJ8l.jpg) + +**2.新增单次旅程瞬时能耗曲线展示** ^d2983f + +在旅程页面，我们增加了单次旅程的瞬时能耗曲线展示，方便大家回顾在这段旅程中车辆的瞬时能耗和动能回收的情况，从而更全面地了解自己的驾驶行为，同时建立能耗预期。 + +大家可在页面中查阅到最近1年的能耗数据。需要注意的是，由于存在部分场景下离线数据无法及时同步到云端和统计的情况。单次能耗的显示数据和实际数据会有一定出入。另外，因历史数据同步需一定时间，如大家要查看5月及之前的单次旅程能耗数据，可在6月15日之后查询。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/iwWRChIA9HKuMyn.jpg) + +**二、惊喜商城支持领取和使用优惠券** + +新版本的惊喜商城支持领取和使用优惠券啦。大家可以在商城首页、商品详情页等多个页面领取优惠券。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/OjJsa7qVviM2F9t.png) + +下单支付时，系统会默认选中账户中符合使用条件且优惠力度最大的一张优惠券，大家也可以点击“优惠券”一栏，查看和更换优惠券。 + +此外，「爱车」页面，优化了操作后备箱开启后的提示说明。朋友页面中，群聊会话上线了“群公告”功能，大家再也不用担心错过群内重要信息了。 + +以上就是本次升级的主要内容，期待大家及时更新体验。 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO App 3.11.0相关更新内容.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO App 3.11.0相关更新内容.md new file mode 100644 index 0000000..dc67255 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO App 3.11.0相关更新内容.md @@ -0,0 +1,8 @@ +NIO App 3.11.0已经在各大应用商店陆续上线了。新版本中，在单次旅程页面以及用车月报页面增加了NIO Pilot使用数据的显示功能。 + +**用车： +1. 一键维保优化版本升级后，我们优化了维保预约可选时间的显示，加入了服务包有效期的判断；同时更新下单维保时加入选择问题类型后预约时间的计算逻辑，修改为实时计算。 +2. 车控产品旅程页面增加NP数据显示 截至2月底，NIO Pilot已辅助蔚来用户行驶超过2700万公里，提供了近40万小时的轻松旅程体验。从3月1日开始，App上单次旅程页面以及用车月报页面都增加了NIO Pilot使用数据的显示功能，车机版本在2.3及以上的旅程记录都可以在详情和分享页面中看到相应的数据展示； ^024a06 +3. 历史数据暂不追溯。和其他数据功能类似的，由于部分离线场景下数据可能会无法在云端被及时统计，因此显示上可能和实际行驶并不完全一致，仅供大家参考。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/XrqZxfSdl7vFCu6.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/手机APP/手机APP旅程模块.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/手机APP/手机APP旅程模块.md new file mode 100644 index 0000000..546f6a3 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/手机APP/手机APP旅程模块.md @@ -0,0 +1,73 @@ +旅程模块主要偏向行程记录，提供两个页面： + +#### 首页 + +- 总结文字，包括拥车的时间、总行驶里程 + +- 排行入口 + +- 行程列表选择 + + - 行程开始时间 + + - 行驶里程 + + - 行驶时间 + + - 减排量 + + +#### 行程详细信息页 + +- 行程地图 + + - 行程起始地点 + + - 行程结束地点 + +- 行驶里程 + +- 碳减排量 + +- 综合电耗 + +- 百公里电耗 + +- 行驶时间 + +- 平均速度 + +- 最高速度 + +- 行程能耗分布 + + - 驾驶 + + - 空调 + + - 电池热官理 + + - 其他 + +- NIO Pilot使用[[NIO App 3.11.0相关更新内容#^024a06]] + + - Pilot + + - ACC + +- 行驶速度变化图 + +- 瞬时能耗变化图[[NIO APP 4.1.0 相关更新内容#^d2983f]] + +- 驾驶表现 + + - 急加速 + + - 急减速 + + - 急转弯 + + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/dSfA5CMKQ1shNRF.jpg) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/kDV4a3rUQ9ePvHM.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/车机APP/车机能耗模块.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/车机APP/车机能耗模块.md new file mode 100644 index 0000000..74157b0 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/车机APP/车机能耗模块.md @@ -0,0 +1,21 @@ +蔚来车机提供了能耗模块，提供功能包括： + +- 行程耗电量 + +- 能耗占比 + +- 实时能耗曲线 + +- 10公里 + +- 100公里 + +- 耗电量统计 + +- 月耗电量 + +- 年耗电量 + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/MkmKLjgpCUErno1.png) + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/Rao8iUgFdlO3fbT.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-国内.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-国内.md new file mode 100644 index 0000000..539b9e4 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-国内.md @@ -0,0 +1,13 @@ + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/TZM53A8iXy4kdcp.png) + + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/v269wcx1Qgo7Kqa.jpg) + +## 雪佛兰 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/ctXjnbPoOYkFUh3.jpg) + + +## 威朗pro + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/ktLiJ5m7qhAFjay.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-海外.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-海外.md new file mode 100644 index 0000000..670458c --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-海外.md @@ -0,0 +1,2 @@ + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/7tEQwj4mvOUT6SN.png) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO 2.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO 2.md new file mode 100644 index 0000000..ee2dc43 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO 2.md @@ -0,0 +1,135 @@ +From the home screen, press “Menu”, “Vehicle” then Driving eco2 to access the following menus: + +- “Standard”; +- “Advanced”; +- “Eco-coaching”. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/mczlpEIDtu9oGCT.png) + +### “Standard” + +This screen enables you to view the data for your current journey: + +- Score evolution; + +- “Global score”; + +- “Distance without fuel consumption”. + +SCORE EVOLUTION + +This bar diagram shows the progress of your score. + +- score above the green line (75%): eco-driving; + +- score below the orange line (45%): non-eco driving. + +“GLOBAL SCORE” + +This data allows you to find your overall score. + +The sheet is updated based on your score, from 0 to 100. + +“DISTANCE WITHOUT FUEL CONSUMPTION” + +This data allows you to find out the distance travelled without fuel consumption during your journey. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/LfJdjqXEDihVeI3.png) + +### “Advanced” + +This screen shows information about your current journey: + +- data; + +- breakdown of scores; + +- general score; + +- Distance without consumption. + +JOURNEY DATA + +The following on-board computer data is displayed: + +- total distance travelled; + +- average speed; + +- average fuel consumption. + +SCORE TREND 1 + +The positions of the arrow show the following: + +- the new score is higher than that of the previous journey: up arrow, + +- the new score is lower than that of the previous journey: down arrow, + +- the new score is the same as that of the previous journey: the arrow is shown at the horizontal. + +SCORE HISTORY 2 + +The number of stars (5 levels) is given based on the scores (0 to 10), based on: + +- acceleration; + +- gear changing; + +- anticipation. + +GENERAL SCORE AND DISTANCE WITHOUT FUEL CONSUMPTION + +For further information, please refer to the previous page. + +“Eco-coaching” + +This menu monitors your driving style and gives general advice on eco-driving (energy efficient and fuel-burning actions, how to load the vehicle, what tyre pressures, how to plan the trip, etc.). + +To access this menu, press “Eco-coaching” and read the advice carefully. Scroll through the pages by pressing “General”, “Acceleration”, “Gear change” and “Anticipation”. + +**Note:** “Eco-coaching” is disabled in the following cases: + +- if the vehicle speed is lower than the “Eco-coaching” threshold; + +**Note:** the default “Eco-coaching” threshold value is around 6 mph (10 km/h). + +- if the distance travelled does not exceed 400 meters since the last reset. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/BqovkagsRwF5WVX.png) + +Start a new journey + +To reset your journeys, press 3, then “Start a new trip”. A message will ask you to confirm the data reset. Press “Yes” to confirm or “No” to cancel. + +**Note:** The on-board computer trip data is reset at the same time. + +Clear score evolution + +To reset your score, press 3, then “Clear previous scores”. A confirmation message is displayed on the screen. Press “Yes” to delete the history or on “No” to cancel. + +“My preferred trips” + +From the “Driving eco2" menu, press "3”, then “My preferred trips”. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/zAnXTB7fL6SUxtm.png) + +### “Show report after trip” + +To display the after-journey record, from the “Driving eco2" menu, press 3, then “Show report after trip”. Press “Hide report after trip” to hide the journey record. + +“ADD TRIP” + +To save the current journey, from the “My preferred trips” menu, press one of the journey types, then “Add trip”. A message will ask you to confirm. The type of journey is as followings: + +- “Home-work”; + +- “Weekend”; + +- “Holiday”; + +- “Personal”. + +To reset your data, press the journey type you wish to reset from the “My preferred trips” menu, then 4 and “Clear trip history”. A confirmation message is displayed on the screen. Press “Yes” to delete all journeys or “No” to cancel. + +**Note:** only the selected journey type data will be deleted. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO.md new file mode 100644 index 0000000..199e8aa --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO.md @@ -0,0 +1,142 @@ +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/rlIyjd7HG2JBc1Y.png) + +### “General” + +From the “General” view mode 1, you can view your current journey information: + +- “General score”; + +- “Score evolution”; + +- “Distance without fuel consumption”/“Distance w/o acceleration” (depending on configuration). + +“GENERAL SCORE” + +This data allows you to find your overall score. + +The sheet is updated based on your score, from 0 to 100. + +“SCORE EVOLUTION” + +This bar diagram shows the progress of your score. + +- score above the green line (75%): Eco driving; + +- score below the orange line (45%): dynamic driving. + +“DISTANCE WITHOUT FUEL CONSUMPTION”/“DISTANCE W/O ACCELERATION” + +This data allows you to find out the distance travelled without fuel consumption during your journey. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/To3ple9HSJ7ZAcy.png) + +### “Details” + +From the “Details” view mode 2, you can view the data related to your current journey: + +- “General score”; + +- “Breakdown of scores”; + +- “Distance without fuel consumption”/“Distance w/o acceleration” (depending on configuration); + +- “Eco Trip” data. + +JOURNEY DATA + +The information displayed is calculated based on the last journey reset: + +- distance travelled; + +- average speed; + +- average fuel consumption. + +CALCULATION OF SCORES 3 + +The number of stars (10 levels) is given in real-time according to scores based on: + +- acceleration; + +- gear changing; + +- anticipation. + +SCORE TREND 4 + +The arrows are positioned according to the data in real time as follows: + +- if the new score is higher than the previously stored journey score: the arrow points upwards; + +- if the new score is lower than the previously stored journey score: the arrow points downwards; + +- if the new score is the same as the previously stored journey score: the arrow points horizontally. + +### “Coaching” + +This menu monitors your driving style and gives general advice on Eco-Driving to optimise your fuel or electricity consumption (energy efficient and consuming actions, how to load the vehicle, tyre pressures, how to plan the trip etc). + +To access this menu, press “Coaching” 6 and read the instructions carefully + +Scroll through the pages by pressing “General”, “Acceleration”, “Change gear” and “Anticipation”. + +**Note:** “Coaching” is deactivated if the vehicle speed is over the “Coaching” threshold. + +The default “Coaching” threshold value is approximately 7 mph (12 km/h). + +The “Coaching” content is restricted if the distance driven since the last reset is insufficient. + +Pop-up menu + +Use the 5 pop-up menu to access the following settings: + +- “New journeyEco”; + +- “Show saved data”; + +- “Clear previous scores”; + +- “Report after trip” / “Hide journey record”. + +START A NEW JOURNEY + +To reset your journeys, press “New journey Eco”. A message will ask you to confirm the data reset. Press “Yes” to confirm or “No” to cancel. + +**Note:** the on-board computer trip data is reset at the same time. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/bkeiBVtoZa1znYl.png) + +MY FAVOURITE JOURNEYS + +To view the stored journeys, press “Show saved data”. + +From the 7 pop-up menu, you can “Save” or “Delete” your Eco journeys. + +The different journey types are classified in the following categories: + +- “Home-Work”; + +- “Journey”; + +- “Personal”. + +CLEAR SCORE EVOLUTION + +To reset your score, press 7, then “Clear previous scores”. A confirmation message is displayed on the screen. Press “Yes” to delete the history or on “No” to cancel. + +RECORD AFTER JOURNEY + + To display the end of journey record, press “Report after trip”. The hide the end of journey record, press “Hide journey record”. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/lJZ6jc7z3ExaSow.png) + +CONSUMPTION EVOLUTION + +Depending on your vehicle, information supplied by the “Driving Eco” menu may vary: + +- on a combustion engine vehicle, the multimedia system informs you of your fuel consumption 9; + +- on an electric vehicle, the multimedia system informs you of your energy consumption 10; +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/T9bV2jfFGM1Rzio.png) + +- on a hybrid vehicle, the multimedia system informs you of your average fuel consumption 9 (in bold) separately from your energy consumption 10. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/雷诺(Renault).md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/雷诺(Renault).md new file mode 100644 index 0000000..5b49341 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/雷诺(Renault).md @@ -0,0 +1,73 @@ +### 概述 + +- 雷诺推出了名为“[[DRIVING ECO]]”/“[[DRIVING ECO 2]]"的车机应用，以评价驾驶员驾驶行为对车辆能耗的影响； + +- 仪表上提供了名为“Driving Style Indicator”的功能，以展示驾驶员的驾驶风格； + +#### 功能入口 + +- 车机应用“Driving Eco”/“Driving Eco 2”位于车机的应用中心； + +- 仪表功能“Driving Style Indicator”位于仪表右侧界面，通过多功能开关进入； + +#### 功能介绍 + +##### Driving Eco/Driving Eco 2 + +Driving Eco/Driving Eco 2分为“General”和“Details”两大模块，使用应用界面左上角选项卡进行切换： + +1. 概览“General” + +在“General”界面下，提供一下信息： + +- 总评分“General Score”; + +- 分数趋势“SCORE EVOLUTION”：展示车辆总评分的变化趋势，当得分高于图中的绿线以上，代表该行程是节能行程，当得分低于图中的橙色线以下，代表该行程是动力行程； + +- 不耗油里程“Distance without fuel consumption”：代表行程中车辆0油耗的行驶里程； + +- 无加速行驶里程“Distance w/o acceleration”：该指标与“Distance without fuel consumption”占用屏幕上同一位置，根据用户的配置进行显示； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/XTQv58AZEuRgB9N.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/gtUvrHEdDpKFWze.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/AT6jGzbJgN9nSce.png) + +2. 详细“Details”：“Details”界面会展示用户当前行程的数据 + +- 总分； + +- 分数详情：加速、档位应用、预判，对于这些分项若新分数比之前行程的分数高，则箭头向上，若与之前行程的分数相同，则箭头水平，若比之前行程的分数低，则箭头向下； + +- 不耗油里程“Distance without fuel consumption”/无加速行驶里程“Distance w/o acceleration”：根据用户的配置进行显示； + +- 节能行程数据； + +- 行程数据：行驶里程、平均车速、平均油耗； + +教练”Coaching“：”Coaching“界面监控驾驶员的驾驶风格，并给出节能驾驶建议，点击屏幕下方中央的”Coaching“按钮； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/ZrNvd6wK7holjDb.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/eG3xRTorQkY2MSm.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/m2l3q6xb5oIAOij.png) + +弹出菜单”Pop-up menu“：点击屏幕右下角的”Pop-up menu“按钮，得到弹出菜单，包括一下功能： + +- 开始新节能行程“New journeyEco”：点击该按钮后会开始一段新的行程记录； + +- 显示保存的信息“Show saved data”：显示之前报错的数据，保存的行程根据行驶类型分为“Home-Word”、“Journey”和”Personal“三种类型，使用右下角的菜单可以删除保存的数据； +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/HfMqlDRWZANiodp.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/4OitBhWqLT7mPMf.png) + +- 清除得分趋势“CLEAR SCORE EVOLUTION”； + +- 在行程结束后显示报告“Report after trip”。 + +##### Driving Style Indicator + +”Driving Style Indicator“显示驾驶员的驾驶风格，显示为一个树叶，树叶越大代表驾驶员的驾驶风格越经济。 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/pF9Y2ER3gtAnVGI.png) diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md new file mode 100644 index 0000000..792d0da --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 今日完成： + - 与云思创智进行交流，要注意云思创智的人员能力，同时其车端能力较差，模型需要较大的算力才可使用； + - 更新人体健康中台立项材料； +- 明日计划： + - [x] 与健康有益交流 + - [x] 修改驾驶评价部分的离线模型，想办法提升速度 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md new file mode 100644 index 0000000..f3db139 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md @@ -0,0 +1,8 @@ +- 今日完成任务 + - 完成健康有益和[鹰瞳科技](https://www.airdoc.com/)的交流，考虑后序推进将鹰瞳科技的产品移植到车上； + - 推进修复驾驶行为离线模型，目前15天用时4分钟； +- 明日任务： + - [x] 与东南大学交流； + - [x] 与车端网联所确定周期需求； + - [ ] 完成离线模型的效率提升； + diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..0974485 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md @@ -0,0 +1,13 @@ +- 今日完成任务： + - 研究通过DataSourceV2自定义spark写入tdengne的数据源(只负责写入)； +- 明日任务： + - [x] 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - [x] 联系TDengine，恢复数据库license； + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 反馈手机APP原型设计问题； + - [x] 催车端网联所上会； +- 其他待完成的任务： + - [ ] 问新能源院，A new项目空调加热及电池热管理的工作模式； + - [x] 调整云端模型的行程判定逻辑； + - [ ] 云端模型测试； + - [ ] 车端模型测试； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md new file mode 100644 index 0000000..e17b1e3 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md @@ -0,0 +1,10 @@ +- 今日完成工作 + - 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - 反馈手机APP原型设计问题； + - 更新PRD； + - 重新设计云端模型逻辑； + - 准备明天的汇报； +- 明日任务： + - [x] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 调整行程判定逻辑； + - [x] 汇报模型开发进展； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md new file mode 100644 index 0000000..e014671 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md @@ -0,0 +1,5 @@ +- 今日完成工作 + - 工作汇报； + - 完成模型行程判定逻辑修改； +- 明日计划工作 + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/1月18日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/1月18日.md new file mode 100644 index 0000000..319ad64 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/1月18日.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +mindmap-plugin: basic +--- + +# 2023年工作 + +## 悦驾CLUB +- 云端 + - 模型 + - 测试 + - 数据库 + - 切换到时序库 + - 性能测试报告√ + - Spark中Custom DataSource开发 + - 数据库架构调整 + - 行程业务数据库设计 + - 接口 + - 修复bug + - 性能测试 +- 车端 + - 边缘计算模型 + - 新增评价逻辑 + - 模型测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - 接口对接 + - 确认接口情况 + - GPS信息接口形式确认 + - APP + - 开发 + - 测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - APP + - 开发 + - 测试 +## 人体健康 +- 立项 + - 材料修改和提交 + - 汇报 +- 供应商定点 + - 寻找新供应商 + - 跟云思约时间 + - 确定供应商 +- 算法开发 +## DMS/OMS算法开发 +- 人脸关键点检测 +- 人体健康指标提取 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/2月6日.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..4caaf5d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/2月6日.md @@ -0,0 +1,71 @@ +## 一、悦驾CLUB开发 + +### 1.1 云端 +- [ ] 1.1.1 模型开发 + - [x] 行程判定逻辑修改 + - [ ] 时序数据库迁移 + - [x] 自定义DataSource开发 + - [x] 重新设计数据库结构 + - [ ] 确定周期数据库是否需要迁移 + - [ ] ***GPS点怎么办？*** +- [ ] 1.1.2 模型测试 + - [ ] 模型准确性测试 + - [ ] 行程划分、行程事件统计是否准确 + - [ ] 建立模拟的kafka topic检验准确性 + - [ ] 周期行程统计结果是否准确 + - [ ] 小贴士、评价是否准确 + - [ ] 模型性能测试 + - [ ] 实时行程延时 + - [ ] 接口延时 + - [ ] 周期行程计算延迟 +### 1.2 车端 +- [ ] 1.2.1 模型开发 + - [ ] 驾驶行为评价模型 + - [ ] 三急阈值实验 + - [ ] 修改超速识别方法，引入TSR识别的超速车速 + - [ ] 增加疲劳、分心和愤怒驾驶的识别，尤其是开始和结束时间 + - [ ] 补充FCW报警次数等信息 + - [ ] 修改安全驾驶评分计算公式 + - [ ] 能耗分配模型 + - [ ] 确定空调、电池热管理的计算方法 +- [ ] 1.2.2 模型测试 + - [ ] 驾驶行为模型测试 + - [ ] 驾驶行为事件识别的准确性，包括次数和持续时间 + - [ ] 驾驶行为评价模型的运行速度 + - [ ] 能耗分配模型测试 + - [ ] 能耗分配计算的准确性 + - [ ] 能耗分配模型的运行速度 +### 1.3 接口 +- [ ] 1.3.1 接口开发 + - [ ] 与车端网联所对接接口需求 + - [ ] 将行程接口迁移到时序数据库 + - [ ] bug修复 +- [ ] 1.3.2 接口测试 + - [ ] 准确性测试 + - [ ] 性能测试 +### 1.4 前端 +- [ ] 1.4.1 车机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 与边缘计算通讯拉通 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.2 手机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 接口对接 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.3 测试 + - [ ] 数据准确性测试 + - [ ] 性能测试 + - [ ] 车机实时驾驶行为更新频率测试 + - [ ] 手机APP数据查询速度测试 +## 二、人体健康开发 +### 2.1 供应商交流 +- [ ] 邀请意向供应商到南京现场交流 + - [ ] 科思创动 + - [ ] 确定时间 + - [x] 云思创智 + - [x] 健康有益 + - [x] 确定时间 +### 2.2 项目立项 +- [ ] 催保万全 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/一汽工作记录/开源数据集/驾驶行为相关数据库.md b/工作笔记/归档/一汽工作记录/开源数据集/驾驶行为相关数据库.md new file mode 100644 index 0000000..5193638 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/一汽工作记录/开源数据集/驾驶行为相关数据库.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. HCILAB：https://www.hcilab.org/research/hcilab-driving-dataset/； +2. PhysioNet：https://physionet.org/content/drivedb/1.0.0/; +3. UAH-DriveSet: [http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;](http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;) +4. NGSIM：[https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj；](https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md new file mode 100644 index 0000000..b5d3038 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md @@ -0,0 +1,16 @@ +1. 开发前 + - [ ] 匹配信号、赛博坦和SOA + - [ ] 确认所需数据上报和落表情况 +2. 开发中 + - [ ] 确认信号连续性，是变化上传还是周期上传 + - [ ] 确认信号是否多个节点上传的情况 + - [ ] 确认信号的物理和逻辑范围 +3. 开发后 + - [ ] 确认获得的值逻辑性正确 + - [ ] 保证计算了全部的原始信号 + - [ ] 保证逻辑计算准确性 + - [ ] 确认计算后时间的连续性，并且无重复 + - [ ] 确认计算后业务上相关的数据之间关系符合业务逻辑，如加和相等，包含关系中子项和不超过父项和 + - [ ] 确认调度逻辑正确性 + - [ ] 确认插入数据时间和分区正确 + - [ ] \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md new file mode 100644 index 0000000..792d0da --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 今日完成： + - 与云思创智进行交流，要注意云思创智的人员能力，同时其车端能力较差，模型需要较大的算力才可使用； + - 更新人体健康中台立项材料； +- 明日计划： + - [x] 与健康有益交流 + - [x] 修改驾驶评价部分的离线模型，想办法提升速度 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md new file mode 100644 index 0000000..f3db139 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md @@ -0,0 +1,8 @@ +- 今日完成任务 + - 完成健康有益和[鹰瞳科技](https://www.airdoc.com/)的交流，考虑后序推进将鹰瞳科技的产品移植到车上； + - 推进修复驾驶行为离线模型，目前15天用时4分钟； +- 明日任务： + - [x] 与东南大学交流； + - [x] 与车端网联所确定周期需求； + - [ ] 完成离线模型的效率提升； + diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..0974485 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md @@ -0,0 +1,13 @@ +- 今日完成任务： + - 研究通过DataSourceV2自定义spark写入tdengne的数据源(只负责写入)； +- 明日任务： + - [x] 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - [x] 联系TDengine，恢复数据库license； + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 反馈手机APP原型设计问题； + - [x] 催车端网联所上会； +- 其他待完成的任务： + - [ ] 问新能源院，A new项目空调加热及电池热管理的工作模式； + - [x] 调整云端模型的行程判定逻辑； + - [ ] 云端模型测试； + - [ ] 车端模型测试； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md new file mode 100644 index 0000000..e17b1e3 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md @@ -0,0 +1,10 @@ +- 今日完成工作 + - 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - 反馈手机APP原型设计问题； + - 更新PRD； + - 重新设计云端模型逻辑； + - 准备明天的汇报； +- 明日任务： + - [x] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 调整行程判定逻辑； + - [x] 汇报模型开发进展； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md new file mode 100644 index 0000000..e014671 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md @@ -0,0 +1,5 @@ +- 今日完成工作 + - 工作汇报； + - 完成模型行程判定逻辑修改； +- 明日计划工作 + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/算法项目总结.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/算法项目总结.md new file mode 100644 index 0000000..975ebfa --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/算法项目总结.md @@ -0,0 +1,44 @@ +1. 数据预处理： + 1. 异常值： + 1. 基于业务逻辑：各物理测量值不可超过物理限制； + 2. 基于统计的：3σ标准； + 2. 归一化； + 3. 特征选择： + 1. 基于车辆动力学基础知识，参考论文、官方统计数据及友商对标； + 2. 基于相关性分析； +2. 驾驶行为评价指标体系如何选择、验证： + 1. 选择：基于车辆动力学基础知识，参考论文、官方统计数据及友商对标； + 2. 验证： + 1. 安全：基于保险公司的出险数据，参考了交通部交通事故原因统计数据； + 2. 能耗：基于车辆行驶的实际油耗数据，取相同地区、在近似的天气环境下、空调使用等等条件下，比较不同油耗区间车辆的驾驶行为指标数据； + 3. 舒适性：未能找到比较合适的验证方法因此模型未上线； + 3. 驾驶事件识别模型： + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做聚类(kmeans)，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)，指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 换道、车道保持：隐马尔可夫模型(高斯混合)，指标：车速、侧向加速度、方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 验证指标： + 1. 换道、转向：四类：换道、车道保持、转向和其他，log损失函数 + 4. 驾驶风格识别模型： + 1. 模型： + 1. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km，最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2. 数据预处理： + 1. 归一化； + 2. PCA； + 3. kmeans聚类； + 4. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + + + + + + +1. ~~主成分分析~~ +2. 因子分析 抽样适合性检验,bartlett球形检验 +3. SVM 调参 +4. kmeans咋选的聚类类别数； +5. D-S 证据理论 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/自动驾驶总结.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/自动驾驶总结.md new file mode 100644 index 0000000..475d3e0 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/自动驾驶总结.md @@ -0,0 +1,29 @@ +1. 北极星指标： + 1. ASD里程渗透率(性能方面)； + 2. ASD订阅率(商业化方面)； +2. 一级指标： + 1. 性能方面： + 1. 单次接管可行驶里程，接管：方向盘、制动、系统开关； + 2. 特别场景下表现： + 1. 变道场景； + 2. 路口通行； + 3. 主辅路切换； + 4. 上下匝道； + 2. 商业化方面： + 1. 买断率 +3. 二级指标： + 1. 性能方面： + 1. 高速、高架、城市单次接管可行驶里程 + 2. 场景表现： + 1. 变道：转向灯、导航(下匝道)、避障、效率(超车)、选道(根据用户偏好)、高速驶入快车道(选道的一种) + 2. 路口通行：红绿灯左转、右转 + 3. 上下匝道： + 1. 高速、高架上匝道 + 2. 高速、高架下匝道 + 4. 主辅路切换(只在高精地图覆盖)： + 1. 切换成功率 + +智驾方面我主要是参与了一部分ASD性能评价体系的搭建，ASD性能评价体现的北极星指标是ASD里程渗透率，就是ASD激活的行驶里程/ASD可用的行驶里程；这个指标主要是反应了用户对ASD系统的接受度，因此我们针对可能影响用户接受度的性能指标做了拆分，一级指标为单次接管的可行驶里程和特定场景下的表现，如变道成功率、路口左转右转的成功率、主辅路切换成功率、上下匝道成功率等；二级指标主要是对一级指标的场景细化，单次接管可行驶里程拆分为高速、高架、城市三种场景，变道拆分为转向灯换道、导航换道(下匝道)、避障换道、效率换道、选道(高速驶入快车道)；路口通行：左转、右转；上下匝道：高速上匝道，高架上匝道，高速下匝道，高架下匝道；此外，会有一些专门的用户操作分析，比如出现事故车辆的危险操作分析 + +接管： +1. 退出到人工：按键、制动踏板、方向盘、加速踏板(加速踏板要超时) \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/1月18日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/1月18日.md new file mode 100644 index 0000000..319ad64 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/1月18日.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +mindmap-plugin: basic +--- + +# 2023年工作 + +## 悦驾CLUB +- 云端 + - 模型 + - 测试 + - 数据库 + - 切换到时序库 + - 性能测试报告√ + - Spark中Custom DataSource开发 + - 数据库架构调整 + - 行程业务数据库设计 + - 接口 + - 修复bug + - 性能测试 +- 车端 + - 边缘计算模型 + - 新增评价逻辑 + - 模型测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - 接口对接 + - 确认接口情况 + - GPS信息接口形式确认 + - APP + - 开发 + - 测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - APP + - 开发 + - 测试 +## 人体健康 +- 立项 + - 材料修改和提交 + - 汇报 +- 供应商定点 + - 寻找新供应商 + - 跟云思约时间 + - 确定供应商 +- 算法开发 +## DMS/OMS算法开发 +- 人脸关键点检测 +- 人体健康指标提取 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/2月6日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..4caaf5d --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/2月6日.md @@ -0,0 +1,71 @@ +## 一、悦驾CLUB开发 + +### 1.1 云端 +- [ ] 1.1.1 模型开发 + - [x] 行程判定逻辑修改 + - [ ] 时序数据库迁移 + - [x] 自定义DataSource开发 + - [x] 重新设计数据库结构 + - [ ] 确定周期数据库是否需要迁移 + - [ ] ***GPS点怎么办？*** +- [ ] 1.1.2 模型测试 + - [ ] 模型准确性测试 + - [ ] 行程划分、行程事件统计是否准确 + - [ ] 建立模拟的kafka topic检验准确性 + - [ ] 周期行程统计结果是否准确 + - [ ] 小贴士、评价是否准确 + - [ ] 模型性能测试 + - [ ] 实时行程延时 + - [ ] 接口延时 + - [ ] 周期行程计算延迟 +### 1.2 车端 +- [ ] 1.2.1 模型开发 + - [ ] 驾驶行为评价模型 + - [ ] 三急阈值实验 + - [ ] 修改超速识别方法，引入TSR识别的超速车速 + - [ ] 增加疲劳、分心和愤怒驾驶的识别，尤其是开始和结束时间 + - [ ] 补充FCW报警次数等信息 + - [ ] 修改安全驾驶评分计算公式 + - [ ] 能耗分配模型 + - [ ] 确定空调、电池热管理的计算方法 +- [ ] 1.2.2 模型测试 + - [ ] 驾驶行为模型测试 + - [ ] 驾驶行为事件识别的准确性，包括次数和持续时间 + - [ ] 驾驶行为评价模型的运行速度 + - [ ] 能耗分配模型测试 + - [ ] 能耗分配计算的准确性 + - [ ] 能耗分配模型的运行速度 +### 1.3 接口 +- [ ] 1.3.1 接口开发 + - [ ] 与车端网联所对接接口需求 + - [ ] 将行程接口迁移到时序数据库 + - [ ] bug修复 +- [ ] 1.3.2 接口测试 + - [ ] 准确性测试 + - [ ] 性能测试 +### 1.4 前端 +- [ ] 1.4.1 车机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 与边缘计算通讯拉通 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.2 手机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 接口对接 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.3 测试 + - [ ] 数据准确性测试 + - [ ] 性能测试 + - [ ] 车机实时驾驶行为更新频率测试 + - [ ] 手机APP数据查询速度测试 +## 二、人体健康开发 +### 2.1 供应商交流 +- [ ] 邀请意向供应商到南京现场交流 + - [ ] 科思创动 + - [ ] 确定时间 + - [x] 云思创智 + - [x] 健康有益 + - [x] 确定时间 +### 2.2 项目立项 +- [ ] 催保万全 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md new file mode 100644 index 0000000..0127df0 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md @@ -0,0 +1,4965 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +# Excalidraw Data +## Text Elements +%% +## Drawing +```compressed-json +N4KAkARALgngDgUwgLgAQQQDwMYEMA2AlgCYBOuA7hADTgQBuCpAzoQPYB2KqATLZMzYBXUtiRoIACyhQ4zZAHoFAc0JRJQgEYA6bGwC2CgF7N6hbEcK4OCtptbErHALRY8RMpWdx8Q1TdIEfARcZgRmBShcZQUebQBWbR4aOiCEfQQOKGZuAG1wMFAwYuh4cXQAM0CETyp+EsYWdi40AEY+AshG1k4AOU4xbgAOAHYeHniAZgA2AE4O4shCDmIs + 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+AU32uN/Ol5Q9GC9Qz6b1FziYMxPJSQR2hpJs7CmE6e8bKCFbFQpbjLkJoOmNjy8GQ04sgdHh5tArl6Fv6CE1Fu1ewiEq5VNNWsHmstWvNfYqFtfPhKltDNibxugZvsKu8uOSi0pKBROkLrgn5lHml63yrpM32uV+OSfMjzBGMypto4/xw9C1ygBRQU3jc1yw9DfBb7qoNio1AbfexRmpU/yutXuYNQ6sKlsv1ob5tMxvj8sm5qA5sD5t7QzjhoK2 + +jyFt4JtqFuoQ7Z5u5Fttxsnpvhs46lsdFuDFs0ptD5souMN5ulZsd5uQUwqlsZltTFv5lsfEKlFs3psyqJgRvU+vllsxBjFFsH5vgRtlFtAZvZFvg+v5FtNlue6WhluRZtZls9Fs3xspZvZZsWhuTFt5lv5Zvs7i15sURsNFtYptSCu01iH5tT5uUyUNYsBPN/Is2Z0tqJC2pw5DouILyESXR09MgUvkPi4uqXVNfrwk0atEyTgqGYZovKm9zbLm + +wMJBxUxTSMEjpF5CSQDqCzGyTrgiF0ZsjQc1NnihcCTRLqE7BqBQHTeFAwAwa2o1ExLaqkoAKksm+ounVpzD7sRVaufAsswtLHACrR1sDKjzFRw49ZL8yoRRQYQWxtisvsWvZ6vmViCujr+gdMT3FBoOnZIOZO4deqAUP6LSiFt6hY5joubh6XolhazuznZtdlvZyXEyzu2IHSBBxv0M1dHNIeMZFuJHMxFsF5tJxv9FsZ5ujFt9FtqFvpZtdluh + +IUVFvpxtqRsX5uSRtxZukBs5Zu7YXOFuCxO5qraIFPctY0MGEDiFu8xon5tDHXDSIfZtz5saZsiLEFsRGpz1GgDIBdZv4Vsc9XmYgt74OjJ8HS9ECqVuR5vdZvOMhWlLSoiimpwAm/aIA5vyVvA5uLZvx5s3XVz6CzZvYJuwBvO/XX5toHSNVjN21RFsoNkxqgAJtvxu/fgMI5CVvnAh8psCapHyAhZv1lvVlul4rgVnTZsdYwCRutltpPbCfAzp + +tjoBsVu+FvPCUbZv8+MFASrLJt5sjRuDluHiAZel6lBRusmqAvpvt5sZVsAzAorJvxDmCxsVh5VvpVv+ojDowXMyR5w3OiNj6mFt7ZvjNAaMjCOCXBEoutak1s3SRuWFxR+ymdPi00bdVKnyKTrLzLCj8ZzstZyjwaKJyhRpXi0ZW8g3tlMfF6AHYAprYgedYlYTbQIfNQvK0dnTRoTWL7dJp5rZNiW6uqtEjuEo+xkiutZZbgqkFuyWoUEPiSTn + +vXL9EinIwK5IYFgMfxIkBpuubvqDO25YQomjaQoHeuR1V4T2TS7817Ly3MBAf8LmjQlxVf3RMpA15aJvLDFCDWlASspESkWBXQsT7WWQt/xKF/jXRNk6sqgsw22GH5DraW+OBaHr1SmungnP/QhuWGJIPM6tF4us6vm+t4UqU5qvUIHkX+ltRvCBluDRvHQSpgiUptPctNoAQxsi2gGVsEVsunQwCaxUkalt/yuHmvKg7plsxl40VtjJsDFvFlsF + +VsxxsplvG9lWZuUeu9FsOZtc1vq06kpshevzg6MVvGQSFlvfpsC1t1ltVlvjUjuWh6FtS1tBZsy1suZujJtbpti1s8VsIf3dFsJVupxsWFs1xsTlvBVu7xs+Fu81vdltFhu9lulhts1sDlvGDwcxsB+sAZsJlszFub7Jj5sJFv3ptJFvNZtLFtSc5UxtG1vEKu4puB+v6ltq1ulS6FZsOVtdqq0BtL5u3MYHpxllv61veIoWVsALT+Ft5xvNlveZ + +7EptALFpFu+ZvRVBqVvQxsaVv08S1lsTlFwJu1+vx1vrps9h5x1urxuiesOoBtdYKN7laRJ0QPF160g4PgbRWcVjWRYfltZCnlQS3+z2xIKIxsBBXTOMWRGWSm+LamBShKjVzeTnnJhErRCXIXcAoWJtjDGWR82nPWIEX4UWyqITXhWEStWR7jyBsbP5jQiVU8arhZBRZDXQiZaMNOZnShbKQgAKYb3mHKfDjUhrOdbcPjQALICYCb7lFpYBhVFD + +tusHr271I3U20AM1pqumEgQ4a7xtKQKUjmbiBpTPhUT82HVNQwJaMNNKpJphq+qdpWElPiWBmUK8mKVRvCGSHguTMj5MzzuITkiUgRGcz6QDsqiK0AZGQYhRBUPVpuX2Memr+OBPImgAOt5NV4meeEcmjUcwAnUiFtf0YWWJamB0Q2j3JQ3DJ1t/JuQGUNI3H4AUVsks0sIXm2Ys1sPpvIxsLFuqFv3Jv1EUUNtJFuc1u0NtL3GMNuKFvG9kVOrt + +FsdexR1tg+uQHWccvDltEyQXbT4Ns9ZvoOuFZotpG75u35uovVYcBaVs1tCQhqFQPR45ZVtSUjA0DOCueaT8etmzQNppuVXJMko6QOitmZjYkgbQ0lIvgl22L6cNsSbyL2k9W6txwsNsRFvqfIp9yC4KQqPmA6IJvs1vV5vlOhuevQ1biKp/XadFtFc4qSIRZuRMhqKlpVswJtskJGyL5SznpzEqreNsgRslqimcvI7Q00xOYMuNuZlt3eQHrCcn + +x9Gxu/DOtAa1uG1vnM7leuAx6pPMh7gwBRFFsXZvJNsOtgNetsWA4Abum1BeuNFuJ1tzhkVxICeL1WE/7lcNuTev8BC6JJrGqHOjGJiGbyVNvEClBFs4QBaKOekafcAyfRw1DWFueZveARAxxGqCekYpXEL9UhFvtZtIpsIpCiVTtnTpLSkRzy+uB1slhuERuH/JDF5WCuqmJTJviFvvesPKX+a7aHS7DiUcCW1sshCUtOtYCqgIamkeC5GCKzdo + +J+scRsQ+svLCuLrJ2R1bp7+sR1t7AjKREy1SfnOkcDO1vwJvLFuFr5fLDcjgf4aKC7N+tGhtLFtiRsn2A4+tXzJ4+vMNL5hu1+s/Ns6xjDUxiNuNVhnZWPNvAtvw1EDgJIPjnNDzbCAttfNtPNsgtsniAvVzDAStrDMZoPNtAtt9+sotu3NTe/zU6XGPoSnZQts4ttw6n4tsbzK3FBEtuCNuGVucxnoJak6jBWYSaaUm4X4z+RnNiTU0C0faHDo1 + +g2scrESb/4gtxjx9b95DeUA7RMjtCrDMR4Uw5qevgUFiuRMy8GAzp+f1jmpALhkSCC/FXFg+LDmOOBRb+zhsHVU5De2J5GpH1tQrxs4u1gH1aaa2j5CgPtbwi3tZzS3RB7NGdZSo5ZBnQvO4LAVSsN5KAtJEhWGzxFGouz35VwM/pxQWy41HdjY7CLmb4/X8HZ9Yg/fwFeAp9LW/D2saomMiEr0XR+IzspACBnf9iPwIg8M6bCMIhDSKA9Uj9Iy0 + +bbJTQibfehMPhgQQrUJiPxhngoSCw32xMTZLgoI5Bw0fuibn1k+DnBi+lY6DMuaIr1lukrt8KVb0yitiPxK+QN1BH73vAoQS5/nH1zknohIxxoEzLxiW8T2v4QJD2L1T9pQUPmMkJHCdOZDehCnDbRN3+yqHbI+B5xgrAvIOC/UAcGibcj1smh2vrrjr518f7pHMpJv5xMTe3yjJs7BwgB48CDK4qVitNQU9o4TAY8glnGs6pzIRn1loOna50nOi + +oCF04vtputs1Ist2euGx45HkJ1uwcsYYA/S4LdMcvPKwuUEt2htMA4s1uplsdM7UNv81tMNv4ptrxtNFuvttsNuNNtnxuftusNtu7W+Vs0NvAdvN5tPZuJfZtksU1vqVu/q6/9BOVvhVvtQPjvTGVvB1B31IkJgi1uS1u4cD7ZuNVtam0r9WmFsEsC7qKSMigPiVFDLpuuNtp5C1pg5NlQOyS6HYxvZlv/K6MokwtK0GjaNtmLzp1va9gkEXFbo4 + +HVJII81tMevD5udZhjYLZFvTNmxknXtvrYAmetFxqlBw1es+ZuOlDd5TTgotiTzRO1FtjluSduWNsV/xmJQeNyFNvydsjYC2evo0yXtvids/tvFNuKqKKduzYwk0qN5pC1uHpsjYD6dtQaX3+HadsF1uJ1tq8UlMRDUkOB7pdm5HCNPjeyHsmDLUTGxEfqQy8EvXX0gjQljMPbmHIShJymt+spgQQjeBBGuSPbe/BfZRjj0vKIOysDiSMBNJ8Tmp + +oz9jFoV0SSCiIdIittA0Jtis2u23mSCdYysDoLqV+PhvlkBLAJHA1fDXsqSUP8nCfmiKsVheXCDp3Nm7oo2TQNOB4VihGgGvwKOz7WQhKRu/DES2Jx0e7gubCdG78VWWRgtGYcBWnehhpgNVBaIzu42f1sMQYSdFN3bsstVRvMwuiCDCGRiNZ99zclBl4CK2QcAAxd5p8gRHx0HOqhuWNRaKNrRCB52v4gdZPK4CnRLjNzeyiE1v1ly5lv5Vucyi + +h4szByyZrH0QkNubzOFlFBNtvpuSKk2dtzDD09ACpFmCkDE0HlZgfo3QiBpkPauewsV72yIhsqi/0HOvNSIj8WjXnD++KbCCxwMFJudaumkvqsvuELiZPyZij/z2NMkEWaWRe7Pg9PZ+zmdF9W2pKVlNCoJ50vHoG4iVuLgRiVveAIi56nVTWKMHdvlVsbpt5FtExu0dsYdvK1vGFuC3YftvJlvk9tYxsbzhGFtYxtXdvTFtAduO1tYxuHMSIpv6 + +ikS1s09vx3hUttU1tFlt5lv/ZtXWumat5lut8E0dtdlvZNv0HDYduNIhNVvlFvGduphsEsBaZuLoj/077vFpdPRZvcRsImKcLCoFpi1Pv/JdNulxvgR6vrjM7T19gdGI69s0+vqdsp0RtYrnWB3zjtlu1njIDBb+T7o31CXg3TX2BuVt9ltN+LkA647AMGQAK5jZt+1t4Bta5zYvAm1BpNA4aibNvrJsR+vPJte9IEvAteAI2CviS++tB9uX+sh9 + +uqSosGrf00SLBTQXL0Cj5u4HF/Us6fjIij7sSRC4CDCItuZ1sktsiiStNu1ATe5jupQz+u59uiRufcsbzENJs9ZvMNI89v3KgrmHx4L201UFjdX3JUA19u9ZupVLzNsuNyLNtb2DE1uiVtUFjiVtGojWUGmTnB6oaBLd9tY9u99sC7igBG7QUsjTaMoZUAj9sLQJj9uUEAIijAcbURhy8Heqqz9syRs0oSpquN9rqjZvkDKrI+uTSRtUpt99tzhi + +H0R3NtKMoPNtr9sH9sC7jNZXGnZy3S7mGKgDn9vY9sbV5iqhaOYvL7apAz9uY9tz9uCUivCvHDJiOCr1pzcv39vz9uFr5N3Hkts34D/JD/9uf9u/Cu63akJryzNn9vv9vr9vUpsfJB/Nue2oIttv9v79sP9sIDuZq435sQtsm5m4VuV9vUtuHM2eXZ7+LZQSPOPwubI/jYahk1v+dyeboUjAq7KRcZMQiw5Hd9gDc3FsTU+wgyovXUOn3FJDk3on + +lh0qwzbXKviBraZpohrab8P3rTMdV03pWGladYH5y7VwPehJFxVmbaAHhKQKggD3Qtut7kQ4nzxyq2CxDPGPrVtYylHDnwUlxUPjKg12HBB6UTURG0OxXhSQzIPa6EVhoPk5yrq8bpnaimgOSRVPg4giMTwY0s4XjrInQAoD3nvSp/ohLiZ1tDWSQ8UxgfxlOD3gQQ4Vg/iya771vlXjV0RXPqyBs2y03FhjzLZKQRoWL/hOwmhDssyYV4zs/ziJ + +m52gGTa9r2pKQOfCzZz6WYGmIyXW/ei1XB4K3fwWpO6MiM1poc2afd0Bps/WypbRI4DoUo933rr2fd1JDDlioOLGgaiaSDLNbjGzgAAYQAbADPSYhY0vaVoADTQDQAAhgDUg4SABEAB+YD1AAMAAfODtNRZJgmgAkgTDDsK1RtPYiACKwA8YDpABIgBkmxjDtjIi+wCTDvMoSElKzDsTDsnAD4CaWizLDvzDurDvTDt7uQbDtZAALDvbDvPeq7Dv + +CXirDv15Q+6hHDsLDs2mgYvDnDurDv1/BZACJ5lwgDO0C9DsV/BzDt7Ds3DucABLbhsujp/BPDvjDubDvpADVcx2eVRuphgDLwDPYDL+AhWDXDtTDtRABTcSVyh4gAwGIhAD/HDgjtkDQrADQjsN/AhgC4AD3wAKwAwjvQgAIjvIjvWgSdKC1gBYjtMOR4gDwgByhD4M1bAIg/ijqo0shUgB98AGgByFIKWroOqMOwPS1i/i9DsugQGADcACkkAO + +lsaMyqwCFKQ7oBRsAIjunDuXlB5iBYjv2gAkACeJQeij12LO5AijsnACPtCNdAFACUxAkACQgCrACOPxBxDBAAB5Byju3MikkBgxijgGmgDeNI3ew+IRVzgFCyftAsQD/CAUZAmjsDXjlSC8jvPDuKwAHDskvOpoTNAA3khEuAFCzHQBDvDEIBsjuygCZADKjuGwC4gAaMyUgAZCyEADSjuoABejs3MCrhGdDsBjtXWQ3MDCABKPrLADlACBju8j + +t2ABr6ScuZhv0EHgKju1BmrhHcAbD+DYJDr3SMADO6j2UitDstVBhADBACcuarQA+jv8eRDlB/nqg8A3HQWEDXriZjvoVKTrZfODJYATQDgAC/kCMLgp8DAADjQAgADjQBAAA=== +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/IPTV指标分析.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/IPTV指标分析.md new file mode 100644 index 0000000..cda6edb --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/IPTV指标分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 看看目前下钻都做了什么； +2. 对于每个责任部门的IPTV分析，考查是否有突变增大的情况； +3. 先分析以下目前IPTV较高的零件和供应商； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/能量分析.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/能量分析.md new file mode 100644 index 0000000..51d1089 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/能量分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 冬季续航打折评价： + 1. 每%SOC对应释放的电量，这个应该和用SOC反推标称容量区别在哪里； + 2. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md new file mode 100644 index 0000000..634ddbf --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. 背景：有用户使用SE权限给极越01充电后，再使用极越01的对外放电功能为其他车辆充电； +2. 目标：找出可能的违规使用SE权限的案例； +3. 假设： + 1. 违规用户一定是SE用户； + 2. 违规用户的充电量应明显高于正常用户； + 3. 违规用户的行驶里程与其充电量明显不成比例； +4. 可能的特征： + 1. 动力电池输出电量与电机电耗、DCDC电耗和热管理电耗差值较大； + 2. 日均充电次数高，每次平均充电量大(充电起始SOC); \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/用户用电习惯.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/用户用电习惯.md new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/续航里程优化.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/续航里程优化.md new file mode 100644 index 0000000..dbbd348 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/续航里程优化.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 目前策略： + 1. 充电后的续航里程：根据历史能耗和可用能量计算可用的续航里程，同时要求计算得出的续航里程值不小于标称续航\*SOC的一半; + 2. 行驶中的续航里程：根据历史能耗和剩余可用能量计算可用的续航里程，若SOC上升则续航里程也上升，但如果上升里程小于5km的时候不实施； +2. 可能衍生的问题： + 1. 在充电前能耗较低显示的续航里程较多，之后行驶时，能耗升高，导致续航里程下降过快； + 2. 由于存在50%的续航里程显示限制，可能导致行驶时续航里程下降过快； + 3. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/行程划分.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/行程划分.md new file mode 100644 index 0000000..610a549 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/行程划分.md @@ -0,0 +1,29 @@ +#### 2023年12月12日版本 +1. 背景： + 1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分 + 2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中 + 3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理 +2. 划分行程合理性的依据： + 1. 假设大多数用户是通勤需求； + 2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》； + 1. 分析用户所在地，放一个饼图； + 2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离； +3. 不合理的划分会引起的问题： + 1. 行程数过多； + 2. 行程时间和里程过短； +4. 报告内容： + 1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间； + 3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性； + 5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程； + + +#### 2023年12月12日后版本 +1. 目标： + 1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况； + 2. 确定极短的间隔时间是多短比较好； +2. 分析内容： + 1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔； + 2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化； + 3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/误换档分析.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/误换档分析.md new file mode 100644 index 0000000..6d0c50c --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/误换档分析.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 都有哪些种类 + 1. 误激活换档器，什么叫误激活换档器，激活换档器之后，档位未变 + 2. 误换档，档位持续时间为1s。 + 3. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/雨刮.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/雨刮.md new file mode 100644 index 0000000..59497cc --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/雨刮.md @@ -0,0 +1,6 @@ +### 要回答的问题： + + +1. 用户使用自动挡的意愿？明日使用自动挡时长占比来计算？ +2. 为什么用户会退出雨刮的自动挡？天气情况如何？车速情况如何？ +3. 退出后用户是调到哪个档位？ \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md new file mode 100644 index 0000000..708732e --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md @@ -0,0 +1,22 @@ +1. 目的：探索预估续航的准确性 +2. 评价标准：单次行程中续航里程的变化情况（~~变化速率，跳变情况，~~续航里程的变化情况，与实际里程之间的差距），行程前后实际里程与预估里程的差距 +3. 数据量：取10日至16日的行程进行计算 +4. 总体情况： + 1. 准确性分布 + 1. 里程的影响 + 2. 温度的影响 + 3. 热管理功率的影响 + 4. 驾驶模式的影响：平均车速，最大车速，车速方差，平均加速度，最大加速度，加速度方差，平均减速度，最大减速度，减速度方差，驾驶激烈评价 + 2. 跟随性分布 + 1. 同上; +5. 特殊案例探查 + 1. 实际里程远长于预估里程 + 2. 实际里程远短于预估里程 + 3. 行程中预估里程增长 + 4. 预估里程长时间不变／下降过慢 + 5. 行程中预估里程变化与实际里程差距过大 +6. 问题 + 1. 如何定义下降速度 + + + diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md new file mode 100644 index 0000000..362aa4c --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md @@ -0,0 +1,14 @@ +1. 整车工程对接 + 1. 建立对标数据库，至少包括存储空间、总布置对标数据； + 2. 开发能量管理相关看板，至少包括车辆能耗、能量流、续航里程、小电池补电； + 3. 售后相关数据支持 + +1. 触点产品 + 1. + + + + + + + diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/人员需求.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/人员需求.md new file mode 100644 index 0000000..ac632ae --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/人员需求.md @@ -0,0 +1,33 @@ +- 整车工程工作责任 + - 内饰：内饰硬件、结构件开发，安全气囊、安全带、内灯、智能表面 + - 进入系统：门及其控制器开发，数字钥匙和NFC钥匙开发 + - 外饰：外饰硬件、结构件开发，外灯、窗等 + - 底盘 + - 三电 + - 热管理 + - 整车集成 +- 可能的业务需求 + - 需求定义阶段： + - 用户使用习惯统计 + - 驾驶习惯，用车习惯，充电习惯 + - 功能使用习惯 + - 对标数据 + - 对标数据库 + - 爬虫，这个需要我们写么？ + - 功能开发阶段 + - 试验车异常情况监控 + - 开发结果验证 + - 模型评价与调优，这个主要是数据支持，指标计算 + - 上市交付后 + - 故障监控 + - 大面积故障识别 + - 单车故障排查 + - 专项故障调查 + - 用户使用情况 + - 重点功能渗透率 + - 重点功能指标劣化异动监控和分析 + - 不同版本变更前后差异反馈 +- 人员需求： + - 内饰，外饰，进入系统：一人，主要工作：建立维护相关系統对标数据库；编写爬虫获取数据；统计计算用户对内外饰和进入系统的使用习惯，相关系统重点功能的渗透率；与业务方共同制定功能评价指标体系，并建立对应数据集；监控关键指标异动，支持专项功能优化和故障排查； + - 三电，热管理：一人，主要工作：统计用户的用车习惯，如行程里程和时长；车辆能耗、续航里程数据分析，建立续航里程、能耗异常监控看板，为续航里程模型优化提供数据支持；编写算法识别不同工况边界条件；支持专项问题优化和排查； + - 底盘，整车集成：一人，主要工作：建立维护相关系统对标数据库；监控车辆制动、转向和悬架系统故障情况，支持专项故障排查，单车故障调查及重大事故调查工作；支持NVH分析与优化 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/看板开发/能量流.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/看板开发/能量流.md new file mode 100644 index 0000000..2bdc689 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/看板开发/能量流.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 使用模式和充电状态时间融合： + 1. 先确定为什么有的充电状态结束时间是null，计划填充当日23:59:59 + 2. 对充电状态的开始和结束时间进行格式化； + 3. 将使用模式开始和结束时间，充电状态的开始和结束时间union all； + 4. 分别对开始时间和结束时间排序，并用row_number赋予行号rn； + 5. 将开始时间和结束时间进行left join，条件为 vid相等，且rn相等； + 6. 使用lead、lag串行重新配对开始和结束时间； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/行程划分.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/行程划分.md new file mode 100644 index 0000000..610a549 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/行程划分.md @@ -0,0 +1,29 @@ +#### 2023年12月12日版本 +1. 背景： + 1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分 + 2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中 + 3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理 +2. 划分行程合理性的依据： + 1. 假设大多数用户是通勤需求； + 2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》； + 1. 分析用户所在地，放一个饼图； + 2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离； +3. 不合理的划分会引起的问题： + 1. 行程数过多； + 2. 行程时间和里程过短； +4. 报告内容： + 1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间； + 3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性； + 5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程； + + +#### 2023年12月12日后版本 +1. 目标： + 1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况； + 2. 确定极短的间隔时间是多短比较好； +2. 分析内容： + 1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔； + 2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化； + 3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md new file mode 100644 index 0000000..e3d103a --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md @@ -0,0 +1,20 @@ +1. 指标体系 + 1. 充电操作 + 1. 充电时段，开始和结束的时段（工作日和休息日），充电时长，低收费时段和高低费时刻 + 2. 充电桩类型 + 3. 充电开始SOC,充电结束SOC + 4. 平均充电量 + 5. 充电目标SOC分布 + 2. 充电间隔 + 1. 两次充电之间的行驶里程分布 + 2. 两次充电之间行驶次数 + 3. 平均充电间隔分布，按季节区别 + ~~4. 能否知道为了充电的平均行驶里程~~ + 3~~. 预约充电 + 1. 预约充电的使用频率 + 2. 预约的充电时段 + 3. 预约充电的设置源，手机和屏幕~~ + 4. 其他 + 1. 充电次数与电池健康度关系 + ~~5. ~~预约充电和直~~接充电的差别 + 1. ~~充电开始时间的差别~~~~ diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md new file mode 100644 index 0000000..f89b366 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md @@ -0,0 +1,19 @@ +1. 外灯自动档使用时长 + 1. 时间段 + 2. 阳光量 + 3. 环境光量 + 4. 车速 + 5. 手动切换的次数 + 1. 开启次数 + 2. 关闭次数 +2. 自动远光灯 + 1. 时间段 + 2. 阳光量 + 3. 环境光量 + 4. 车速 + 5. 白天黑夜状态 + 6. 跟车距离 + 7. 对向车距离 + + + diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md new file mode 100644 index 0000000..80c5385 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md @@ -0,0 +1,20 @@ +1. 空调自动模式设置率： + 1. 自动模式组成： + 1. 风速自动控制模式设置率 + 2. 吹风自动控制模式设置率： + 1. 主驾吹风自动控制模式设置率 + 2. 副驾有人且吹风自动控制模式设置率 + 3. 内外循环自控制模式设置率 + 2. 外部影响因素： + 1. 内外温度差（座舱内温度- 环境温度） + 2. 环境温度 + ~~3. 地域~~ + ~~4. 时间段~~ + 5. 湿度 + 6. 阳光量 + 7. 电池SOC + 8. PM 2.5 + 9. 空气质量 + 10. 雨量大小，是否下雨 + 11. 用户设置的空调温度 + 12. diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md new file mode 100644 index 0000000..0a9929e --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md @@ -0,0 +1,37 @@ +1. 车门电动开启渗透率： + 1. 影响因素：哪些客观因素影响用户使用 + 1. 时空因素： + 1. 地域 + 2. 出行时间（tbd） + 2. 用车习惯： + 1. 用车频率 + 3. 用车目的，如网约车？（tbd） + 2. 流失率：用户为什么关闭电动开门设置，***用户可能不会关闭设置*** + 1. 地域因素 +2. 车门电动开启完成率： + 1. 时空因素： + 1. 时间段 + 2. 地域因素 + 2. 失败原因： + 1. 解锁失败原因 + 2. 移动失败原因 + 3. 手动干预原因 ***目前的无手动干预指门开，门不处在最小位置且门未上报向外移动受阻，开启过程中停止，如果手动拉到指定位置也算成功*** + 3. 不同触发源的成功率 + 4. 不同位置的成功率 +3. 车门电动关闭完成率： + 1. 与开启相同 + +流失原因分析： +1. 失败率较高 + 1. 故障： + 1. 解锁故障 + 2. 移动故障 + 1. 破冰失败 + 3. 手动干预原因：开或停止门 + 1. 停止后手动干预，有障碍物／无障碍物 + 2. 防夹触发后，手动干预 + +2. 出现／接近现事故 + 1. 未检测到障碍物时门开受阻或停止 +3. 开门情况不满意 + 1. 开门速度较慢→开门速度跳变 diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md new file mode 100644 index 0000000..1a9b5f1 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 雨刮自动模式时长占比 + 1. 雨量大小 + 2. 阳光量 + 3. 时间段 + 4. 地域 + 5. 手动干预的方向（快或慢） + 6. 车速 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/能量流分析.md b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/能量流分析.md new file mode 100644 index 0000000..106f232 --- /dev/null +++ b/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/能量流分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 问题： + 1. 热管理能耗和PTC能耗、压缩机能耗和水泵能耗之间的关系 + 2. \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/HR面准备.md b/工作笔记/找工作/HR面准备.md new file mode 100644 index 0000000..babbe09 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/HR面准备.md @@ -0,0 +1,43 @@ +1. 自我介绍 + +2. 未来转互联网： + + 1. 第一个方面，最主要的，是我觉得互联网的机会对我来说更好，因为数据分析、数据算法这个岗位最早就是从互联网兴起的嘛，包括我在工作中也接触过从互联网行业来到汽车行业的同事，我认为在数据分析、数据算法这个方向还是互联网更加成熟，能让我接触到更多的项目，得到更好的锻炼，对我后续的职业发展更加有利； + + 2. 第二个方面，是本身汽车行业现在确实是十分的动荡，数据分析、数据算法这个方向做的比较好的基本都是新势力的车企嘛，但是明年和后年，我觉得就是新势力的决赛圈了，从现在的情况看除了极少数的头部玩家，其他的新势力都要死，所以就是有点太不稳定了，我本身不是一个追求特别稳定的一个人，但是汽车行业尤其是新势力现在是太过动荡，这个情况对我，不论是未来的职业发展还是生活都不利； + +3. 以前的哪些经验可以用在现在的工作上： + + 1. 对数据分析和数据算法的基本能力： +4. 对岗位的理解： + + 1. 第一个：风控，利用数据分析 +5. 为什么离职： + + 1. 集度：因为失业了，集度闪崩，基本已经把所有员工都裁掉了； + + 2. 一汽：因为是已经在上海定居了嘛，所以当时去一汽的时候就是想转一个业务方向，所以当时就是规划了去一汽做3-5年的时间然后再回到上海，去年正好也有这样的机会，所以就回来了； + + 3. 上汽：主要是因为当时的工作内容，上汽的职位更多的偏项目管理多一点，我自己是更想做技术，就是实际的技术研发多一点，另外，我个人对数据啊、算法、智能这些开发都非常感兴趣，当时正好一汽这边有这个机会就跳槽到了一汽这边； + +6. 未来的职业规划：我是想走技术专精这个方向的，未来我想成为一名技术专家，短期内的话，我希望通过更多的项目实践，让我的能力可以得到更好的提升； + +7. 之前公司表现： + + 1. 集度：我个人觉得表现是不错的，因为我去年是拿了5分，就是满分的绩效，入职之后，我很快的就协助业务方的同事建立了完整的评价体系，支持业务方迭代策略、硬件选型及售后问题排查，得到了两边领导和同事的高度评价； + + 2. 一汽：在一汽的话我的表现也是不错的，离职前最后一年是拿了A的绩效，也是最好的绩效，在职期间，我负责驾驶行为产品的定义和算法开发，我基于数据情况重新设计了驾驶行为评价指标，开发了多个数据算法提高了驾驶行为识别的准确性，同时也协调各方推进产品具体的开发工作，没有出现开发延误错过节点等等问题； + +8. 加班和工作强度： + + 1. 对于我个人来说，只要是工作很忙，工作量很大导致的，这种加班的话我是可以接受的； + + 2. 从另外的角度来说，对于我的职业规划来讲，我是想走技术口的，走技术专家这个方向的，我希望在现在还算年轻，身体还允许的时候多做项目，尤其是那种比较复杂的项目，尽快的锤炼我的能力，让我在日后能后更好更高的竞争力； + +9. 工作以外的爱好 + + 1. 折腾一些电子类的产品吧，尤其是智能家居类的； + + 2. 看看书，军事，历史，最近在看的叫 五代十国全史，唐末到宋初这段时间的历史 + +10. 新机会在意的点： 技术、平台 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/全量全速，途虎养车.md b/工作笔记/找工作/全量全速，途虎养车.md new file mode 100644 index 0000000..fc904c9 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/全量全速，途虎养车.md @@ -0,0 +1,105 @@ +### 自我介绍 + +老师您好！我叫李振洋,过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + +首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等方法，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预。并且，我们还建立了对应的线上报表体系，可以支持业务部门快速查询日常运行数据和统计处罚进度等信息。 + +此外，我们设计并落地了一套客退仓的风控机制和运营策略。例如，在出库环节，我们有一个销毁出库的业务，这个业务分为按重量计费和按箱数计费两种计费方式，我们分别对方式建立了风控机制，对于按重量计费的，开发重量异常的识别方法，并设计了处罚机制。对于按箱数计费的，我们引入AI图像算法，对服务商上传的出库凭证进行粗筛，识别其中装载率不达要求的箱子，在这个基础上，我结合运营的人工复合结果，与算法同事一起对识别算法进行优化，显著提升监控准确率与召回率，形成“监控→识别→干预→迭代”闭环。 + +同时，我也建立了认证仓库履约质量评价体系，基于履约及时率、履约失效等信息为子仓的履约质量打分，此外，我们会对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警，提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。同时，我们也会根据仓库的履约情况、异常单比例和其他的一些因素为业务部门提供巡仓优先级的建议，支持业务部门高效巡仓； + +最后，我们会做一些专项的分析研究，对我们在日常监控过程中发现的，或者是业务部门反馈的异常案件进行进入分析，挖掘新的异常监控指标，对共性的问题建立新的识别和处罚体系，不断提高风控的准确性； + + +###### 1. 未拆包点数： + + 1. 发现过程：调拨回国后，部分子仓的丢件率异常上升，对调拨单、海运订单、入库时质检人等进行下钻分析，发现部分质检人出现明显聚集情况，进一步调取该部分质检人的点数视频发现其存在较高比例的未拆包点数； + 2. 后续处理： + 1. 与运营、商务共同实锤违规事实：对疑似问题质检人的点数视频做全量上传，并进行抽样检查，确定其在全托业务中存在较高比例的未拆包点数操作；原本的状态是：只有半托和有问题的全托入库单才会上传视频，存在误判的可能，这些人确实存在在半托管业务中违规，但是并不是丢件率上升的真实原因； + 2. 确定业务范围：考虑到全托管有丢件处罚兜底，半托管入库后就无法管控，并且考虑到实际的数据情况(半托管更严重)，第一期以半托管的管控为主； + 3. 探索策略指标，确定高风险质检人筛选策略：从拆包点数的动作出发探索可能可以代表未拆包点数的指标：抽样对比，符合条件的质检人其未拆包点数占比远高于不符合条件的质检人； + 1. 标签打印次数：与sku数量或种类相等； + 2. 上报黑码的退货入库单数量：极低； + 3. 最后一次打印标签与包裹入库完成时间差90分位数：较低； + 4. 商品类别：不包括服装类sku； + 4. 确定处罚逻辑： + 1. 先按筛选逻辑确定高风险质检人，人工复合后，对相关仓库进行警告和宣贯，向所有仓库明确告知6月1日后开始对未拆包点数进行考核； + + 2. 按策略逻辑进行粗筛，再有运营人工复核，确定违规后进行处罚，初始阶段只处罚流入的入库单； + + 3. 后续观察调拨回国的丢件率是否下降； + +###### 2. 薅羊毛: + + 1. 发现：问题子仓实收sku占比持续异常偏低； + 2. 过程： + 1. 日常监控发现问题子仓出现数据异常，但不符合欺诈收货的特征； + 2. 下钻：货物类型、质检人、物流商、用户uid进行的了下钻，并无明显聚集； + 3. 进一步分析发现，问题子仓实收为0的包裹比例大涨，远超过大盘均值；同时，这些实收为0的包裹也有很大比例进行了申诉； + 4. 与商务和运营沟通，并与子仓确认情况，子仓收到大量包装类似的包裹，并且包裹中均只有破旧衣服，没有退货的物品，判断子仓遭到灰产组织的薅羊毛行动，但是灰产组织应该还在试探我们的退款规则，想从中找到漏洞； + 5. 同时，发现子仓确实存在点数拆包不规范的问题，如果用户申诉且点数时存在点数视频无效的情况就会全额退款； + 3. 后续： + 1. 持续加强对问题子仓及其周边地区子仓的监控； + 2. 对服务商宣贯拆包规范，要求其加以改进； + 3. 客服侧上线对该地区异常账号的风控标示，对高风险用户，不以「点数视频无效」进行退款； + 4. 效果： + 1. 客服侧风险提示上线后，因「视频无效」导致全额退款的比例明显下降，在运行一段时间后，子仓的实收sku占比得到改善，与商务确认子仓收到的异常包裹数量大幅下降，初步判断灰产组织意识到我们的管控，暂停了行动； + +###### 3. 欺诈收货 + + 1. 发现：商务发现反馈，发现原因：该子仓客退收货量激增，且有物流商举报(仓库操作问题导致物流商被处罚，无轨迹)； + 2. 复盘结果： + 1. 复盘的思路： + 1. 梳理整个退货流程各个环节，寻找可能存在的漏洞； + 2. 寻找可以检测漏洞的数据指标； + 3. 从每个环节的操作上入手，寻找典型的数据指标，比如时间、操作的凭证、操作所必然带来的信息； + 2. 发现： + 1. 时间类： + 1. 从退货申请到仓库质检完成时间：异常子仓该时间的中位数明显偏低； + 2. 从签收到仓库质检完成：异常子仓该时间的中位数明显偏低(但这个指标并不具有特异性，召回很低)； + 2. 操作凭证类： + 1. 点数视频无效率很高； + 3. 其他： + 1. 客退单无逆向物流轨迹的占比较高； +###### 4. 物流商提前上传签收 + + 1. 目的：确认物流商违规，进行处罚； + 2. 过程： + 1. 发现：有多个客退仓子仓质检延迟的罚单和罚金异常激增； + 2. 异动分析： + 1. 发现质检延迟罚单在部分物流商上出现明显聚集，并且这些问题子仓其他物流商的退货单质检延迟没有出现明显上升； + 2. 对物流商逆向轨迹进行分析，发现了聚集物流商存在退货单激增且，大量退货单的轨迹存在异常(如： 最后一次转运轨迹操作时间和签收时间之间间隔极短)，且铜时间段内，其他物流商未出现轨迹异常的情况； + 3. 与商务、运营等讨论确认： + 1. 当时正处于黑五之后，退货量激增，部分仓库出现爆单问题； + 2. 问题物流商承认由于爆单，部分操作人员在没有送达仓库前提前点了签收，导致该问题出现； + 4. 后续处理： + 1. 筛选问题物流商的问题单，提交商务团队，由商务团队同事与物流商商议一次性的处罚； + 2. 推动物流商侧建立对提前签收问题的处罚； + 3. 与商务、运营确定范围，推动主动为仓库服务商进行免罚，防止舆论风险； + 4. 建立对物流商轨迹异常的监控(只监控与仓库考核相关的轨迹节点)； +###### 5. 运营策略 + + 1. 销毁出库重量异常: + 1. 策略制定：根据历史称重数据建立参考重量，并使用物流商上报重量作为兜底和校验，防止仓库故意将所有的称重都往高报； + 2. 对不满足称重次数的sku进行监控； + 2. 销毁出库装载率异常，这里要强调： + 1. 引入图像识别算法，利用算法对出库凭证数据进行粗筛，再由运营进行人工复合； + 2. 根据运营人工复合结果，整理反馈标签，推动图像算法优化； +###### 6. 日常报表体系 + + 1. 支持业务快速查询数据 + 2. 处罚量和处罚率 + 3. 处罚进度跟踪 + +###### 7. 对途虎养车的了解 +途虎养车是国内领先的线上线下一体化汽车服务平台。其最核心的壁垒不仅是线上的流量，更是线下几千家工场店的**标准化履约能力**。作为门店运营，我理解的途虎模式是‘强管控、强赋能’。我们不仅是把配件卖给加盟商，还提供数字化的SOP（标准作业程序）、技师培训、供应链支持。截至2025年底，途虎养车工场店数量已突破8000家，覆盖全国绝大多数地级市，注册用户超1.6亿，稳居中国汽车服务市场第一。同时，开业6个月以上的工场店盈利比例接近90%。并且已经在香港上市。 + +###### 8.  途虎养车与京东养车、天猫养车的区别 + +三家虽同为头部玩家，但底层商业逻辑与核心优势存在显著差异。途虎养车走的是垂直深耕路线，核心壁垒在于强大的线下履约能力与供应链体系。其自建的前置仓与统仓统配模式，专为门店施工效率服务，且开业6个月以上的工场店盈利比例接近90%，单店盈利模型非常健康。京东养车则依托京东集团的物流与供应链优势，主打“正品+极速送达”，擅长标准品的电商化运营，但在非标服务的线下管控深度上仍有提升空间。天猫养车则充分借力阿里生态的流量与数据资源，擅长通过大促活动与线上营销快速起量，但线下门店的服务标准化程度相对途虎略逊一筹。总结来说，途虎的核心竞争力在于“懂线下服务”与“扎实的门店盈利赋能”。 + +###### 9. 为什么想来途虎 +首先，汽车后市场正处于从‘散乱差’向‘连锁标准化’转型的关键期，而途虎是这个赛道里**数字化程度最高**的平台。我非常看重途虎完善的底层数据基建，这意味着门店运营不再是靠经验拍脑袋，而是能真正通过数据模型来驱动业务。通过挖掘门店的交易、转化、人效等数据，精准诊断门店的痛点，并制定针对性的运营策略（比如提升高毛利产品渗透率、优化技师排班模型等），而这和我的工作经验和未来的职业规划是非常符合的。 + +###### 10. 反问： +11.我们和门店是否有直接的交流，问这个是因为在多多这边，其他都很好，只是感觉和仓库等相关方的直接沟通比较少 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/吉利汽车.md b/工作笔记/找工作/吉利汽车.md new file mode 100644 index 0000000..2a923a5 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/吉利汽车.md @@ -0,0 +1,203 @@ +1. 自我介绍：老师好，我叫李振洋，2017年毕业于吉林大学车辆工程专业。 + +虽然过去一年多我在拼多多(TEMU)从事仓库履约风控与质量评价体系的相关工作，但今天面试的是汽车方向的数据分析岗，因此我想重点介绍一下我在**集度汽车**期间的工作经历。在集度，我主要对接**整车工程、座舱触点、生产管理与质量**三大部门，完整参与从需求对接、数据获取、清洗分析到报告输出或看板搭建的全链路。 + +针对用户强感知的能耗与续航问题，我协同业务方确立百公里电耗与续航预估准确率为核心北极星指标，搭建了覆盖全场景的监控与评价体系，对整车能耗、续航里程估计准确性进行持续监控，并支持对异常波动的高效下钻与根因定位，为业务部门提供精准的优化建议，支持业务迭代升级；此外，我们也会编写一些python的脚本，实现对客诉的单车能耗问题的自动分析和报告生成； + +对于座舱触点，我们对智能化功能的渗透率进行分析，并对智能化功能的用户流失原因进行下钻分析，如退出空调自动挡、雨刮自动挡、关闭电动开门等等，挖掘体验痛点，指导产品迭代；此外，我们还基于操作步骤数与完成时长，对大屏UI设计的便利性进行了分析，支持业务部门优化UI的设计工作； + +对于生管与质量部门，我们主要通过数据分析支持其解决用户抱怨问题，比如空调震动等；对于一些偶发难以复现的故障进行长期监控，提供故障发生时第一现场的车辆状态与用户操作数据； + +至于拼多多(TEMU)的经历，我主要负责仓库履约风控与质量评价体系建设，通过数据监控、异常识别和闭环干预机制，保障履约合规性、降低平台风险、提高用户体验，比如我们会监控仓库的履约质量、履约时长、异常单比例等等，来引导仓库合规履约，确保用户的体验，防止仓库作弊等等。 + +  + +###### 1. 数据探查： + + 1. 分布：是否合理； + 2. 是否有空值：确定空值的状态； +###### 2. ### 数据预处理都做了哪些内容： + + 1. 去重：每分钟只保留一个数据，按业务需求进行处理，一般取最大值，对于能耗相关的电流、电压等取均值，对于加速度保留两个值，一个最大一个最小； + 2. 异常值处理： + 1. 超出物理限制、空值：一般做剔除，如果业务上有需要可以做线性插值、取上一个有效值(状态)； + 3. 标准化； + 4. 事件对齐：按时间轴进行对齐，一般取最早的触发源； + 5. 数据分段： + 1. 行程划分； + 2. 充电起止点； + 3. 放电起止点； + 4. +###### 3. ### UI设计分析： + + 1. 数据获取：与业务方共同确定需要分析的功能，确定数据口径，确定埋点需求，提交埋点团队开发，并进行验证； + 2. 数据预处理： + 1. 去重； + 2. 空值处理： + 1. 对10s以内的空缺多取上一秒的数据填充，对于超过10s的数据丢弃处理； + 3. 事件对齐和触发源确认： + 1. 以vin码为单位，按时间轴对齐； + 2. 同一时钟源的(车辆can等总线信号)：取功能激活前2s内的触发源； + 3. 对非统一时钟源：取功能激活前后5s内的触发源； + 4. 统一功能取时间上最早的触发源； + 4. 操作结束： + 1. 触发/调节某个功能后5s内不再操作屏幕； + 3. 评价指标： + 1. 单个功能的触发源占比； + 2. 屏幕功能的操作步骤和操作时长； + +###### 4. 空调策略： + + 1. 我主导了自动空调退出行为的专项分析。这个项目的核心痛点是：**用户频繁手动接管自动空调，说明算法设定的‘舒适区’与用户真实体感存在偏差**。我的目标是通过量化这种偏差，为热管理控制策略提供精准的优化输入。 + + #### 1\. 定义分析锚点与特征工程 + + 我没有简单对比退出前后的平均值，而是以 **‘用户手动退出自动模式’为事件锚点**，构建了时序特征矩阵： + + - **退出前状态（算法决策）**：提取退出瞬间及前30秒的风速、出风模式、目标温度、压缩机功率等自动控制参数； + - **退出后行为（用户真值）**：记录用户在退出后首次手动调节的目标值，以及后续5分钟内的稳定设定值； + - **环境上下文**：同步关联车外温湿度、光照强度、车速及座舱内多点温度传感器数据。 + + #### 2\. 核心分析方法：偏差归因与场景聚类 + + 通过计算‘用户设定值’与‘算法输出值’的差值，我识别出三类典型退出动机： + + - **风速不适型**：算法风速 > 用户期望（占比最高），尤其在降温初期，算法为快速拉温采用高风速，但用户体感吹风感过强； + - **温度过冲型**：算法目标温度 < 用户期望，常见于冬季制热场景，算法为补偿冷启动过度加热，导致用户燥热； + - **模式冲突型**：自动模式切换出风口方向不符合用户习惯（如制冷时吹脸）。 + + 进一步结合环境数据进行聚类，我发现**60%的风速不适集中在‘夏季上车后10分钟内’且‘车内外温差>8℃’的场景**，说明算法在瞬态响应阶段的舒适性权重不足。 + + #### 3\. 策略优化建议与落地 + + 基于上述洞察，我向热管理团队提出了分层优化方案： + + - **瞬态阶段**：在‘大温差+初始降温’场景下，将风速上限从10档降至7档，并引入30秒缓升斜坡，牺牲部分降温速度换取体感舒适； + + - **稳态阶段**：根据用户历史手动修正偏好，建立个性化舒适基线，对高频调低风速的用户自动下调默认风速曲线； + + - **交互反馈**：当检测到用户连续2次手动下调风速时，主动弹出‘是否调整为柔风模式’的快捷提示，减少操作步数。 + +   + +###### 5. 未拆包点数： + + 1. 发现过程：调拨回国后，部分子仓的丢件率异常上升，对调拨单、海运订单、入库时质检人等进行下钻分析，发现部分质检人出现明显聚集情况，进一步调取该部分质检人的点数视频发现其存在较高比例的未拆包点数； + 2. 后续处理： + 1. 与运营、商务共同实锤违规事实：对疑似问题质检人的点数视频做全量上传，并进行抽样检查，确定其在全托业务中存在较高比例的未拆包点数操作；原本的状态是：只有半托和有问题的全托入库单才会上传视频，存在误判的可能，这些人确实存在在半托管业务中违规，但是并不是丢件率上升的真实原因； + 2. 确定业务范围：考虑到全托管有丢件处罚兜底，半托管入库后就无法管控，并且考虑到实际的数据情况(半托管更严重)，第一期以半托管的管控为主； + 3. 探索策略指标，确定高风险质检人筛选策略：从拆包点数的动作出发探索可能可以代表未拆包点数的指标：抽样对比，符合条件的质检人其未拆包点数占比远高于不符合条件的质检人； + 1. 标签打印次数：与sku数量或种类相等； + 2. 上报黑码的退货入库单数量：极低； + 3. 最后一次打印标签与包裹入库完成时间差90分位数：较低； + 4. 商品类别：不包括服装类sku； + 4. 确定处罚逻辑： + 1. 先按筛选逻辑确定高风险质检人，人工符合后 + + 日常报表体系 + + 支持业务快速查询数据 + 处罚量和处罚率 + 处罚进度跟踪 + + 对相关仓库进行警告和宣贯，向所有仓库明确告知6月1日后开始对未拆包点数进行考核； + + 2. 按策略逻辑进行粗筛，再有运营人工复核，确定违规后进行处罚，初始阶段只处罚流入的入库单； + + 3. 后续观察调拨回国的丢件率是否下降； + +###### 6. 欺诈收货 + + 1. 发现：商务发现反馈，发现原因：该子仓客退收货量激增，且有物流商举报(仓库操作问题导致物流商被处罚，无轨迹)； + 2. 复盘结果： + 1. 复盘的思路： + 1. 梳理整个退货流程各个环节，寻找可能存在的漏洞； + 2. 寻找可以检测漏洞的数据指标； + 3. 从每个环节的操作上入手，寻找典型的数据指标，比如时间、操作的凭证、操作所必然带来的信息； + 2. 发现： + 1. 时间类： + 1. 从退货申请到仓库质检完成时间：异常子仓该时间的中位数明显偏低； + 2. 从签收到仓库质检完成：异常子仓该时间的中位数明显偏低(但这个指标并不具有特异性，召回很低)； + 2. 操作凭证类： + 1. 点数视频无效率很高； + 3. 其他： + 1. 客退单无逆向物流轨迹的占比较高； +###### 7. 商家虚假备货： + + 1. 发现：部分子仓的发货时效异常上涨，明显高于大盘的20%的限制； + 2. 下钻分析：发现问题子仓中，发货时效长的订单集中于部分商家； + 3. 确认原因： + 1. 分析问题商家发货时效长的订单情况：发现该部分订单出现仓库接单反复失败的问题，接单失败原因为库存不足； + 2. 与商务、仓库运营确认原因：部分商家的库存信息不准确，有两种可能： + 1. 商家在合作仓内备货不仅提供给temu，还提供给其他电商平台，库存未及时同步； + 2. 部分商家利用规则漏洞，将货备在当地低价仓库，有订单后再备货到合作仓，同时享受低价的仓储和运输费用； + 4. 处理： + 1. 对仓库：调整仓库失效计算的起点； + 2. 对利用漏洞的商家，提交给对应团队进行处理； +###### 8. 能耗的影响(温度在25度左右，不开启空调，不用智驾)：相关性分析 + + 1. 相对正加速度； + 2. 急加速次数； + 3. 急减速次数； + 4. 行程环境(城市、高速、拥堵)； + 5. 平均车速； + 6. 最高车速； + 7. 怠速时间占比； + 8. 制动能量回收设置(这个是环境变量)； + 9. 行程环境：判断整个行程用户的用车情况，高速、城市和拥堵， 行驶里程大于10km的行程； + 1. 平均车速； + 2. 最高车速； + 3. 车速在80km/h以上行驶里程占比； + 4. 怠速时间占比； + 5. 行驶里程； + 6. 加减速切换，即加速之后紧接着就减速，对应严重拥堵情况； +###### 9. 驾驶风格识别模型： + 1\. 模型： + 1\. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km：最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2\. 数据预处理： + 1\. 归一化； + 2\. PCA； + 3\. kmeans聚类；评价：**轮廓系数；** + 4\. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + +###### 10. 驾驶事件识别模型： + + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做选取不同阈值，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)， 不同车速点之间采用线性插值； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4\*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)， + 1. 指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 评价：使用macro-f1作为评价指标，调试超参数C和γ； + +  + +###### 11\. 能耗： + +1\. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； +            1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) +            2. 一级指标： +                1. 电机能耗 +                2. 热管理能耗 +                3. DCDC高压侧能耗 +                4. 电池SOC与能耗匹配情况 +                5. 用户行为 +            3. 二级指标 +                1. 电机 +                    1. 电机综合效率 +                    2. 电机制动能量回收效率 +                2. DCDC高压侧能耗： +                    1. DCDC高低压侧转换效率 +                    2. DCDC低压侧用电器 +                        1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 +                        2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU +                3. 热管理： +                    1. 座舱热管理功率 +                    2. 电池热管理功率 +                4. 用户行为： +                    1. 行驶工况 +                    2. 驾驶风格 +                    3. 空调使用与设置 +                    4. 制动能量回收设置 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/字节跳动.md b/工作笔记/找工作/字节跳动.md new file mode 100644 index 0000000..825727d --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/字节跳动.md @@ -0,0 +1,153 @@ +### 自我介绍 + +老师您好！我叫李振洋,过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + +首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等方法，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预。并且，我们还建立了对应的线上报表体系，可以支持业务部门快速查询日常运行数据和统计处罚进度等信息。 + +此外，我们设计并落地了一套客退仓的风控机制和运营策略。例如，在出库环节，我们有一个销毁出库的业务，这个业务分为按重量计费和按箱数计费两种计费方式，我们分别对方式建立了风控机制，对于按重量计费的，开发重量异常的识别方法，并设计了处罚机制。对于按箱数计费的，我们引入AI图像算法，对服务商上传的出库凭证进行粗筛，识别其中装载率不达要求的箱子，在这个基础上，我结合运营的人工复合结果，与算法同事一起对识别算法进行优化，显著提升监控准确率与召回率，形成“监控→识别→干预→迭代”闭环。 + +同时，我也建立了认证仓库履约质量评价体系，基于履约及时率、履约失效等信息为子仓的履约质量打分，此外，我们会对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警， + +提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。同时，我们也会根据仓库的履约情况、异常单比例和其他的一些因素为业务部门提供巡仓优先级的建议，支持业务部门高效巡仓； + +最后，我们会做一些专项的分析研究，对我们在日常监控过程中发现的，或者是业务部门反馈的异常案件进行进入分析，挖掘新的异常监控指标，对共性的问题建立新的识别和处罚体系，不断提高风控的准确性； + +  + +### 风控策略开发流程 + +* * * + +**面试官您好，关于风控策略的开发流程，我想以“销毁出库异常重量识别”这个项目为例来说明。** + +整个过程我遵循了“问题定义 -> 数据探查 -> 策略设计 -> 规则校准 -> 落地闭环”的标准流程。 + +**首先，是明确业务痛点和目标。** 我们发现，在按重量计费的销毁出库场景中，存在部分仓库虚报重量、套取费用的风险。我们的核心目标是：在有效识别并遏制这种违规行为的同时，也要避免对正常操作的仓库造成误伤，引发不必要的舆情风险。 + +**其次，进行深入的数据探查与分析。** 我们采集了海量的历史称重数据，并按SKU维度进行聚合分析。通过观察数据分布，我们发现单个SKU的重量虽然存在一定波动，但其历史中位数是一个非常稳健的参考基准。因此，我们初步决定以SKU的历史称重中位数作为该SKU的标准参考重量。 + +**接着，是核心的策略规则设计。** 识别逻辑很简单：当一笔出库订单的实际重量超过其对应SKU参考重量的某个阈值比例时，即被判定为异常。但关键在于，这个“阈值比例”如何科学设定？这里我做了两方面的精细化考量： + +1. **数据层面**：我分析了各SKU历史重量的分布情况（比如标准差、分位数），确保阈值能覆盖绝大多数正常波动。 +2. **业务层面**：我模拟了不同阈值下，对全量子仓产生的处罚影响。通过测算罚单数量和预估罚金总额，我们找到了一个平衡点——既能有效覆盖高风险的异常行为，又能将对大多数合规子仓的处罚率和罚金控制在一个可接受的范围内，从而兼顾了风控效力和合作方的体验。 + +**最后，是策略的落地与闭环。** 规则确定后，我们将其部署到监控系统中，实现了对异常订单的实时预警和自动拦截。同时，我们建立了申诉和复核通道，并将人工核实的结果反馈回模型，用于未来对阈值或规则的持续迭代优化。 + +通过这套方法论，我们成功上线了该策略，不仅显著降低了异常重量订单的比例，也因为前期充分的校准工作，确保了策略执行过程中的平稳过渡，得到了业务和合作方的认可。 + +  + +### 如何定义和量化异常 + +**面试官您好，“如何定义和量化异常”是风控工作的核心问题。我的原则是：异常不能仅靠统计直觉，而必须结合数据分布、业务影响和可操作性，进行量化定义。** + +我以一个实际项目为例来说明——**合作仓发货履约质量的异常预警体系**中的“发货时长异常”模块。 + +我们的目标是及时发现履约效率持续下滑的子仓，避免影响终端客户体验。但“慢”是相对的，所以我们需要一个客观、公平且可执行的判断标准。 + +**首先，我们基于大盘数据建立动态基准。** +每天计算全网子仓的平均发货时长作为当日大盘基准。然后，对每个子仓，判断其当日发货时长是否超过大盘均值的 **150%（即高出50%）**。这个阈值不是拍脑袋定的，而是通过分析历史数据中“子仓 vs 大盘”的发货时长差异分布得出的——它能覆盖掉绝大多数正常波动，同时保留对真正低效仓的敏感性。 + +**其次，我们引入时间维度过滤噪音。** +单日异常可能是偶发因素（如系统故障、临时缺人），因此我们设定：**只有连续3天触发该条件，才生成正式预警**。这有效降低了误报率，确保预警对象是存在持续性问题的子仓。 + +**最关键的是，我们用业务指标对策略进行了量化校准。** +在确定“50%”这个阈值时，我们不仅看了统计分布，还模拟了不同阈值下： + +- 每天会触发预警的子仓数量； +- 预计需要运营介入的工作量。 + +最终选择的参数，是在**风险覆盖度**（能抓到多少真正有问题的仓）和**运营可承载性**（预警量不至于让团队疲于奔命）之间取得的最佳平衡。 + +**最后，我们用历史数据做了完整回测，并与运营、商务团队对齐。** +回测结果显示，该策略能提前3–5天识别出后续被投诉或降级的低效仓，准确率和召回率均达到预期。更重要的是，我们拿着回测报告和预警样例，与运营、商务同事一起评审，确认预警结果符合他们的业务感知，并就后续处置流程达成一致，才正式上线。 + +**所以总结来说，我对“异常”的量化，是一个从数据出发、以业务闭环为目标、经过多轮校准和验证的系统工程。** 它确保了风控策略既科学严谨，又能真正驱动业务行动。 + +### 主动发现风险点： + +1. 物流商提前上传签收 + 1. 过程： + 1. 发现：有多个客退仓子仓质检延迟的罚单和罚金异常激增； + 2. 异动分析： + 1. 发现质检延迟罚单在部分物流商上出现明显聚集，并且这些问题子仓其他物流商的退货单质检延迟没有出现明显上升； + 2. 对物流商逆向轨迹进行分析，发现了聚集物流商存在退货单激增且，大量退货单的轨迹存在异常(如： 最后一次转运轨迹操作时间和签收时间之间间隔极短)，且相同时间段内，其他物流商未出现轨迹异常的情况； + 3. 与商务、运营等讨论确认： + 1. 当时正处于黑五之后，退货量激增，部分仓库出现爆单问题； + 2. 问题物流商承认由于爆单，部分操作人员在没有送达仓库前提前点了签收，导致该问题出现； + 4. 后续处理： + 1. 筛选问题物流商的问题单，提交商务团队，由商务团队同事与物流商商议一次性的处罚； + 2. 与商务、运营确定范围，推动主动为仓库服务商进行免罚，防止舆论风险； + 3. 调整质检延迟的开始时间，由物流商上传的签收时间改为仓库上传的收包时间，并且要求仓库提供收包凭证； + 4. 增加对物流商轨迹异常的监控(只监控与仓库考核相关的轨迹节点)； + +  + +1. ### 风控策略开发都做了哪些事情，策略如何定义 + + 1. 异常检测 + 1. 欺诈收货 + 1. 发现：商务发现反馈，发现原因：该子仓客退收货量激增，且有物流商举报(仓库操作问题导致物流商被处罚，无轨迹)； + 2. 复盘结果： + 1. 复盘的思路： + 1. 梳理整个退货流程各个环节，寻找可能存在的漏洞； + 2. 寻找可以检测漏洞的数据指标； + 3. 从每个环节的操作上入手，寻找典型的数据指标，比如时间、操作的凭证、操作所必然带来的信息； + 2. 发现： + 1. 时间类： + 1. 从退货申请到仓库质检完成时间：异常子仓该时间的中位数明显偏低； + 2. 从签收到仓库质检完成：异常子仓该时间的中位数明显偏低(但这个指标并不具有特异性，召回很低)； + 2. 操作凭证类： + 1. 点数视频无效率很高； + 3. 其他： + 1. 客退单无逆向物流轨迹的占比较高； + 2. 薅羊毛: + 1. 发现：问题子仓实收sku占比异常偏低， 视频无效率偏高，但操作时长无异常； + 2. 过程： + 1. 日常监控发现问题子仓出现数据异常，但不符合欺诈收货的特征； + 2. 与商务和运营沟通，并与子仓确认情况，子仓收到大量包装类似的包裹，并且包裹中均只有破旧衣服，没有退货的物品，判断子仓遭到灰产组织的薅羊毛行动； + 3. 同时，发现子仓确实存在点数拆包不规范的问题； + 3. 后续： + 1. 持续加强对问题子仓及其周边地区子仓的监控； + 2. 对服务商宣贯拆包规范，要求其加以改进； + 3. 客服侧上线对该地区异常账号的风控标示，对高风险用户，不以「点数视频无效」进行退款； + 3. 未拆包点数： + 1. 发现：排查子仓点数错误问题时发现； + 2. 策略制定： + 1. 相关性：与调拨回国空包调包的相关性分析； + 2. 以业务分析： + 1. 标签打印次数：与sku数量或种类相等； + 2. 上报黑码的退货入库单数量：极低； + 3. 最后一次打印标签与包裹入库完成时间差90分位数：较低； + 4. 商品类别：不包括服装类sku； + 3. 后续处理： + 1. 按策略逻辑进行粗筛，再有运营人工复核； + 2. 初始阶段只处罚流入的入库单，后续如果指标准确性得到证明考虑对高风险质检人按比例进行处罚； + 4. 物流商提前上传签收 + 1. 目的：确认物流商违规，进行处罚； + 2. 过程： + 1. 发现：有多个客退仓子仓质检延迟的罚单和罚金异常激增； + 2. 异动分析： + 1. 发现质检延迟罚单在部分物流商上出现明显聚集，并且这些问题子仓其他物流商的退货单质检延迟没有出现明显上升； + 2. 对物流商逆向轨迹进行分析，发现了聚集物流商存在退货单激增且，大量退货单的轨迹存在异常(如： 最后一次转运轨迹操作时间和签收时间之间间隔极短)，且铜时间段内，其他物流商未出现轨迹异常的情况； + 3. 与商务、运营等讨论确认： + 1. 当时正处于黑五之后，退货量激增，部分仓库出现爆单问题； + 2. 问题物流商承认由于爆单，部分操作人员在没有送达仓库前提前点了签收，导致该问题出现； + 4. 后续处理： + 1. 筛选问题物流商的问题单，提交商务团队，由商务团队同事与物流商商议一次性的处罚； + 2. 推动物流商侧建立对提前签收问题的处罚； + 3. 与商务、运营确定范围，推动主动为仓库服务商进行免罚，防止舆论风险； + 4. 建立对物流商轨迹异常的监控(只监控与仓库考核相关的轨迹节点)； + 5. 手段：业务量，业务信息分布，异常单，操作或榴月时效等 + 2. 运营策略 + 1. 销毁出库重量异常: + 1. 策略制定：根据历史称重数据建立参考重量，并使用物流商上报重量作为兜底和校验，防止仓库故意将所有的称重都往高报； + 2. 对不满足称重次数的sku进行监控； + 2. 销毁出库装载率异常，这里要强调： + 1. 引入图像识别算法，利用算法对出库凭证数据进行粗筛，再由运营进行人工复合； + 2. 根据运营人工复合结果，整理反馈标签，推动图像算法优化； +2. 日常报表体系 + + 1. 支持业务快速查询数据 + 2. 处罚量和处罚率 + 3. 处罚进度跟踪 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/小鹏.md b/工作笔记/找工作/小鹏.md new file mode 100644 index 0000000..859a090 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/小鹏.md @@ -0,0 +1,133 @@ +老师您好！我叫李振洋,过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + +首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等方法，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预，比如我们通过对客退仓点数错误罚单的异动分析中，发现了部分子仓的点数操作员没有按要求进行拆包点数操作，我们制定了策略圈定异常退货单进行处罚，引导服务商合规履约； + +此外，我们设计并落地了一套客退仓的风控机制和运营策略。例如，在出库环节，我们有一个销毁出库的业务，这个业务分为按重量计费和按箱数计费两种计费方式，我们分别对方式建立了风控机制，对于按重量计费的，开发重量异常的识别方法，并设计了处罚机制，对于按箱数计费的，我们引入AI图像算法，对服务商上传的出库凭证进行粗筛，识别其中装载率不达要求的箱子。此外，我们会对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警，提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。最后，我们会做一些专项的分析研究，对我们在日常监控过程中发现的，或者是业务部门反馈的异常案件进行进入分析，挖掘新的异常监控指标，对共性的问题建立新的识别和处罚体系，不断提高风控的准确性； + +以上是我在TEMU的主要工作内容，由于今天面试的是面向智能座舱的岗位，我想顺便说一下我在集度工作时相关的一些工作内容，我在集度主要是和整车工程、座舱触点和生产管理与质量这三部门对接，负责从需求对接、需求分析、数据获取、预处理、分析到撰写分析报告或者搭建看板；比如说，我们会对车辆大屏中各个功能的所需操作步骤和操作时长进行分析，确定各个功能UI设计的便捷性；我们也会对用户退出自动空调功能的原因进行深入分析，探索用户对自动空调模式潜在的需求和抱怨；此外，我们也会编写一些python的脚本，实现能耗问题的自动分析和报告生成； + +  + +### 下钻分析： + +在分析海外客退仓点数错误罚金异常增长的问题时，我主导完成了一次典型的**风控归因与策略落地闭环**。 + +**1\. 问题发现与根因定位** +我们首先观察到某子仓的点数错误罚金显著上升，且问题高度集中于“点数视频无效”。进一步下钻发现，异常集中在少数质检员身上。通过人工复核其操作视频，确认他们**未按规范拆包点数**，而是直接扫描外箱条码完成流程。 + +**2\. 数据指标构建与验证** +为系统性识别此类行为，我们从两个维度挖掘特征： + +- **业务逻辑角度**：未拆包点数会导致“黑码多货”等异常上报率极低，且因跳过拆包环节，单单操作时长明显偏短； +- **关联风险角度**：这类质检员处理的退货，在后续调拨回国后出现的丢件比例也显著高于均值。 + 我们将这些特征组合成风险评分模型，精准圈定高风险人员。 + +**3\. 策略落地与风险缓释** +考虑到直接处罚可能引发服务商舆情，我们采取了**分阶段干预策略**： + +- 第一阶段：由商务团队对问题最严重的子仓和质检员进行**口头警告+合规宣贯**； +- 第二阶段：对增量订单中符合风险特征的质检行为进行**定向抽样核查**，确认违规后再开具罚单。 + +这一策略既有效遏制了不合规操作，又平稳引导服务商提升履约质量，最终使相关子仓的点数错误率。 + +  + +1. 欺诈收货 + 1. 发现：商务发现反馈，发现原因：该子仓客退收货量激增，且有物流商举报(仓库操作问题导致物流商被处罚，无轨迹)； + 2. 复盘结果： + 1. 复盘的思路： + 1. 梳理整个退货流程各个环节，寻找可能存在的漏洞； + 2. 寻找可以检测漏洞的数据指标； + 3. 从每个环节的操作上入手，寻找典型的数据指标，比如时间、操作的凭证、操作所必然带来的信息； + 2. 发现： + 1. 时间类： + 1. 从退货申请到仓库质检完成时间：异常子仓该时间的中位数明显偏低； + 2. 从签收到仓库质检完成：异常子仓该时间的中位数明显偏低(但这个指标并不具有特异性，召回很低)； + 2. 操作凭证类： + 1. 点数视频无效率很高； + 3. 其他： + 1. 客退单无逆向物流轨迹的占比较高； + +  + +数据推动业务改善： + +1. ### 集度百公里能耗分析： + + 1. 我们以**百公里能耗作为北极星指标**，对实车运行数据进行了系统性拆解。通过基于物理系统的能耗分解模型，我们发现**热管理系统在低温场景下的能耗显著偏高，成为拖累整车能效表现的关键瓶颈**。 + + 为深入定位问题，我与热管理算法团队紧密协作，共同设计并落地了**精细化的热管理数据埋点方案**，覆盖压缩机、水泵、PTC、阀门等核心子部件的运行状态与能耗数据。基于此，我们构建了多维度分析框架，重点聚焦**不同环境温度区间（尤其是冬季制热场景）下的热管理能耗表现**。 + + 通过聚类和异常检测，我们识别出在特定低温工况下能耗显著偏高的车辆群体，并将这些高价值样本及其运行上下文（如温度、车速、SOC、用户设置等）提供给热管理团队，辅助其快速定位控制策略中的优化空间。最终，团队迭代上线了一版新的热管理控制策略。 + + 为科学评估策略效果，我们在不同低温场景下(-15~10度)，对比了策略上线前后各一个月的真实道路运行数据。通过对比满足里程要求的，且在相同气温区间的行程能耗数据，确认新策略在相同环境条件下**显著降低了热管理系统的百公里能耗**，有效提升了整车冬季续航表现。 + +2. ### UI设计分析： + + 1. 我们围绕**大屏功能的操作便捷性**开展了一套系统性的 UI 易用性评估工作，核心目标是：**识别高频功能在交互路径上的摩擦点，并推动设计与策略优化以提升行车安全与用户体验**。 + + ### 1\. **明确评估范围与数据基础** + + 我们首先通过用户行为数据，量化了不同交互方式（实体按键、语音、大屏）的使用占比，聚焦于**大屏使用率高但体验存疑的功能**，如空调控制、能耗信息查看等。 + 为支撑分析，我们主导完成了相关埋点方案的设计与验收，确保能准确捕获： + + - 操作路径（页面跳转序列） + - 单步操作时长 + - 功能调用入口分布（主界面 vs 快捷菜单） + + ### 2\. **多维评估发现问题** + + 基于“步骤数 + 操作时长”基础指标，我们进一步结合**场景安全要求**进行深度诊断： + + - **问题一：快捷菜单功能可见性不足** + 空调“除湿”功能在快捷栏的操作占比极低，大量车辆从未通过该入口触发。结合用户访谈和界面走查，判断其图标设计缺乏可操作暗示（用户误以为是状态标识而非按钮），**违反了 HMI 的“可发现性”原则**。 + + - **问题二：关键功能操作效率低下** + 手动调节出风口方向平均耗时超过 3 秒，远超 NHTSA 建议的单次视觉离路 ≤2 秒的安全阈值。说明当前交互（如多级滑块或小热区）**增加了认知负荷与操作风险**。 + + - **问题三：高频功能入口过深** + 能耗信息页面虽使用频繁，但需 4 步以上才能进入，违背了“行车高频功能应在 3 步内完成”的交互准则，**影响用户快速获取关键信息的效率**。 + + + ### 3\. **推动优化与效果验证** + + 我们与 UX、工程团队协作，推动以下改进： + + - **图标语义强化**：重新设计除湿功能图标，增加“可点击”视觉线索（如微动效、边框高亮）。上线后，快捷栏使用占比**提升超 3 倍**； + - **信息架构调整**：将能耗页面从三级菜单提升至二级，支持从仪表盘一键呼出； + - **复杂功能专项研究**：针对出风口调节，启动新一轮原型测试，探索手势控制或预设模式替代精细拖拽。 +3. ### 空调的调整； + + 1. 我主导了自动空调退出行为的专项分析。这个项目的核心痛点是：**用户频繁手动接管自动空调，说明算法设定的‘舒适区’与用户真实体感存在偏差**。我的目标是通过量化这种偏差，为热管理控制策略提供精准的优化输入。 + + #### 1\. 定义分析锚点与特征工程 + + 我没有简单对比退出前后的平均值，而是以 **‘用户手动退出自动模式’为事件锚点**，构建了时序特征矩阵： + + - **退出前状态（算法决策）**：提取退出瞬间及前30秒的风速、出风模式、目标温度、压缩机功率等自动控制参数； + - **退出后行为（用户真值）**：记录用户在退出后首次手动调节的目标值，以及后续5分钟内的稳定设定值； + - **环境上下文**：同步关联车外温湿度、光照强度、车速及座舱内多点温度传感器数据。 + + #### 2\. 核心分析方法：偏差归因与场景聚类 + + 通过计算‘用户设定值’与‘算法输出值’的差值，我识别出三类典型退出动机： + + - **风速不适型**：算法风速 > 用户期望（占比最高），尤其在降温初期，算法为快速拉温采用高风速，但用户体感吹风感过强； + - **温度过冲型**：算法目标温度 < 用户期望，常见于冬季制热场景，算法为补偿冷启动过度加热，导致用户燥热； + - **模式冲突型**：自动模式切换出风口方向不符合用户习惯（如制冷时吹脸）。 + + 进一步结合环境数据进行聚类，我发现**60%的风速不适集中在‘夏季上车后10分钟内’且‘车内外温差>8℃’的场景**，说明算法在瞬态响应阶段的舒适性权重不足。 + + #### 3\. 策略优化建议与落地 + + 基于上述洞察，我向热管理团队提出了分层优化方案： + + - **瞬态阶段**：在‘大温差+初始降温’场景下，将风速上限从10档降至7档，并引入30秒缓升斜坡，牺牲部分降温速度换取体感舒适； + - **稳态阶段**：根据用户历史手动修正偏好，建立个性化舒适基线，对高频调低风速的用户自动下调默认风速曲线； + - **交互反馈**：当检测到用户连续2次手动下调风速时，主动弹出‘是否调整为柔风模式’的快捷提示，减少操作步数。 + + #### 4\. 效果验证 + + 新策略OTA上线后，我们跟踪了相同季节条件下的数据：**自动空调平均持续使用时长提升了22%，用户手动退出率下降了35%**，且在用户满意度调研中‘空调舒适性’评分显著提升。这证明了通过数据驱动的策略迭代，能有效提升自动化功能的用户信任度。” + +4. 备用换挡器误触发问题： \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/小鹏三面.md b/工作笔记/找工作/小鹏三面.md new file mode 100644 index 0000000..e731117 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/小鹏三面.md @@ -0,0 +1,47 @@ +  + +1. 对小鹏汽车的了解： + 1. 基本的信息：小鹏汽车成立于2014年； + 2. 今年最重要的变化就是从“造车新势力”向“物理AI公司的转型”，小鹏汽车已经更名为小鹏集团，四大业务支柱：ai汽车、robotaxi、人形机器人和飞行汽车四大块； + 3. 也是在今年，小鹏将智驾中心和智舱中心合并为通用智能中心，为集团提供统一的AI技术平台，为公司全面发展为物理ai科技公司提供助力； + 4. 技术护城河：小鹏一直以来都是以智能驾驶见长， 尤其是新的第二代VLA架构的推出，实现了从视觉信号到车辆控制信号的端到端直连，并且取消了较为昂贵的激光雷达，可以实现优质的智驾技术进一步下探和普及；公司还有自研的图灵AI芯片，算力强劲，并且通过了车规和功能安全认证，是实现公司物理ai重要硬件基础； + 5. 同时，第二代VLA和图灵芯片都获得了大众公司的定点，凸显公司技术能力已经得到友商的认可； + 6. 财务角度：公司在25年q4首次实现了季度盈利； + 7. 图灵芯片750tops的算力； + 8. vla从视觉到车辆控制指令的端到端大模型； +2. 如何看待后面自动驾驶和智能座舱的发展，数据分析能做什么： + 1. 基本的： + 1. 智能驾驶：智驾功能的执行情况(接管情况)，智驾coner case的识别的，用户的使用习惯识别实现千人千面的智驾模式； + 2. 智能座舱：智能化功能的渗透率，用户流失率，流式原因的深入分析； + 2. 智驾和座舱的融合发展：定义驾仓协同体验指标体系： + 1. 比如说哪些座舱功能可能影响到驾驶员对接管请求的响应，智舱的某些功能是否加重了驾驶员的认知负荷； +3. 对未来的职业规划： + 1. 在短期，加深对深入理解智驾智舱功能与用户真实场景的闭环关系，并提升自己通过数据驱动业务优化迭代的能力，尽快成为团队中能独当一面的技术骨干； + 2. 长期的话，希望继续在智驾、智舱尤其是驾仓一体这个方向上继续深耕，让自己成为一名技术专家； +4. 通过数据分析影响决策：通过异动分析确定原本认为仓的问题实际上是物流商的问题： + 1. 物流商提前上传签收 + + 1. 过程： + 1. 发现：有多个客退仓子仓质检延迟的罚单和罚金异常激增； + 2. 异动分析： + 1. 发现质检延迟罚单在部分物流商上出现明显聚集，并且这些问题子仓其他物流商的退货单质检延迟没有出现明显上升； + 2. 对物流商逆向轨迹进行分析，发现了聚集物流商存在退货单激增且，大量退货单的轨迹存在异常(如： 最后一次转运轨迹操作时间和签收时间之间间隔极短)，且相同时间段内，其他物流商未出现轨迹异常的情况； + 3. 与商务、运营等讨论确认： + 1. 当时正处于黑五之后，退货量激增，部分仓库出现爆单问题； + 2. 问题物流商承认由于爆单，部分操作人员在没有送达仓库前提前点了签收，导致该问题出现； + 4. 后续处理： + 1. 筛选问题物流商的问题单，提交商务团队，由商务团队同事与物流商商议一次性的处罚； + 2. 与商务、运营确定范围，推动主动为仓库服务商进行免罚，防止舆论风险； + 3. 调整质检延迟的开始时间，由物流商上传的签收时间改为仓库上传的收包时间，并且要求仓库提供收包凭证； + 4. 增加对物流商轨迹异常的监控(只监控与仓库考核相关的轨迹节点)； +5. 用三个词形容自己： + 1. 谨慎：数据结果交叉验证，没有出过问题； + 2. 快速学习：自学了python、sql和数据分析的基本知识，在一汽的时候，我曾经利用业务时间，在两周内自学了scala语言并基于scala开发了spark向TDengine写入超级表的writer； + 3. 执行力强： +6. 拼多多的经验哪些可以用在新的工作上： + 1. 异动的根因分析； + 2. 构建“监控-干预-迭代”闭环的能力； + 3. 对舆情风险的思考； +7. 缺点： + 1. 过于关注一些细节； + 2. 改善：对问题目标进行分析，明确问题的主线内容，在分析过程中围绕主线内容展开工作，防止自己陷入到对细节的纠结中；在保证主线问题保质保量交付的前提下，再考虑细节，作为锦上添花的内容； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/小鹏二面.md b/工作笔记/找工作/小鹏二面.md new file mode 100644 index 0000000..8d5a715 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/小鹏二面.md @@ -0,0 +1,120 @@ +  + +1. 自我介绍： + + 老师好，我叫李振洋，2017年毕业于吉林大学车辆工程专业。 + + 虽然过去一年多我在拼多多从事仓库履约风控与质量评价体系的相关工作，但今天面试的是智能座舱方向的数据分析岗，因此我想重点介绍一下我在**集度汽车**期间与座舱智能化高度相关的工作经历。 + + 在集度，我主要对接**整车工程、座舱触点、生产管理与质量**三大部门，完整参与从需求对接、数据获取、清洗分析到报告输出或看板搭建的全链路。 + + 具体在**智能座舱方向**，我聚焦于**功能渗透率、交互便捷性与用户流失归因**三大核心问题。例如： + + - 我们对车机大屏中各项功能的**操作步骤数与完成时长**进行量化分析，评估UI的操作便利性，并提出优化建议； + - 针对自动空调、自动雨刮、电动门等高频触点功能，通过数据下钻分析，识别体验痛点，指导产品迭代； + - 针对用户强感知的能耗与续航问题，我协同业务方确立百公里电耗与续航预估准确率为核心北极星指标，搭建了覆盖全场景的监控与评价体系，并支持对异常波动的高效下钻与根因定位； + - 对于偶发且难以复现的问题（如空调异响），我们通过长期数据埋点，在故障发生时还原**第一现场的车辆状态与用户操作序列**，极大提升了问题定位效率。 + + 此外，我还基于 Python 开发了多套自动化工具，实现关键指标异常自动推送、分析报告自动生成，显著提升了业务团队的响应效率。 + + + 至于拼多多的经历，我主要负责仓库履约风控与质量评价体系建设，通过数据监控、异常识别和闭环干预机制，保障履约合规性、降低平台风险，比如我们会监控仓库的履约质量、履约时长、异常单比例等等，来引导仓库合规履约，确保用户的体验，防止仓库作弊等等 + + +  + +1. 数据预处理都做了哪些内容： + + 1. 去重：每分钟只保留一个数据，按业务需求进行处理，一般取最大值，对于能耗相关的电流、电压等取均值，对于加速度保留两个值，一个最大一个最小； + 2. 异常值处理： + 1. 超出物理限制、空值：一般做剔除，如果业务上有需要可以做线性插值、取上一个有效值(状态)； + 2. 标准化； + 3. 数据分段： + 1. 行程划分； + 2. 充电起止点； + 3. 放电起止点； +2. 为什么要做这个分析，目的和后续用途； + +3. 用车场景库 + + 1. 动态用车： + + 1. 自动驾驶使用统计： + 2. 高速工况： + 3. 城市工况： + 2. 行程合并： + + 1. 背景：按车辆模式是否为driving划分会导致行程碎片化，比如司机临时停车再上车，其实是一段行程，但是会被切成两段，导致对用户习惯判断的错误； + 3. 能耗的影响(温度在25度左右，不开启空调，不用智驾)：相关性分析 + + 1. 相对正加速度； + 2. 急加速次数； + 3. 急减速次数； + 4. 行程环境(城市、高速、拥堵)； + 5. 平均车速； + 6. 最高车速； + 7. 怠速时间占比； + 8. 制动能量回收设置(这个是环境变量)； + 9. 行程环境：判断整个行程用户的用车情况，高速、城市和拥堵， 行驶里程大于10km的行程； + 1. 平均车速； + 2. 最高车速； + 3. 车速在80km/h以上行驶里程占比； + 4. 怠速时间占比； + 5. 行驶里程； + 6. 加减速切换，即加速之后紧接着就减速，对应严重拥堵情况； + 4. 驾驶风格识别模型： + 1\. 模型： + 1\. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km，最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2\. 数据预处理： + 1\. 归一化； + 2\. PCA； + 3\. kmeans聚类； + 4\. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + + 5. 续航估计准确率： + + 1. 续航里程变化量与实际里程的比值； + 2. 影响因素： + 1. 电池类型； + 2. 行驶里程，特别短的计算不准； + 3. 环境温度、驾驶激烈程度(相对正加速度)、电池健康度 + 6. ``` + 1. 能耗： + 1. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； + 1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) + 2. 一级指标： + 1. 电机能耗 + 2. 热管理能耗 + 3. DCDC高压侧能耗 + 4. 电池SOC与能耗匹配情况 + 5. 用户行为 + 3. 二级指标 + 1. 电机 + 1. 电机综合效率 + 2. 电机制动能量回收效率 + 2. DCDC高压侧能耗： + 1. DCDC高低压侧转换效率 + 2. DCDC低压侧用电器 + 1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 + 2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU + 3. 热管理： + 1. 座舱热管理功率 + 2. 电池热管理功率 + 4. 用户行为： + 1. 行驶工况 + 2. 驾驶风格 + 3. 空调使用与设置 + 4. 制动能量回收设置 + ``` + + 7. 3\. 驾驶事件识别模型： + + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做选取不同阈值，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)， 不同车速点之间采用线性插值； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4\*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)， + 1. 指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 评价：使用macro-f1作为评价指标，调试超参数C和γ； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/市场分析准备.md b/工作笔记/找工作/市场分析准备.md new file mode 100644 index 0000000..f237d6a --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/市场分析准备.md @@ -0,0 +1,71 @@ +1. SWOT： + 1. 内部优势 + 1. 高端品牌定位，用户忠诚度高，服务口碑非常好； + 2. 换电模式有差异化优势，补能效率高，并且可以在一定程度上灵活更换电池； + 3. 乐道和萤火虫下沉到中端和低价市场，乐道目前销量不错，*蔚来*、乐道、萤火虫的长期*销量*结构预期为35%、55%和10%； + 4. 已经连续两个季度盈利，现金储备充足； + 5. 个人感受：品牌较少参与网络撕逼； + 2. 内部劣势： + 1. 单车成本高； + 2. 智能驾驶落地稍慢，无图方案还没有推送； + 3. 外部机会: + 1. 国家对换电技术的支持和补贴，强调一下最新的《2026汽车标准化工作要点》中有多次提到换电兼容；国标《电动汽车换电安全要求》； + 2. 出海机会； + 3. **软件与服务收入，尤其是Baas收入** + 4. 外部威胁: + 1. 竞争加剧，原材料价格上涨，挤压利润空间； + 2. 贸易摩擦加剧，关税、保护性和歧视性的贸易法规(电池护照、碳足迹阈值、以及对应带来的合规成本、最新的投资规定)； + +| 类型 | 策略方向 | +| --- | --- | +| SO（进攻） | 利用换电+高端服务优势，加速欧洲高端市场渗透；借三品牌矩阵抢占不同细分市场增量。 | +| ST（防御） | 通过软件订阅（如NOP+、高级座舱功能）提升单车收入，对冲硬件价格战压力。 | +| WO（改善） | 加快乐道/萤火虫渠道下沉，联合第三方共建三四线城市服务网络；优化供应链降本。 | +| WT（避险） | 推动换电标准国际化，绑定政策红利；加强与宁德时代等电池厂战略合作，锁定原材料成本。 | + +  + +2\. PESTEL： + +1. 1. P政治因素： + 1. “双碳”； + 2. 换电； + 3. 出海政策支持； + 4. 关税； + 5. 地方保护主义； + 2. E经济因素： + 1. 高端 + 3. S社会： + 4. T技术： + 5. E环境： + 6. L法规： +2. 常用的KPI： + 1. 市占率； + 2. 渗透率； + +| 维度 | 关键行动建议 | +| --- | --- | +| 政治+环境 | 加速海外本地化生产（如匈牙利工厂），规避关税并满足欧盟电池法 | +| 经济+社会 | 通过乐道品牌下沉，结合“换电+服务包”降低三四线用户门槛 | +| 技术+法律 | 推动NOP+订阅制，明确用户协议中的责任边界，降低法律风险 | + +2.  净推荐值(NPS)： + +$NPS=(\frac{推荐人群}{总人群}) - (\frac{贬损者人数}{总人群}) \times 100\%$ + +  + +3\. 问界车型价格区间： + +1. M5: 22~25万 +2. M6: 25~30万 +3. M7: 主打30~35万，有两款低配无激光雷达的在24~29万； +4. M8：35~45万 +5. M9：48~55万，加长版50万~65万 + +  + +4\. 尚界： + +1. Z7/Z7T：ET5/ET5T， 21~30万； +2. h5：15~20万 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/拼多多工作整理.md b/工作笔记/找工作/拼多多工作整理.md new file mode 100644 index 0000000..30daa3d --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/拼多多工作整理.md @@ -0,0 +1,36 @@ +尊敬的面试官您好，感谢您给我这次面试机会。 + +我在temu，主要从事**仓库履约风控与质量评价体系**相关的工作，核心是通过数据监控、异常识别、闭环机制设计，提升履约合规性、降低运营风险和平台资金风险。 + +我围绕三个核心模块展开工作： + +**第一，客退仓履约的智能风控体系建设。** +参与设计和建设覆盖入库，出库全流程的风控体系。在入库环节，我通过异常称重识别逻辑，实现对异常账单的实时拦截；同时设计了未拆包点数的识别与处罚机制，能够监控仓库和质检员的异常操作。出库环节，我重点设计了销毁出库的异常监控系统，我们的销毁出库分为两类计费模式，对于按箱计费的模式，我们设计了低装载率审核和处罚机制，利用图像算法粗筛再由人工审核；对于按重量计费的模式，建立重量异常异常识别标准与处罚规则，综合考虑称重历史、物流商重量等信息，防止服务商虚报重量；在调拨出库上，我们结合轨迹信息与打托装柜记录，识别虚假调拨行为，并对调拨回国的商品进行监控，对丢件调包空包等问题进行统计与处罚。此外，我还通过反馈数据持续优化装载率识别算法，提升了监控的准确率与召回率，我们第一期优化主要针对算法打标不确定的情况做优化，将不确定率由30%多下降到不足10%，形成了“监控→识别→预警→落地→迭代”的闭环。 + +**第二，认证仓履约质量评价体系。** +从履约及时率、履约时长、揽收率、滞留时间、发货准确性等维度构建评价指标，并建立履约评价分体系，对低于大盘的仓库触发预警，对长期不达标的执行处罚。建立了巡仓优先级判断逻辑，通过风险评分模型自动标识高风险仓库并建议调整巡仓频率，如对新仓、欺诈和虚化发货等履约问题的仓提高巡仓频率。在设计上，我们实现了自动预警和处罚机制，对未及时缴纳保证金、质量持续不达标及严重履约风险的仓库自动触发处罚。在退仓环节，我会校验履约及处罚情况，评估保证金退回风险。同时，我搭建了业务监控报表，支撑日常运营决策，形成“评价→预警→干预→处罚→退仓风控”的全流程闭环。 + +**第三，卖家履约质量监控。** +我从发货行为和售后反馈两个维度进行监控。发货侧，我识别利用规则漏洞（如偏远地区长考核时效）规避延迟履约处罚的行为，防止不公平竞争。售后侧，我监控用户进线情况，对集中反馈问题进行归因分析，识别履约问题店铺并执行处罚；并通过用户反馈与处罚项的交叉验证，发现未被识别的违规行为，提升异常订单的召回率。我还会统计店铺处罚情况，对高风险店铺重点处理。同时搭建业务监控看板，可视化展示处罚进度与业务波动，形成“行为监控→用户反馈→交叉验证→风险处置→看板可视化”的闭环。 + +  + +2\. 对于装载率审核算法应该追求高精度还是高召回 + +  + +3\. 要补充的内容： + +1. 1. 商家仓地址治理：危害对其他商家不公平的优势、平台可能要补运费造成资金损失； + 1. 筛选违规使用平台低价面单的发货地址，交由运营核实拉黑； + 2. 对治理结果的影响进行分析，是否达到了预期的结果(除部分特批地址外，违规直链单基本绝迹)，对发货量的影响，确定商家的应对策略(使用其他低价物流商替换，转移到新地址和店铺发货) + 3. 挖掘有可能可以转化为合作仓的商家，使用非认证仓仓库的； + 2. 未拆包点数； + 3. 备货违规； + 4. 退货仓异常监控； + +  + +  + +1. 日常业务监控与异动分析：监控合作仓、客退仓的业务变化情况，对； \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/数据产品经理.md b/工作笔记/找工作/数据产品经理.md new file mode 100644 index 0000000..814eb1f --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/数据产品经理.md @@ -0,0 +1,52 @@ +各位老师好，我叫李振洋，2017年硕士毕业于吉林大学车辆工程专业，目前就职于一汽南京科技开发有限公司，目前我主要负责驾驶行为分析相关的产品开发，驾驶行为分析这个产品呢，主要功能是通过分析驾驶员的驾驶行为与行车安全和能耗之间的关系，引导驾驶员改善驾驶习惯。在这个产品中呢，我同时承担产品经理和数据算法开发两项工作。在产品经理这方面呢，负责PRD文档编写、原型图设计等，除此之外呢，我还负责对产品的功能体系和技术架构进行比较大的调整，功能项进行了精简和调整，；同时，我们对驾驶行为和行车安全及能耗做了相关性和关联分析，并根据分析结果，重新设计了驾驶行为的评价体系；在数据算法这方面呢，我们基于 SVM、聚类、DTW、RNN网络等开发驾驶工况和行驶环境识别、不良驾驶行为识别、驾驶风格识别、用路线识别等算法。 除了驾驶行为分析这个产品之外呢，我还负责和参与了两个产品的开发，一个是主动人体健康管理，这个项目里，我主要负责人体健康管理产品0～1产品调研、竞品分析、产品架构，并且组织供应商技术交流，选定传感器、确定数据中台的设计方案等；另一个是伏羲大数据平台中驾驶行为相关模块的开发，伏羲大数据平台是一汽自研的车联大数据应用平台， 支撑数据驱动研发概念落地，负责驾驶行为分析模块数据指标设计、数据拉取、数据清理、数据计算及入库等工作，设计安全、 能耗、 辅助驾驶和舒适 4 个子模块 20 余项指标； 就我个人，我是一个开朗、外向的人，可以很快的融入不同的团队。在工作上，我是一个认真负责，能吃苦耐劳的人。同时呢，我也是一个渴望学习新知识并会学习的人，非常愿意面对全新的挑战。 + +数据清洗都做了哪些工作？ + +mqtt协议和http协议； + +比较困难的工作点，如何解决的； + +有创新性的工作； + +为什么想来做产品经理； + +1. 建立分析体系 + + 1. 流程：明确分析目的和思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写 + + 2. 例子：能耗相关性分析：要分析哪些驾驶行为与能耗相关——根据车辆动力学和电驱系统特性粗选指标——收集数据——相关性分析、因子分析——撰写分析报告 + + 3. 常用方法： + + 1. 趋势分析； + + 2. 多维分解； + + 3. 用户分群； + + 4. 漏斗分析； + + 5. 留存分析； + + 6. AB 测试； + +2. 指标字典 1. 确定分析指标——明确指标的维度和口径——指标评审——运营指标字典 2. 例子：伏羲大数据平台：分析APA系统的使用情况—— + +3. 数据分析平台建设 + + 1. 数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化 +4. 大数据处理流程： + + 1. 数据生产 + + 2. 数据采集 + + 3. 数据预处理 + + 4. 数据储存 + + 5. 数据挖掘、统计与分析 + + 6. 数据ETL与存储关系系数据库 + + 7. 数据可视化 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/整理思路.md b/工作笔记/找工作/整理思路.md new file mode 100644 index 0000000..15b1c5d --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/整理思路.md @@ -0,0 +1,171 @@ +1. 自我介绍 老师好，我叫李振洋，17年毕业于吉林大学车辆工程专业，现在上海集度汽车有限公司任数据分析师一职，在这期间我主要负责整车工程、座舱触点、生产管理与质量三个部门的数据分析任务，包括从需求对接、需求分析、数据获取、预处理、分析到撰写分析报告或者搭建看板；对于整车工程，我与业务方同事合作，设计建立北极星评价指标，并围绕北极星指标建立完整的评价体系，对整车能耗、续航里程估计准确性等用户感知较强的问题进行持续监控，对异常波动进行归因分析，为业务部门提供精准的优化建议，支持业务迭代升级。对于座舱触点，我们对智能化功能的渗透率进行分析，并对智能化功能的用户流失原因进行下钻分析，如退出空调自动挡、雨刮自动挡、关闭电动开门等；对于生管与质量部门，我们主要通过数据分析支持其解决用户抱怨问题，比如空调震动等；对于一些偶发难以复现的故障进行长期监控，提供故障发生时第一现场的车辆状态与用户操作数据；此外，会对车辆整个生产、交付环节中的用时、成本进行分析，提出卡点问题，促进业务的优化；此外，我们还会进行专题数据分析，通过大数据，探索用户驾驶风格、用车习惯等信息，并指导车辆功能设计和零部件选型，如电池加热策略更新、NVH优化方向、DCDC选型、VAVE等；最后，我们基于python等工具开发了一系列的辅助工具，实现重点业务指标、问题的自动推送，业务报告的自动生成，提升业务团队的效率；这是我在集度这边的一些主要工作内容。 + +2. 做过的工作， + + 1. 整车工程 + + 1. 能耗： + + 1. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； + + 1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) + + 2. 一级指标： + + 1. 电机能耗 + + 2. 热管理能耗 + + 3. DCDC高压侧能耗 + + 4. 电池SOC与能耗匹配情况 + + 5. 用户行为 + + 3. 二级指标 + + 1. 电机 + + 1. 电机综合效率 + + 2. 电机制动能量回收效率 + + 2. DCDC高压侧能耗： + + 1. DCDC高低压侧转换效率 + + 2. DCDC低压侧用电器 + + 1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 + + 2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU + + 3. 热管理： + + 1. 座舱热管理功率 + + 2. 电池热管理功率 + + 4. 用户行为： + + 1. 行驶工况 + + 2. 驾驶风格 + + 3. 空调使用与设置 + + 4. 制动能量回收设置 + + 2. 续航里程估计准确性影响因素：行驶里程、环境温度、驾驶激烈程度、电池健康度 + + 3. 驾驶风格评价： + + 1. 与能耗的关系：SVM分类； + + 2. 聚类分析 + + 4. 用户工况提取： + + 1. 车辆的行驶工况： + + 1. 不同路段的行驶时间占比、不同的特征（车速、加速度）； + + 2. 不同温度环境下用户的加速需求，针对电池低温下功率受限，调整加热策略； + + 2. 用户用车场景： + + 1. 静态：露营、小憩、游戏模式的使用； + + 2. 动态：智能驾驶（开启的时间、持续里程） + + 2. 电池： + + 1. 算法有效性评估： + + 1. 动态矫正评估 + 2. 异常报警监控 + + 3. NVH： + + 1. 用户常用工况提取； + + 2. 空调系统异常震动原因分析； + + 4. 人机：屏幕便利性 + + 5. 商属：乘坐舒适性问卷分析； + + 2. 触点： + + 1. 渗透率 + + 2. 智能功能流失原因： + + 1. 雨刮：刮速、行驶工况 + + 2. 自动空调：吹风模式、内外循环 + + 3. 电动开门：开门速度、开门角度小 + + 3. 生管、质量 + + 1. 偶发问题监控：胎压系统报警、异常破冰激活 +3. 能力证明： + + 1. 项目管理： + + 1. 周例会：确定上周的工作进展、讨论新出现的问题、讨论卡点并确定下一步的行动计划； + + 2. 预警机制； + + 3. 排期：数据获取与预处理、分析与描述、报告或看板； + + 4. 优先级：公司的重点(用户的抱怨、公司下一阶段重点任务)，接下来的行动急迫性，对业务方的贡献度(投入产出比，询问业务方拿到数据后能做哪些工作)； + + 2. 专业成就： + + 1. 集度： + + 1. 搭建了完整的整车能耗评价和分析体系，这个分析体系一方面探查了整车能耗较高的组件、工况，为后续产品优化提供了明确的方向，另一方面在应对客户抱怨等方向上极大的提升了业务部门的工作效率，得到业务部门领导和同事的广泛好评； + + 2. 难点：时间紧、任务重，几乎从零开始； + + 3. 解决方法：与业务方合作，根据需求的紧迫程度和前置条件的满足度确定开发计划，并行推进数据采集、校验、数据分析、看板搭建等工作，并且两天与各个相关方碰头一次，确定业务进度、卡点及下一步行动方案； + + 4. 结果：两周的时间从0到1搭建起来整车能耗评价体系，完成看板搭建，尤其对能耗问题较严重的热管理系统进行了深入的拆解，帮助业务部门明确了下一步的优化方向，并且协助业务部门成功应对了车辆上市初期较多的能耗抱怨问题(因为是冬天上市交车，能耗问题、尤其是续航打折、充电慢等问题较为突出)； + + 2. 实时驾驶行为评价，过去的驾驶行为产品需要等待车辆停止并熄火20分钟后才能呈现结果，但我们的新产品可以在行车过程中向用户显示信息，并且在车辆熄火后几乎立即显示评价结果。为了实现这一目标，我们进行了大规模的技术架构调整，引入了先进的技术方案，如边缘计算和流处理。然而，我们在这个过程中面临了许多技术难题，例如实时软件的效率不足、软件不够稳定，以及其他部门的阻力。为了解决这些问题，我们优化了软件代码，提高了效率和稳定性，并通过合理的产品设计来避免软件问题对用户体验造成严重影响。我们还采用了调研等方法来证明我们的设计合理性和必要性，并与其他部门的同事一起讨论技术方案，试图找到既能减少工作量又能满足我们需求的解决方案； + +4. 使用过的算法和数据分析方法： + + 1. 聚类： + + 1. kmeans、密度聚类 + 2. 回归分析： + + 1. 逻辑回归 + 3. 相关性分析 + + 4. 支持向量机 + + 5. 隐马尔可夫模型 + + 6. D-S证据理论 + + 7. 漏斗模型 + +5. 如何做一个完整的分析： + + 1. 目标确定 + + 2. 数据获取，埋点、获取途径、质量验证 + + 3. 数据预处理，异常值处理、打标签 + + 4. 数据分析与描述，数据情况描述、数据变化、可视化 + + 5. 总结结论及报告编写、搭建看板 + +6. 问题： + + 1. 数据产品的范围？ \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/江淮.md b/工作笔记/找工作/江淮.md new file mode 100644 index 0000000..64fc6e1 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/江淮.md @@ -0,0 +1,112 @@ +老师好，我叫李振洋，2017年毕业于吉林大学车辆工程专业。 + + 虽然过去一年多我在拼多多从事仓库履约风控与质量评价体系的相关工作，但今天面试的汽车行业的岗位，因此我想重点介绍一下我在**集度汽车**和之前在整车厂期间的工作经历。 + + 在集度，我主要对接**整车工程、座舱触点、生产管理与质量**三大部门，完整参与从需求对接、数据获取、清洗分析到报告输出或看板搭建的全链路。 + + - 在智能座舱方向，我们对车机大屏中各项功能的**操作步骤数与完成时长**进行量化分析，评估UI的操作便利性，并提出优化建议； + - 在智能座舱方向，针对自动空调、自动雨刮、电动门等高频触点功能，通过数据下钻分析，识别体验痛点，指导产品迭代； + - 在与整车工程的合作仓，针对用户强感知的能耗与续航问题，我协同业务方确立百公里电耗与续航预估准确率为核心北极星指标，搭建了覆盖全场景的监控与评价体系，并支持对异常波动的高效下钻与根因定位； + - 对于偶发且难以复现的问题（如空调异响），我们通过长期数据埋点，在故障发生时还原**第一现场的车辆状态与用户操作序列**，极大提升了问题定位效率。 + + 此外，我还基于 Python 开发了多套自动化工具，实现关键指标异常自动推送、分析报告自动生成，显著提升了业务团队的响应效率。 + + 此外，我在上汽时也做了三年的仪表dre，主导了荣威和名爵多款车辆仪表的开发工作，对车辆仪表和智能座舱的开发工作也有深入的了解。 + + + +1. 数据预处理都做了哪些内容： + + 1. 去重：每分钟只保留一个数据，按业务需求进行处理，一般取最大值，对于能耗相关的电流、电压等取均值，对于加速度保留两个值，一个最大一个最小； + 2. 异常值处理： + 1. 超出物理限制、空值：一般做剔除，如果业务上有需要可以做线性插值、取上一个有效值(状态)； + 2. 标准化； + 3. 数据分段： + 1. 行程划分； + 2. 充电起止点； + 3. 放电起止点； +2. 为什么要做这个分析，目的和后续用途； + +3. 用车场景库 + + 1. 动态用车： + + 1. 自动驾驶使用统计： + 2. 高速工况： + 3. 城市工况： + 2. 行程合并： + + 1. 背景：按车辆模式是否为driving划分会导致行程碎片化，比如司机临时停车再上车，其实是一段行程，但是会被切成两段，导致对用户习惯判断的错误； + 3. 能耗的影响(温度在25度左右，不开启空调，不用智驾)：相关性分析 + + 1. 相对正加速度； + 2. 急加速次数； + 3. 急减速次数； + 4. 行程环境(城市、高速、拥堵)； + 5. 平均车速； + 6. 最高车速； + 7. 怠速时间占比； + 8. 制动能量回收设置(这个是环境变量)； + 9. 行程环境：判断整个行程用户的用车情况，高速、城市和拥堵， 行驶里程大于10km的行程； + 1. 平均车速； + 2. 最高车速； + 3. 车速在80km/h以上行驶里程占比； + 4. 怠速时间占比； + 5. 行驶里程； + 6. 加减速切换，即加速之后紧接着就减速，对应严重拥堵情况； + 4. 驾驶风格识别模型： + 1\. 模型： + 1\. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km，最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2\. 数据预处理： + 1\. 归一化； + 2\. PCA； + 3\. kmeans聚类； + 4\. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + + 5. 续航估计准确率： + + 1. 续航里程变化量与实际里程的比值； + 2. 影响因素： + 1. 电池类型； + 2. 行驶里程，特别短的计算不准； + 3. 环境温度、驾驶激烈程度(相对正加速度)、电池健康度 + 6. ``` + 1. 能耗： + 1. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； + 1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) + 2. 一级指标： + 1. 电机能耗 + 2. 热管理能耗 + 3. DCDC高压侧能耗 + 4. 电池SOC与能耗匹配情况 + 5. 用户行为 + 3. 二级指标 + 1. 电机 + 1. 电机综合效率 + 2. 电机制动能量回收效率 + 2. DCDC高压侧能耗： + 1. DCDC高低压侧转换效率 + 2. DCDC低压侧用电器 + 1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 + 2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU + 3. 热管理： + 1. 座舱热管理功率 + 2. 电池热管理功率 + 4. 用户行为： + 1. 行驶工况 + 2. 驾驶风格 + 3. 空调使用与设置 + 4. 制动能量回收设置 + ``` + + 7. 3\. 驾驶事件识别模型： + + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做选取不同阈值，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)， 不同车速点之间采用线性插值； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4\*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)， + 1. 指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 评价：使用macro-f1作为评价指标，调试超参数C和γ； diff --git a/工作笔记/找工作/现代科魔二面.md b/工作笔记/找工作/现代科魔二面.md new file mode 100644 index 0000000..9a1c6b6 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/现代科魔二面.md @@ -0,0 +1,112 @@ + +1. 远控功能分析： + 1. 数据情况： + 1. 车辆销售：10000台 + 2. app下载量：9500 + 3. app注册量：8500 + 4. 远控功能使用：6500 + 5. 30日回访：1500 + 2. 口径定义： + 1. 北极星指标： + 1. 30日回访率：30日内回访远程功能用户/新增注册用户数； + 2. 过程指标： + 1. app下载率：下载app的用户/新销售车辆数 + 2. app注册率：app注册的用户/app下载用户数 + 3. 远程控制使用率：曾使用远程控制功能的用户/app注册用户 + 4. 回访率：回访远控功能的用户/曾使用远控功能的用户 + 3. 问题分析： + 1. 漏斗图： + 1. 发现问题： + 1. 从车辆销售到app注册中间流失了1500名用户，比例较高； + 1. 可能原因1：门店没有按sop要求引导用户完成从app下载到注册的全过程； + 1. 验证的指标：按门店统计未完成注册的车辆情况，查看是否有店铺聚集； + 2. 解决方案：向门店进一步宣贯提车的sop要求，将app下载和注册率纳入门店考核(这里需要和门店运营协商)； + 3. 验证：宣贯后持续监控门店的未完成注册车辆占比是否下降； + 2. 可能原因2：注册步骤过于繁琐，导致用户不愿意完成注册； + 1. 验证指标：统计注册过程中，用户需要进行的实际操作步骤和操作时长的中位数； + 2. 解决方案：在保证合规的前提下，推动简化注册步骤； + 3. 验证： + 1. 设计A/B TEST实验，验证设计思路是否正确； + 2. 远控功能的使用率较低： + 1. 可能原因1: 对远控功能的宣贯不足，用户不了解该功能； + 1. 解决方案：增加对远控功能的宣传，比如增加手机app的推送信息，如：「夏天天热，可能尝试一下远程开启空调」； + 2. 验证： + 1. 设计A/B test实验，验证增加推送用户和未增加推送用户在远控功能的使用上是否有区别； + 2. 可能原因2: 远控功能入口不够明显，用户不太容易找到： + 1. 验证指标：统计进入远控功能界面，用户需要进行的实际操作步骤和操作时长的中位数； + 2. 解决方案： + 1. 推动app修改远控入口设计，增加远控功能的快捷入口； + 3. 验证： + 1. 统计用户通过快捷入口操作远控功能的比例； + 2. 统计修改前后用户使用远控功能的比率是否上升； + 3. 可能原因3: 用户确实没有远控功能的需求： + 1. 验证指标： + 1. 用户是否在实际用车中使用了远控提供的功能，如：用户在上车后是否在高温环境下有以下操作： + 1. 空调开启，但是乘客未上车，运行一段时间后，乘客才上车； + 2. 车辆刚启动时，空调风速开到最大，温度也设置的很低，行驶一段时间后，空调风速调小温度也调高； + 2. 在设想的使用场景下，远控功能的使用率是否有上升； + 2. 解决方案： + 1. 复盘并进一步下钻没有需求的用户情况，比如：用户年龄、用车地域等，分析总结产品定义的问题 + 3. 30日回访率极低： + 1. 可能原因1: 用户使用的需求不足，同上一节的可能原因3； + 2. 可能原因2: 操作繁琐，同上一节的可能原因2； + 3. 可能原因3: 操作失败的概率较高，导致用户不愿意使用该功能： + 1. 验证指标： + 1. 远控设置成功率：远控功能设置成功的次数/用户设置远控功能的次数； + 2. 解决方案： + 1. 进一步下钻分析远控失败的原因，并推动业务部门进行修复： + 1. 用户请求远控之后，车辆是否整车唤醒； + 2. 唤醒后，TBOX是否正确发出了请求信息； + 3. 网关是否正确转发了请求信息； + 4. 控制器是否正确响应了对应的请求； + 5. 统计失败原因占比，如整车状态是否满足远控功能的使用前提，如电量/油量是否充足等； + 6. 前四项可以做成一个漏斗图，第五项可以做成饼状图； + + +2. 数字钥匙： + 1. 数据情况： + 1. 车辆销售：10000台 + 2. app下载量：9500 + 3. app注册量：8500 + 4. 数字钥匙注册：5000 + 2. 口径： + 1. 北极星指标： + 1. 数字钥匙解锁渗透率：用户使用数字钥匙解锁车门的次数/用户解锁车门的总次数 + 2. 辅助指标：数字钥匙使用用户占比：使用数字钥匙解锁车门的用户/数字钥匙注册用户数； + 3. 问题分析： + + 1. 数字钥匙注册量较低，从app注册到数字要是注册流失3500名用户，流失率41.2%； + 1. 可能原因1: 店铺未按sop要求引导用户完成数字钥匙的注册； + 1. 验证方法：按门店统计未完成注册的车辆情况，查看是否有店铺聚集； + 2. 解决方案：向门店进一步宣贯提车的sop要求，将数字钥匙注册率纳入门店考核(这里需要和门店运营协商)； + 3. 验证：宣贯后持续监控门店的未完成注册车辆占比是否下降； + 2. 可能原因2：注册数字钥匙过程过于繁琐导致用户放弃注册； + 1. 验证方法：统计在数字钥匙注册过程中，用户操作步骤的中位数和操作时长的中位数； + 2. 解决方案： + 1. 设计a/b test实验，验证注册过程繁琐是用户放弃注册的原因； + 2. 验证后，推动业务部门优化数字钥匙的注册流程； + 3. 验证方案： + 1. 除a/b test以外，在优化后流程上线后持续监测数字钥匙的注册率是否上升； + 3. 可能原因3: 手机品牌系统、蓝牙标准等差异导致注册时产生兼容性问题； + 1. 验证方法：按手机品牌、系统、蓝牙标准等方案对数字钥匙的注册情况进行统计，检查不同的品牌、系统之间是否存在注册差异； + 2. 解决方案： + 1. 对销量前20的手机进行专门适配，确保保有量大的手机可以稳定的使用数字钥匙功能； + 2. (假设)注册用户中，数字钥匙解锁渗透率低： + 1. 可能原因1：数字钥匙解锁成功率较低； + 1. 验证指标：验证流失用户(定义为：使用过数字钥匙解锁，之后30日之内未再使用该功能)在流失前曾遇到解锁失败的比例； + 2. 解决方法： + 1. 进一步下钻失败原因，探寻占比高的问题，推动业务方解决； + 1. 手机系统信息，如品牌、操作系统版本、蓝牙协议版本等； + 2. 蓝牙等信号强度变化情况，验证手机与车机连接稳定性； + 3. 车辆执行层：tbox、网关、执行器等故障状态； + 3. 验证方案： + 1. 持续监控问题优化后，数字钥匙解锁渗透率是否有上升； + +3. 共性分析： + 1. 从用户画像角度分析用户对远控、数字钥匙等接受程度； + 1. 基本信息：按年龄、性别等基本信息对用户对远控、数字钥匙等功能的使用和接受程度进行拆分； + 2. 用户画像： + 1. 如在周一到周五期间，每日以较为固定的时间在两个坐标点之间行驶，可以打标签为「上班族」； + 2. 如在每次ota更新时，都在第一时刻更新，并在更新后立刻尝试新功能，可以打标为「科技达人」； + 3. 目的：为在未来面向不同目标用户的车型设计上提供指导意见； + diff --git a/工作笔记/找工作/蔚来-市场分析.md b/工作笔记/找工作/蔚来-市场分析.md new file mode 100644 index 0000000..11ab218 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/蔚来-市场分析.md @@ -0,0 +1,28 @@ +您好！我叫李振洋，毕业于吉林大学车辆工程专业，过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + +首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预。并且，我们还建立了对应的线上报表体系，可以支持业务部门快速查询日常运行数据。 + +此外，我们设计并落了一套客退仓的风控机制和运营策略。例如，在出库环节，我们有一个销毁出库的业务，这个业务分为按重量计费和按箱数计费两种计费方式，我们分别对方式建立了风控机制，对于按重量计费的，开发重量异常的识别方法，并设计了处罚机制。对于按箱数计费的，我们引入AI图像算法，对服务商上传的出库凭证进行粗筛，识别其中装载率不达要求的箱子，在这个基础上，我结合运营的人工复合结果，与算法同事一起对识别算法进行优化，显著提升监控准确率与召回率，形成“监控→识别→干预→迭代”闭环。 + +同时，我也建立了认证仓库履约质量评价体系，自动预警机制，对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警，提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。同时，我们也会根据仓库的履约情况、异常单比例和其他的一些因素为业务部门提供巡仓优先级的建议，支持业务部门高效巡仓； + +最后，我们会做一些专项的分析研究，对我们在日常监控过程中发现的，或者是业务部门反馈的异常案件进行进入分析，挖掘新的异常监控指标，对共性的问题建立新的识别和处罚体系，不断提高风控的准确性； + +  + +  + +如何看待蔚来： + +1. 蔚来是最早的造车新势力，我认为蔚来现在有几个核心的优势： + 1. 独一无二的用户运营与品牌忠诚度；蔚来的NPS值在行业内一直是处在最前列的，通过NIO house、APP等形成的用户黏性也是国内汽车中独一无二的存在；我认为这是蔚来最大的护城河之一，其他企业在短期内是很难复制的； + 2. 独特的换电模式：蔚来是换电做的最成熟的品牌，提高了补能效率，缓解了里程焦虑，并且电池租用方案也可以大大降低购车门槛；随着技术的发展，蔚来的换电站也在逐渐成为一个新的应收增长点，不仅仅是电池业务，储能和虚拟电站的接入也会为蔚来带来汽车行业独有的资金来源和优势； + 3. 蔚来的品牌形象很好，集中于高端产品矩阵，30万+的市场目前是有相当的成长性的，而蔚来在这方面深耕很多年了，产品成熟非常有竞争力。同时，最新的三品牌战略也让蔚来可以下沉到20万左右的市场参与竞争，同时又不损害蔚来品牌的形象。25年Q4蔚来首次实现季度盈利，说明了蔚来的业务情况正在不断向好增长； +2. 蔚来现在面临的一些挑战： + 1. 换电站投入很高，对资金依赖较重，NIO house的运营成本也不低，难以在短期内快速下沉； + 2. 三品牌战略，尚未完全跑通，尤其是现在乐道的销量还远不及目标，如何平衡性价比和蔚来用户企业这个企业基因还需要考虑，如何平衡快速迭代和老用户权益，也需要再想一些办法； + 3. 自动驾驶进展显得有点慢，无图NOA要到Q3才开始推送，已经明显比华为等竞争对手慢了一步，同时对现有的硬件算力有些不匹配； + +  + +应对挑战：通过数据识别高价值服务模块，以低成本方式赋能子品牌，实现差异化竞争，避免陷入纯价格战。 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/蚂蚁灵波.md b/工作笔记/找工作/蚂蚁灵波.md new file mode 100644 index 0000000..03848dd --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/蚂蚁灵波.md @@ -0,0 +1,206 @@ +1. ### 自我介绍： + + 老师您好！我叫李振洋,过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + + 首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等方法，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预。并且，我们还建立了对应的线上报表体系，可以支持业务部门快速查询日常运行数据和统计处罚进度等信息， 并且我们还会做一些专项的分析研究，对我们在日常监控过程中发现的，或者是业务部门反馈的异常案件进行进入分析，挖掘新的异常监控指标。 + +   + + 同时，我也建立了认证仓库履约质量评价体系，基于履约及时率、履约失效等信息为子仓的履约质量打分，此外，我们会对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警，提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。同时，我们也会根据仓库的履约情况、异常单比例和其他的一些因素为业务部门提供巡仓优先级的建议，支持业务部门高效巡仓； + + 此外，我们设计并落地了一套客退仓的风控机制和运营策略，监控并引导仓库合规履约，比如，仓库是否按要求进行了拆包点数，有没有按时效的要求完成收包点数入库等等流程，出库时是否按要求装满出库箱等等。 + +   + + 由于今天面试的岗位更偏向数据分析、挖掘这块，我想顺便说一下我在集度工作时相关的一些工作内容，我在集度主要是和整车工程、座舱触点和生产管理与质量这三部门对接，负责从需求对接、需求分析、数据获取、预处理、分析到撰写分析报告或者搭建看板；比如说，我们以「百公里能耗」作为北极星指标，建立对整车能耗的监控看板，分析能耗问题，推动整车能耗的优化；此外，我们会收集车辆语音埋点、大屏埋点和车辆信号等相关数据，按车辆对齐相关事件，建立车辆功能使用报表，对车辆的智能化功能渗透率、流失原因等进行分析，比如用户退出自动空调的原因、大屏UI设计的便捷性等等； + + +  + +1. 数据探查： + + 1. 分布：是否合理； + 2. 是否有空值：确定空值的状态； +2. ### 数据预处理都做了哪些内容： + + 1. 去重：每分钟只保留一个数据，按业务需求进行处理，一般取最大值，对于能耗相关的电流、电压等取均值，对于加速度保留两个值，一个最大一个最小； + 2. 异常值处理： + 1. 超出物理限制、空值：一般做剔除，如果业务上有需要可以做线性插值、取上一个有效值(状态)； + 3. 标准化； + 4. 事件对齐：按时间轴进行对齐，一般取最早的触发源； + 5. 数据分段： + 1. 行程划分； + 2. 充电起止点； + 3. 放电起止点； +3. ### UI设计分析： + + 1. 数据获取：与业务方共同确定需要分析的功能，确定数据口径，确定埋点需求，提交埋点团队开发，并进行验证； + 2. 数据预处理： + 1. 去重； + 2. 空值处理： + 1. 对10s以内的空缺多取上一秒的数据填充，对于超过10s的数据丢弃处理； + 3. 事件对齐和触发源确认： + 1. 以vin码为单位，按时间轴对齐； + 2. 同一时钟源的(车辆can等总线信号)：取功能激活前2s内的触发源； + 3. 对非统一时钟源：取功能激活前后5s内的触发源； + 4. 统一功能取时间上最早的触发源； + 4. 操作结束： + 1. 触发/调节某个功能后5s内不再操作屏幕； + 3. 评价指标： + 1. 单个功能的触发源占比； + 2. 屏幕功能的操作步骤和操作时长； +4. 空调策略： + + 1. 我主导了自动空调退出行为的专项分析。这个项目的核心痛点是：**用户频繁手动接管自动空调，说明算法设定的‘舒适区’与用户真实体感存在偏差**。我的目标是通过量化这种偏差，为热管理控制策略提供精准的优化输入。 + + #### 1\. 定义分析锚点与特征工程 + + 我没有简单对比退出前后的平均值，而是以 **‘用户手动退出自动模式’为事件锚点**，构建了时序特征矩阵： + + - **退出前状态（算法决策）**：提取退出瞬间及前30秒的风速、出风模式、目标温度、压缩机功率等自动控制参数； + - **退出后行为（用户真值）**：记录用户在退出后首次手动调节的目标值，以及后续5分钟内的稳定设定值； + - **环境上下文**：同步关联车外温湿度、光照强度、车速及座舱内多点温度传感器数据。 + + #### 2\. 核心分析方法：偏差归因与场景聚类 + + 通过计算‘用户设定值’与‘算法输出值’的差值，我识别出三类典型退出动机： + + - **风速不适型**：算法风速 > 用户期望（占比最高），尤其在降温初期，算法为快速拉温采用高风速，但用户体感吹风感过强； + - **温度过冲型**：算法目标温度 < 用户期望，常见于冬季制热场景，算法为补偿冷启动过度加热，导致用户燥热； + - **模式冲突型**：自动模式切换出风口方向不符合用户习惯（如制冷时吹脸）。 + + 进一步结合环境数据进行聚类，我发现**60%的风速不适集中在‘夏季上车后10分钟内’且‘车内外温差>8℃’的场景**，说明算法在瞬态响应阶段的舒适性权重不足。 + + #### 3\. 策略优化建议与落地 + + 基于上述洞察，我向热管理团队提出了分层优化方案： + + - **瞬态阶段**：在‘大温差+初始降温’场景下，将风速上限从10档降至7档，并引入30秒缓升斜坡，牺牲部分降温速度换取体感舒适； + + - **稳态阶段**：根据用户历史手动修正偏好，建立个性化舒适基线，对高频调低风速的用户自动下调默认风速曲线； + + - **交互反馈**：当检测到用户连续2次手动下调风速时，主动弹出‘是否调整为柔风模式’的快捷提示，减少操作步数。 + +   + +5. 未拆包点数： + + 1. 发现过程：调拨回国后，部分子仓的丢件率异常上升，对调拨单、海运订单、入库时质检人等进行下钻分析，发现部分质检人出现明显聚集情况，进一步调取该部分质检人的点数视频发现其存在较高比例的未拆包点数； + 2. 后续处理： + 1. 与运营、商务共同实锤违规事实：对疑似问题质检人的点数视频做全量上传，并进行抽样检查，确定其在全托业务中存在较高比例的未拆包点数操作；原本的状态是：只有半托和有问题的全托入库单才会上传视频，存在误判的可能，这些人确实存在在半托管业务中违规，但是并不是丢件率上升的真实原因； + 2. 确定业务范围：考虑到全托管有丢件处罚兜底，半托管入库后就无法管控，并且考虑到实际的数据情况(半托管更严重)，第一期以半托管的管控为主； + 3. 探索策略指标，确定高风险质检人筛选策略：从拆包点数的动作出发探索可能可以代表未拆包点数的指标：抽样对比，符合条件的质检人其未拆包点数占比远高于不符合条件的质检人； + 1. 标签打印次数：与sku数量或种类相等； + 2. 上报黑码的退货入库单数量：极低； + 3. 最后一次打印标签与包裹入库完成时间差90分位数：较低； + 4. 商品类别：不包括服装类sku； + 4. 确定处罚逻辑： + 1. 先按筛选逻辑确定高风险质检人，人工符合后 + + 日常报表体系 + + 支持业务快速查询数据 + 处罚量和处罚率 + 处罚进度跟踪 + + 对相关仓库进行警告和宣贯，向所有仓库明确告知6月1日后开始对未拆包点数进行考核； + + 2. 按策略逻辑进行粗筛，再有运营人工复核，确定违规后进行处罚，初始阶段只处罚流入的入库单； + + 3. 后续观察调拨回国的丢件率是否下降； + +6. 欺诈收货 + + 1. 发现：商务发现反馈，发现原因：该子仓客退收货量激增，且有物流商举报(仓库操作问题导致物流商被处罚，无轨迹)； + 2. 复盘结果： + 1. 复盘的思路： + 1. 梳理整个退货流程各个环节，寻找可能存在的漏洞； + 2. 寻找可以检测漏洞的数据指标； + 3. 从每个环节的操作上入手，寻找典型的数据指标，比如时间、操作的凭证、操作所必然带来的信息； + 2. 发现： + 1. 时间类： + 1. 从退货申请到仓库质检完成时间：异常子仓该时间的中位数明显偏低； + 2. 从签收到仓库质检完成：异常子仓该时间的中位数明显偏低(但这个指标并不具有特异性，召回很低)； + 2. 操作凭证类： + 1. 点数视频无效率很高； + 3. 其他： + 1. 客退单无逆向物流轨迹的占比较高； +7. 商家虚假备货： + + 1. 发现：部分子仓的发货时效异常上涨，明显高于大盘的20%的限制； + 2. 下钻分析：发现问题子仓中，发货时效长的订单集中于部分商家； + 3. 确认原因： + 1. 分析问题商家发货时效长的订单情况：发现该部分订单出现仓库接单反复失败的问题，接单失败原因为库存不足； + 2. 与商务、仓库运营确认原因：部分商家的库存信息不准确，有两种可能： + 1. 商家在合作仓内备货不仅提供给temu，还提供给其他电商平台，库存未及时同步； + 2. 部分商家利用规则漏洞，将货备在当地低价仓库，有订单后再备货到合作仓，同时享受低价的仓储和运输费用； + 4. 处理： + 1. 对仓库：调整仓库失效计算的起点； + 2. 对利用漏洞的商家，提交给对应团队进行处理； +8. 能耗的影响(温度在25度左右，不开启空调，不用智驾)：相关性分析 + + 1. 相对正加速度； + 2. 急加速次数； + 3. 急减速次数； + 4. 行程环境(城市、高速、拥堵)； + 5. 平均车速； + 6. 最高车速； + 7. 怠速时间占比； + 8. 制动能量回收设置(这个是环境变量)； + 9. 行程环境：判断整个行程用户的用车情况，高速、城市和拥堵， 行驶里程大于10km的行程； + 1. 平均车速； + 2. 最高车速； + 3. 车速在80km/h以上行驶里程占比； + 4. 怠速时间占比； + 5. 行驶里程； + 6. 加减速切换，即加速之后紧接着就减速，对应严重拥堵情况； +9. 驾驶风格识别模型： + 1\. 模型： + 1\. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km：最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2\. 数据预处理： + 1\. 归一化； + 2\. PCA； + 3\. kmeans聚类；评价：**轮廓系数；** + 4\. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + +10. 驾驶事件识别模型： + + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做选取不同阈值，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)， 不同车速点之间采用线性插值； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4\*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)， + 1. 指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 评价：使用macro-f1作为评价指标，调试超参数C和γ； + +  + +11\. 能耗： + +1\. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； +            1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) +            2. 一级指标： +                1. 电机能耗 +                2. 热管理能耗 +                3. DCDC高压侧能耗 +                4. 电池SOC与能耗匹配情况 +                5. 用户行为 +            3. 二级指标 +                1. 电机 +                    1. 电机综合效率 +                    2. 电机制动能量回收效率 +                2. DCDC高压侧能耗： +                    1. DCDC高低压侧转换效率 +                    2. DCDC低压侧用电器 +                        1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 +                        2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU +                3. 热管理： +                    1. 座舱热管理功率 +                    2. 电池热管理功率 +                4. 用户行为： +                    1. 行驶工况 +                    2. 驾驶风格 +                    3. 空调使用与设置 +                    4. 制动能量回收设置 \ No newline at end of file diff --git a/工作笔记/找工作/蚂蚁灵波二面.md b/工作笔记/找工作/蚂蚁灵波二面.md new file mode 100644 index 0000000..12716ea --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/蚂蚁灵波二面.md @@ -0,0 +1,219 @@ +###### 1. 自我介绍： + 老师您好！我叫李振洋,过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + 首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等方法，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预。并且，我们还建立了对应的线上报表体系，可以支持业务部门快速查询日常运行数据和统计处罚进度等信息， 并且我们还会做一些专项的分析研究，对我们在日常监控过程中发现的，或者是业务部门反馈的异常案件进行进入分析，挖掘新的异常监控指标。 + 同时，我也建立了认证仓库履约质量评价体系，基于履约及时率、履约失效等信息为子仓的履约质量打分，此外，我们会对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警，提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。同时，我们也会根据仓库的履约情况、异常单比例和其他的一些因素为业务部门提供巡仓优先级的建议，支持业务部门高效巡仓； + 此外，我们设计并落地了一套客退仓的风控机制和运营策略，监控并引导仓库合规履约，比如，仓库是否按要求进行了拆包点数，有没有按时效的要求完成收包点数入库等等流程，出库时是否按要求装满出库箱等等。 + 由于今天面试的岗位更偏向数据分析、挖掘这块，我想顺便说一下我在集度工作时相关的一些工作内容，我在集度主要是和整车工程、座舱触点和生产管理与质量这三部门对接，负责从需求对接、需求分析、数据获取、预处理、分析到撰写分析报告或者搭建看板；比如说，我们以「百公里能耗」作为北极星指标，建立对整车能耗的监控看板，分析能耗问题，推动整车能耗的优化；此外，我们会收集车辆语音埋点、大屏埋点和车辆信号等相关数据，按车辆对齐相关事件，建立车辆功能使用报表，对车辆的智能化功能渗透率、流失原因等进行分析，比如用户退出自动空调的原因、大屏UI设计的便捷性等等； + + + + + +###### 1. 如何判断外采数据的质量： + + 1. 空值占比、长时间的异常卡滞； + 2. 物理限制： + 1. 数据本身超限； + 2. 变化情况：速度、加速度、力和力矩是否存在突变； + 3. 各传感器的数据一致性： + 1. 时空同步：视觉、触觉、位置、加速度、速度等传感器数据结果是否在时空环境下一致，比如：视觉显示夹爪已闭合，但力传感器读数是否符合对应的状态； + 4. 多样性：各数据的差异性； + +###### 2. 数据探查： + + 1. 分布：是否合理； + 2. 是否有空值：确定空值的状态； + +###### 3. 数据预处理都做了哪些内容： + + 1. 去重：每分钟只保留一个数据，按业务需求进行处理，一般取最大值，对于能耗相关的电流、电压等取均值，对于加速度保留两个值，一个最大一个最小； + 2. 异常值处理： + 1. 超出物理限制、空值：一般做剔除，如果业务上有需要可以做线性插值、取上一个有效值(状态)； + 3. 标准化； + 4. 事件对齐：按时间轴进行对齐，一般取最早的触发源； + 5. 数据分段： + 1. 行程划分； + 2. 充电起止点； + 3. 放电起止点； + +###### 4. UI设计分析： + + 1. 数据获取：与业务方共同确定需要分析的功能，确定数据口径，确定埋点需求，提交埋点团队开发，并进行验证； + 2. 数据预处理： + 1. 去重； + 2. 空值处理： + 1. 对10s以内的空缺多取上一秒的数据填充，对于超过10s的数据丢弃处理； + 3. 事件对齐和触发源确认： + 1. 以vin码为单位，按时间轴对齐； + 2. 同一时钟源的(车辆can等总线信号)：取功能激活前2s内的触发源； + 3. 对非统一时钟源：取功能激活前后5s内的触发源； + 4. 统一功能取时间上最早的触发源； + 4. 操作结束： + 1. 触发/调节某个功能后5s内不再操作屏幕； + 3. 评价指标： + 1. 单个功能的触发源占比； + 2. 屏幕功能的操作步骤和操作时长； + +###### 5. 空调策略： + + 1. 我主导了自动空调退出行为的专项分析。这个项目的核心痛点是：**用户频繁手动接管自动空调，说明算法设定的‘舒适区’与用户真实体感存在偏差**。我的目标是通过量化这种偏差，为热管理控制策略提供精准的优化输入。 + + #### 1\. 定义分析锚点与特征工程 + + 我没有简单对比退出前后的平均值，而是以 **‘用户手动退出自动模式’为事件锚点**，构建了时序特征矩阵： + + - **退出前状态（算法决策）**：提取退出瞬间及前30秒的风速、出风模式、目标温度、压缩机功率等自动控制参数； + - **退出后行为（用户真值）**：记录用户在退出后首次手动调节的目标值，以及后续5分钟内的稳定设定值； + - **环境上下文**：同步关联车外温湿度、光照强度、车速及座舱内多点温度传感器数据。 + + #### 2\. 核心分析方法：偏差归因与场景聚类 + + 通过计算‘用户设定值’与‘算法输出值’的差值，我识别出三类典型退出动机： + + - **风速不适型**：算法风速 > 用户期望（占比最高），尤其在降温初期，算法为快速拉温采用高风速，但用户体感吹风感过强； + - **温度过冲型**：算法目标温度 < 用户期望，常见于冬季制热场景，算法为补偿冷启动过度加热，导致用户燥热； + - **模式冲突型**：自动模式切换出风口方向不符合用户习惯（如制冷时吹脸）。 + + 进一步结合环境数据进行聚类，我发现**60%的风速不适集中在‘夏季上车后10分钟内’且‘车内外温差>8℃’的场景**，说明算法在瞬态响应阶段的舒适性权重不足。 + + #### 3\. 策略优化建议与落地 + + 基于上述洞察，我向热管理团队提出了分层优化方案： + + - **瞬态阶段**：在‘大温差+初始降温’场景下，将风速上限从10档降至7档，并引入30秒缓升斜坡，牺牲部分降温速度换取体感舒适； + + - **稳态阶段**：根据用户历史手动修正偏好，建立个性化舒适基线，对高频调低风速的用户自动下调默认风速曲线； + + - **交互反馈**：当检测到用户连续2次手动下调风速时，主动弹出‘是否调整为柔风模式’的快捷提示，减少操作步数。 + + + +###### 6. 未拆包点数： + + 1. 发现过程：调拨回国后，部分子仓的丢件率异常上升，对调拨单、海运订单、入库时质检人等进行下钻分析，发现部分质检人出现明显聚集情况，进一步调取该部分质检人的点数视频发现其存在较高比例的未拆包点数； + 2. 后续处理： + 1. 与运营、商务共同实锤违规事实：对疑似问题质检人的点数视频做全量上传，并进行抽样检查，确定其在全托业务中存在较高比例的未拆包点数操作；原本的状态是：只有半托和有问题的全托入库单才会上传视频，存在误判的可能，这些人确实存在在半托管业务中违规，但是并不是丢件率上升的真实原因； + 2. 确定业务范围：考虑到全托管有丢件处罚兜底，半托管入库后就无法管控，并且考虑到实际的数据情况(半托管更严重)，第一期以半托管的管控为主； + 3. 探索策略指标，确定高风险质检人筛选策略：从拆包点数的动作出发探索可能可以代表未拆包点数的指标：抽样对比，符合条件的质检人其未拆包点数占比远高于不符合条件的质检人； + 1. 标签打印次数：与sku数量或种类相等； + 2. 上报黑码的退货入库单数量：极低； + 3. 最后一次打印标签与包裹入库完成时间差90分位数：较低； + 4. 商品类别：不包括服装类sku； + 4. 确定处罚逻辑： + 1. 先按筛选逻辑确定高风险质检人，人工符合后 + + 日常报表体系 + + 支持业务快速查询数据 + 处罚量和处罚率 + 处罚进度跟踪 + + 对相关仓库进行警告和宣贯，向所有仓库明确告知6月1日后开始对未拆包点数进行考核； + + 2. 按策略逻辑进行粗筛，再有运营人工复核，确定违规后进行处罚，初始阶段只处罚流入的入库单； + + 3. 后续观察调拨回国的丢件率是否下降； + +###### 7. 欺诈收货 + + 1. 发现：商务发现反馈，发现原因：该子仓客退收货量激增，且有物流商举报(仓库操作问题导致物流商被处罚，无轨迹)； + 2. 复盘结果： + 1. 复盘的思路： + 1. 梳理整个退货流程各个环节，寻找可能存在的漏洞； + 2. 寻找可以检测漏洞的数据指标； + 3. 从每个环节的操作上入手，寻找典型的数据指标，比如时间、操作的凭证、操作所必然带来的信息； + 2. 发现： + 1. 时间类： + 1. 从退货申请到仓库质检完成时间：异常子仓该时间的中位数明显偏低； + 2. 从签收到仓库质检完成：异常子仓该时间的中位数明显偏低(但这个指标并不具有特异性，召回很低)； + 2. 操作凭证类： + 1. 点数视频无效率很高； + 3. 其他： + 1. 客退单无逆向物流轨迹的占比较高； + +###### 8. 商家虚假备货： + + 1. 发现：部分子仓的发货时效异常上涨，明显高于大盘的20%的限制； + 2. 下钻分析：发现问题子仓中，发货时效长的订单集中于部分商家； + 3. 确认原因： + 1. 分析问题商家发货时效长的订单情况：发现该部分订单出现仓库接单反复失败的问题，接单失败原因为库存不足； + 2. 与商务、仓库运营确认原因：部分商家的库存信息不准确，有两种可能： + 1. 商家在合作仓内备货不仅提供给temu，还提供给其他电商平台，库存未及时同步； + 2. 部分商家利用规则漏洞，将货备在当地低价仓库，有订单后再备货到合作仓，同时享受低价的仓储和运输费用； + 4. 处理： + 1. 对仓库：调整仓库失效计算的起点； + 2. 对利用漏洞的商家，提交给对应团队进行处理； + +###### 9. 能耗的影响(温度在25度左右，不开启空调，不用智驾)：相关性分析 + + 1. 相对正加速度； + 2. 急加速次数； + 3. 急减速次数； + 4. 行程环境(城市、高速、拥堵)； + 5. 平均车速； + 6. 最高车速； + 7. 怠速时间占比； + 8. 制动能量回收设置(这个是环境变量)； + 9. 行程环境：判断整个行程用户的用车情况，高速、城市和拥堵， 行驶里程大于10km的行程； + 1. 平均车速； + 2. 最高车速； + 3. 车速在80km/h以上行驶里程占比； + 4. 怠速时间占比； + 5. 行驶里程； + 6. 加减速切换，即加速之后紧接着就减速，对应严重拥堵情况； + +###### 10. 驾驶风格识别模型： + 1\. 模型： + 1\. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km：最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2\. 数据预处理： + 1\. 归一化； + 2\. PCA； + 3\. kmeans聚类；评价：**轮廓系数；** + 4\. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + +###### 11. 驾驶事件识别模型： + + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做选取不同阈值，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)， 不同车速点之间采用线性插值； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4\*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)， + 1. 指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 评价：使用macro-f1作为评价指标，调试超参数C和γ； + + +###### 12\. 能耗： + + 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； +             1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) +             2. 一级指标： +                 3. 电机能耗 +                 4. 热管理能耗 +                 5. DCDC高压侧能耗 +                 6. 电池SOC与能耗匹配情况 +                 7. 用户行为 +             8. 二级指标 +                 9. 电机 +                     10. 电机综合效率 +                     11. 电机制动能量回收效率 +                 12. DCDC高压侧能耗： +                     13. DCDC高低压侧转换效率 +                     14. DCDC低压侧用电器 +                         15. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 +                         16. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU +                 17. 热管理： +                     18. 座舱热管理功率 +                     19. 电池热管理功率 +                 20. 用户行为： +                     21. 行驶工况 +                     22. 驾驶风格 +                     23. 空调使用与设置 +                     24. 制动能量回收设置 +###### 13. 为啥要来蚂蚁灵波： +“我想加入蚂蚁灵波，主要有三个原因： + 1. 第一是看好赛道与战略。具身智能是AI走向物理世界的必经之路，蚂蚁灵波依托蚂蚁集团的生态和技术底座，在这个赛道上的布局非常坚决，这让我看到了巨大的成长空间。 + 2. 第二是认同团队务实的技术基因。我了解到灵波在模型训练中坚持使用海量真实物理数据，并且大方地开源了全栈工具链，这种不追求短期噱头、死磕底层技术、推动行业共建的极客文化，是我非常向往的。 + 3. 第三是强烈的个人价值契合。灵波现在正处于商业化落地的关键期，需要强大的数据基建支撑。我过去在TEMU和集度汽车积累的从0到1搭建数据指标体系、跨部门推动问题落地以及数据资产治理的经验，刚好能在这个岗位上发挥价值。我非常渴望能加入灵波，为这个‘通用智能大脑’提供高质量的数据燃料，和公司一起成长。” + diff --git a/工作笔记/找工作/途虎养车HRBP面.md b/工作笔记/找工作/途虎养车HRBP面.md new file mode 100644 index 0000000..08ac6e0 --- /dev/null +++ b/工作笔记/找工作/途虎养车HRBP面.md @@ -0,0 +1,59 @@ + +###### 1. 自我介绍： + + 老师您好！我叫李振洋,我是17年毕业于吉林大学车辆工程专业，过去1年多时间是在TEMU这边主要负责海外认证仓和客退仓的风控策略开发。 + + 首先呢，我们主导搭建了TEMU海外认证仓和客退仓的日常业务监控与异动归因分析体系。我们会从业务量、异常单量比例、履约时效准确率等多个维度对业务进行日常的监控，并对业务异动进行异动归因，通过贡献度拆解等方法，下钻到区域、品类、物流商、店铺等维度，快速定位异动的根本原因，并与业务部门一起对异动进行及时干预。并且，我们还建立了对应的线上报表体系，可以支持业务部门快速查询日常运行数据和统计处罚进度等信息。 + + 此外，我们设计并落地了一套客退仓的风控机制和运营策略，去引导我们的服务商合规履约、降低平台的整体运营风险，提高用户的体验。同时，我们也引入AI算法，对重复性的工作进行替代，进行一些粗筛的工作，，在这个基础上，我人工复合结果，与算法同事一起对识别算法进行优化，显著提升监控准确率与召回率，形成“监控→识别→干预→迭代”闭环。 + + 同时，我也建立了认证仓库履约质量评价体系，基于履约及时率、履约失效等信息为子仓的履约质量打分，此外，我们会对履约质量严重低于大盘、保证金不足等等一些情况进行自动预警，提醒业务部门及时介入处理，对于长期不达标仓库自动发起处罚。同时，我们也会根据仓库的履约情况、异常单比例和其他的一些因素为业务部门提供巡仓优先级的建议，支持业务部门高效巡仓； + + 我个人的话，我觉得我是一个能吃苦、认真负责的性格，并且愿意去尝试新的事物和新的技术，并且我是一个外向、乐观开朗的人，可以很好的融入不同的团队。 + + + +###### 2. 为什么离职： + + 1. 拼多多：拼多多最近在裁员，被裁掉了； + 2. 集度：因为失业了，集度闪崩，基本已经把所有员工都裁掉了； + + 3. 一汽：因为是已经在上海定居了嘛，所以当时去一汽的时候就是想转一个业务方向，所以当时就是规划了去一汽做3-5年的时间然后再回到上海，去年正好也有这样的机会，所以就回来了； + + 4. 上汽：主要是因为当时的工作内容，上汽的职位更多的偏项目管理多一点，我自己是更想做技术，就是实际的技术研发多一点，另外，我个人对数据啊、算法、智能这些开发都非常感兴趣，当时正好一汽这边有这个机会就跳槽到了一汽这边； + + +###### 3. 用三个词形容自己： + 1. 谨慎：数据结果交叉验证，没有出过问题； + 2. 快速学习：自学了python、sql和数据分析的基本知识，在一汽的时候，我曾经利用业务时间，在两周内自学了scala语言并基于scala开发了spark向TDengine写入超级表的writer； + 3. 执行力强： + +###### 4. 拼多多的经验哪些可以用在新的工作上： + 1. 异动的根因分析； + 2. 构建“监控-干预-迭代”闭环的能力； + 3. 对舆情风险的思考； + +###### 5. 缺点： + 1. 过于关注一些细节； + 2. 改善：对问题目标进行分析，明确问题的主线内容，在分析过程中围绕主线内容展开工作，防止自己陷入到对细节的纠结中；在保证主线问题保质保量交付的前提下，再考虑细节，作为锦上添花的内容； + +###### 6. **你通常通过什么方式，快速了解一个新接手业务部门（或区域）的运作模式和痛点？** + +1. 梳理现有的业务SOP和审批流，找出可能存在的效率瓶颈。 +2. 第一时间拉取核心KPI、人效、流失率、客诉率等数据，建立对业务的初步量化认知。 +3. 与业务负责人、一线店长和技师进行深度访谈，了解数据背后的真实业务体感。 +4. 如果条件允许，我会去实地巡店或参与业务复盘会，验证我的数据假设。通过这套组合拳，我能在短时间内精准定位痛点。” + +###### 5. 两个核心门店（或部门）在协作流程上发生激烈冲突，甚至影响了整体业绩，你怎么介入？ + + “处理冲突，我会坚持‘对事不对人，用数据说话’的原则。 + 首先，我会分别私下沟通，安抚情绪并了解双方诉求；其次，我会拉取相关的业务数据（如客诉率、流失率、订单转化时长），用客观的数据还原事实真相，避免陷入主观的‘谁对谁错’争论；最后，我会组织三方复盘会，把大家的焦点重新拉回到‘如何提升整体业绩’这个共同目标上，并共同制定明确的协作SOP，从机制上杜绝冲突再次发生。” + + +###### 6. 你过往的经历中，有哪些优势能让你胜任途虎的门店运营岗位？ + +“我的核心优势在于**‘数据驱动业务的闭环能力’**。在过往的工作中，我不是单纯地看报表，而是能从海量数据中敏锐地发现业务异常。 +另外，在上汽担任dre期间，所积累下来的协同沟通的能力，抗压的能力； +再有就是，对车辆整体的系统性了解，有助于我加深对业务的理解，和更加顺畅的与门店、技师去沟通交流； + + diff --git a/工作笔记/自媒体/政治/川普2028选举.md b/工作笔记/自媒体/政治/川普2028选举.md new file mode 100644 index 0000000..2ff842d --- /dev/null +++ b/工作笔记/自媒体/政治/川普2028选举.md @@ -0,0 +1,21 @@ + +1. 最近川宝在白宫的记者招待会上又提到了要参加2028年选举的事情，虽然结合当时的场景，这应该只是一个玩笑，但是对于我们川宝来说将玩笑变现实也不是什么奇怪的事情，所以我们今天来探讨一个问题：特朗普还能再当美国总统么？ +2. 先说结论：特朗普不能再参加总统选举，但是可能可以通过一些尚有争议的漏洞再当美国总统，虽然从现在的状态看希望渺茫； +3. 为什么不能再参选总统呢？因为美国宪法第二十二修正案明确规定「任何人不得被选举为总统超过两次」，所以川宝绝无可能通过选举途径再次当选美国总统； +4. 那除了选举有其他的方法可以让川宝再次成为美国总统么？存在一个尚有争议的漏洞，其核心点在于第二十二修正案中的「elected」，这个词代表了「被选举」，即第二十二修正案在纸面上只限制了任何人不得「被选举」为美国总统超过两次，那不通过选举呢，比如利用《1947年总统继承法》通过继承机制呢？所以就产生了一些奇妙脑洞，比如先选副总统，之后总统辞职，川宝就可以以第一顺位继承美国总统的位置，也有一些脑洞是想通过众议院议长(总统的第二顺位继承人)来实现这一过程。 +5. 这里先说一下，很多人说由于宪法第十二修正案中规定「按宪法规定无资格担任美国总统的人也无资格担任副总统」，所以川宝想通过继承机制担任美国总统只能走众议院议长的路线，这个其实是个误解，其问题在于，第十二修正案是对正副总统任职资格的限制，如果我们认为第十二修正案限制了川宝不能担任副总统，那实际上就已经默认了第二十二修正案不仅剥夺届满两任总统的被选举权，也剥夺了其再次担任总统的资格，由于被第二十二修正案剥夺了总统任职资格，根据美国总统的继承规则，即使川宝当上了众议院议长，他也没有继承的资格，继承顺位会自动跳转到下一个有资格的继承人身上，比如参议院临时议长。反过来说，如果我们认为川宝当上众议院议长之后是有资格继承总统职位的，那我们就是默认第二十二修正案没有限制届满两任的总统再次担任总统，只是不能「被选举」为总统，那么由于第十二修正案限制的是任职资格，第二十二修正案没有限制副总统的选举，那川宝就可以竞选并当选副总统。所以，不论是先当副总统还是先当众议院议长，两者利用的宪法漏洞是一致的，两者面对的宪法困境本质上也是一致的，只是如果是参选副总统会更早的引爆这个危机而已。 +6. 那所以，这个漏洞走的通么？从纸面上来说，这个漏洞确实存在，在逻辑上是自洽的，但是涉及到宪法的解释，这个最终需要美国最高法院判决来确定，由于最高法院大法官不得进行「咨询意见」的传统，我们无法提前知道大法官们的态度，而目前美国法学界主流观点是认为，第二十二修正案是禁止任何开启第三任期的企图的，虽然文字上只使用了「elected」这个词，但是如果官司真的打到最高法院，最高法院很可能以「实质目的（Anti-Evasion Doctrine）」原则宣布试图绕过第二十二修正案的尝试违宪。所以，我们说川宝通过合法途径实现第三任期的可能性是微乎其微的。 +7. 还有些朋友说，只要发动战争，成为战时总统川宝就可以继续连任了，这实在是对美国宪政体制的严重误解。首先，美国法律中没有战时不举行选举的条款，相反根据第二十修正案，现任总统和副总统的任期无论如何必须在1月20日中午12点准时结束，别说战争了，就是外星人入侵总统任期到1月20日中午12点也必须结束，这就要求在前一年的11月第一个星期的星期二必须举行大选，否则1月20日中午12点之后就没有合法的总统了，美国政府将陷入全面混乱。另外，从历史上，1812年第二次独立战争期间大选如期举行，1864年南北战争期间大选如期举行，1944年第二次世界大战期间大选如期举行，这里很多朋友会说罗斯福的例子，但是富兰克林罗斯福是赢得了四次大选才做了四任美国总统，并不是因为第二次世界大战罗斯福自动成为总统的，而当时因为没有第二十二修正案，所以罗斯福四次参选并不违宪。 +8. 最后做个总结，川宝想谋求第三任期存在理论上的可能，但是实际中几乎不太可能实现，但是只要川宝公开谋求第三任期就一定会引爆美国历史上最严重的宪政危机之一，一定会进一步严重撕裂美国社会。作为远在太平洋另一边的吃瓜群众，我只想说，川宝带我们再冲一次吧！ +9. + + + + + +可能有用的参考网页： +1. [美国会就22修正案的辩论稿](https://teachingamericanhistory.org/document/house-debate-on-the-22nd-amendment/) +2. 「No person shall be elected to the office of the President more than twice, and no person who has held the office of President, or acted as President, for more than two years of a term to which some other person was elected President shall be elected to the office of the President more than once.」 + ![](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/20260727105454152.jpeg) +3. But no person constitutionally ineligible to the office of President shall be eligible to that of Vice-President of the United States + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/20260727105145616.png) \ No newline at end of file diff --git a/投资方向.xmind b/投资方向.xmind new file mode 100644 index 0000000..e8f11d9 Binary files /dev/null and b/投资方向.xmind differ diff --git a/投资理财/AI相关/算力服务器/国产AI算力.md b/投资理财/AI相关/算力服务器/国产AI算力.md new file mode 100644 index 0000000..e50e92e --- /dev/null +++ b/投资理财/AI相关/算力服务器/国产AI算力.md @@ -0,0 +1,25 @@ +1. 关注公司： + 1. 浪潮信息 + 2. 中科曙光 + 3. 工业富联 + 4. 神州数码 + + +2. 财务数据： + +| | | 中科曙光 | 工业富联 | 浪潮科技 | 神州数码 | +| :--: | -------- | ------ | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | | +| | 毛利率 | 26.26% | 8.06％ | 10.04% | 3.99％ | +| | 净利率 | 13.08% | 4.41% | 2.73% | 1.01% | +| | 总资产回报率 | 5.92% | 7.53% | 4.02% | 2.84% | +| | 净资产报酬率 | 10.30% | 15.63% | 9.89% | 14.65% | +| 运营能力 | | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.453 | 1.666 | 1.476 | 2.811 | +| | 应收账款周转率 | 5.240 | 5.117 | 6.335 | 11.58 | +| | 应收账款周转天数 | 68.70 | 70.35 | 56.82 | 31.09 | +| | 存货周转率 | 5.24 | 5.688 | 3.471 | 39.03 | +| 偿债能力 | | | | | | +| | 流动比率 | 2.992 | 1.829 | 2.089 | 1.213 | +| | 速动比率 | 2.305 | 1.273 | 1.190 | 0.797 | +| | 资产负债率 | 38.38% | 51.13% | 62.00% | 79.37% | diff --git a/投资理财/AI相关/算力服务器/工业富联 vs 中兴通讯.md b/投资理财/AI相关/算力服务器/工业富联 vs 中兴通讯.md new file mode 100644 index 0000000..7af09f1 --- /dev/null +++ b/投资理财/AI相关/算力服务器/工业富联 vs 中兴通讯.md @@ -0,0 +1,15 @@ + +## 1. 财务： + +23年财报主要信息对比： + +| | 工业富联 | 中兴通讯 | +| ----- | ------- | ------- | +| 收入 | 4763.4亿 | 1242.5亿 | +| 净利润 | 210.4亿 | 93.3亿 | +| 净利润率 | 4.42% | 7.51% | +| 扣非净利润 | 202.1亿 | 74.0亿 | +| 总资产 | 2877.1亿 | 2009.6亿 | +| 流动资产 | 2524.8亿 | 1585.0亿 | +| 营业成本 | 4379.6亿 | 720.5亿 | +| 毛利润率 | 8.06% | 41.53% | diff --git a/投资理财/低空经济/低空感知.md b/投资理财/低空经济/低空感知.md new file mode 100644 index 0000000..4959ac5 --- /dev/null +++ b/投资理财/低空经济/低空感知.md @@ -0,0 +1,26 @@ +1. 考虑入手： + 1. 四川九洲 + +2. 关注股票： + 1. 纳睿雷达 + 2. 四创电子 + 3. 四川九洲 + +3. 财务数据对比 + + +| | | 纳睿雷达 | 四创电子 | 四川九洲 | +| ---- | -------- | ----- | ------ | ------ | +| 盈利能力 | 毛利率 | 78.8% | 16.49% | 21.63% | +| | 净利率 | 8.09% | -6.05% | 5.22% | +| | 总资产回报率 | 0.25% | -0.6% | 1.39% | +| | 净资产报酬率 | 0.27% | -1.81% | 2.28% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.031 | 0.099 | 0.266 | +| | 应收账款周转率 | 0.279 | 0.317 | 0.738 | +| | 应收账款周转天数 | 645 | 567.3 | 244.0 | +| | 存货周转率 | 0.077 | 0.377 | 2.061 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 10.13 | 1.281 | 1.658 | +| | 速动比率 | 9.3 | 0.853 | 1.429 | +| | 资产负债率 | 9.27% | 66.15% | 50.67% | diff --git a/投资理财/低空经济/动力.md b/投资理财/低空经济/动力.md new file mode 100644 index 0000000..7fc53cc --- /dev/null +++ b/投资理财/低空经济/动力.md @@ -0,0 +1,26 @@ +1. 考虑入手： + 1. 宗申动力 + 2. 卧龙电驱 +2. 关注股票： + 2. 宗申动力 + 3. 卧龙电驱 + 4. 应流股份，应流股份是做航空发动机、燃气轮机、核能等相关领域的新材料，和另外两个不是同一领域； + +3. 财务数据对比 + +| | | 宗申动力 | 卧龙电驱 | 应流股份 | +| ---- | -------- | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | 毛利率 | 14.39% | 25.70% | 34.37% | +| | 净利率 | 6.31% | 5.13% | 11.11% | +| | 总资产回报率 | 2.81% | 1.63% | 1.29% | +| | 净资产报酬率 | 5.73% | 4.09% | 3.37% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.452 | 0.318 | 0.116 | +| | 应收账款周转率 | 2.644 | 1.552 | 1.173 | +| | 应收账款周转天数 | 68.07 | 116.0 | 153.5 | +| | 存货周转率 | 4.544 | 1.672 | 0.442 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.029 | 1.303 | 1.340 | +| | 速动比率 | 1.704 | 0.971 | 0.702 | +| | 资产负债率 | 53.12% | 56.51% | 55.91% | +| | | | | | diff --git a/投资理财/低空经济/飞机制造.md b/投资理财/低空经济/飞机制造.md new file mode 100644 index 0000000..c2947fa --- /dev/null +++ b/投资理财/低空经济/飞机制造.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +1. 考虑入手： + 1. 万丰奥威 +2. 关注股票： + 1. 万丰奥威 + 2. 中直股份 + 3. 亿航智能(美股) + +3. 财务数据(2024年半年报)： + +| | | 万丰奥威 | 中直股份 | 亿航智能 | +| ---- | -------- | ------ | ------ | ------- | +| 盈利能力 | 毛利率 | 18.49% | 13.10% | 62.20% | +| | 净利率 | 7.08% | 3.58% | -82.46% | +| | 总资产回报率 | 2.96% | 0.64% | -- | +| | 净资产报酬率 | 5.79% | 2.45% | -- | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.418 | 0.177 | 0.29 | +| | 应收账款周转率 | 2.282 | 1.190 | 3.91 | +| | 应收账款周转天数 | 78.89 | 151.3 | 46.09 | +| | 存货周转率 | 86.83 | 581.3 | 189.97 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 1.488 | 1.32 | 2.12 | +| | 速动比率 | 1.018 | 0.628 | 1.99 | +| | 资产负债率 | 46.72% | 71.8% | 51.37% | diff --git a/投资理财/关注领域/低空经济.md b/投资理财/关注领域/低空经济.md new file mode 100644 index 0000000..ef8e7e2 --- /dev/null +++ b/投资理财/关注领域/低空经济.md @@ -0,0 +1,9 @@ + +1. 基础设施空管系统：深城交、中信海直 +2. 航空发动机：宗申动力、卧龙电驱、应流股份 +3. 飞机制造：万丰奥威、中直股份、亿航智能 +4. eVTOL：亿航智能(美股)、 +5. 超新材料：光启技术、龙华科技 +6. 低空感知：纳睿雷达、四创电子、四川九洲 +7. 低空空域管理：中科星图、莱斯信息 +8. 其他：海特高新 \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/关注领域/储能概念.md b/投资理财/关注领域/储能概念.md new file mode 100644 index 0000000..da31569 --- /dev/null +++ b/投资理财/关注领域/储能概念.md @@ -0,0 +1,25 @@ +- 电化学储能： + +光大证券建议：成本占用电池占比60%，逆变器（PCS）占比20%，因此：重点关注储能逆变器和集成龙头阳光电源，户用储能逆变器龙头锦浪科技、固德威、德业股份、禾望电气，工商业储能逆变器龙头盛弘股份，全场景储能逆变器龙头科华数据。此外建议关注储能温控、储能消防、先进压缩空气储能、光热储能领域。 + +储能逆变器和集成龙头：阳光电源 + +户用储能逆变器龙头：锦浪科技、固德威、德业股份、禾望电气， + +工商业储能逆变器龙头：盛弘股份 + +全场景储能逆变器龙头：科华数据 + +大涨概念股： + +储能概念股大涨。德业股份拉升封板，禾迈股份、昱能科技、振邦智能、祥鑫科技、科华数据、派能科技等冲高 + +重点关注龙头： + +储能逆变器PCS：固德威、锦浪科技、盛弘股份、德业股份、阳光电源、昱能科技、古瑞瓦特、enphase + +储能电池：派能科技、比亚迪、鹏辉能源 + +温控系统：英维克、同飞股份 + +• 我们看好钠离子电池行业未来发展，推荐钠电池及材料布局前瞻的企业： • 1）电池企业：宁德时代； • 2）材料企业：当升科技、容百科技、厦钨新能、璞泰来、天赐材料。 \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/关注领域/具身智能.md b/投资理财/关注领域/具身智能.md new file mode 100644 index 0000000..1ac0e78 --- /dev/null +++ b/投资理财/关注领域/具身智能.md @@ -0,0 +1,12 @@ +## 1. 关注股票 + +1. 力传感：宇立仪器、坤维科技、鑫精诚、柯力传感、昊志机电、安培龙； +2. 执行器：三花智控、拓普集团； +3. 灵巧手：长盈精密、鸣志电器(空心电机)、禾川科技(无框电机)、步科股份(无框电机); +4. 空心杯电机：鸣志电器、鼎智科技、拓邦股份、伟创电气； +5. 谐波减速器：绿的谐波； +6. 触觉传感器：汉威科技； + +## 2. 领域 + +壁垒：灵巧手>关节>行星滚柱丝杠>六维力矩传感器>谐波减速器>空心杯电机>无框电机。灵巧手、关节、丝杠等赛道是人形机器人产业链的核心优质赛道。 \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/关注领域/国产AI算力.md b/投资理财/关注领域/国产AI算力.md new file mode 100644 index 0000000..e50e92e --- /dev/null +++ b/投资理财/关注领域/国产AI算力.md @@ -0,0 +1,25 @@ +1. 关注公司： + 1. 浪潮信息 + 2. 中科曙光 + 3. 工业富联 + 4. 神州数码 + + +2. 财务数据： + +| | | 中科曙光 | 工业富联 | 浪潮科技 | 神州数码 | +| :--: | -------- | ------ | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | | +| | 毛利率 | 26.26% | 8.06％ | 10.04% | 3.99％ | +| | 净利率 | 13.08% | 4.41% | 2.73% | 1.01% | +| | 总资产回报率 | 5.92% | 7.53% | 4.02% | 2.84% | +| | 净资产报酬率 | 10.30% | 15.63% | 9.89% | 14.65% | +| 运营能力 | | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.453 | 1.666 | 1.476 | 2.811 | +| | 应收账款周转率 | 5.240 | 5.117 | 6.335 | 11.58 | +| | 应收账款周转天数 | 68.70 | 70.35 | 56.82 | 31.09 | +| | 存货周转率 | 5.24 | 5.688 | 3.471 | 39.03 | +| 偿债能力 | | | | | | +| | 流动比率 | 2.992 | 1.829 | 2.089 | 1.213 | +| | 速动比率 | 2.305 | 1.273 | 1.190 | 0.797 | +| | 资产负债率 | 38.38% | 51.13% | 62.00% | 79.37% | diff --git a/投资理财/关注领域/总体.md b/投资理财/关注领域/总体.md new file mode 100644 index 0000000..df25f6e --- /dev/null +++ b/投资理财/关注领域/总体.md @@ -0,0 +1 @@ +![[投资方向.xmind]] \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/关注领域/车路云一体化.md b/投资理财/关注领域/车路云一体化.md new file mode 100644 index 0000000..8f10d26 --- /dev/null +++ b/投资理财/关注领域/车路云一体化.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +1. 关于公司： + 1. 万集科技 + 2. 金溢科技 + 3. 千方科技 +2. 财务数据对比 + 下述数据为2023年年报数据 + +| | | 万集科技 | 金溢科技 | 千方科技 | +| :--: | -------- | ------- | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | +| | 毛利率 | 33.64% | 35.11% | 34.47% | +| | 净利率 | -42.24% | 9.62% | 7.33% | +| | 总资产回报率 | -11.49% | 1.86% | 2.925 | +| | 净资产报酬率 | -16.72% | 2.36% | 4.41% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.272 | 0.194 | 0.399 | +| | 应收账款周转率 | 0.852 | 1.489 | 2.046 | +| | 应收账款周转天数 | 422.5 | 241.8 | 175.9 | +| | 存货周转率 | 1.476 | 2.385 | 2.116 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.618% | 4.230% | 1.818% | +| | 速动比率 | 2.129% | 3.980% | 1.460% | +| | 资产负债率 | 28.98% | 21.42% | 33.86% | + +3. \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/具身智能/六维力传感器.md b/投资理财/具身智能/六维力传感器.md new file mode 100644 index 0000000..63c9f9d --- /dev/null +++ b/投资理财/具身智能/六维力传感器.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +1. 关注股票： + + 1. 柯力传感； + 2. 昊志机电； + 3. 安培龙； + +2. 财务指标对比： + + +| | | 柯力传感 | 昊志机电 | 安培龙 | +| ---- | -------- | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | +| | 毛利率 | 43.43% | 37.94% | 30.83% | +| | 净利率 | 23.55 | 8.97% | 8.55% | +| | 总资产回报率 | 3.25% | 2.19% | 1.79% | +| | 净资产回报率 | 4.52% | 4.88% | 3.02% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.138 | 0.244 | 0.210 | +| | 应收账款周转率 | 1.588 | 1.203 | 1.309 | +| | 应收帐款周转天数 | 113.4 | 149.7 | 137.5 | +| | 存货周转率 | 0.609 | 0.762 | 1.357 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.074 | 1.399 | 1.873 | +| | 速动比率 | 1.643 | 0.833 | 1.416 | +| | 资产负债率 | 30.52% | 56.01% | 36.58 | diff --git a/投资理财/具身智能/触觉传感器.md b/投资理财/具身智能/触觉传感器.md new file mode 100644 index 0000000..3c176b6 --- /dev/null +++ b/投资理财/具身智能/触觉传感器.md @@ -0,0 +1,26 @@ +1. 准备买入 + 1. 奥迪威（北交所） + 2. 汉威科技 +2. 关注股票 + 1. 汉威科技 + 2. 申昊科技 + 3. 奥迪威 +3. 财务指标 + +| | | 汉威科技 | 申昊科技 | 奥迪威 | +| ---- | -------- | ------ | -------- | ------ | +| 盈利能力 | 毛利率 | 27.75% | 24.65% | 35.16% | +| | 净利率 | 3.85% | -189.10% | 15.11% | +| | 总资产回报率 | 0.7% | -3.53% | 4.22% | +| | 静资产回报率 | 1.81% | -6.12% | 4.86% | +| 运营能力 | 总资产周转率 | 0.18 | 0.019 | 0.256 | +| | 应收账款周转率 | 0.803 | 0.069 | 1.803 | +| | 应收帐款周转天数 | 224.1 | 2627 | 99.82 | +| | 存货周转率 | 1.771 | 0.188 | 2.283 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.025 | 3.066 | 6.475 | +| | 速动比率 | 1.744 | 2.681 | 5.851 | +| | 资产负债率 | 47.82% | 45.81% | 14.68% | + + + \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/基础知识/财报分析/需要关注的指标.md b/投资理财/基础知识/财报分析/需要关注的指标.md new file mode 100644 index 0000000..fd738bd --- /dev/null +++ b/投资理财/基础知识/财报分析/需要关注的指标.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +1. 盈利能力 + 1. 毛利率：毛利润/营业收入 + 2. 净利率：净利润/营业收入 + 3. 总资产回报率：息税前收益(净利润+所得税+利息费用)/((期初总资产+期末总资产)/2) + 4. 净资产报酬率：净利润/((期初股东权益+期末股东权益)/2) +2. 运营能力 + 1. 总资产周转率：营业收入/平均总资产额((期初+期末)/2) + 2. 应收账款周转率：营业收入/平均应收账款((期初+期末)/2) + 3. 应收账款周转天数：365/应收账款周转率 + 4. 流动资产周转率：营业收入/流动资产平均余额 + 5. 固定资产周转率：营业收入/固定资产平均净值 + 6. 存货周转率：营业成本/平均存货余额 +3. 偿债能力 + 1. 流动比率：企业流动资产与流动负债的比例(短期偿债能力) + 2. 速动比率：速动资产(流动资产-存货)/流动负债(短期偿债能力) + 3. 利息收入倍数：息税前收益(净利润+所得税+利息费用)/利息费用(财务费用) \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/能源板块/算电协同/协鑫能科.md b/投资理财/能源板块/算电协同/协鑫能科.md new file mode 100644 index 0000000..687a3f4 --- /dev/null +++ b/投资理财/能源板块/算电协同/协鑫能科.md @@ -0,0 +1,8 @@ +1. A股唯一同时「绿电」+「算力中心」双主业的企业，已经实现算力中心的100%绿电直供； + 1. PUE小于等于1.15出于国内领先水平； +2. 国内首只光伏RWA发布公司； +3. 新能源比例大幅增加，但是仍有一定比例的火电； +4. 2025年和2026年Q1营收大涨，现金流充足； +5. 业务比较多，还涉足换电业务，不够专心； + +![[协鑫能科RWA与算电协同深度分析.pdf]] \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/量化交易/指标复盘/20260601-复盘技术指标.md b/投资理财/量化交易/指标复盘/20260601-复盘技术指标.md new file mode 100644 index 0000000..2f20d36 --- /dev/null +++ b/投资理财/量化交易/指标复盘/20260601-复盘技术指标.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 卖出： + 1. 可能性1: 如下组合可能出现顶部，需要出货，上升趋势中，MACD红柱子缩短，KDJ死叉，OBV开始下滑； + 2. ~~可能性2: 如下组合可能出现顶部，上升趋势中，MACD红柱子开始缩短，DMI的DI线开始下降(或者是MACD红柱子虽然上升但是DMI的DI线开始下降)，KDJ接近死叉，MFI也开始下降(尤其从80之上到80之下)；~~ + 3. 可能性3: 可能性1构成的指标可能会被洗出去，考虑引入expma指标，在满足可能性1的前提下，如果股价跌穿MA1线则卖出，如果KDJ指标中k线仅略低于d线，且expma未跌穿MA1线，则继续持有；**要注意这个组合过于不敏感，如果成本较高，且市场情绪一般，还是优先考虑可能性1；** +2. 买入： + 1. 可能性1:如下组合可以考虑买入，横盘后，MACD金叉或二次金叉，OBV线上穿MAOBV线，KDJ金叉或接近金叉；— 较为滞后，可以作为追涨的指标； + 2. 可能性2:MACD绿柱缩短，且KDJ金叉，MFI持续上升，可以作为建立底仓的信号，该组合出现后仍可能振荡整理之后再上升，所以仓位不可太重； \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/量化交易/指标复盘/20260712-指数指标尝试.md b/投资理财/量化交易/指标复盘/20260712-指数指标尝试.md new file mode 100644 index 0000000..06e6735 --- /dev/null +++ b/投资理财/量化交易/指标复盘/20260712-指数指标尝试.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 考虑引入cci指标： + 1. 当cci较前两日均上行，且kdj交叉，且收盘价站上5日线，买入； + 2. cci在100以上时不卖出； + 3. 当cci从100以上落入100以下，且kdj死叉，收盘价跌破5日线，卖出； \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/量化交易/指标复盘/20260723指标复盘.md b/投资理财/量化交易/指标复盘/20260723指标复盘.md new file mode 100644 index 0000000..3317fae --- /dev/null +++ b/投资理财/量化交易/指标复盘/20260723指标复盘.md @@ -0,0 +1,10 @@ +1. 卖出： + 1. 主升浪结束：使用ARBR指标体系，当AR从150以上落到150以下，且BR从300落到300以下，确定为主升浪结束； + 2. 横盘期：满足其一卖出 + 1. 当KDJ死叉，且cci在下降中，且收盘价在5日均线以下； + 2. 当cci顶背离(股价上涨，但cci下降)，且k线在d线之下，且收盘价在5日均线以下； + 3. 当cci从100以上落到100以下，且k线在d线之下，且收盘价在5日均线以下； +2. 买入： + 1. 横盘期： + 1. 当KDJ金叉，且cci连续两日上涨，且收盘价在5日均线以上； + 2. 当cci连续两日上涨，且k线在d线之上，且收盘价在5日均线以上； \ No newline at end of file diff --git a/投资理财/量化交易/指标复盘/test.md b/投资理财/量化交易/指标复盘/test.md new file mode 100644 index 0000000..8b13789 --- /dev/null +++ b/投资理财/量化交易/指标复盘/test.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/投资理财/量化交易/程序需求/2026.06.21 初版.md b/投资理财/量化交易/程序需求/2026.06.21 初版.md new file mode 100644 index 0000000..863dff3 --- /dev/null +++ b/投资理财/量化交易/程序需求/2026.06.21 初版.md @@ -0,0 +1,13 @@ +我想写一个量化分析用的平台，使用的python编写，要求具备以下功能： + +1. 自选管理：我自己记录我的自选股票，要有按个股加入和按选定行业、细分领域加入的能力；要支持搜索、新增和删除，支持增加无限标签，方便我管理自选股，支持手动记录成本价；要可以通过telegram管理和查询自选股； +2. 指标管理功能：指标要能方便的新增和删除，通过独立的脚本文件管理每个指标的计算逻辑，要能像插件一样实现热拔插；支持搜索、新增和删除，支持增加无限标签，每个标签必须分类为：时间序列型、横截面类型和其他； +3. 财报和财务数据收集：定时更新自选股的财报数据，自动对横截面类型指标进行计算和更新； +4. 股价获取和预警：自动判断当日是否为交易日，如果是交易日，在交易时间内，每30分钟(可设置)自动获取自选股票的股价和涨跌幅，沪指指数和涨跌幅，并通过telegram机器人发送给我，发送的信息要简洁易读； +5. 买入和卖出时机：根据指标管理功能中的指标，在每日收盘后分析是否到达买入和卖出时机，买入和卖出规则由我手动设定，要可以选则指标体系中的部分和全部指标，要能手动设定阈值，指标之间的关系要可以是「和」、「或」、「非」；每个自选股要能独立设置不同的买入和卖出逻辑，要能一键为选定的多个自选股设置逻辑；在达到买入和卖出实际时通过telegram机器人发送消息给我，发送的消息要简洁易读； +6. AI接入功能：要能接入到openai兼容的大模型api中，至少实现利用ai对个股财报和技术面的评价功能； +7. 消息收集：可以收集指定信息源的信息，并通过大模型提取摘要后显示出来或者通过telegram发送给我； +8. 扩展性： + 1. 上面提到的数据，数据源一开始可以都来自akshare库，但是只要支持通过python包和rss两种接入方式； + 2. 要有直接发送http请求的能力，保证未来可以实现通过http接口向其他平台发送请求的能力； +9. 管理页面：上面的功能要设计一个网页版的管理界面，要确保可以通过该网页完成大部分日常管理的功能； \ No newline at end of file diff --git a/数据挖掘/数据集/驾驶行为相关数据库.md b/数据挖掘/数据集/驾驶行为相关数据库.md new file mode 100644 index 0000000..5193638 --- /dev/null +++ b/数据挖掘/数据集/驾驶行为相关数据库.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. HCILAB：https://www.hcilab.org/research/hcilab-driving-dataset/； +2. PhysioNet：https://physionet.org/content/drivedb/1.0.0/; +3. UAH-DriveSet: [http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;](http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;) +4. NGSIM：[https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj；](https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj) \ No newline at end of file diff --git a/数据挖掘/理论知识/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md b/数据挖掘/理论知识/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md new file mode 100644 index 0000000..a19f7e6 --- /dev/null +++ b/数据挖掘/理论知识/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mengte.online/archives/1879' +--- +# Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +## Metadata + +- Title: Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +- Reference: https://mengte.online/archives/1879 + +- Category: #source/article🗞 + +- Tags: + +## Highlights + +- 先将变量X、Y分别从小到大排序编秩，用秩次RX和RY表示。排序时，出现数据相等从而造成秩次相同的现象称为相持(tie)，此时，取其平均秩次为每个数据的秩次 + + + +- Spearman相关性分析，需要满足2个条件： 条件1：变量包含等级变量、或变量不服从正态分布或分布类型未知。 条件2：两变量之间存在单调关系。 + + + +- Spearman相关，又称秩相关、等级相关，是对两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。对于服从Pearson相关的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能更低。 Spearman相关系数(rs)介于-1与1之间，rs >0为正相关，rs <0为负相关。rs的绝对值(|rs|)越大，变量间的相关性越强。 参考Pearson相关系数对rs进行等级划分：当0.9 [!万莹：推荐***，价格低点、房型尚可、单价可接受、初中学区不错] +> 5. ***万科海上传奇2期(2015)***：（链家挂牌均价9.999万，成交均价8.79万，最新成交高层3房928万-8.5万/平；22年高点10.2万，23年12月低楼层9.6万，现在挺合适的！） + 1. 965万，108.88平，8.86万元/平，南北不通透，有连廊 + 2. 御桥板块，外中环间，紧贴中环，御桥地铁站门口，周围有大型商业，有公园；东部(4S店、红星美凯龙) + 3. 学区：小学：上海市浦东新区御桥小学（御山校区），中学：上海市建平实验地杰中学(比较好) +6. 仁和都市花园(2016)： + 1. 两房，780万，93.16平，8.3万元/平，南北通透 + 2. 御桥板块，在外中环间，离中环稍远，离御桥地铁站稍远，周围有大型商业，有公园； + 3. 学区：小学：上海市浦东新区御桥小学（高青校区）(学校还没建，统筹)，中学：上海市浦东新区建平御山中学 +7. 宝华海尚郡领(2014)： + 1. 两房，968万，100.95平，9.58万元/平，南北通透 + 2. 北蔡板块，在内中环间，离下南路地铁站不远(800米)，周围有商业，有公园； + 3. 学区：小学：上海市浦东新区北蔡镇中心小学 ，中学：上海市新云台中学 +8. 万科翡翠公园(2017)： + 1. 两房，850万，86.24平，9.85万元/平，南北不通透（张江最新小区） + 2. 张江，内中环间，在学林路地铁站边，公司较多，没有什么商业 + 3. 学区：小学：万科实验小学，中学：建平实验张江中学 + 凯德嘉博名邸（2012） + 两房两卫，920万，104平，8.77万元/平，南北通透 + 世博板块，紧邻大华，7号线杨高南路旁，山姆1.2km、巴黎春天2km + 学区：上海市浦东新区尚博实验小学（昌里校区）；上海市上南中学北校 + +> [!万莹：户型一般、单价价格高、无学区] +> 凯德莲公馆（2015年） + 两房，980万，92平，10.6万元/平，双南户型 + 南码头板块东侧，在凯德嘉博名邸北边，交通与凯德嘉博名邸相同，所以更远一些7号线杨高南路300m，旁有河道，有南码头休闲广场 + 学区：上海市浦东新区浦三路小学，上海市上南中学北校 + + + \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/房子/归档/2025年卖房/成本计算.md b/日常生活/房子/归档/2025年卖房/成本计算.md new file mode 100644 index 0000000..3cc3b4e --- /dev/null +++ b/日常生活/房子/归档/2025年卖房/成本计算.md @@ -0,0 +1,28 @@ +1. 总价：2737129 +2. 首付：959600 +3. 本金余额：543510.72(公积金)+575101.25(商贷) = 1118611.97 +4. 已还利息：80712.26(公积金)+204753.16(商贷) = 285465.42 +5. 已还本金：56489.28(公积金) + 604898.75(商贷) +6. 装修：100000 +7. 总成本：3122594.42 + + +现有资金： +1. 李： + 1. 158979 + 46074 + 34687(A股) + 46565(支付宝) + 40078(港股) = 326383(现金+股票) + 2. 公积金：73928.75 +2. 万： + 1. 409168(现金) + 111405(股票) = 520573 + 2. 公积金：177761.73 +3. 总计： + 1. 现金：846956 + 2. 公积金：251690.48 + 3. 总计：1098646，差3万 + +买房后可动员资金： +1. 税：3.6万(个税)+18.17万 = 21.77万 +2. 中介费：9万 +3. **可流动资金：330万** +4. 最多可购买上限：1100万(落地) +5. 购买900万：压力适中，16k~24k +6. 购买1100万：压力较大，26k~37k \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/房子/归档/2025年卖房/是否卖房考虑.md b/日常生活/房子/归档/2025年卖房/是否卖房考虑.md new file mode 100644 index 0000000..dae4dac --- /dev/null +++ b/日常生活/房子/归档/2025年卖房/是否卖房考虑.md @@ -0,0 +1,19 @@ +### 1. 需要考虑的方向 + + +1. 位置 +2. 生活品质 + 1. 商业 + 1. 大型商业 + 2. 底商 + 2. 交通 +3. 教育问题 + 1. 学校排名 + 2. 入学要求 +4. 保值问题 + 1. 现在的是否还会跌 + 2. 市里的房子是否会涨 +5. 买新房问题 + 1. 二手房的税费 + 2. 新房的积分 +6. \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/房子/智能家居/自动化逻辑/离家模式.md b/日常生活/房子/智能家居/自动化逻辑/离家模式.md new file mode 100644 index 0000000..96c0c2f --- /dev/null +++ b/日常生活/房子/智能家居/自动化逻辑/离家模式.md @@ -0,0 +1,12 @@ + +1. 触发条件： + 1. 手动触发：家门口的按键、智能家庭屏 + 2. 自动触发条件： + 1. 所有手机均不在线 + 2. 所有人体传感器均无人 + 3. 触发内容： + 1. 所有灯、空调、浴霸均关闭； + 2. 每日一次扫地机器人打扫； + 3. 所有摄像头进入工作状态； + 4. 如何实现： + 1. 通过homeassistant实现家中没人状态的检测 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/HR面准备.md b/日常生活/杂项/HR面准备.md new file mode 100644 index 0000000..e2a7591 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/HR面准备.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +1. 自我介绍 + +2. 未来转互联网： + 1. 第一个方面，最主要的，是我觉得互联网的机会对我来说更好，因为数据分析、数据算法这个岗位最早就是从互联网兴起的嘛，包括我在工作中也接触过从互联网行业来到汽车行业的同事，我认为在数据分析、数据算法这个方向还是互联网更加成熟，能让我接触到更多的项目，得到更好的锻炼，对我后续的职业发展更加有利； + 2. 第二个方面，是本身汽车行业现在确实是十分的动荡，数据分析、数据算法这个方向做的比较好的基本都是新势力的车企嘛，但是明年和后年，我觉得就是新势力的决赛圈了，从现在的情况看除了极少数的头部玩家，其他的新势力都要死，所以就是有点太不稳定了，我本身不是一个追求特别稳定的一个人，但是汽车行业尤其是新势力现在是太过动荡，这个情况对我，不论是未来的职业发展还是生活都不利； +3. 以前的哪些经验可以用在现在的工作上： + 1. 对数据分析和数据算法的基本能力： +4. 对岗位的理解： + 1. 第一个：风控，利用数据分析 +5. 为什么离职： + 1. 集度：因为失业了，集度闪崩，基本已经把所有员工都裁掉了； + 2. 一汽：因为是已经在上海定居了嘛，所以当时去一汽的时候就是想转一个业务方向，所以当时就是规划了去一汽做3-5年的时间然后再回到上海，去年正好也有这样的机会，所以就回来了； + 3. 上汽：主要是因为当时的工作内容，上汽的职位更多的偏项目管理多一点，我自己是更想做技术，就是实际的技术研发多一点，另外，我个人对数据啊、算法、智能这些开发都非常感兴趣，当时正好一汽这边有这个机会就跳槽到了一汽这边； +6. 未来的职业规划：我是想走技术专精这个方向的，未来我想成为一名技术专家，短期内的话，我希望通过更多的项目实践，让我的能力可以得到更好的提升； +7. 之前公司表现： + 1. 集度：我个人觉得表现是不错的，因为我去年是拿了5分，就是满分的绩效，入职之后，我很快的就协助业务方的同事建立了完整的评价体系，支持业务方迭代策略、硬件选型及售后问题排查，得到了两边领导和同事的高度评价； + 2. 一汽：在一汽的话我的表现也是不错的，离职前最后一年是拿了A的绩效，也是最好的绩效，在职期间，我负责驾驶行为产品的定义和算法开发，我基于数据情况重新设计了驾驶行为评价指标，开发了多个数据算法提高了驾驶行为识别的准确性，同时也协调各方推进产品具体的开发工作，没有出现开发延误错过节点等等问题； + +5. 加班和工作强度： + 1. 对于我个人来说，只要是工作很忙，工作量很大导致的，这种加班的话我是可以接受的； + 2. 从另外的角度来说，对于我的职业规划来讲，我是想走技术口的，走技术专家这个方向的，我希望在现在还算年轻，身体还允许的时候多做项目，尤其是那种比较复杂的项目，尽快的锤炼我的能力，让我在日后能后更好更高的竞争力； +6. 工作以外的爱好 + 1. 折腾一些电子类的产品吧，尤其是智能家居类的； + 2. 看看书，军事，历史，最近在看的叫 五代十国全史，唐末到宋初这段时间的历史 + + +7. 新机会在意的点： + 技术、平台 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/个人.md b/日常生活/杂项/个人.md new file mode 100644 index 0000000..b503ed9 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/个人.md @@ -0,0 +1,27 @@ +## 数据分析 + +~~1. 行驶环境检测：SVM、LVQ、KNN~~ +2. 不良驾驶行为识别：规则、RNN、HMM +~~3. 安全驾驶：Aprior算法~~ +~~4. 节能驾驶：因子分析~~ +5. 驻留点检测：DBSCAN聚类 +6. 常用路线检测：DTW算法 + + +## 产品经理 + +- [ ] 技能：Axure、xmind +- [ ] 个人优势 + - [ ] 6年项目管理检验，其中3年数据产品经理经验 + - [ ] 了解汽车、智能座舱产品，技术极客，了解各类科技产品 + - [ ] 学习能力 +- [ ] 驾驶行为产品经理 + - [ ] 调研、对标 + - [ ] 产品功能定义 + - [ ] 技术架构设计(整体架构、数据库模型、接口) + - [ ] 原型图设计、PRD文档编写、组织内部评审 + - [ ] 制定产品开发计划、跨部门沟通协作 +- [ ] 人体健康管理产品经理 + - [ ] 负责0～1产品调研、竞品分析、产品架构及功能设计； + - [ ] 技术方案设计(传感器、数据中台设计)，供应商交流； + - [ ] 技术预研立项； \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/入党时间.md b/日常生活/杂项/入党时间.md new file mode 100644 index 0000000..e61a014 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/入党时间.md @@ -0,0 +1 @@ + 2016年10月31日 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/婚礼记录.md b/日常生活/杂项/婚礼记录.md new file mode 100644 index 0000000..43db39b --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/婚礼记录.md @@ -0,0 +1,33 @@ +## 礼物 + +- 林娜师姐，一堆碗，一个290元； + +- 蒋珊珊，配秀和的扇子； + +## 随礼 + +- 卜卓：1000 + +- 赵杨：1000 + +- 栗泽晨：1000 + +- 刘浩师兄：800 + +- 刘文超：500 + 200 + +- 骞剑策：1000 + +- 许晨：1000 + +- 杨天：500 + +- 袁鲁峰：200 + +- 丽丽姐：1000 + +- 刘伟涛：500 + +- 胡冰妍：1000 + +- 顾兴剑师兄：200 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/我喜欢的那些句子.md b/日常生活/杂项/我喜欢的那些句子.md new file mode 100644 index 0000000..4bb5c90 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/我喜欢的那些句子.md @@ -0,0 +1,48 @@ +1. 所有的英雄，都是凡人，千回百转，千锤百炼，矢志不改，如此而已——《明朝那些事儿》 + +2. 世间万事，风云变幻，苍黄翻覆。纵使波谲云诡，但制心一处，便无事不办。天定胜人，人定兮胜天——《画江湖之不良人3》袁天罡 + +3. 所谓的奇迹是真的发生后才具有价值——摘自鼠绘漫画网 + +4. 工程师让技术更加成熟，同时也让它变得简单——《数字战争：苹果、谷歌与微软的商业较量》 + +5. 不要总是着眼于失去的东西，失去的东西是不会回来的，问问你自己还剩下什么？——《海贼王》“海侠”甚平 + +6. 灾难总是接踵而至，这正是世间的常理。你以为只要解释一下，就有谁会来救你吗？要是死了，就只能说明我不过是如此程度的男人。——《海贼王》罗罗诺亚·索隆 + +7. 人的梦想，是不会完结的啊！——《海贼王》“黑胡子”帝奇 + +8. 人生最大的落差是你配不上自己的野心，又辜负了你所承受的苦难——摘自网络 + +9. 人民不应该害怕他们的政府，政府应该害怕它的人民——《V字仇杀队》V + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/20260724172838070.png) + +10. 正义必胜？那是理所当然的啊，因为只有胜利者才是正义的啊——《海贼王》多弗朗明哥 + +11. 记住，千万不要有和别人斗的心，不要和别人比，你要赢的是你自己——《头文字D》藤原文太 + +12. 一被人说成是弱者就气得浑身发抖之人一定是个弱者——摘自网络 + +13. 看清自己，看清世界，变强吧！——《海贼王》鹰眼 + +14. 丧家之犬是没有资格谈正义的——《海贼王》沙·克罗克达尔 + +15. 只有那些疯狂到认为自己可以改变世界的人才能改变世界——乔布斯 + +16. What does a man do, Walter? A man provides for his family. And he does it even when he's not appreciated, or respected, or even loved. He simply bears up and he does it. Because he's a man ——《绝命毒师》Gus Fring + +17. 成年人的世界哪有什么对错。——《妖怪名单》燕朝雪 + +18. 只有品尝过成功，失败和仓皇逃窜的滋味之后，男人才会真正长大，哭也没关系，要跨过去！ ——《海贼王》“红发”香克斯 + +19. 人会长大三次。第一次是在发现自己不是世界中心的时候。第二次是在发现即使再怎么努力，终究还是有些事令人无能为力的时候。第三次是在，明知道有些事可能会无能为力，但还是会尽力争取的时候。——摘自网络 + +20. 能够改变未来的权利，对每个人来说都是平等的——《海贼王》贝吉 + +21. 改变世界的一定是拥有理想的现实主义者和认清了现实的理想主义者——摘自网络 + +22. 世界上只有一种真正的英雄主义，就是认清了生活的真相后还依然热爱它——罗曼·罗兰 + +23.  听好了，自己不去努力，反而去数落对方的缺点，妄图拉低对方身份，让对方和自己站在同样的高度，这就是嫉妒。本来只要采取行动，赶上并超越对方就行，但是人啊...却往往做不到这一点，因为嫉妒是毫不费力的啊！不过你要牢记住这点，现实会给你答案，将责任推卸给时代、推卸给世界，你的处境也不会有任何改变，现实就是现实，你要理解现状，并好好分析，现实中一定蕴含了人走到今天这一步的原因，如果你能发现其中真理，之后只要再采取行动即可，连现实都无法判断的人，在我看来就是笨蛋——《红鳉鱼》 + +24. \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/数据产品经理.md b/日常生活/杂项/数据产品经理.md new file mode 100644 index 0000000..fb3f110 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/数据产品经理.md @@ -0,0 +1,37 @@ +各位老师好，我叫李振洋，2017年硕士毕业于吉林大学车辆工程专业，目前就职于一汽南京科技开发有限公司，目前我主要负责驾驶行为分析相关的产品开发，驾驶行为分析这个产品呢，主要功能是通过分析驾驶员的驾驶行为与行车安全和能耗之间的关系，引导驾驶员改善驾驶习惯。在这个产品中呢，我同时承担产品经理和数据算法开发两项工作。在产品经理这方面呢，负责PRD文档编写、原型图设计等，除此之外呢，我还负责对产品的功能体系和技术架构进行比较大的调整，功能项进行了精简和调整，；同时，我们对驾驶行为和行车安全及能耗做了相关性和关联分析，并根据分析结果，重新设计了驾驶行为的评价体系；在数据算法这方面呢，我们基于 SVM、聚类、DTW、RNN网络等开发驾驶工况和行驶环境识别、不良驾驶行为识别、驾驶风格识别、用路线识别等算法。 +除了驾驶行为分析这个产品之外呢，我还负责和参与了两个产品的开发，一个是主动人体健康管理，这个项目里，我主要负责人体健康管理产品0～1产品调研、竞品分析、产品架构，并且组织供应商技术交流，选定传感器、确定数据中台的设计方案等；另一个是伏羲大数据平台中驾驶行为相关模块的开发，伏羲大数据平台是一汽自研的车联大数据应用平台， 支撑数据驱动研发概念落地，负责驾驶行为分析模块数据指标设计、数据拉取、数据清理、数据计算及入库等工作，设计安全、 能耗、 辅助驾驶和舒适 4 个子模块 20 余项指标； +就我个人，我是一个开朗、外向的人，可以很快的融入不同的团队。在工作上，我是一个认真负责，能吃苦耐劳的人。同时呢，我也是一个渴望学习新知识并会学习的人，非常愿意面对全新的挑战。 + +数据清洗都做了哪些工作？ + +mqtt协议和http协议； + +比较困难的工作点，如何解决的； + +有创新性的工作； + +为什么想来做产品经理； + +1. 建立分析体系 + 1. 流程：明确分析目的和思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写 + 2. 例子：能耗相关性分析：要分析哪些驾驶行为与能耗相关——根据车辆动力学和电驱系统特性粗选指标——收集数据——相关性分析、因子分析——撰写分析报告 + 3. 常用方法： + 1. 趋势分析； + 2. 多维分解； + 3. 用户分群； + 4. 漏斗分析； + 5. 留存分析； + 6. AB 测试； +2. 指标字典 + 1. 确定分析指标——明确指标的维度和口径——指标评审——运营指标字典 + 2. 例子：伏羲大数据平台：分析APA系统的使用情况—— +3. 数据分析平台建设 + 1. 数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化 +4. 大数据处理流程： + 1. 数据生产 + 2. 数据采集 + 3. 数据预处理 + 4. 数据储存 + 5. 数据挖掘、统计与分析 + 6. 数据ETL与存储关系系数据库 + 7. 数据可视化 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/整理思路.md b/日常生活/杂项/整理思路.md new file mode 100644 index 0000000..079f757 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/整理思路.md @@ -0,0 +1,91 @@ +1. 自我介绍 + 老师好，我叫李振洋，17年毕业于吉林大学车辆工程专业，现在上海集度汽车有限公司任数据分析师一职，在这期间我主要负责整车工程、座舱触点、生产管理与质量三个部门的数据分析任务，包括从需求对接、需求分析、数据获取、预处理、分析到撰写分析报告或者搭建看板；对于整车工程，我与业务方同事合作，设计建立北极星评价指标，并围绕北极星指标建立完整的评价体系，对整车能耗、续航里程估计准确性等用户感知较强的问题进行持续监控，对异常波动进行归因分析，为业务部门提供精准的优化建议，支持业务迭代升级。对于座舱触点，我们对智能化功能的渗透率进行分析，并对智能化功能的用户流失原因进行下钻分析，如退出空调自动挡、雨刮自动挡、关闭电动开门等；对于生管与质量部门，我们主要通过数据分析支持其解决用户抱怨问题，比如空调震动等；对于一些偶发难以复现的故障进行长期监控，提供故障发生时第一现场的车辆状态与用户操作数据；此外，会对车辆整个生产、交付环节中的用时、成本进行分析，提出卡点问题，促进业务的优化；此外，我们还会进行专题数据分析，通过大数据，探索用户驾驶风格、用车习惯等信息，并指导车辆功能设计和零部件选型，如电池加热策略更新、NVH优化方向、DCDC选型、VAVE等；最后，我们基于python等工具开发了一系列的辅助工具，实现重点业务指标、问题的自动推送，业务报告的自动生成，提升业务团队的效率；这是我在集度这边的一些主要工作内容。 +1. 做过的工作， + 1. 整车工程 + 1. 能耗： + 1. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； + 1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) + 2. 一级指标： + 1. 电机能耗 + 2. 热管理能耗 + 3. DCDC高压侧能耗 + 4. 电池SOC与能耗匹配情况 + 5. 用户行为 + 3. 二级指标 + 1. 电机 + 1. 电机综合效率 + 2. 电机制动能量回收效率 + 2. DCDC高压侧能耗： + 1. DCDC高低压侧转换效率 + 2. DCDC低压侧用电器 + 1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 + 2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU + 3. 热管理： + 1. 座舱热管理功率 + 2. 电池热管理功率 + 4. 用户行为： + 1. 行驶工况 + 2. 驾驶风格 + 3. 空调使用与设置 + 4. 制动能量回收设置 + + 2. 续航里程估计准确性影响因素：行驶里程、环境温度、驾驶激烈程度、电池健康度 + 3. 驾驶风格评价： + 1. 与能耗的关系：SVM分类； + 2. 聚类分析 + 4. 用户工况提取： + 1. 车辆的行驶工况： + 1. 不同路段的行驶时间占比、不同的特征（车速、加速度）； + 2. 不同温度环境下用户的加速需求，针对电池低温下功率受限，调整加热策略； + 2. 用户用车场景： + 1. 静态：露营、小憩、游戏模式的使用； + 2. 动态：智能驾驶（开启的时间、持续里程） + 2. 电池： + 1. 算法有效性评估： + 1. 动态矫正评估 + 2. 异常报警监控 + 3. NVH： + 1. 用户常用工况提取； + 2. 空调系统异常震动原因分析； + 4. 人机：屏幕便利性 + 5. 商属：乘坐舒适性问卷分析； + 2. 触点： + 1. 渗透率 + 2. 智能功能流失原因： + 1. 雨刮：刮速、行驶工况 + 2. 自动空调：吹风模式、内外循环 + 3. 电动开门：开门速度、开门角度小 + 3. 生管、质量 + 1. 偶发问题监控：胎压系统报警、异常破冰激活 + 2. +2. 能力证明： + 1. 项目管理： + 1. 周例会：确定上周的工作进展、讨论新出现的问题、讨论卡点并确定下一步的行动计划； + 2. 预警机制； + 3. 排期：数据获取与预处理、分析与描述、报告或看板； + 4. 优先级：公司的重点(用户的抱怨、公司下一阶段重点任务)，接下来的行动急迫性，对业务方的贡献度(投入产出比，询问业务方拿到数据后能做哪些工作)； + 2. 专业成就： + 1. 集度： + 1. 搭建了完整的整车能耗评价和分析体系，这个分析体系一方面探查了整车能耗较高的组件、工况，为后续产品优化提供了明确的方向，另一方面在应对客户抱怨等方向上极大的提升了业务部门的工作效率，得到业务部门领导和同事的广泛好评； + 2. 难点：时间紧、任务重，几乎从零开始； + 3. 解决方法：与业务方合作，根据需求的紧迫程度和前置条件的满足度确定开发计划，并行推进数据采集、校验、数据分析、看板搭建等工作，并且两天与各个相关方碰头一次，确定业务进度、卡点及下一步行动方案； + 4. 结果：两周的时间从0到1搭建起来整车能耗评价体系，完成看板搭建，尤其对能耗问题较严重的热管理系统进行了深入的拆解，帮助业务部门明确了下一步的优化方向，并且协助业务部门成功应对了车辆上市初期较多的能耗抱怨问题(因为是冬天上市交车，能耗问题、尤其是续航打折、充电慢等问题较为突出)； + 2. 实时驾驶行为评价，过去的驾驶行为产品需要等待车辆停止并熄火20分钟后才能呈现结果，但我们的新产品可以在行车过程中向用户显示信息，并且在车辆熄火后几乎立即显示评价结果。为了实现这一目标，我们进行了大规模的技术架构调整，引入了先进的技术方案，如边缘计算和流处理。然而，我们在这个过程中面临了许多技术难题，例如实时软件的效率不足、软件不够稳定，以及其他部门的阻力。为了解决这些问题，我们优化了软件代码，提高了效率和稳定性，并通过合理的产品设计来避免软件问题对用户体验造成严重影响。我们还采用了调研等方法来证明我们的设计合理性和必要性，并与其他部门的同事一起讨论技术方案，试图找到既能减少工作量又能满足我们需求的解决方案； +3. 使用过的算法和数据分析方法： + 1. 聚类： + 1. kmeans、密度聚类 + 2. 回归分析： + 1. 逻辑回归 + 3. 相关性分析 + 4. 支持向量机 + 5. 隐马尔可夫模型 + 6. D-S证据理论 + 7. 漏斗模型 +4. 如何做一个完整的分析： + 1. 目标确定 + 2. 数据获取，埋点、获取途径、质量验证 + 3. 数据预处理，异常值处理、打标签 + 4. 数据分析与描述，数据情况描述、数据变化、可视化 + 5. 总结结论及报告编写、搭建看板 +5. 问题： + 1. 数据产品的范围？ \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/杂项/生活习惯和运动.md b/日常生活/杂项/生活习惯和运动.md new file mode 100644 index 0000000..8f78505 --- /dev/null +++ b/日常生活/杂项/生活习惯和运动.md @@ -0,0 +1,15 @@ +1. 生活习惯-睡眠 + 1. 适当早睡，晚起 + 2. 早起会增加孕反，遇到早高峰 + 3. 建议10点半上床，11点入睡 + 4. 每次走20分钟，每次饭后平地 + 5. 晚睡会饿 + 6. 会引起肥胖 +2. 运动 + 1. 孕早期:加强心肺的能力 + 2. 40分钟要练习呼吸，胸式呼吸，腹式呼吸 + 3. 凯格尔运动:中期练习收缩能力，晚期要帮助盘底肌松弛 + 4. 妊娠油从下到上，从左到右 + 5. 运动测评指导课需要携带:近期产检报告，b超报告，图中最不舒服的位置 + 6. 孕期游泳，卫生，安全，温度 + 7. 弯腰的时候要下蹲，不要直接弯腰 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/自律/每日作息.md b/日常生活/自律/每日作息.md new file mode 100644 index 0000000..7c66fe4 --- /dev/null +++ b/日常生活/自律/每日作息.md @@ -0,0 +1,13 @@ +早上 +7:10起床 +7:15洗漱完毕 +7:55早间英语练习 +9:00班车上读英文资料 + + +晚上 +9:00做好饭，洗衣服 +10:30编程、数据分析学习 +11:00洗漱完毕 +11:30看书，睡觉 + diff --git a/日常生活/菜谱/炒米粉.md b/日常生活/菜谱/炒米粉.md new file mode 100644 index 0000000..1a8bac0 --- /dev/null +++ b/日常生活/菜谱/炒米粉.md @@ -0,0 +1,7 @@ +- 烧开水，把米粉抄一分钟 +- 把米粉焖十分钟 +- 冷水洗干净，沥干水 +- 放入冰箱，冷藏 +- 热锅下油，多放油 +- 先下米粉炒，然后放入配料 +- 炒5分钟将粉炒熟 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/菜谱/煎豆腐.md b/日常生活/菜谱/煎豆腐.md new file mode 100644 index 0000000..845eb3c --- /dev/null +++ b/日常生活/菜谱/煎豆腐.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 用嫩豆腐 +- 豆腐切成三角状 +- 热锅下油，把豆腐煎至金黄 +- 加入生抽，老抽，盐翻炒 +- 加入水，盖过一半豆腐，盖锅盖焖 +- 待到水快收尽，加入芹菜，小米椒，姜，蒜翻炒，可以将豆腐弄成小块以提高入味 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/目的地.md b/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/目的地.md new file mode 100644 index 0000000..d872c8a --- /dev/null +++ b/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/目的地.md @@ -0,0 +1,22 @@ +- Day1：贵阳 +- Day2：天眼 +- Day3：荔波 +- day4：千户苗寨 +- day5：镇远古镇 +- day6：黄果树 + +Day0：抵达贵阳 9.30 +Day1：黄果树 10.1 +Day2： 10.2 +- 7:30： 从贵阳北站坐车4小时到荔波小七孔东门； +- 11:30：抵达小七孔，预计游玩5~6小时，住小七孔东门； +Day3：10.3 +- 8:30：从小七孔东门坐大巴到凯里南站，3小时； +- 11:30：住凯里南站附近民宿，先办理入住，放下东西去坐大巴到千户苗寨，大巴50分钟； +- 13:00：抵达千户苗寨，游玩，晚上打车回凯里南站； +Day4：10.4 +- 上午在凯里转转； +- 11:00：打车去凯里站，坐11:59的车到镇远县，1小时20分； +- 13:19：到镇远县，公交或打车到古城，住景区民宿； +Day5：10.5 +- 返回贵阳，火车 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/贵阳.md b/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/贵阳.md new file mode 100644 index 0000000..7fbbb18 --- /dev/null +++ b/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/贵阳.md @@ -0,0 +1,9 @@ +Day 0: +- 住：来住领域酒店 +- 玩：甲秀楼 + - 交通：15号公交30分钟到 +- 吃： + - 老凯俚酸汤鱼 + - 老贵阳牛肉粉店 + - 新大新豆米火锅 + diff --git a/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/交通方式.md b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/交通方式.md new file mode 100644 index 0000000..0baefcd --- /dev/null +++ b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/交通方式.md @@ -0,0 +1,2 @@ + +1. 铁路：Z164 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/参考路线.md b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/参考路线.md new file mode 100644 index 0000000..ab88a94 --- /dev/null +++ b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/参考路线.md @@ -0,0 +1,21 @@ +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/aeafccdd53cb299cc01cd785f17fa162.png) + +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/d7b918c50114f74bedaa388ada7f2f81.png) + + +推荐此生必驾回春☘️11日路线： +▪️第1天 成都—雅安—泸定—康定—鱼子西—新都桥 +▪️第2天 新都桥—塔公—墨石公园—塔公—雅江 +▪️第3天 雅江—理塘—稻城—亚丁（香格里拉乡） +▪️第4天 亚丁一日游（长、短线自作选择） +短线：冲古寺、洛绒牛场、珍珠海 +长线：牛奶海、五色海 +▪️第5天 亚丁—乡城—白马雪山—梅里雪山—曲孜卡 +▪️第6天 曲孜卡—芒康—左贡—邦达—八宿 +▪️第7天 八宿—然乌—米堆冰川—波密 +▪️第8天 波密—古乡—通麦—鲁朗—林芝（巴宜市） +▪️第9天 林芝—墨竹工卡—拉萨 +▪️第10天 拉萨—羊湖—羊八井—当雄 +▪️第11天 当雄—纳木措—圣象天门—拉萨 + +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a43321ba0986d2bebc88323c958b053d.png) \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/备选景点.md b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/备选景点.md new file mode 100644 index 0000000..3a0ba8d --- /dev/null +++ b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/备选景点.md @@ -0,0 +1,26 @@ +## 西藏景点 + +1. 拉萨(两天) + 1. Day 1: + 1. 布达拉宫(药王山拍照) + 2. 色拉寺 + 3. 宗角禄康公园 + 2. Day 2: + 1. 大昭寺 + 2. 八廓街 + 1. 转经道 + 2. 达赖密宫 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/6ca5705376f3c09217541aa3a200ef0b.png) + + +1. 日喀则 + 1. 珠峰大本营 +2. 羊湖(一天) + 1. 羊湖 + +3. 林芝(行程上不是很方便) + + +## 四川景点 + diff --git a/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/计划/注意事项.md b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/计划/注意事项.md new file mode 100644 index 0000000..72f2f06 --- /dev/null +++ b/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/计划/注意事项.md @@ -0,0 +1,10 @@ +## 预约 + +1、布达拉宫: 微信公众号搜“布达拉宫官方平台” +2、大昭寺: 微信公众号搜“大昭寺官方预约” +3、纳木措: 微信公众号搜“纳木措国家风景区” +4、珠峰大本营: 微信公众号搜“ 珠峰大本营” +5、巴松措: 微信公众号搜“巴松措景区” +6、雅鲁藏布江峡谷: 微信公众号H“雅鲁藏布江大峡谷” +7、南伊沟:微信公众号搜“南伊沟” +8、古格王朝:微信公众号搜“古格王朝” \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/购物/2023年双11清单.md b/日常生活/购物/2023年双11清单.md new file mode 100644 index 0000000..a978a0e --- /dev/null +++ b/日常生活/购物/2023年双11清单.md @@ -0,0 +1,58 @@ + +- [ ] 家居类 + - [x] 洗衣液 + - [x] 洗衣机清洗剂 + - [x] 洗碗机清洁块 + - [x] 洗碗机清洗液 + - [x] 厨房纸巾 + - [x] 脏衣篮 + - [x] 画架 + - [ ] 画 + - [x] 咖啡操作垫 + - [x] 咖啡豆 + - [x] 电源收纳盒 + - [x] 茶 + - [x] 微波炉架 + - [x] 暖水瓶 + - [x] 咖啡杯 + - [x] 人体工学椅 + - [x] 电脑桌 + - [x] 地毯 + - [x] 香水 + - [x] 电动牙刷头 + - [x] 洗手液 + - [ ] 炖盅 + - [x] 家居服 + - [x] 背包 + - [x] 桌面小拖把 + - [x] 油刷 +- [ ] 电器类 + - [x] 手机 + - [x] 耳机 + - [x] 打印机 + - [x] 电子表 + - [ ] 硬盘 + - [ ] 硬盘盒 + - [x] 米家传感器 + - [x] ipad 保护壳 + - [x] 电蚊拍 +- [ ] 汽车相关 + - [x] 充气泵 + - [x] 洗车工具 + - [x] 座椅套 +- [ ] 野营类 + - [ ] 卡式炉 + - [ ] 烤盘 + - [ ] 椅子 + - [ ] 推车 + - [x] 帐篷 +- [ ] 药 + - [x] 备孕 + - [ ] 怀孕 + - [x] 燕窝 +- [ ] 化妆品 +- [ ] 电子会员 + - [ ] qq音乐 + - [ ] b站 + - [ ] 京东 + - [ ] 芒果 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/购物/安全座椅/安全座椅对比.md b/日常生活/购物/安全座椅/安全座椅对比.md new file mode 100644 index 0000000..221641f --- /dev/null +++ b/日常生活/购物/安全座椅/安全座椅对比.md @@ -0,0 +1,13 @@ + +| 品牌 | 好孩子1号仓s | babyfirst 灵悦pro 智享版 | 两只兔子求知2pro智能款 | | +| ---- | ------------------- | ------------------- | ------------- | --- | +| 价格 | 2799 | 2745 | 3660 | | +| 认证 | i-Size(E4)、国标 | i-Size(E4)、国标 | i-Size(E1)、国标 | | +| 内部尺寸 | 座舱内宽：25cm 背部内宽：37cm | 内宽：32cm 总高度73.5cm | | | +| 适用年纪 | 0-7 | 0-7 | 0-8 | | +| 减震材料 | 侧向动态防撞 | EPP | | | +| 通风 | 座椅通风、座垫不支持 | 座椅通风、座垫不支持 | 座椅、座垫双通风 | | +| 防晒 | 不支持 | 支持 | 不支持 | | +| 加热 | 不支持 | 不支持 | 支持 | | +| 免费试用 | 支持 | 支持 | 支持 | | +| 遗忘高精 | 不支持 | 支持 | 支持 | | \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/咖啡.md b/日常生活/食/咖啡.md new file mode 100644 index 0000000..99489c9 --- /dev/null +++ b/日常生活/食/咖啡.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 豆：花魁8.0 +2. 粉：17g +3. 水：250g \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/咖啡/paradox part ii.md b/日常生活/食/咖啡/paradox part ii.md new file mode 100644 index 0000000..a2c8aad --- /dev/null +++ b/日常生活/食/咖啡/paradox part ii.md @@ -0,0 +1,7 @@ + +店名 paradox part ii + +咖啡豆 + +哥伦比亚 天堂庄园 卡比拉 中浅烘焙 有甜味 像彩虹糖一样 +秘鲁 74158 水洗 有温暖不刺激的酸味 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/咖啡/咖啡探店/paradox part ii.md b/日常生活/食/咖啡/咖啡探店/paradox part ii.md new file mode 100644 index 0000000..a2c8aad --- /dev/null +++ b/日常生活/食/咖啡/咖啡探店/paradox part ii.md @@ -0,0 +1,7 @@ + +店名 paradox part ii + +咖啡豆 + +哥伦比亚 天堂庄园 卡比拉 中浅烘焙 有甜味 像彩虹糖一样 +秘鲁 74158 水洗 有温暖不刺激的酸味 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/咖啡/自己冲泡/2025年1月.md b/日常生活/食/咖啡/自己冲泡/2025年1月.md new file mode 100644 index 0000000..99489c9 --- /dev/null +++ b/日常生活/食/咖啡/自己冲泡/2025年1月.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 豆：花魁8.0 +2. 粉：17g +3. 水：250g \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/菜谱/日料/烤香菇.md b/日常生活/食/菜谱/日料/烤香菇.md new file mode 100644 index 0000000..849e6bd --- /dev/null +++ b/日常生活/食/菜谱/日料/烤香菇.md @@ -0,0 +1 @@ +先160℃烤5分钟，刷酱料，再烤10分钟 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/菜谱/炒米粉.md b/日常生活/食/菜谱/炒米粉.md new file mode 100644 index 0000000..1a8bac0 --- /dev/null +++ b/日常生活/食/菜谱/炒米粉.md @@ -0,0 +1,7 @@ +- 烧开水，把米粉抄一分钟 +- 把米粉焖十分钟 +- 冷水洗干净，沥干水 +- 放入冰箱，冷藏 +- 热锅下油，多放油 +- 先下米粉炒，然后放入配料 +- 炒5分钟将粉炒熟 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/菜谱/煎豆腐.md b/日常生活/食/菜谱/煎豆腐.md new file mode 100644 index 0000000..845eb3c --- /dev/null +++ b/日常生活/食/菜谱/煎豆腐.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 用嫩豆腐 +- 豆腐切成三角状 +- 热锅下油，把豆腐煎至金黄 +- 加入生抽，老抽，盐翻炒 +- 加入水，盖过一半豆腐，盖锅盖焖 +- 待到水快收尽，加入芹菜，小米椒，姜，蒜翻炒，可以将豆腐弄成小块以提高入味 \ No newline at end of file diff --git a/日常生活/食/菜谱/鸽子汤.md b/日常生活/食/菜谱/鸽子汤.md new file mode 100644 index 0000000..fb7b586 --- /dev/null +++ b/日常生活/食/菜谱/鸽子汤.md @@ -0,0 +1,5 @@ +鸽子：放冷水去除血水； +放生姜，几片； +肉(瘦肉，2、3两瘦肉,放点盐)或者鸡蛋(带壳)； +用电饭煲炖(隔水炖)，拿个碗少放点水(没过鸽子)，电饭煲里也防水； +调料：盐； \ No newline at end of file diff --git a/模板/excalidraw/Drawing 2023-09-28 16.14.34.excalidraw.md b/模板/excalidraw/Drawing 2023-09-28 16.14.34.excalidraw.md new file mode 100644 index 0000000..d3c7c93 --- /dev/null +++ b/模板/excalidraw/Drawing 2023-09-28 16.14.34.excalidraw.md @@ -0,0 +1,15 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +%% +# Drawing +```json +{"type":"excalidraw","version":2,"source":"https://github.com/zsviczian/obsidian-excalidraw-plugin/releases/tag/1.9.19","elements":[],"appState":{"gridSize":null,"viewBackgroundColor":"#ffffff"}} +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/模板/excalidraw/Drawing 2024-12-05 20.40.46.excalidraw.md b/模板/excalidraw/Drawing 2024-12-05 20.40.46.excalidraw.md new file mode 100644 index 0000000..d3c7c93 --- /dev/null +++ b/模板/excalidraw/Drawing 2024-12-05 20.40.46.excalidraw.md @@ -0,0 +1,15 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +%% +# Drawing +```json +{"type":"excalidraw","version":2,"source":"https://github.com/zsviczian/obsidian-excalidraw-plugin/releases/tag/1.9.19","elements":[],"appState":{"gridSize":null,"viewBackgroundColor":"#ffffff"}} +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/模板/zotero/import.md b/模板/zotero/import.md new file mode 100644 index 0000000..f927727 --- /dev/null +++ b/模板/zotero/import.md @@ -0,0 +1,56 @@ +--- +title: {{title}} +date: {{importDate | format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss")}} +categories: +tags:{% for tag in tags %} + - {{tag.tag}}{% endfor %} +--- + +### Matedata +#zotero + +##### Item Type:: +[[{{itemType}}]] + +##### Authors:: +{{authors}} + +{%if date %}##### Year:: +[[{{date | format("YYYY")}}]]-{{date | format("MM")}}{% endif %} + +{%if conferenceName %}##### Conference Name +[[{{conferenceName}}]]{% else %}{% if publicationTitle %}##### Publication Title +[[{{publicationTitle}}]]{% endif %}{% endif %} + +{%if DOI %}##### DOI:: +[{{DOI}}](https://doi.org/{{DOI}}){% endif %} + +{%if pdfLink %}##### PDF Attachment:: +{{pdfLink}}{% endif %} + +##### Zotero Link +- [Local]({{select}}) +- [Cloud]({{uri}}) + +# {{title}}({%if date %}{{date | format("YYYY")}}{% endif %}) +>[DOI] [{{DOI}}](https://doi.org/{{DOI}}) + +## Abstract +{{abstractNote}} + +## 摘要 + +## 正文 +{% for annotation in annotations %}{% if annotation.type == "highlight" %}{% if annotation.colorCategory %}{% if annotation.colorCategory == "Orange" %} +```ad-main_idea +{{annotation.annotatedText}}({% if pdfLink %}{% if citeKey %}[{{citeKey}}]{% elif citationKey %}[{{citationKey}}]{% else %}[Link]{% endif %}{% if annotation.attachment.desktopURI and annotation.page %}({{annotation.attachment.desktopURI | replace("select", "open-pdf")}}?page={{annotation.page}}){% else %}{{pdfLink | replace(r/^\[.*\]/, "")}}{% endif %}{% endif %}) +``` +{% elif annotation.colorCategory == "Yellow" %} +```ad-detail +{{annotation.annotatedText}}({% if pdfLink %}{% if citeKey %}[{{citeKey}}]{% elif citationKey %}[{{citationKey}}]{% else %}[Link]{% endif %}{% if annotation.attachment.desktopURI and annotation.page %}({{annotation.attachment.desktopURI | replace("select", "open-pdf")}}?page={{annotation.page}}){% else %}{{pdfLink | replace(r/^\[.*\]/, "")}}{% endif %}{% endif %}) +``` +{% elif annotation.colorCategory == "Red" %} +```ad-todo +- [ ] {{annotation.annotatedText}}({% if pdfLink %}{% if citeKey %}[{{citeKey}}]{% elif citationKey %}[{{citationKey}}]{% else %}[Link]{% endif %}{% if annotation.attachment.desktopURI and annotation.page %}({{annotation.attachment.desktopURI | replace("select", "open-pdf")}}?page={{annotation.page}}){% else %}{{pdfLink | 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复杂性，即混合信号的复杂度应大于所有的原始信号； + +## 4. 独立性评估方法[[#^7903a9]] + +ICA有三种评估分量独立性的方法：1. 基于非高斯度；2. 基于互信息度；3. 基于最大似然估计； + +### 4.1 基于非高斯度的方法 + +ICA常用峭度和负熵来衡量独立分量的非高斯度： + +1. 峭度(Kurtosis): 峭度可以用来评估信号的非高斯度，因此通过寻找让峭度最大的矩阵来提取混合的信号；基于峭度的方法优点是容易计算，但是峭度对异常值十分敏感，因此该方法的鲁棒性不高。峭度（K）定义如下： + +$$ +K= E[x^4]-3(E[x^2])^2 +$$ + + +2. 负熵(Negative entropy): 由信息论理论可知，在所有等方差的随机变量中，高斯变量的熵最大，所以可以利用熵来度量非高斯性。一般采用熵的修正形式——负熵来评价独立成分的非高斯度，根据中心极限定理，当一个随机变量是许多相互独立的随机变量之和时，如果这些随机变量具有有限的均值和方差，那么这个随机变量越接近高斯分布[[#^bff01c]]。因此，当独立成分分离的负熵达到最大时，说明完成各独立成分的分离。负熵(J)的定义如下： +$$ +J(y)=H(y_{Gaussian})-H(y)) +$$ + 其中，$H(y_{Garussian})$代表协方差矩阵与y相同的高斯变量的熵； + +> 应注意，负熵永远是非负值，因为在协方差相同的条件下，高斯分布具有最大的熵，当且仅当所有变量均服从高斯分布时，负熵为0； + +### 4.2 基于互信息度的方法 + +互信息是一种用于衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。给定两个随机变量X和Y，它们的互信息I(X;Y)定义为它们联合概率分布p(x,y)与它们各自的边缘概率分布p(x)和p(y)之间的差异，其定义为： +$$ +I(X,Y)=H(X)-H(X|Y)=H(Y)-H(Y|X) +$$ +其中，H(X)和H(Y)分别是X和Y的熵，H(X|Y)和H(Y|X)分别是在给定Y和X的条件下X和Y的条件熵。互信息的值越大，表示两个变量之间的相互依赖程度越高，反之则越低。 +在ICA中，互信息用于衡量两个分离出来的信号之间的独立性程度。基于互信息的方法通过最小化互信息来获取独立成分。 + +### 4.3 基于最大似然估计的方法 + +基于最大似然估计的方法和基于互信息度的方法本质上是等价的，仅相差符号和一个常数；应该注意到，如果关于独立分量的先验知识是错误的，那么最大似然估计可能会给出错误的结果，但是基于非高斯度的方法并不需要任何先验知识。 + +### 4.4 迭代缩减 + +非高斯性测量指标可以使得独立成分的逐个估计成为可能，这是互信息或似然方法所不能实现的。在ICA中，通常使用一种称为“迭代缩减”（deflationary）的方法，该方法一次估计一个独立成分。在每一次迭代中，使用非高斯性测量指标来选择最不高斯的信号作为下一个独立成分。这种方法通常比同时估计所有独立成分的方法更有效。 +与互信息或似然方法相比，使用非高斯性测量指标具有更好的性质。互信息和似然方法通常需要一次性估计所有的独立成分，因此可能存在估计过程中的交叉干扰，导致估计结果不准确。而使用非高斯性测量指标则可以逐个估计独立成分，避免了这种交叉干扰，提高了估计的准确性。 +在ICA中，通过最小化独立成分的峭度或最大化独立成分的负熵来选择最不高斯的信号作为下一个独立成分。 + +## 5. 常用算法 + +### 5.1 投影追踪(Projection pursuit) + +1. 投影追寻是一种用于寻找多维数据可能投影的统计学方法，在基本的一维投影追寻中，其目标是寻找一些列投影方向，在这些方向上，数据分布尽可能的偏离高斯分布，而这于ICA的目标一致，因此，ICA也会被认为是投影追寻的一个变种。 +2. 投影追寻中，独立分量是逐个被提取出来的。通过不断重复寻找使非高斯度最大的投影方向来逐个提取独立分量。这种方法被称为紧缩。 +3. 其步骤如下： + 1. 初始化：选择一个随机的投影向量w，然后归一化该向量，得到w。 + 2. 投影：将高维信号X投影到一维空间中，得到一个一维向量y，y=X^Tw。 + 3. 非高斯性度量：对y进行非高斯性度量，如负熵，得到一个标量g。 + 4. 梯度更新：利用g对w进行梯度更新，w=w+μg∇w g，其中μ为学习率，∇w g为g对w的梯度。这一步更新后，再对w进行归一化。 + 5. 收敛判断：对步骤2~4进行迭代，直到w的变化很小或者达到最大迭代次数，判断算法是否收敛。 + 6. 得到ICA模型：迭代结束后，得到的投影向量w即为一组独立成分，将该向量与原始数据矩阵X相乘，即可得到ICA模型。 + +### 5.2 FastICA + +1. FastICA算法通过一种固定点迭代的策略来最大化非高斯度从而提取独立分量； +2. FastICA次或至少二次收敛速度,因此它比基于比梯度算法的线性收敛快得多； +3. FastICA算法没有学习率或其他任何需要调整的参数，因此容易使用； +4. 其步骤如下： + 1. 初始化：随机初始化投影矩阵W。 + 2. 分离：使用一个迭代算法来更新W，以最大化非高斯性度量（如峭度或负熵），使得独立成分被逐个分离出来。 + 3. 旋转：由于FastICA中提取的独立成分的顺序和符号是不确定的，需要进行旋转来确定它们的顺序和符号。常用的方法是正交化或者正交矩阵分解。 + 4. 重构：将分离出来的独立成分重构成原始数据。 +5. FastICA是一个迭代算法，它需要设定停止条件； + +## 6. 预处理 + +ICA需要两步的预处理： +1. 中心化 +2. 白化 + +## 7. 不确定性 + +ICA不能唯一确定分离结果，其不确定性包括[[#^374d36]]： + +1. 不能确定独立成分的方差或者说能量：因为变换矩阵A和原始信号s都是未知的，s缩放的倍数可以在A上补偿回来。因此我们统一假设各独立分量的方差为1。其实，这样假设之后仍然存在一个不确定性，独立分量乘以-1并不影响方差。不过在实际应用时，并不影响。 +2. 不能确定各独立分量的顺序：同样，由于变换矩阵A和原始信号s都是未知的，在预测时我们可以任意改变A和s对应分量的位置，在矩阵运算中就是乘以一个置换矩阵。 + +## 7. 优缺点 + +### 7.1 优点[[#^46c57e]] + +1. 收敛速度快。 +2. 并行和分布计算，要求内存小，易于使用。 +3. 能通过使用一个非线性函数g便能直接找出任何非高斯分布的独立分量。 +4. 能够通过选择一个适当的非线性函数g而使其达到最佳化。特别是能得到最小方差的算法。 +5. 仅需要估计几个（不是全部）独立分量，能极大地减小计算量。 + +### 7.2 缺点 + +1. ICA 的结果具有一定的不确定性，因为独立成分的顺序和符号是未知的。这就需要对结果进行后处理，例如通过交叉验证选择最优的解。 +2. ICA 对于数据的要求较高，需要假设数据是相互独立的，并且每个独立成分必须是非高斯分布。如果数据不符合这些要求，ICA的效果可能会受到影响。 +3. ICA 计算复杂度较高，对于大规模数据的处理需要更多的计算资源和时间。 +4. ICA 是一种线性模型，对于非线性的混合模型，其效果可能不如其他非线性模型，例如深度学习模型。 + +### 参考文献 + +1. [[盲源分离——理论、应用与展望]] ^f9e7f7 +2. [[Independent component analysis：An introduction]] ^7903a9 +3. [独立成分分析(Independent component analysis, ICA)](https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9675217.html) ^62f060 +4. [ICA独立成分分析—FastICA基于负熵最大](https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/48464573) ^bff01c +5. [尝试理解ICA（Independent Component Analysis）独立成分分析](https://blog.csdn.net/u014485485/article/details/78452820) ^374d36 +6. [人工智能–ICA算法](https://cloud.tencent.com/developer/news/197255) ^46c57e diff --git a/理论知识/基础理论/用户增长/基本概念.md b/理论知识/基础理论/用户增长/基本概念.md new file mode 100644 index 0000000..9d96dae --- /dev/null +++ b/理论知识/基础理论/用户增长/基本概念.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +## 1. AARRR海盗模型 + +海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段： + +A 拉新(Acquisition):  通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。 +- 涉及关键指标例如 新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等，我们通过这些指标就可反应出获取目标用户的效果是怎样的。 + +A 活跃(Activation)：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。 + +- 涉及关键指标例如 DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等。通过这些指标可以反映出用户的活跃情况。 + +R 留存(Retention)：衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如 留存率、流失率等。通过这些指标可以反映出用户的留存情况。 + +R 变现(Revenue): 主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如 生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等。这些指标可以反映出产品的商业价值。 + +R 推荐(Referral)：衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如 邀请率、裂变系数等。 \ No newline at end of file diff --git a/理论知识/基础理论/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md b/理论知识/基础理论/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md new file mode 100644 index 0000000..a19f7e6 --- /dev/null +++ b/理论知识/基础理论/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mengte.online/archives/1879' +--- +# Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +## Metadata + +- Title: Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +- Reference: https://mengte.online/archives/1879 + +- Category: #source/article🗞 + +- Tags: + +## Highlights + +- 先将变量X、Y分别从小到大排序编秩，用秩次RX和RY表示。排序时，出现数据相等从而造成秩次相同的现象称为相持(tie)，此时，取其平均秩次为每个数据的秩次 + + + +- Spearman相关性分析，需要满足2个条件： 条件1：变量包含等级变量、或变量不服从正态分布或分布类型未知。 条件2：两变量之间存在单调关系。 + + + +- Spearman相关，又称秩相关、等级相关，是对两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。对于服从Pearson相关的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能更低。 Spearman相关系数(rs)介于-1与1之间，rs >0为正相关，rs <0为负相关。rs的绝对值(|rs|)越大，变量间的相关性越强。 参考Pearson相关系数对rs进行等级划分：当0.9*笔记*： +> encoder-decoder模型的问题是encoder会将整个输入都转换为唯一的语义编码C，之后C会作用于整个decoder的解码过程，这会导致两个问题：1. 在解码过程中输入对输出的每个部分影响是相同的，这与实际情况不符；2. 对于较长的输入，全部压缩成一个语义编码会导致信息的丢失；attention机制就是为了解决这两个问题提出的； + +- 将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成（对应到咱们上里面的例子，key和value是相等地，都是encoder的输出值h），此时给定Target中的某个元素Query（对应到上面的例子也就是decoder中的$h_i$），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数 + +>*笔记：* +>注意力机制计算过程： +>1. 利用encoder的输出$h_1, h_2, h_3, ..., h_j$与当前时刻decoder的隐藏值$H_i$计算相关性$F_i$； +>2. 利用softmax函数处理$F_1$得到注意力分配权重$\alpha_{ij}$(j是encoder的时刻，i是decoder的时刻)； +>3. 将encoder的输出值h与对应的注意力分配权重α进行点乘求和，就得到注意力attention； + + +- 相似度计算方法1： 点积：就是将Query和Keyi进行点积，Transformer中就是用的这种方法。 +$$ +Similarity(Q,K_i) = Query \times Key_i +$$ +>*笔记* +>就是将decoder的隐藏值$H_i$分别与encoder的输出值$h_j$进行点乘 + +- 相似度计算方法2：：Cosine相似性-余弦相似度： +$$ +Similarity(Q,K_i) = \frac{Query\times Key_i}{||Query||·||Key_i||} +$$ +- 分子就是两个向量Query与Key的点积 分母就是两个向量的L2范数，(L2范数：指向量各元素的平方和然后求平方根) + +- 相似度计算方法3：MLP网络： +$$ +Similarity(Q,K_i) = MLP(Query, Key_i) +$$ + +- 计算出Query和Keyi的相似性后，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的相似性得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重； +$$ +\alpha_i=Softmax(Sim_i)=\frac{e^{Sim_{i}}}{\sum_{j=1}^{L_X}{e^{Sim_i}}} +$$ + +- 第二阶段的计算结果 $\alpha_i$ 即为 $Value_i$ 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值： +$$ +Attention(Query, Value) = \sum_{i=1}^{L_x}{\alpha_i·Value_i} +$$ + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/picbed/20200322210257300.png) + +- 阶段1：Query与每一个Key计算相似性得到相似性评分s +- 阶段2：将s评分进行softmax转换成\[0,1\]之间的概率分布 a +- 阶段3：将$[a_1,a_2,a_3…a_n]$作为权值矩阵对Value进行加权求和得到最后的Attention值 + +> Attention中： +> Query是上个步长的decoder的hidden_state； +> Key是encoder的output的线性变换； +> Value是encoder的output的线性变换； + +- 优缺点： +- 优点： 1.速度快。Attention机制不再依赖于RNN，解决了RNN不能并行计算的问题。这里需要说明一下，基于Attention机制的seq2seq模型，因为是有监督的训练，所以咱们在训练的时候，在decoder阶段并不是说预测出了一个词，然后再把这个词作为下一个输入，因为有监督训练，咱们已经有了target的数据，所以是可以并行输入的，可以并行计算decoder的每一个输出，但是再做预测的时候，是没有target数据地，这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来当做下一个时间节点decoder的输入。所以节省的是训练的时间。 +- 2.效果好。效果好主要就是因为注意力机制，能够获取到局部的重要信息，能够抓住重点。 +- 缺点： 1.只能在Decoder阶段实现并行运算，Encoder部分依旧采用的是RNN，LSTM这些按照顺序编码的模型，Encoder部分还是无法实现并行运算，不够完美。 +- 2.就是因为Encoder部分目前仍旧依赖于RNN，所以对于中长距离之间，两个词相互之间的关系没有办法很好的获取。 + +>*笔记：* +>总结来说，attention机制主要集中于对decoder的优化，并没有对encoder有太多优化； + +- Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。其具体计算过程是一样的，只是计算对象发生了变化而已，相当于是Query=Key=Value，计算过程与attention一样 + +
+- 我们想知道这句话中的its，在这句话里its指代的是什么，与哪一些单词相关，那么就可以将its作为Query，然后将这一句话作为Key和Value来计算attention值，找到与这句话中its最相关的单词。通过self-attention我们发现its在这句话中与之最相关的是Law和application，通过我们分析语句意思也十分吻合。 + +- 如此引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，因为如果是RNN或者LSTM，需要依次序序列计算，对于远距离的相互依赖的特征，要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来，而距离越远，有效捕获的可能性越小。但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来，所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短，有利于有效地利用这些特征。除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点，这就是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 + diff --git a/理论知识/深度学习/Transformer机制学习.md b/理论知识/深度学习/Transformer机制学习.md new file mode 100644 index 0000000..be108d8 --- /dev/null +++ b/理论知识/深度学习/Transformer机制学习.md @@ -0,0 +1,1198 @@ + +近 4 万余字、50 张图、3 个实战示例，带你一网打尽 Transformer。 + +最新修订内容请直接参见 PDF 文件！ + +另外，This post is all you need （下卷）——步步走进 BERT 也整理完毕了，有需要可自取！ + +[月来客栈：This post is all you need（下卷）——步步走进 BERT](https://zhuanlan.zhihu.com/p/519432336) + +### **1. 多头注意力机制原理** + +### **1.1 动机** + +各位朋友大家好，欢迎来到**月来客栈**。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌 2017 年所发表的一篇论文，名字叫做”Attention is all you need“[1]。虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出 Transformer 这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？ + +### **1.1.1 面临问题** + +在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络构造而来的 Encoder-Decoder 模型，并且就算是目前性能最好的序列模型也都是基于注意力机制下的 Encoder-Decoder 架构。为什么作者会不停的提及这些传统的 Encoder-Decoder 模型呢？接着，作者在介绍部分谈到，由于传统的 Encoder-Decoder 架构在建模过程中，下一个时刻的计算过程会依赖于上一个时刻的输出，而这种固有的属性就限制了传统的 Encoder-Decoder 模型就不能以并行的方式进行计算，如图 1-1 所示。 + +> This inherently sequential nature precludes parallelization within training examples, which becomes critical at longer sequence lengths, as memory constraints limit batching across examples. + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-65762b44477389077c098f6611ac33e7_r.jpg) + +随后作者谈到，尽管最新的研究工作已经能够使得传统的循环神经网络在计算效率上有了很大的提升，但是本质的问题依旧没有得到解决。 + +> Recent work has achieved significant improvements in computational efficiency through factorization tricks and conditional computation, while also improving model performance in case of the latter. The fundamental constraint of sequential computation, however, remains. + +### **1.1.2 解决思路** + +因此，在这篇论文中，作者首次提出了一种全新的 Transformer 架构来解决这一问题，如图 1-2 所示。当然，Transformer 架构的优点在于它完全摈弃了传统的循环结构，取而代之的是只通过注意力机制来计算模型输入与输出的隐含表示，而这种注意力的名字就是大名鼎鼎的自注意力机制（self-attention），也就是图 1-2 中的 Multi-Head Attention 模块。 + +> To the best of our knowledge, however, the Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence- aligned RNNs or convolution. + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-6da4c9720ec88860295bd63e19344820_r.jpg) + +总体来说，**所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示**。最终，Transformer 架构就是基于这种的自注意力机制而构建的 Encoder-Decoder 模型。 + +### **1.2 技术手段** + +在介绍完整篇论文的提出背景后，下面就让我们一起首先来看一看自注意力机制的庐山真面目，然后再来探究整体的网络架构。 + +### **1.2.1 什么是 self-Attention** + +首先需要明白一点的是，所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的 “Scaled Dot-Product Attention“。在论文中作者说道，注意力机制可以描述为将 query 和一系列的 key-value 对映射到某个输出的过程，而这个输出的向量就是根据 query 和 key 计算得到的权重作用于 value 上的权重和。 + +> An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibility function of the query with the corresponding key. + +不过想要更加深入的理解 query、key 和 value 的含义，得需要结合 Transformer 的解码过程，这部分内容将会在后续进行介绍。 具体的，自注意力机制的结构如图 1-3 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-21ebe709cd12dda0a9c9da7559d3e045_r.jpg) + +从图 1-3 可以看出，自注意力机制的核心过程就是通过 Q 和 K 计算得到注意力权重；然后再作用于 V 得到整个权重和输出。具体的，对于输入 Q、K 和 V 来说，其输出向量的计算公式为： + +$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\;\;\;\;\;\;(1.1) +$$ + +其中 Q、K 和 V 分别为 3 个矩阵，且其（第 2 个）维度分别为 $d_q,d_k,d_v$d_q,d_k,d_v （从后面的计算过程其实可以发现。而公式 $d_q=d_v)。而公式$d_q=d_v)。而公式 (1.1)​中除以 $\sqrt{d_k}$的过程就是图 1-3 中所指的 Scale 过程。 + +之所以要进行缩放这一步是因为通过实验作者发现，对于较大的 $d_k$d_k 来说在完成 $QK^T$QK^T 后将会得到很大的值，而这将导致在经过 sofrmax 操作后产生非常小的梯度，不利于网络的训练。 + +> We suspect that for large values of dk, the dot products grow large in magnitude, pushing the softmax function into regions where it has extremely small gradients. + +如果仅仅只是看着图 1-3 中的结构以及公式 $(1.1)$(1.1) 中的计算过程显然是不那么容易理解自注意力机制的含义，例如初学者最困惑的一个问题就是图 1-3 中的 Q、K 和 V 分别是怎么来的？下面，我们来看一个实际的计算示例。现在，假设输入序列 “我 是 谁”，且已经通过某种方式得到了 1 个形状为 $3\times4$ 的矩阵来进行表示，那么通过图 1-3 所示的过程便能够就算得到 Q、K 以及 V[2]。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-28903ee6a9c01d4895af7836b1e5997f_r.jpg) + +从图 1-4 的计算过程可以看出，Q、K 和 V 其实就是输入 X​分别乘以 3 个不同的矩阵计算而来（但这仅仅局限于 Encoder 和 Decoder 在各自输入部分利用自注意力机制进行编码的过程，Encoder 和 Decoder 交互部分的 Q、K 和 V 另有指代）。此处对于计算得到的 Q、K、V，你可以理解为这是对于同一个输入进行 3 次不同的线性变换来表示其不同的 3 种状态。在计算得到 Q、K、V 之后，就可以进一步计算得到权重向量，计算过程如图 1-5 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-3173490f0b8fb89b22a22b65d2851c7f_r.jpg) + +如图 1-5 所示，在经过上述过程计算得到了这个注意力权重矩阵之后我们不禁就会问到，这些权重值到底表示的是什么呢？对于权重矩阵的第 1 行来说，0.7 表示的就是 “我” 与“我”的注意力值；0.2 表示的就是 “我” 与”是”的注意力值；0.1 表示的就是 “我” 与“谁”的注意力值。换句话说，在对序列中的 “我“进行编码时，应该将 0.7 的注意力放在“我” 上，0.2 的注意力放在 “是” 上，将 0.1 的注意力放在谁上。 + +同理，对于权重矩阵的第 3 行来说，其表示的含义就是，在对序列中”谁 “进行编码时，应该将 0.2 的注意力放在“我” 上，将 0.1 的注意力放在 “是” 上，将 0.7 的注意力放在 “谁” 上。从这一过程可以看出，通过这个权重矩阵模型就能轻松的知道在编码对应位置上的向量时，应该以何种方式将注意力集中到不同的位置上。 + +不过从上面的计算结果还可以看到一点就是，**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**（虽然这符合常识）而可能忽略了其它位置 [2]。因此，作者采取的一种解决方案就是采用多头注意力机制（MultiHeadAttention），这部分内容我们将在稍后看到。 + +> It expands the model’s ability to focus on different positions. Yes, in the example above, $z_1$z_1 contains a little bit of every other encoding, but it could be dominated by the the actual word itself. + +在通过图 1-5 示的过程计算得到权重矩阵后，便可以将其作用于 V ，进而得到最终的编码输出，计算过程如图 1-6 所示。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-a574d12396e1e2006716eb58f9fa5806_r.jpg) + +根据如图 1-6 所示的过程，我们便能够得到最后编码后的输出向量。当然，对于上述过程我们还可以换个角度来进行观察，如图 1-7 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-3de3645627bd94e4258a89c4376227c1_r.jpg) + +从图 1-7 可以看出，对于最终输出 “是” 的编码向量来说，它其实就是原始 “我 是 谁”3 个向量的加权和，而这也就体现了在对“是” 进行编码时注意力权重分配的全过程。 + +当然，对于整个图 1-5 到图 1-6 的过程，我们还可以通过如图 1-8 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-b7d6df77ab5e43ce30a4aaa05a0d65d3_r.jpg) + +可以看出通过这种自注意力机制的方式确实解决了作者在论文伊始所提出的 “传统序列模型在编码过程中都需顺序进行的弊端” 的问题，有了自注意力机制后，仅仅只需要对原始输入进行几次矩阵变换便能够得到最终包含有不同位置注意力信息的编码向量。 + +对于自注意力机制的核心部分到这里就介绍完了，不过里面依旧有很多细节之处没有进行介绍。例如 Encoder 和 Decoder 在进行交互时的 Q、K、V 是如何得到的？在图 1-3 中所标记的 Mask 操作是什么意思，什么情况下会用到等等？这些内容将会在后续逐一进行介绍。 + +下面，让我们继续进入到 MultiHeadAttention 机制的探索中。 + +### **1.2.2 为什么要 MultiHeadAttention** + +经过上面内容的介绍，我们算是在一定程度上对于自注意力机制有了清晰的认识，不过在上面我们也提到了自注意力机制的缺陷就是：**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置，** 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。同时，使用多头注意力机制还能够给予注意力层的输出包含有不同子空间中的编码表示信息，从而增强模型的表达能力。 + +> Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. + +在说完为什么需要多头注意力机制以及使用多头注意力机制的好处之后，下面我们就来看一看到底什么是多头注意力机制。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-849a1a08e54a4ab3b2bfadfaceddfeab_r.jpg) + +如图 1-9 所示，可以看到所谓的多头注意力机制其实就是将原始的输入序列进行多组的自注意力处理过程；然后再将每一组自注意力的结果拼接起来进行一次线性变换得到最终的输出结果。具体的，其计算公式为： + +$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\$$ + +\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\ + +其中 + +，，， + +$$W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\$$ + +W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\ + +同时，在论文中，作者使用了 $h=8$h=8 个并行的自注意力模块（8 个头）来构建一个注意力层，并且对于每个自注意力模块都限定了 $d_k=d_v=d_{model}/h=64$d_k=d_v=d_{model}/h=64。**从这里其实可以发现，论文中所使用的多头注意力机制其实就是将一个大的高维单头拆分成了 $h$h 个多头**。因此，整个多头注意力机制的计算过程我们可以通过如图 1-10 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-382a68f2a5543f00b7a4a1fd84e29b83_r.jpg) + +注意：图中的 d_m 就是指 $d_{model}$d_{model} + +如图 1-10 所示，根据输入序列 X 和 $W^Q_1,W^K_1,W^V_1$W^Q_1,W^K_1,W^V_1 我们就计算得到了 $Q_1,K_1,V_1$Q_1,K_1,V_1，进一步根据公式 $(1.1)$(1.1) 就得到了单个自注意力模块的输出 $Z_1$Z_1；同理，根据 X 和 $W^Q_2,W^K_2,W^V_2$W^Q_2,W^K_2,W^V_2 就得到了另外一个自注意力模块输出 $Z_2$Z_2。最后，根据公式 $(1.2)$(1.2) 将 $Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 水平堆叠形成 $Z$Z，然后再用 $Z$Z 乘以 $W^O$W^O 便得到了整个多头注意力层的输出。同时，根据图 1-9 中的计算过程，还可以得到 $d_q=d_k=d_v$d_q=d_k=d_v。 + +到此，对于整个 Transformer 的核心部分，即多头注意力机制的原理就介绍完了。 + +### **1.2.3 同维度中的单头与多头的区别** + +在多头注意力中，对于初学者来说一个比较经典的问题就是，在相同维度下使用单头和多头的区别是什么？这句话什么意思呢？以图 1-10 中示例为例，此时的自注意力中使用了两个头，每个头的维度为 $d_q$d_q，即采用了多头的方式。另外一种做法就是，只是用一个头，但是其维度为 $2d_q$2d_q，即采用单头的方式。那么在这两种情况下有什么区别呢？ + +首先，从论文中内容可知，作者在头注意力机制与多头个数之间做了如下的限制 + +$$d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\$$ + +d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\ + +从式 $(1.3)$(1.3) 可以看出，单个头注意力机制的维度 $d_k$d_k 乘上多头的个数 $h$h 就等于模型的维度 $d_{model}$d_{model}。 + +注意：后续的 d_m，$d_m$d_m 以及 $d_{model}$d_{model} 都是指代模型的维度。 + +同时，从图 1-10 中可以看出，这里使用的多头数量 $h=2$h=2，即 $d_{model}=2\times d_q$d_{model}=2\times d_q。此时，对于第 1 个头来说有： + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-0252f4593cd8d54042e8ba46086fdbdd_r.jpg) + +对于第 2 个头来说有： + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-fde36a07fb98af2111b6c034202977a1_r.jpg) + +最后，可以将$Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 在横向堆叠起来进行一个线性变换得到最终的$Z$Z。因此，对于图 1-10 所示的计算过程，我们还可以通过图 1-13 来进行表示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-36ae9333ba8227d1f70bbbc907a97057_r.jpg) + +从图 1-13 可知，在一开始初始化$W^Q,W^K,W^V$W^Q,W^K,W^V 这 3 个权重矩阵时，可以直接同时初始化$h$h 个头的权重，然后再进行后续的计算。而且事实上，在真正的代码实现过程中也是采用的这样的方式，这部分内容将在 3.3.2 节中进行介绍。因此，对图 1-13 中的多头计算过程，还可以根据图 1-14 来进行表示。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-3fe945489e1e3114fdce63b2a3327a3e_r.jpg) + +说了这么多，终于把铺垫做完了。此时，假如有如图 1-15 所示的头注意力计算过程： + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-8766512d1e76fc64470fe1a14d3da2f5_r.jpg) + +如图 1-15 所示，该计算过程采用了头注意力机制来进行计算，且头的计算过程还可通过图 1-16 来进行表示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8ac630c7f2406a4a5583fcacf967c2b0_r.jpg) + +那现在的问题是图 1-16 中的$Z$Z 能够计算得到吗？答案是不能。为什么？因为我没有告诉你这里的$h$h 等于多少。如果我告诉你多头$h=2$h=2，那么毫无疑问图 1-16 的计算过程就等同于图 1-14 的计算过程，即 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-3b7a321842c2387ef274b93168a8a183_r.jpg) + +且此时$d_k=d_m/2$d_k=d_m/2。但是如果我告诉你多头$h=3$h=3，那么图 1-16 的计算过程会变成 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-a22a051c3827054ecb69b066317fee0d_r.jpg) + +那么此时$d_k$d_k 则为$d_m/3$d_m/3。 + +现在回到一开始的问题上，根据上面的论述我们可以发现，在$d_m$d_m 固定的情况下，不管是使用单头还是多头的方式，在实际的处理过程中直到进行注意力权重矩阵计算前，两者之前没有任何区别。当进行进行注意力权重矩阵计算时，$h$h 越大那么$Q,K,V$Q,K,V 就会被切分得越小，进而得到的注意力权重分配方式越多，如图 1-19 所示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8837a813f9028886bb8529a59c6cd9c8_r.jpg) + +从图 1-19 可以看出，如果$h=1$h=1，那么最终可能得到的就是一个各个位置只集中于自身位置的注意力权重矩阵；如果$h=2$h=2，那么就还可能得到另外一个注意力权重稍微分配合理的权重矩阵；$h=3$h=3 同理如此。因而多头这一做法也恰好是论文作者提出用于克服**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**的问题。这里再插入一张真实场景下同一层的不同注意力权重矩阵可视化结果图： + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-a6ea117d23e7e0fca431f54318a90bea_r.jpg) + +同时，当$h$h 不一样时，$d_k$d_k 的取值也不一样，进而使得对权重矩阵的 scale 的程度不一样。例如，如果$d_m=768$d_m=768，那么当$h=12$h=12 时，则$d_k=64$d_k=64；当$h=1$h=1 时，则$d_k=768$d_k=768。 + +所以，当模型的维度$d_m$d_m 确定时，一定程度上$h$h 越大整个模型的表达能力越强，越能提高模型对于注意力权重的合理分配。 + +### **2. 位置编码与编码解码过程** + +### **2.1 Embedding 机制** + +在正式介绍 Transformer 的网络结构之前，我们先来一起看看 Transformer 如何对字符进行 Embedding 处理。 + +### **2.1.1 Token Embedding** + +熟悉文本处理的读者可能都知道，在对文本相关的数据进行建模时首先要做的便是对其进行向量化。例如在机器学习中，常见的文本表示方法有 one-hot 编码、词袋模型以及 TF-IDF 等。不过在深度学习中，更常见的做法便是将各个词（或者字）通过一个 Embedding 层映射到低维稠密的向量空间。因此，在 Transformer 模型中，首先第一步要做的同样是将文本以这样的方式进行向量化表示，并且将其称之为 Token Embedding，也就是深度学习中常说的词嵌入（Word Embedding）如图 2-1 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-9e4cb60bd2ed3e1aca137928bf34a537_r.jpg) + +如果是换做之前的网络模型，例如 CNN 或者 RNN，那么对于文本向量化的步骤就到此结束了，因为这些网络结构本身已经具备了捕捉时序特征的能力，不管是 CNN 中的 n-gram 形式还是 RNN 中的时序形式。但是这对仅仅只有自注意力机制的网络结构来说却不行。为什么呢？根据自注意力机制原理的介绍我们知道，自注意力机制在实际运算过程中不过就是几个矩阵来回相乘进行线性变换而已。因此，这就导致即使是打乱各个词的顺序，那么最终计算得到的结果本质上却没有发生任何变换，换句话说仅仅只使用自注意力机制会丢失文本原有的序列信息。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-a61fbde8b2b7958eef3dd134f722c69b_r.jpg) + +如图 2-2 所示，在经过词嵌入表示后，序列 “我 在 看 书” 经过了一次线性变换。现在，我们将序列变成“书 在 看 我”，然后同样以中间这个权重矩阵来进行线性变换，过程如图 2-3 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-9aede5435fe5c6f010457c5818ec3ce3_r.jpg) + +根据图 2-3 中的计算结果来看，序列在交换位置前和交换位置后计算得到的结果在本质上并没有任何区别，仅仅只是交换了对应的位置。因此，基于这样的原因，Transformer 在原始输入文本进行 Token Embedding 后，又额外的加入了一个 Positional Embedding 来刻画数据在时序上的特征。 + +> Since our model contains no recurrence and no convolution, in order for the model to make use of the order of the sequence, we must inject some information about the relative or absolute position of the tokens in the sequence. + +### **2.1.2 Positional Embedding** + +说了这么多，那到底什么又是 Positional Embedding 呢？数无形时少直觉，下面我们先来通过一幅图直观看看经过 Positional Embedding 处理后到底产生了什么样的变化。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-8110b24565ffbfb028866a19050940fa_r.jpg) + +如图 2-4 所示，横坐标表示输入序列中的每一个 Token，每一条曲线或者直线表示对应 Token 在每个维度上对应的位置信息。在左图中，每个维度所对应的位置信息都是一个不变的常数；而在右图中，每个维度所对应的位置信息都是基于某种公式变换所得到。换句话说就是，左图中任意两个 Token 上的向量都可以进行位置交换而模型却不能捕捉到这一差异，但是加入右图这样的位置信息模型却能够感知到。例如位置 20 这一处的向量，在左图中无论你将它换到哪个位置，都和原来一模一样；但在右图中，你却再也找不到与位置 20 处位置信息相同的位置。 + +下面，笔者通过两个实际的示例来进行说明。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-9a4be9596e49f523e90c2c9eb7b37864_r.jpg) + +如图 2-5 所示，原始输入在经过 Token Embedding 后，又加入了一个常数位置信息的的 Positional Embedding。在经过一次线性变换后便得到了图 2-5 左右边所示的结果。接下来，我们再交换序列的位置，并同时进行 Positional Embedding 观察其结果。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-d98e246f487827ee1ad6411cc00928e6_r.jpg) + +如图 2-6 所示，在交换序列位置后，采用同样的 Positional Embedding 进行处理，并且进行线性变换。可以发现，其计算结果同图 2-5 中的计算结果本质上也没有发生变换。因此，这就再次证明，如果 Positional Embedding 中位置信息是以常数形式进行变换，那么这样的 Positional Embedding 是无效的。 + +在 Transformer 中，作者采用了如公式$(2.1)$(2.1) 所示的规则来生成各个维度的位置信息，其可视化结果如图 2-4 右所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\ + +其中$PE$PE 就是这个 Positional Embedding 矩阵，$pos\in[0,max\_len)$pos\in[0,max\_len) 表示具体的某一个位置，$i\in[0,d_{model}/2)$i\in[0,d_{model}/2) 表示具体的某一维度。 + +最终，在融入这种非常数的 Positional Embedding 位置信息后，便可以得到如图 2-7 所示的对比结果。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-0c62651daf9f5c0c1de77e9137b058b6_r.jpg) + +从图 2-7 可以看出，在交换位置前与交换位置后，与同一个权重矩阵进行线性变换后的结果截然不同。因此，这就证明通过 Positional Embedding 可以弥补自注意力机制不能捕捉序列时序信息的缺陷。 + +说完 Transformer 中的 Embedding 后，接下来我们再来继续探究 Transformer 的网络结构。 + +### **2.2 Transformer 网络结构** + +如图 2-8 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-6da4c9720ec88860295bd63e19344820_r.jpg) + +如图 2-8 所示，整个 Transformer 网络包含左右两个部分，即 Encoder 和 Decoder。下面，我们就分别来对其中的各个部分进行介绍。 + +### **2.2.1 Encoder 层** + +首先，对于 Encoder 来说，其网络结构如图 2-8 左侧所示（尽管论文中是以 6 个这样相同的模块堆叠而成，但这里我们先以堆叠一层来进行介绍，多层的 Transformer 结构将在稍后进行介绍）。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-5da93887d468045677e9983f14b35db6_r.jpg) + +如图 2-9 所示，对于 Encoder 部分来说其内部主要由两部分网络所构成：多头注意力机制和两层前馈神经网络。 + +> The encoder is composed of a stack of N = 6 identical layers. Each layer has two sub-layers. The first is a multi-head self-attention mechanism, and the second is a simple, position- wise fully connected feed-forward network. + +同时，对于这两部分网络来说，都加入了残差连接，并且在残差连接后还进行了层归一化操作。这样，对于每个部分来说其输出均为$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}，并且在都加入了 Dropout 操作。 + +> We apply dropout to the output of each sub-layer, before it is added to the sub-layer input and normalized. + +进一步，为了便于在这些地方使用残差连接，这两部分网络输出向量的维度均为$d_{model}=512$d_{model}=512。 + +对于第 2 部分的两层全连接网络来说，其具体计算过程为 + +$$\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\$$ + +\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\ + +其中输入$x$x 的维度为$d_{model}=512$d_{model}=512，第 1 层全连接层的输出维度为$d_{ff}=2048$d_{ff}=2048，第 2 层全连接层的输出为$d_{model}=512$d_{model}=512，且同时对于第 1 层网络的输出还运用了 Relu 激活函数。 + +到此，对于单层 Encoder 的网络结构就算是介绍完了，接下来让我们继续探究 Decoder 部分的网络结构。 + +### **2.2.2 Decoder 层** + +同 Encoder 部分一样，论文中也采用了 6 个完全相同的网络层堆叠而成，不过这里我们依旧只是先看 1 层时的情况。对于 Decoder 部分来说，其整体上与 Encoder 类似，只是多了一个用于与 Encoder 输出进行交互的多头注意力机制，如图 2-10 所示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8ab2c37e224137c05332419d525c88cc_r.jpg) + +不同于 Encoder 部分，在 Decoder 中一共包含有 3 个部分的网络结构。最上面的和最下面的部分（暂时忽略 Mask）与 Encoder 相同，只是多了中间这个与 Encoder 输出（Memory）进行交互的部分，作者称之为 “Encoder-Decoder attention”。对于这部分的输入，**Q 来自于下面多头注意力机制的输出，K 和 V 均是 Encoder 部分的输出（Memory）经过线性变换后得到**。而作者之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +> In "encoder-decoder attention" layers, the queries come from the previous decoder layer, and the memory keys and values come from the output of the encoder. This mimics the typical encoder-decoder attention mechanisms in sequence-to-sequence models + +为了能够更好的理解这里 Q、K、V 的含义，我们先来看看传统的基于 Encoder-Decoder 的 Seq2Seq 翻译模型是如何进行解码的，如图 2-11 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-a880c482d673551bba2c1c5afbcff90d_r.jpg) + +如图 2-11 所示是一个经典的基于 Encoder-Decoder 的机器翻译模型。左下边部分为编码器，右下边部分为解码器，左上边部分便是注意力机制部分。在图 2-11 中，$\overline{h_i}$\overline{h_i} 表示的是在编码过程中，各个时刻的隐含状态，称之为每个时刻的 Memory；$h_t$h_t 表示解码当前时刻时的隐含状态。此时注意力机制的思想在于，希望模型在解码的时刻能够参考编码阶段每个时刻的记忆。 + +因此，在解码第一个时刻`""`时，$h_t$h_t 会首先同每个记忆状态进行相似度比较得到注意力权重。这个注意力权重所蕴含的意思就是，在解码第一个时刻时应该将$50\%$50\% 的注意力放在编码第一个时刻的记忆上（其它的同理），最终通过加权求和得到 4 个 Memory 的权重和，即 context vector。同理，在解码第二时刻`"我"`时，也会遵循上面的这一解码过程。可以看出，此时注意力机制扮演的就是能够使得 Encoder 与 Decoder 进行交互的角色。 + +回到 Transformer 的 Encoder-Decoder attention 中，**K 和 V 均是编码部分的输出 Memory 经过线性变换后的结果**（此时的 Memory 中包含了原始输入序列每个位置的编码信息），**而 Q 是解码部分多头注意力机制输出的隐含向量经过线性变换后的结果**。在 Decoder 对每一个时刻进行解码时，首先需要做的便是通过 Q 与 K 进行交互（query 查询），并计算得到注意力权重矩阵；然后再通过注意力权重与 V 进行计算得到一个权重向量，该权重向量所表示的含义就是在解码时如何将注意力分配到 Memory 的各个位置上。这一过程我们可以通过如图 2-12 和图 2-13 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-22669eedb0931017b8ed1d56dcd28089_r.jpg) + +如图 2-12 所示，待解码向量和 Memory 分别各自乘上一个矩阵后得到 Q、K、V。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-56ab4338fc9da4ca495fe070904846cf_r.jpg) + +如图 2-13 所示，在解码第 1 个时刻时，首先 Q 通过与 K 进行交互得到权重向量，此时可以看做是 Q（待解码向量）在 K（本质上也就是 Memory）中查询 Memory 中各个位置与 Q 有关的信息；然后将权重向量与 V 进行运算得到解码向量，此时这个解码向量可以看作是考虑了 Memory 中各个位置编码信息的输出向量，也就是说它包含了在解码当前时刻时应该将注意力放在 Memory 中哪些位置上的信息。 + +进一步，在得到这个解码向量并经过图 2-10 中最上面的两层全连接层后，便将其输入到分类层中进行分类得到当前时刻的解码输出值。 + +### **2.2.3 Decoder 预测解码过程** + +当第 1 个时刻的解码过程完成之后，解码器便会将解码第 1 个时刻时的输入，以及解码第 1 个时刻后的输出均作为解码器的输入来解码预测第 2 个时刻的输出。整个过程可以通过如图 2-14 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-5391d2e0ecdd0cb2620966bead1fb34d_r.jpg) + +如图 2-14 所示，Decoder 在对当前时刻进行解码输出时，都会将当前时刻之前所有的预测结果作为输入来对下一个时刻的输出进行预测。假设现在需要将`"我 是 谁"`翻译成英语`"who am i"`，且解码预测后前两个时刻的结果为`"who am"`，接下来需要对下一时刻的输出`"i"`进行预测，那么整个过程就可以通过图 2-15 和图 2-16 来进行表示。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-6855d1f18983c20518644402918cc826_r.jpg) + +如图 2-15 所示，左上角的矩阵是解码器对输入`" who am"`这 3 个词经过解码器中自注意力机制编码后的结果；左下角是编码器对输入`"我 是 谁"`这 3 个词编码后的结果（同图 2-12 中的一样）；两者分别在经过线性变换后便得到了 Q、K 和 V 这 3 个矩阵。此时值得注意的是，左上角矩阵中的每一个向量在经过自注意力机制编码后，每个向量同样也包含了其它位置上的编码信息。 + +进一步，Q 与 K 作用和便得到了一个权重矩阵；再将其与 V 进行线性组合便得到了 Encoder-Decoder attention 部分的输出，如图 2-16 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-d7280a8a6899220578ecbfb79090d809_r.jpg) + +如图 2-16 所示，左下角便是 Q 与 K 作用后的权重矩阵，它的每一行就表示在对 Memory（这里指图 2-16 中的 V）中的每一位置进行解码时，应该如何对注意力进行分配。例如第 3 行$[0.6,0.2,0.2]$[0.6,0.2,0.2] 的含义就是在解码当前时刻时应该将$60\%$60\% 的注意力放在 Memory 中的`"我"`上，其它同理。这样，在经过解码器中的两个全连接层后，便得到了解码器最终的输出结果。接着，解码器会循环对下一个时刻的输出进行解码预测，直到预测结果为`""`或者达到指定长度后停止。 + +同时，这里需要注意的是，在通过模型进行实际的预测时，只会取解码器输出的其中一个向量进行分类，然后作为当前时刻的解码输出。例如图 2-16 中解码器最终会输出一个形状为`[3,tgt_vocab_len]`的矩阵，那么只会取其最后一个向量喂入到分类器中进行分类得到当前时刻的解码输出。具体细节见后续代码实现。 + +### **2.2.4 Decoder 训练解码过程** + +在介绍完预测时 Decoder 的解码过程后，下面就继续来看在网络在训练过程中是如何进行解码的。从 2.2.3 小节的内容可以看出，在真实预测时解码器需要将上一个时刻的输出作为下一个时刻解码的输入，然后一个时刻一个时刻的进行解码操作。显然，如果训练时也采用同样的方法那将是十分费时的。因此，在训练过程中，解码器也同编码器一样，一次接收解码时所有时刻的输入进行计算。这样做的好处，一是通过多样本并行计算能够加快网络的训练速度；二是在训练过程中直接喂入解码器正确的结果而不是上一时刻的预测值（因为训练时上一时刻的预测值可能是错误的）能够更好的训练网络。 + +例如在用平行预料`"我 是 谁"`<==>`"who am i"`对网络进行训练时，编码器的输入便是`"我 是 谁"`，而解码器的输入则是`" who am i"`，对应的正确标签则是`"who am i "`。 + +假设现在解码器的输入`" who am i"`在分别乘上一个矩阵进行线性变换后得到了 Q、K、V，且 Q 与 K 作用后得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），如图 2-17 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-7039ba4dab40ef3a4e1b9f2e40cb45a3_r.jpg) + +从图 2-17 可以看出，此时已经计算得到了注意力权重矩阵。由第 1 行的权重向量可知，在解码第 1 个时刻时应该将$20\%$20\%（严格来说应该是经过 softmax 后的值）的注意力放到`""`上，$30\%$30\% 的注意力放到`"who"`上等等。不过此时有一个问题就是，在 2.2.3 节中笔者介绍到，模型在实际的预测过程中只是将当前时刻之前（包括当前时刻）的所有时刻作为输入来预测下一个时刻，也就是说模型在预测时是看不到当前时刻之后的信息。因此，Transformer 中的 Decoder 通过加入注意力掩码机制来解决了这一问题。 + +> self-attention layers in the decoder **allow each position in the decoder to attend to all positions in the decoder up to and including that position**. We need to prevent leftward information flow in the decoder to preserve the auto-regressive property. We implement this inside of scaled dot-product attention by masking out (setting to −∞) all values in the input of the softmax which correspond to illegal connections. + +如图 2-18 所示，左边依旧是通过 Q 和 K 计算得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），而中间的就是所谓的注意力掩码矩阵，两者在相加之后再乘上矩阵 V 便得到了整个自注意力机制的输出，也就是图 2-10 中的 Masked Multi-Head Attention。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-ef714b246dfc08c912db18aaec0542cb_r.jpg) + +那为什么注意力权重矩阵加上这个注意力掩码矩阵就能够达到这样的效果呢？以图 2-18 中第 1 行权重为例，当解码器对第 1 个时刻进行解码时其对应的输入只有`""`，因此这就意味着此时应该将所有的注意力放在第 1 个位置上（尽管在训练时解码器一次喂入了所有的输入），换句话说也就是第 1 个位置上的权重应该是 1，而其它位置则是 0。从图 2-17 可以看出，第 1 行注意力向量在加上第 1 行注意力掩码，再经过 softmax 操作后便得到了一个类似$[1,0,0,0,0]$[1,0,0,0,0] 的向量。那么，通过这个向量就能够保证在解码第 1 个时刻时只能将注意力放在第 1 个位置上的特性。同理，在解码后续的时刻也是类似的过程。 + +到此，对于整个单层 Transformer 的网络结构以及编码解码过程就介绍完了，更多细节内容见后续代码实现。 + +### **2.2.5 位置编码与 Attention Mask** + +在刚接触 Transformer 的时候，有的人会认为在 Decoder 中，既然已经有了 Attention mask 那么为什么还需要 Positional Embedding 呢？如图 2-18 所示，持这种观点的朋友认为，Attention mask 已经有了使得输入序列依次输入解码器的能力，因此就不再需要 Positional Embedding 了。这样想对吗？ + +根据 2.2.4 节内容的介绍可以知道，Attention mask 的作用只有一个，那就是在训练过程中掩盖掉当前时刻之后所有位置上的信息，而这也是在模仿模型在预测时只能看到当前时刻及其之前位置上的信息。因此，持有上述观点的朋友可能是把 “能看见” 和“能看见且有序”混在一起了。 + +虽然看似有了 Attention mask 这个掩码矩阵能够使得 Decoder 在解码过程中可以**有序地**看到当前位置之前的所有信息，但是事实上没有 Positional Embedding 的 Attention mask 只能做到看到当前位置之前的所有信息，**而做不到有序**。前者的 “有序” 指的是喂入解码器中序列的顺序，而后者的 “有序” 指的是序列本身固有的语序。 + +如果不加 Postional Embedding 的话，那么以下序列对于模型来说就是一回事： + +``` + → 北 → 京 → 欢 → 迎 → 你 → + → 北 → 京 → 迎 → 欢 → 你 → + → 北 → 京 → 你 → 迎 → 欢 → + +``` + +虽然此时 Attention mask 具有能够让上述序列一个时刻一个时刻的按序喂入到解码器中，但是它却无法识别出这句话本身固有的语序。 + +### **2.2.6 原始 Q、K、V 来源** + +在 Transformer 中各个部分的 Q、K、V 到底是怎么来的一直以来都是初学者最大的一个疑问，并且这部分内容在原论文中也没有进行交代，只是交代了如何根据 Q、K、V 来进行自注意力机制的计算。虽然在第 2 部分的前面几个小节已经提及过了这部分内容，但是这里再给大家进行一次总结。 + +根据图 2-8（Transformer 结构图）可知，在整个 Transformer 中涉及到自注意力机制的一共有 3 个部分：Encoder 中的 Multi-Head Attention；Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention；Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention。 + +① 对于 Encoder 中的 Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Encoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换（各自乘以一个权重矩阵）后得到了 Q、K、V（也就是图 1-4 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Encoder 部分的输出结果 Memory。 + +② 对于 Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Decoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V，然后再进行自注意力运算得到 Masked Multi-Head Attention 部分的输出结果，即待解码向量。 + +对于 Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention，其原始 q、k、v 分别是上面的带解码向量、Memory 和 Memory。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V（也就是图 2-12 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Decoder 部分的输出结果。之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +### **3. 网络结构与自注意力实现** + +在通过前面几部分内容详细介绍完 Transformer 网络结构的原理后，接下来就让我们来看一看如何借用 Pytorch 框架来实现 MultiHeadAttention 这一结构。同时，需要说明的一点是，下面所有的实现代码都是笔者直接从 Pytorch 1.4 版本中`torch.nn.Transformer`模块里摘取出来的简略版，目的就是为了让大家对于整个实现过程有一个清晰的认识。并且为了使得大家在阅读完以下内容后也能够对 Pytorch 中的相关模块有一定的了解，所以下面的代码在变量名方面也与 Pytorch 保持了一致。 + +### **3.1 多层 Transformer** + +在第 2 部分中，笔者详细介绍了单层 Transformer 网络结构中的各个组成部分。尽管多层 Transformer 就是在此基础上堆叠而来，不过笔者认为还是有必要在这里稍微提及一下。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-6da4c9720ec88860295bd63e19344820_r.jpg) + +如图 3-1 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图，左边是编码器右边是解码器。而多层的 Transformer 网络就是在两边分别堆叠了多个编码器和解码器的网络模型，如图 3-2 所示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-c3386c8304447106d4ff669cf5dd4714_r.jpg) + +如图 3-2 所示便是一个多层的 Transformer 网络结构图（原论文中采用了 6 个编码器和 6 个解码器），其中的每一个 Encoder 都是图 3-1 中左边所示的网络结构（Decoder 同理）。可以发现，它真的就是图 3-1 堆叠后的形式。不过需要注意的是其整个解码过程。 + +在多层 Transformer 中，多层编码器先对输入序列进行编码，然后得到最后一个 Encoder 的输出 Memory；解码器先通过 Masked Multi-Head Attention 对输入序列进行编码，然后将输出结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 1 层解码器的输出；接着再将第 1 层 Decoder 的输出通过 Masked Multi-Head Attention 进行编码，最后再将编码后的结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 2 层解码器的输出，以此类推得到最后一个 Decoder 的输出。 + +值得注意的是，在多层 Transformer 的解码过程中，每一个 Decoder 在 Encoder-Decoder Attention 中所使用的 Memory 均是同一个。 + +### **3.2 Transformer 中的掩码** + +由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在 Transformer 中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第 1 个地方就是在 2.2.4 节中介绍到的 Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第 2 个地方便是对一个 batch 中不同长度的序列在 Padding 到相同长度后，对 Padding 部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进行介绍。 + +### **3.2.1 Attention Mask** + +如图 3-3 所示，在训练过程中对于每一个样本来说都需要这样一个对称矩阵来掩盖掉当前时刻之后所有位置的信息。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-ef714b246dfc08c912db18aaec0542cb_r.jpg) + +从图 3-3 可以看出，这个注意力掩码矩阵的形状为`[tgt_len,tgt_len]`，其具体 Mask 原理在 2.2.4 节中笔者已经介绍过 l，这里就不再赘述。在后续实现过程中，我们将通过`generate_square_subsequent_mask`方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过`attn_mask`这一变量名来指代这个矩阵。 + +### **3.2.2 Padding Mask** + +在 Transformer 中，使用到掩码的第 2 个地方便是 Padding Mask。由于在网络的训练过程中同一个 batch 会包含有多个文本序列，而不同的序列长度并不一致。因此在数据集的生成过程中，就需要将同一个 batch 中的序列 Padding 到相同的长度。但是，这样就会导致在注意力的计算过程中会考虑到 Padding 位置上的信息。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-6e62ae19572d34c45e98d8e0092924a6_r.jpg) + +如图 3-4 所示，P 表示 Padding 的位置，右边的矩阵表示计算得到的注意力权重矩阵。可以看到，此时的注意力权重对于 Padding 位置山的信息也会加以考虑。因此在 Transformer 中，作者通过在生成训练集的过程中记录下每个样本 Padding 的实际位置；然后再将注意力权重矩阵中对应位置的权重替换成负无穷，经 softmax 操作后对应 Padding 位置上的权重就变成了 0，从而达到了忽略 Padding 位置信息的目的。这种做法也是 Encoder-Decoder 网络结构中通用的一种办法。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-ee68b3009689ca74cc921237384d1993_r.jpg) + +如图 3-5 所示，对于`"我 是 谁 P P"`这个序列来说，前 3 个字符是正常的，后 2 个字符是 Padding 后的结果。因此，其 Mask 向量便为`[True, True, True, False, False]`。通过这个 Mask 向量可知，需要将权重矩阵的最后两列替换成负无穷，在后续我们会通过`torch.masked_fill`这个方法来完成这一步，并且在实现时将使用`key_padding_mask`来指代这一向量。 + +到此，对于 Transformer 中所要用到 Mask 的地方就介绍完了，下面正式来看如何实现多头注意力机制。 + +### **3.3 实现多头注意力机制** + +### **3.3.1 多头注意力机制** + +根据前面的介绍可以知道，多头注意力机制中最为重要的就是自注意力机制，也就是需要前计算得到 Q、K 和 V，如图 3-6 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-28903ee6a9c01d4895af7836b1e5997f_r.jpg) + +图 3-6. Q、K 和 V 计算过程 + +然后再根据 Q、K、V 来计算得到最终的注意力编码，如图 3-7 所示： + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-b7d6df77ab5e43ce30a4aaa05a0d65d3_r.jpg) + +同时，为了避免单个自注意力机制计算得到的注意力权重过度集中于当前编码位置自己所在的位置（同时更应该关注于其它位置），所以作者在论文中提到通过采用多头注意力机制来解决这一问题，如图 3-8 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-382a68f2a5543f00b7a4a1fd84e29b83_r.jpg) + +**3.3.2 定义类 MyMultiHeadAttention** + +综上所述，我们可以给出类`MyMultiHeadAttentiond`的定义为 + +``` +class MyMultiheadAttention(nn.Module): + def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0., bias=True): + super(MyMultiheadAttention, self).__init__() + """ + :param embed_dim: 词嵌入的维度，也就是前面的d_model参数，论文中的默认值为512 + :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量，也就是前面的nhead参数， 论文默认值为 8 + :param bias: 最后对多头的注意力（组合）输出进行线性变换时，是否使用偏置 + """ + self.embed_dim = embed_dim # 前面的d_model参数 + self.head_dim = embed_dim // num_heads # head_dim 指的就是d_k,d_v + self.kdim = self.head_dim + self.vdim = self.head_dim + self.num_heads = num_heads # 多头个数 + self.dropout = dropout + assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim 除以 num_heads必须为整数" + # 上面的限制条件就是论文中的 d_k = d_v = d_model/n_head 条件 + self.q_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # embed_dim = kdim * num_heads + # 这里第二个维度之所以是embed_dim，实际上这里是同时初始化了num_heads个W_q堆叠起来的, 也就是num_heads个头 + self.k_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_k, embed_dim = kdim * num_heads + self.v_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_v, embed_dim = vdim * num_heads + self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias) + # 最后将所有的Z组合起来的时候，也是一次性完成， embed_dim = vdim * num_heads + +``` + +在上述代码中，`embed_dim`表示模型的维度（图 3-8 中的 d_m）；`num_heads`表示多头的个数；`bias`表示是否在多头线性组合时使用偏置。同时，为了使得实现代码更加高效，所以 Pytorch 在实现的时候是多个头注意力机制一起进行的计算，也就上面代码的第 17-22 行，分别用来初始化了多个头的权重值（这一过程从图 3-8 也可以看出）。当多头注意力机制计算完成后，将会得到一个形状为`[src_len,embed_dim]`的矩阵，也就是图 3-8 中多个$z_i$z_i 水平堆叠后的结果。因此，第 24 行代码将会初始化一个线性层来对这一结果进行一个线性变换。 + +### **3.3.3 定义前向传播过程** + +在定义完初始化函数后，便可以定义如下所示的多头注意力前向传播的过程 + +``` + def forward(self, query, key, value, attn_mask=None, key_padding_mask=None): + """ + 在论文中，编码时query, key, value 都是同一个输入， + 解码时 输入的部分也都是同一个输入， + 解码和编码交互时 key,value指的是 memory, query指的是tgt + :param query: # [tgt_len, batch_size, embed_dim], tgt_len 表示目标序列的长度 + :param key: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param value: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param attn_mask: # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + 一般只在解码时使用，为了并行一次喂入所有解码部分的输入，所以要用mask来进行掩盖当前时刻之后的位置信息 + :param key_padding_mask: [batch_size, src_len], src_len 表示源序列的长度 + :return: + attn_output: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_output_weights: # [batch_size, tgt_len, src_len] + """ + return multi_head_attention_forward(query, key, value, self.num_heads, + self.dropout, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias, + training=self.training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + q_proj_weight=self.q_proj_weight, + k_proj_weight=self.k_proj_weight, + v_proj_weight=self.v_proj_weight, + attn_mask=attn_mask) + + +``` + +在上述代码中，`query`、`key`、`value`指的并不是图 3-6 中的 Q、K 和 V，而是没有经过线性变换前的输入。例如在编码时三者指的均是原始输入序列`src`；在解码时的 Mask Multi-Head Attention 中三者指的均是目标输入序列`tgt`；在解码时的 Encoder-Decoder Attention 中三者分别指的是 Mask Multi-Head Attention 的输出、Memory 和 Memory。`key_padding_mask`指的是编码或解码部分，输入序列的 Padding 情况，形状为`[batch_size,src_len]`或者`[batch_size,tgt_len]`;`attn_mask`指的就是注意力掩码矩阵，形状为`[tgt_len,src_len]`，**它只会在解码**时使用。 + +注意，在上面的这些维度中，`tgt_len`本质上指的其实是`query_len`；`src_len`本质上指的是`key_len`。只是在不同情况下两者可能会是一样，也可能会是不一样。 + +### **3.3.4 多头注意力计算过程** + +在定义完类`MyMultiHeadAttentiond`后，就需要定义出多头注意力的实际计算过程。由于这部分代码较长，所以就分层次进行介绍。 + +``` +def multi_head_attention_forward( + query, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + key, # [src_len, batch_size, embed_dim] + value, # [src_len, batch_size, embed_dim] + num_heads, + dropout_p, + out_proj_weight, # [embed_dim = vdim * num_heads, embed_dim] + out_proj_bias, + training=True, + key_padding_mask=None, # [batch_size,src_len/tgt_len] + q_proj_weight=None, # [embed_dim,kdim * num_heads] + k_proj_weight=None, # [embed_dim, kdim * num_heads] + v_proj_weight=None, # [embed_dim, vdim * num_heads] + attn_mask=None, # [tgt_len,src_len] + ): + # 第一阶段： 计算得到Q、K、V + q = F.linear(query, q_proj_weight) + # [tgt_len,batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [tgt_len,batch_size,kdim * num_heads] + k = F.linear(key, k_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,kdim * num_heads] + v = F.linear(value, v_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,vdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,vdim * num_heads] + + +``` + +在上述代码中，第 17-23 行所做的就是根据输入进行线性变换得到图 3-6 中的 Q、K 和 V。 + +``` +# 第二阶段： 缩放，以及attn_mask维度判断 + tgt_len, bsz, embed_dim = query.size() # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + src_len = key.size(0) + head_dim = embed_dim // num_heads # num_heads * head_dim = embed_dim + scaling = float(head_dim) ** -0.5 + q = q * scaling # [query_len,batch_size,kdim * num_heads] + + if attn_mask is not None: + # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + if attn_mask.dim() == 2: + attn_mask = attn_mask.unsqueeze(0) # [1, tgt_len,src_len] 扩充维度 + if list(attn_mask.size()) != [1, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 2D attn_mask is not correct.') + elif attn_mask.dim() == 3: + if list(attn_mask.size()) != [bsz * num_heads, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 3D attn_mask is not correct.') + # 现在 atten_mask 的维度就变成了3D + + +``` + +接着，在上述代码中第 5-6 行所完成的就是图 3-7 中的缩放过程；第 8-16 行用来判断或修改`attn_mask`的维度，当然这几行代码只会在解码器中的 Masked Multi-Head Attention 中用到。 + +``` +# 第三阶段： 计算得到注意力权重矩阵 + q = q.contiguous().view(tgt_len, bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] + # 因为前面是num_heads个头一起参与的计算，所以这里要进行一下变形，以便于后面计算。 且同时交换了0，1两个维度 + k = k.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,kdim] + v = v.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,vdim] + attn_output_weights = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] x [batch_size * num_heads, kdim, src_len] + # = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] 这就num_heads个QK相乘后的注意力矩阵 + + +``` + +继续，在上述代码中第 1-7 行所做的就是交换 Q、K、V 中的维度，以便于多个样本同时进行计算；第 9 行代码便是用来计算注意力权重矩阵；其中上`contiguous()`方法是将变量放到一块连续的物理内存中；`bmm`的作用是用来计算两个三维矩阵的乘法操作 [4]。 + +需要提示的是，大家在看代码的时候，最好是仔细观察一下各个变量维度的变化过程，笔者也在每次运算后进行了批注。 + +``` +# 第四阶段： 进行相关掩码操作 + if attn_mask is not None: + attn_output_weights += attn_mask # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + if key_padding_mask is not None: + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + # 变成 [batch_size, num_heads, tgt_len, src_len]的形状 + attn_output_weights = attn_output_weights.masked_fill( + key_padding_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2), float('-inf')) + # 扩展维度，从[batch_size,src_len]变成[batch_size,1,1,src_len] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz * num_heads, tgt_len,src_len) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + + +``` + +进一步，在上述代码中第 2-3 行便是用来执行图 3-3 中的步骤；第 4-8 行便是用来执行图 3-5 中的步骤，同时还进行了维度扩充。 + +``` + attn_output_weights = F.softmax(attn_output_weights, dim=-1) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + attn_output_weights = F.dropout(attn_output_weights, p=dropout_p, training=training) + attn_output = torch.bmm(attn_output_weights, v) + # Z = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] x [batch_size * num_heads,src_len,vdim] + # = # [batch_size * num_heads,tgt_len,vdim] + # 这就num_heads个Attention(Q,K,V)结果 + + attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous().view(tgt_len, bsz, embed_dim) + # 先transpose成 [tgt_len, batch_size* num_heads ,kdim] + # 再view成 [tgt_len,batch_size,num_heads*kdim] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + + Z = F.linear(attn_output, out_proj_weight, out_proj_bias) + # 这里就是多个z 线性组合成Z [tgt_len,batch_size,embed_dim] + return Z, attn_output_weights.sum(dim=1) / num_heads # 将num_heads个注意力权重矩阵按对应维度取平均 + + +``` + +最后，在上述代码中第 1-4 行便是用来对权重矩阵进行归一化操作，以及计算得到多头注意力机制的输出；第 14 行代码便是用来对多个注意力的输出结果进行线性组合；第 16 行代码用来返回线性组合后的结果，以及多个注意力权重矩阵的平均值。 + +### **3.3.5 示例代码** + +在实现完类`MyMultiHeadAttention`的全部代码后，便可以通过类似如下的方式进行使用。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 1 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [src_len, src_len] + + my_mh = MyMultiheadAttention(embed_dim=dmodel, num_heads=num_head) + r = my_mh(src, src, src,key_padding_mask = src_key_padding_mask) + + +``` + +在上述代码中，第 6-11 行其实也就是 Encoder 中多头注意力机制的实现过程。同时，在计算过程中还可以打印出各个变量的维度变化信息： + +``` +进入多头注意力计算: + 多头num_heads = 1, d_model=32, d_k = d_v = d_model/num_heads=32 + query的shape([tgt_len, batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_q 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + Q 的shape([tgt_len, batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + key 的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_k 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + K 的shape([src_len,batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + value的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_v 的shape([embed_dim,vdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + V 的shape([src_len,batch_size,vdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + ***** 注意，这里的W_q, W_k, W_v是多个head同时进行计算的. 因此，Q,K,V分别也是包含了多个head的q,k,v堆叠起来的结果 ***** + 多头注意力中,多头计算结束后的形状（堆叠）为([tgt_len,batch_size,num_heads*kdim])torch.Size([5, 2, 32]) + 多头计算结束后，再进行线性变换时的权重W_o的形状为([num_heads*vdim, num_heads*vdim ])torch.Size([32, 32]) + 多头线性变化后的形状为([tgt_len,batch_size,embed_dim]) torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +### **4 Transformer 的实现过程** + +在前面几部分内容中，笔者陆续介绍了多头注意力机制的原理、Transformer 中编码器和解码器的工作流程以及多头注意力的实现过程等。接下来，笔者将会一步一步地来详细介绍如何通过 Pytorch 框架实现 Transformer 的整体网络结构，包括 Token Embedding、Positional Embedding、编码器和解码器等。 + +下面，首先要介绍的就是对于 Embedding 部分的编码实现。 + +### **4.1 Embedding 实现** + +### **4.1.1 Token Embedding** + +这里首先要实现的便是最基础的 Token Enbedding，也是字符转向量的一种常用做法，如下所示： + +``` +class TokenEmbedding(nn.Module): + def __init__(self, vocab_size: int, emb_size): + super(TokenEmbedding, self).__init__() + self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size) + self.emb_size = emb_size + + def forward(self, tokens): + """ + :param tokens: shape : [len, batch_size] + :return: shape: [len, batch_size, emb_size] + """ + return self.embedding(tokens.long()) * math.sqrt(self.emb_size) + + +``` + +如上代码所示便是 TokenEmbedding 的实现过程，由于这部分代码并不复杂所以就不再逐行进行介绍。注意，第 12 行代码对原始向量进行缩放是出自论文中 3.4 部分的描述。 + +### **4.1.2 Positional Embedding** + +在 2.1.2 节中笔者已经对 Positional Embedding 的原理做了详细的介绍，其每个位置的变化方式如式$(1)$(1) 所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\ + +进一步，我们还可以对式$(4.1)$(4.1) 中括号内的参数进行化简得到如式$(4.2)$(4.2) 中的形式。 + +$$\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\$$ + +\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\ + +由此，根据式$(4.1)(4.2)$(4.1)(4.2) 便可以实现 Positional Embedding 部分的代码，如下所示： + +``` +class PositionalEncoding(nn.Module): + def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000): + super(PositionalEncoding, self).__init__() + self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) + pe = torch.zeros(max_len, d_model) # [max_len, d_model] + position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # [max_len, 1] + div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) + # [d_model/2] + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # [max_len, d_model/2] + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1) # [max_len, 1, d_model] + self.register_buffer('pe', pe) + + def forward(self, x): + """ + :param x: [x_len, batch_size, emb_size] + :return: [x_len, batch_size, emb_size] + """ + x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [x_len, batch_size, d_model] + return self.dropout(x) + + +``` + +如上代码所示便是整个 Positional Embedding 的实现过程，其中第 5 行代码是用来初始化一个全 0 的位置矩阵（也就是图 1 中从左往右数第 2 个矩阵），同时还指定了一个序列的最大长度；第 6-10 行是用来计算每个维度（每一列）的相关位置信息；第 19 行代码首先是在位置矩阵中取与输入序列长度相等的前`x_len`行，然后在加上 Token Embedding 的结果；第 20 行是用来返回最后得到的结果并进行 Dropout 操作。同时，这里需要注意的一点便是，在输入`x`的维度中`batch_size`并不是第 1 个维度。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-6d2488b53690d90e237cb2cf697acabd_r.jpg) + +### **4.1.3 Embedding 代码示例** + +在实现完这部分代码后，便可以通过如下方式进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + x = torch.tensor([[1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]], dtype=torch.long) + x = x.reshape(5, 2) # [src_len, batch_size] + token_embedding = TokenEmbedding(vocab_size=11, emb_size=512) + x = token_embedding(tokens=x) + pos_embedding = PositionalEncoding(d_model=512) + x = pos_embedding(x=x) + print(x.shape) # torch.Size([5, 2, 512]) + + +``` + +### **4.2 Transformer 实现** + +在介绍完 Embedding 部分的编码工作后，下面就开始正式如何来实现 Transformer 网络结构。如图 4-2 所示，对于 Transformer 网络的实现一共会包含 4 个部分：`TransformerEncoderLayer`、`TransformerEncoder`、`TransformerDecoderLayer`和`TransformerDecoder`，其分别表示定义一个单独编码层、构造由多个编码层组合得到的编码器、定义一个单独的解码层以及构造由多个解码层得到的解码器。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-4b68836b8245f41ba043863b2b74387c_r.jpg) + +需要注意的是，图 4-2 中的一个 EncoderLayer 指的就是图 3-2 中的一个对应的 Encoder，DecoderLayer 同理。 + +### **4.2.1 编码层的实现** + +首先，我们需要实现最基本的编码层单元，也就是图 4-2 中的 TransformerEncoderLayer，其内部结构为图 4-3 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-5da93887d468045677e9983f14b35db6_r.jpg) + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerEncoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerEncoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + self.activation = F.relu + + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + +``` + +在上述代码中，第 10 行用来定义一个多头注意力机制模块，并传入相应的参数；第 11-20 行代码便是用来定义其它层归一化和线性变换的模块。在完成类`MyTransformerEncoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param src_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, + key_padding_mask=src_key_padding_mask, )[0] # 计算多头注意力 + # src2: [src_len,batch_size,num_heads*kdim] num_heads*kdim = embed_dim + src = src + self.dropout1(src2) # 残差连接 + src = self.norm1(src) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + + src2 = self.activation(self.linear1(src)) # [src_len,batch_size,dim_feedforward] + src2 = self.linear2(self.dropout(src2)) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + src = src + self.dropout2(src2) + src = self.norm2(src) + return src # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + +``` + +在上述代码中，第 7-8 行便是用来实现图 4-3 中 Multi-Head Attention 部分的前向传播过程；第 10-11 行用来实现多头注意力后的 Add&Norm 部分；第 13-16 行用来实现图 4-3 中最上面的 Feed Forward 部分和 Add&Norm 部分。 + +这里再次提醒大家，在阅读代码的时候最好是将对应的维度信息带入以便于理解。 + +### **4.2.2 编码器实现** + +在实现完一个标准的编码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个编码层，从而得到 Transformer 中的编码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +def _get_clones(module, N): + return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)]) + +class MyTransformerEncoder(nn.Module): + def __init__(self, encoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerEncoder, self).__init__() + """ + encoder_layer: 就是包含有多头注意力机制的一个编码层 + num_layers: 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + norm: 归一化层 + """ + self.layers = _get_clones(encoder_layer, num_layers) + # 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + +``` + +在上述代码中，第 1-2 行是用来定义一个克隆多个编码层或解码层功能函数；第 12 行中的`encoder_layer`便是一个实例化的编码层，`self.layers`中保存的便是一个包含有多个编码层的`ModuleList`。在完成类`MyTransformerEncoder`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = src + for mod in self.layers: + output = mod(output, src_mask=mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # 多个encoder layers层堆叠后的前向传播过程 + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 8-10 行便是用来实现多个编码层堆叠起来的效果，并完成整个前向传播过程；第 11-13 行用来对多个编码层的输出结果进行层归一化并返回最终的结果。 + +### **4.2.3 编码器使用示例** + +在完成 Transformer 中编码器的实现过程后，便可以将其用于对输入序列进行编码。例如可以仅仅通过一个编码器对输入序列进行编码，然后将最后的输出喂入到分类器当中进行分类处理，这部分内容在后续也会进行介绍。下面先看一个使用示例。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 3 + num_layers = 2 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + my_transformer_encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model=dmodel, nhead=num_head) + my_transformer_encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer=my_transformer_encoder_layer, + num_layers=num_layers, + norm=nn.LayerNorm(dmodel)) + memory = my_transformer_encoder(src=src, mask=None, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(memory.shape) # torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 2-6 行定义了编码器中各个部分的参数值；第 11-12 行则是首先定义一个编码层，然后再定义由多个编码层组成的编码器；第 15-16 行便是用来得到整个编码器的前向传播输出结果，并且需要注意的是在编码器中不需要掩盖当前时刻之后的位置信息，所以`mask=None`。 + +### **4.2.4 解码层实现** + +在介绍完编码器的实现后，下面就开始介绍如何实现 Transformer 中的解码器部分。同编码器的实现流程一样，首先需要实现的依旧是一个标准的解码层，也就是图 4-4 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8ab2c37e224137c05332419d525c88cc_r.jpg) + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerDecoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerDecoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + self.multihead_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 编码部分输出（memory）和解码部分之间的多头注意力机制。 + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout3 = nn.Dropout(dropout) + self.activation = F.relu + + +``` + +在上述代码中，第 10 行代码用来定义图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程；第 12 行则是用来定义图 4-4 中编码器与解码器交互的多头注意力机制模块；第 14-24 行是用来定义剩余的全连接层以及层归一化相关操作。在完成类`MyTransformerDecoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分的输出（memory）, [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + attn_mask=tgt_mask, + key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)[0] + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + tgt = tgt + self.dropout1(tgt2) # 接着是残差连接 + tgt = self.norm1(tgt) # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.multihead_attn(tgt, memory, memory, # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_mask=memory_mask, + key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] + # 解码部分的输入经过多头注意力后同编码部分的输出（memory）通过多头注意力机制进行交互 + tgt = tgt + self.dropout2(tgt2) # 残差连接 + tgt = self.norm2(tgt) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.activation(self.linear1(tgt)) # [tgt_len, batch_size, dim_feedforward] + tgt2 = self.linear2(self.dropout(tgt2)) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + # 最后的两层全连接 + tgt = tgt + self.dropout3(tgt2) + tgt = self.norm3(tgt) + return tgt # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 12-14 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程，其中的`tgt_mask`就是在训练时用来掩盖当前时刻之后位置的注意力掩码；第 16-17 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 之后 Add&Norm 部分的前向传播过程；第 19-21 行用来实现解码器与编码器之间的交互过程，其中`memory_mask`为`None`，`memory_key_padding_mask`为`src_key_padding_mask`用来对编码器的输出进行（序列）填充部分的掩盖，这一点同编码器中的`key_padding_mask`原理一样；第 23-31 行便是用来实现余下的其它过程。 + +### **4.2.5 解码器实现** + +在实现完一个标准的解码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个解码层，从而得到 Transformer 中的解码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +class MyTransformerDecoder(nn.Module): + def __init__(self, decoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerDecoder, self).__init__() + self.layers = _get_clones(decoder_layer, num_layers) + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分最后一层的输出 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = tgt # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + for mod in self.layers: # 这里的layers就是N层解码层堆叠起来的 + output = mod(output, memory, + tgt_mask=tgt_mask, + memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 4 行用来克隆得到多个解码层；第 20-25 行用来实现多层解码层的前向传播过程；第 28 行便是用来返回最后的结果。 + +### **4.2.6 Transformer 网络实现** + +在实现完 Transformer 中各个基础模块的话，下面就可以来搭建最后的 Transformer 模型了。总体来说这部分的代码也相对简单，只需要将上述编码器解码器组合到一起即可，具体代码如下所示： + +``` +class MyTransformer(nn.Module): + def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformer, self).__init__() + + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param num_encoder_layers: encoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param num_decoder_layers: decoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + # ================ 编码部分 ===================== + encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm) + # ================ 解码部分 ===================== + decoder_layer = MyTransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.decoder = MyTransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers, decoder_norm) + self._reset_parameters() # 初始化模型参数 + self.d_model = d_model + self.nhead = nhead + + +``` + +在上述代码中，第 15-17 行是用来定义编码器部分；第 19-21 行是用来定义解码器部分；第 22 行用来以某种方式初始化 Transformer 中的权重参数，具体实现在稍后的内容中。在定义完类`MyTransformer`的初始化函数后，便可以来实现 Transformer 的整个前向传播过程，代码如下： + +``` + def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, + memory_mask=None, src_key_padding_mask=None, + tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None): + """ + :param src: [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + :param src_mask: None + :param tgt_mask: [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: None + :param src_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :param tgt_key_padding_mask: [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :return: [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + memory = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + output = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，`src`表示编码器的输入；`tgt`表示解码器的输入；`src_mask`为空，因为编码时不需要对当前时刻之后的位置信息进行掩盖；`tgt_mask`用于掩盖解码输入中当前时刻以后的所有位置信息；`memory_mask`为空；`src_key_padding_mask`表示对编码输入序列填充部分的 Token 进行 mask；`tgt_key_padding_mask`表示对解码输入序列填充部分的 Token 进行掩盖；`memory_key_padding_mask`表示对编码器的输出部分进行掩盖，掩盖原因等同于编码输入时的 mask 操作。 + +到此，对于整个 Transformer 的网络结构就算是搭建完毕了，不过这还没有实现论文中基于 Transformer 结构的翻译模型，而这部分内容笔者也将会在下一节中进行详细的介绍。当然，出了上述模块之外，Transformer 中还有两个部分需要实现的就是参数初始化方法和注意力掩码矩阵生成方法，具体代码如下： + +``` + def _reset_parameters(self): + for p in self.parameters(): + if p.dim() > 1: + xavier_uniform_(p) + + def generate_square_subsequent_mask(self, sz): + mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) + mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) + return mask # [sz,sz] + + +``` + +### **4.2.7 Transfromer 使用示例** + +在实现完 Transformer 的整个完了结构后，便可以通过如下步骤进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + tgt_len = 6 + num_head = 8 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + tgt = torch.rand((tgt_len, batch_size, dmodel)) # shape: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + tgt_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False, False], + [True, True, True, True, False, False]]) # shape: [batch_size, tgt_len] + + my_transformer = MyTransformer(d_model=dmodel, nhead=num_head, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=500) + tgt_mask = my_transformer.generate_square_subsequent_mask(tgt_len) + out = my_transformer(src=src, tgt=tgt, tgt_mask=tgt_mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(out.shape) #torch.Size([6, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 7-13 行用来生成模拟的输入数据；第 15-16 行用来实例化类`MyTransformer`；第 17 行用来生成解码输入时的注意力掩码矩阵；第 18-21 行用来执行 Transformer 网络结构的前向传播过程。 + +由于知乎字数限制，余下三节内容在这里就不在介绍。私信 “Transformer” 即可获得全文高清 PDF，建议直接下载 PDF 内容阅读。 + +### **5 基于 Transformer 的翻译模型** + +[空字符：This post is all you need（⑤基于 Transformer 的翻译模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/398788125) + +### 6 基于 Transformer 的分类模型 + +[https://www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/) + +### 7 基于 Transformer 的对联模型 + +[空字符：This post is all you need（基于 Transformer 的对联生成模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/408310666) + +### **8 总结** + +在本篇文章中，笔者首先详细地介绍了 Transformer 论文的动机以及自注意力机制的原理与多头注意力机制的作用；然后介绍了 Transformer 中的位置编码以及整个预测和训练过程中模型的编码解码过程；接着进一步介绍了 Transformer 的网络结构、自注意力机制的原理实现以及 Transformer 网络的实现；最后，笔者还通过三个实例（包括论文中的翻译模型、文本分类模型，以及对联生成模型）从代码的角度来介绍了整个 Transformer 网络的原理与使用示例。 + +本次内容就到此结束，感谢您的阅读！如果你觉得上述内容对你有所帮助，欢迎分享至一位你的朋友！**青山不改，绿水长流，我们月来客栈见！** + +### **引用** + +[1] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need + +[2] The Illustrated Transformer [http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//jalammar.github.io/illustrated-transformer/) + +[3] [https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0) + +[4] [https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html?highlight=bmm#torch.bmm](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html%3Fhighlight%3Dbmm%23torch.bmm) + +[5] LANGUAGE TRANSLATION WITH TRANSFORMER [https://pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html) + +[6] The Annotated Transformer [http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html) + +[7] SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT [https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html) + +[8] Transformer model for language understanding [https://tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer?hl=en#multi-head_attention](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer%3Fhl%3Den%23multi-head_attention) + +[9] [https://github.com/multi30k/dataset](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/multi30k/dataset) + +[[10] 你还在手动构造词表？试试 torchtext.vocab](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNjU0NjA3Ng%3D%3D%26mid%3D2247489373%26idx%3D1%26sn%3D1b9fdec0bbc6ee5bd74aa729b3be94c9%26chksm%3D9b0ae0aeac7d69b80390ed3b86699cdc4683ed2e1442c8c56241396b4624db261cb61d6baf5e%26token%3D1146417095%26lang%3Dzh_CN%23rd) + +[11] [https://github.com/moon-hotel/TransformerTranslation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerTranslation) + +[12] [https://github.com/moon-hotel/TransformerClassification](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerClassification) + +[13] [https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html) + +[14] [https://github.com/moon-hotel/TransformerCouplet](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerCouplet) \ No newline at end of file diff --git a/理论知识/深度学习/simpread-This post is all you need（上卷）——层层剥开 Transformer.md b/理论知识/深度学习/simpread-This post is all you need（上卷）——层层剥开 Transformer.md new file mode 100644 index 0000000..046da24 --- /dev/null +++ b/理论知识/深度学习/simpread-This post is all you need（上卷）——层层剥开 Transformer.md @@ -0,0 +1,1302 @@ +> 本文由 [简悦 SimpRead](http://ksria.com/simpread/) 转码， 原文地址 [zhuanlan.zhihu.com](https://zhuanlan.zhihu.com/p/420820453) [![][img-0]This post is all you need （上卷）——层层剥开 Transformer v1.3.1.pdf3.9M · 百度网盘](https://pan.baidu.com/link/zhihu/7dhHzSuMhKiGW1YWQ1ZPFkxkNzOahDWwZtFF==) + +近 4 万余字、50 张图、3 个实战示例，带你一网打尽 Transformer。 + +最新修订内容请直接参见 PDF 文件！ + +另外，This post is all you need （下卷）——步步走进 BERT 也整理完毕了，有需要可自取！ + +[月来客栈：This post is all you need（下卷）——步步走进 BERT](https://zhuanlan.zhihu.com/p/519432336) + +### **1. 多头注意力机制原理** + +### **1.1 动机** + +各位朋友大家好，欢迎来到**月来客栈**。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌 2017 年所发表的一篇论文，名字叫做”Attention is all you need“[1]。虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出 Transformer 这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？ + +### **1.1.1 面临问题** + +在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络构造而来的 Encoder-Decoder 模型，并且就算是目前性能最好的序列模型也都是基于注意力机制下的 Encoder-Decoder 架构。为什么作者会不停的提及这些传统的 Encoder-Decoder 模型呢？接着，作者在介绍部分谈到，由于传统的 Encoder-Decoder 架构在建模过程中，下一个时刻的计算过程会依赖于上一个时刻的输出，而这种固有的属性就限制了传统的 Encoder-Decoder 模型就不能以并行的方式进行计算，如图 1-1 所示。 + +> This inherently sequential nature precludes parallelization within training examples, which becomes critical at longer sequence lengths, as memory constraints limit batching across examples. + +![][img-1] + +随后作者谈到，尽管最新的研究工作已经能够使得传统的循环神经网络在计算效率上有了很大的提升，但是本质的问题依旧没有得到解决。 + +> Recent work has achieved significant improvements in computational efficiency through factorization tricks and conditional computation, while also improving model performance in case of the latter. The fundamental constraint of sequential computation, however, remains. + +### **1.1.2 解决思路** + +因此，在这篇论文中，作者首次提出了一种全新的 Transformer 架构来解决这一问题，如图 1-2 所示。当然，Transformer 架构的优点在于它完全摈弃了传统的循环结构，取而代之的是只通过注意力机制来计算模型输入与输出的隐含表示，而这种注意力的名字就是大名鼎鼎的自注意力机制（self-attention），也就是图 1-2 中的 Multi-Head Attention 模块。 + +> To the best of our knowledge, however, the Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence- aligned RNNs or convolution. + +![][img-2] + +总体来说，**所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示**。最终，Transformer 架构就是基于这种的自注意力机制而构建的 Encoder-Decoder 模型。 + +### **1.2 技术手段** + +在介绍完整篇论文的提出背景后，下面就让我们一起首先来看一看自注意力机制的庐山真面目，然后再来探究整体的网络架构。 + +### **1.2.1 什么是 self-Attention** + +首先需要明白一点的是，所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的 “Scaled Dot-Product Attention“。在论文中作者说道，注意力机制可以描述为将 query 和一系列的 key-value 对映射到某个输出的过程，而这个输出的向量就是根据 query 和 key 计算得到的权重作用于 value 上的权重和。 + +> An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibility function of the query with the corresponding key. + +不过想要更加深入的理解 query、key 和 value 的含义，得需要结合 Transformer 的解码过程，这部分内容将会在后续进行介绍。 具体的，自注意力机制的结构如图 1-3 所示。 + +![][img-3] + +从图 1-3 可以看出，自注意力机制的核心过程就是通过 Q 和 K 计算得到注意力权重；然后再作用于 V 得到整个权重和输出。具体的，对于输入 Q、K 和 V 来说，其输出向量的计算公式为： + +$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\;\;\;\;\;\;(1.1) \\$$ + +\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\;\;\;\;\;\;(1.1) \\ + +其中 Q、K 和 V 分别为 3 个矩阵，且其（第 2 个）维度分别为 $d_q,d_k,d_v$d_q,d_k,d_v （从后面的计算过程其实可以发现。而公式 $d_q=d_v)。而公式$d_q=d_v)。而公式 (1.1)​中除以 $\sqrt{d_k}$\sqrt{d_k} 的过程就是图 1-3 中所指的 Scale 过程。 + +之所以要进行缩放这一步是因为通过实验作者发现，对于较大的 $d_k$d_k 来说在完成 $QK^T$QK^T 后将会得到很大的值，而这将导致在经过 sofrmax 操作后产生非常小的梯度，不利于网络的训练。 + +> We suspect that for large values of dk, the dot products grow large in magnitude, pushing the softmax function into regions where it has extremely small gradients. + +如果仅仅只是看着图 1-3 中的结构以及公式 $(1.1)$(1.1) 中的计算过程显然是不那么容易理解自注意力机制的含义，例如初学者最困惑的一个问题就是图 1-3 中的 Q、K 和 V 分别是怎么来的？下面，我们来看一个实际的计算示例。现在，假设输入序列 “我 是 谁”，且已经通过某种方式得到了 1 个形状为 $3\times4$3\times4 的矩阵来进行表示，那么通过图 1-3 所示的过程便能够就算得到 Q、K 以及 V[2]。 + +![][img-4] + +从图 1-4 的计算过程可以看出，Q、K 和 V 其实就是输入 X​分别乘以 3 个不同的矩阵计算而来（但这仅仅局限于 Encoder 和 Decoder 在各自输入部分利用自注意力机制进行编码的过程，Encoder 和 Decoder 交互部分的 Q、K 和 V 另有指代）。此处对于计算得到的 Q、K、V，你可以理解为这是对于同一个输入进行 3 次不同的线性变换来表示其不同的 3 种状态。在计算得到 Q、K、V 之后，就可以进一步计算得到权重向量，计算过程如图 1-5 所示。 + +![][img-5] + +如图 1-5 所示，在经过上述过程计算得到了这个注意力权重矩阵之后我们不禁就会问到，这些权重值到底表示的是什么呢？对于权重矩阵的第 1 行来说，0.7 表示的就是 “我” 与“我”的注意力值；0.2 表示的就是 “我” 与”是”的注意力值；0.1 表示的就是 “我” 与“谁”的注意力值。换句话说，在对序列中的 “我“进行编码时，应该将 0.7 的注意力放在“我” 上，0.2 的注意力放在 “是” 上，将 0.1 的注意力放在谁上。 + +同理，对于权重矩阵的第 3 行来说，其表示的含义就是，在对序列中”谁 “进行编码时，应该将 0.2 的注意力放在“我” 上，将 0.1 的注意力放在 “是” 上，将 0.7 的注意力放在 “谁” 上。从这一过程可以看出，通过这个权重矩阵模型就能轻松的知道在编码对应位置上的向量时，应该以何种方式将注意力集中到不同的位置上。 + +不过从上面的计算结果还可以看到一点就是，**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**（虽然这符合常识）而可能忽略了其它位置 [2]。因此，作者采取的一种解决方案就是采用多头注意力机制（MultiHeadAttention），这部分内容我们将在稍后看到。 + +> It expands the model’s ability to focus on different positions. Yes, in the example above, $z_1$z_1 contains a little bit of every other encoding, but it could be dominated by the the actual word itself. + +在通过图 1-5 示的过程计算得到权重矩阵后，便可以将其作用于 V ，进而得到最终的编码输出，计算过程如图 1-6 所示。 + +![][img-6] + +根据如图 1-6 所示的过程，我们便能够得到最后编码后的输出向量。当然，对于上述过程我们还可以换个角度来进行观察，如图 1-7 所示。 + +![][img-7] + +从图 1-7 可以看出，对于最终输出 “是” 的编码向量来说，它其实就是原始 “我 是 谁”3 个向量的加权和，而这也就体现了在对“是” 进行编码时注意力权重分配的全过程。 + +当然，对于整个图 1-5 到图 1-6 的过程，我们还可以通过如图 1-8 所示的过程来进行表示。 + +![][img-8] + +可以看出通过这种自注意力机制的方式确实解决了作者在论文伊始所提出的 “传统序列模型在编码过程中都需顺序进行的弊端” 的问题，有了自注意力机制后，仅仅只需要对原始输入进行几次矩阵变换便能够得到最终包含有不同位置注意力信息的编码向量。 + +对于自注意力机制的核心部分到这里就介绍完了，不过里面依旧有很多细节之处没有进行介绍。例如 Encoder 和 Decoder 在进行交互时的 Q、K、V 是如何得到的？在图 1-3 中所标记的 Mask 操作是什么意思，什么情况下会用到等等？这些内容将会在后续逐一进行介绍。 + +下面，让我们继续进入到 MultiHeadAttention 机制的探索中。 + +### **1.2.2 为什么要 MultiHeadAttention** + +经过上面内容的介绍，我们算是在一定程度上对于自注意力机制有了清晰的认识，不过在上面我们也提到了自注意力机制的缺陷就是：**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置，** 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。同时，使用多头注意力机制还能够给予注意力层的输出包含有不同子空间中的编码表示信息，从而增强模型的表达能力。 + +> Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. + +在说完为什么需要多头注意力机制以及使用多头注意力机制的好处之后，下面我们就来看一看到底什么是多头注意力机制。 + +![][img-9] + +如图 1-9 所示，可以看到所谓的多头注意力机制其实就是将原始的输入序列进行多组的自注意力处理过程；然后再将每一组自注意力的结果拼接起来进行一次线性变换得到最终的输出结果。具体的，其计算公式为： + +$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\$$ + +\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\ + +其中 + +，，， + +$$W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\$$ + +W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\ + +同时，在论文中，作者使用了 $h=8$h=8 个并行的自注意力模块（8 个头）来构建一个注意力层，并且对于每个自注意力模块都限定了 $d_k=d_v=d_{model}/h=64$d_k=d_v=d_{model}/h=64。**从这里其实可以发现，论文中所使用的多头注意力机制其实就是将一个大的高维单头拆分成了 $h$h 个多头**。因此，整个多头注意力机制的计算过程我们可以通过如图 1-10 所示的过程来进行表示。 + +![][img-10] + +注意：图中的 d_m 就是指 $d_{model}$d_{model} + +如图 1-10 所示，根据输入序列 X 和 $W^Q_1,W^K_1,W^V_1$W^Q_1,W^K_1,W^V_1 我们就计算得到了 $Q_1,K_1,V_1$Q_1,K_1,V_1，进一步根据公式 $(1.1)$(1.1) 就得到了单个自注意力模块的输出 $Z_1$Z_1；同理，根据 X 和 $W^Q_2,W^K_2,W^V_2$W^Q_2,W^K_2,W^V_2 就得到了另外一个自注意力模块输出 $Z_2$Z_2。最后，根据公式 $(1.2)$(1.2) 将 $Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 水平堆叠形成 $Z$Z，然后再用 $Z$Z 乘以 $W^O$W^O 便得到了整个多头注意力层的输出。同时，根据图 1-9 中的计算过程，还可以得到 $d_q=d_k=d_v$d_q=d_k=d_v。 + +到此，对于整个 Transformer 的核心部分，即多头注意力机制的原理就介绍完了。 + +### **1.2.3 同维度中的单头与多头的区别** + +在多头注意力中，对于初学者来说一个比较经典的问题就是，在相同维度下使用单头和多头的区别是什么？这句话什么意思呢？以图 1-10 中示例为例，此时的自注意力中使用了两个头，每个头的维度为 $d_q$d_q，即采用了多头的方式。另外一种做法就是，只是用一个头，但是其维度为 $2d_q$2d_q，即采用单头的方式。那么在这两种情况下有什么区别呢？ + +首先，从论文中内容可知，作者在头注意力机制与多头个数之间做了如下的限制 + +$$d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\$$ + +d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\ + +从式 $(1.3)$(1.3) 可以看出，单个头注意力机制的维度 $d_k$d_k 乘上多头的个数 $h$h 就等于模型的维度 $d_{model}$d_{model}。 + +注意：后续的 d_m，$d_m$d_m 以及 $d_{model}$d_{model} 都是指代模型的维度。 + +同时，从图 1-10 中可以看出，这里使用的多头数量 $h=2$h=2，即 $d_{model}=2\times d_q$d_{model}=2\times d_q。此时，对于第 1 个头来说有： + +![][img-11] + +对于第 2 个头来说有： + +![][img-12] + +最后，可以将$Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 在横向堆叠起来进行一个线性变换得到最终的$Z$Z。因此，对于图 1-10 所示的计算过程，我们还可以通过图 1-13 来进行表示。 + +![][img-13] + +从图 1-13 可知，在一开始初始化$W^Q,W^K,W^V$W^Q,W^K,W^V 这 3 个权重矩阵时，可以直接同时初始化$h$h 个头的权重，然后再进行后续的计算。而且事实上，在真正的代码实现过程中也是采用的这样的方式，这部分内容将在 3.3.2 节中进行介绍。因此，对图 1-13 中的多头计算过程，还可以根据图 1-14 来进行表示。 + +![][img-14] + +说了这么多，终于把铺垫做完了。此时，假如有如图 1-15 所示的头注意力计算过程： + +![][img-15] + +如图 1-15 所示，该计算过程采用了头注意力机制来进行计算，且头的计算过程还可通过图 1-16 来进行表示。 + +![][img-16] + +那现在的问题是图 1-16 中的$Z$Z 能够计算得到吗？答案是不能。为什么？因为我没有告诉你这里的$h$h 等于多少。如果我告诉你多头$h=2$h=2，那么毫无疑问图 1-16 的计算过程就等同于图 1-14 的计算过程，即 + +![][img-17] + +且此时$d_k=d_m/2$d_k=d_m/2。但是如果我告诉你多头$h=3$h=3，那么图 1-16 的计算过程会变成 + +![][img-18] + +那么此时$d_k$d_k 则为$d_m/3$d_m/3。 + +现在回到一开始的问题上，根据上面的论述我们可以发现，在$d_m$d_m 固定的情况下，不管是使用单头还是多头的方式，在实际的处理过程中直到进行注意力权重矩阵计算前，两者之前没有任何区别。当进行进行注意力权重矩阵计算时，$h$h 越大那么$Q,K,V$Q,K,V 就会被切分得越小，进而得到的注意力权重分配方式越多，如图 1-19 所示。 + +![][img-19] + +从图 1-19 可以看出，如果$h=1$h=1，那么最终可能得到的就是一个各个位置只集中于自身位置的注意力权重矩阵；如果$h=2$h=2，那么就还可能得到另外一个注意力权重稍微分配合理的权重矩阵；$h=3$h=3 同理如此。因而多头这一做法也恰好是论文作者提出用于克服**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**的问题。这里再插入一张真实场景下同一层的不同注意力权重矩阵可视化结果图： + +![][img-20] + +同时，当$h$h 不一样时，$d_k$d_k 的取值也不一样，进而使得对权重矩阵的 scale 的程度不一样。例如，如果$d_m=768$d_m=768，那么当$h=12$h=12 时，则$d_k=64$d_k=64；当$h=1$h=1 时，则$d_k=768$d_k=768。 + +所以，当模型的维度$d_m$d_m 确定时，一定程度上$h$h 越大整个模型的表达能力越强，越能提高模型对于注意力权重的合理分配。 + +### **2. 位置编码与编码解码过程** + +### **2.1 Embedding 机制** + +在正式介绍 Transformer 的网络结构之前，我们先来一起看看 Transformer 如何对字符进行 Embedding 处理。 + +### **2.1.1 Token Embedding** + +熟悉文本处理的读者可能都知道，在对文本相关的数据进行建模时首先要做的便是对其进行向量化。例如在机器学习中，常见的文本表示方法有 one-hot 编码、词袋模型以及 TF-IDF 等。不过在深度学习中，更常见的做法便是将各个词（或者字）通过一个 Embedding 层映射到低维稠密的向量空间。因此，在 Transformer 模型中，首先第一步要做的同样是将文本以这样的方式进行向量化表示，并且将其称之为 Token Embedding，也就是深度学习中常说的词嵌入（Word Embedding）如图 2-1 所示。 + +![][img-21] + +如果是换做之前的网络模型，例如 CNN 或者 RNN，那么对于文本向量化的步骤就到此结束了，因为这些网络结构本身已经具备了捕捉时序特征的能力，不管是 CNN 中的 n-gram 形式还是 RNN 中的时序形式。但是这对仅仅只有自注意力机制的网络结构来说却不行。为什么呢？根据自注意力机制原理的介绍我们知道，自注意力机制在实际运算过程中不过就是几个矩阵来回相乘进行线性变换而已。因此，这就导致即使是打乱各个词的顺序，那么最终计算得到的结果本质上却没有发生任何变换，换句话说仅仅只使用自注意力机制会丢失文本原有的序列信息。 + +![][img-22] + +如图 2-2 所示，在经过词嵌入表示后，序列 “我 在 看 书” 经过了一次线性变换。现在，我们将序列变成“书 在 看 我”，然后同样以中间这个权重矩阵来进行线性变换，过程如图 2-3 所示。 + +![][img-23] + +根据图 2-3 中的计算结果来看，序列在交换位置前和交换位置后计算得到的结果在本质上并没有任何区别，仅仅只是交换了对应的位置。因此，基于这样的原因，Transformer 在原始输入文本进行 Token Embedding 后，又额外的加入了一个 Positional Embedding 来刻画数据在时序上的特征。 + +> Since our model contains no recurrence and no convolution, in order for the model to make use of the order of the sequence, we must inject some information about the relative or absolute position of the tokens in the sequence. + +### **2.1.2 Positional Embedding** + +说了这么多，那到底什么又是 Positional Embedding 呢？数无形时少直觉，下面我们先来通过一幅图直观看看经过 Positional Embedding 处理后到底产生了什么样的变化。 + +![][img-24] + +如图 2-4 所示，横坐标表示输入序列中的每一个 Token，每一条曲线或者直线表示对应 Token 在每个维度上对应的位置信息。在左图中，每个维度所对应的位置信息都是一个不变的常数；而在右图中，每个维度所对应的位置信息都是基于某种公式变换所得到。换句话说就是，左图中任意两个 Token 上的向量都可以进行位置交换而模型却不能捕捉到这一差异，但是加入右图这样的位置信息模型却能够感知到。例如位置 20 这一处的向量，在左图中无论你将它换到哪个位置，都和原来一模一样；但在右图中，你却再也找不到与位置 20 处位置信息相同的位置。 + +下面，笔者通过两个实际的示例来进行说明。 + +![][img-25] + +如图 2-5 所示，原始输入在经过 Token Embedding 后，又加入了一个常数位置信息的的 Positional Embedding。在经过一次线性变换后便得到了图 2-5 左右边所示的结果。接下来，我们再交换序列的位置，并同时进行 Positional Embedding 观察其结果。 + +![][img-26] + +如图 2-6 所示，在交换序列位置后，采用同样的 Positional Embedding 进行处理，并且进行线性变换。可以发现，其计算结果同图 2-5 中的计算结果本质上也没有发生变换。因此，这就再次证明，如果 Positional Embedding 中位置信息是以常数形式进行变换，那么这样的 Positional Embedding 是无效的。 + +在 Transformer 中，作者采用了如公式$(2.1)$(2.1) 所示的规则来生成各个维度的位置信息，其可视化结果如图 2-4 右所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\ + +其中$PE$PE 就是这个 Positional Embedding 矩阵，$pos\in[0,max\_len)$pos\in[0,max\_len) 表示具体的某一个位置，$i\in[0,d_{model}/2)$i\in[0,d_{model}/2) 表示具体的某一维度。 + +最终，在融入这种非常数的 Positional Embedding 位置信息后，便可以得到如图 2-7 所示的对比结果。 + +![][img-27] + +从图 2-7 可以看出，在交换位置前与交换位置后，与同一个权重矩阵进行线性变换后的结果截然不同。因此，这就证明通过 Positional Embedding 可以弥补自注意力机制不能捕捉序列时序信息的缺陷。 + +说完 Transformer 中的 Embedding 后，接下来我们再来继续探究 Transformer 的网络结构。 + +### **2.2 Transformer 网络结构** + +如图 2-8 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图。 + +![][img-28] + +如图 2-8 所示，整个 Transformer 网络包含左右两个部分，即 Encoder 和 Decoder。下面，我们就分别来对其中的各个部分进行介绍。 + +### **2.2.1 Encoder 层** + +首先，对于 Encoder 来说，其网络结构如图 2-8 左侧所示（尽管论文中是以 6 个这样相同的模块堆叠而成，但这里我们先以堆叠一层来进行介绍，多层的 Transformer 结构将在稍后进行介绍）。 + +![][img-29] + +如图 2-9 所示，对于 Encoder 部分来说其内部主要由两部分网络所构成：多头注意力机制和两层前馈神经网络。 + +> The encoder is composed of a stack of N = 6 identical layers. Each layer has two sub-layers. The first is a multi-head self-attention mechanism, and the second is a simple, position- wise fully connected feed-forward network. + +同时，对于这两部分网络来说，都加入了残差连接，并且在残差连接后还进行了层归一化操作。这样，对于每个部分来说其输出均为$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}，并且在都加入了 Dropout 操作。 + +> We apply dropout to the output of each sub-layer, before it is added to the sub-layer input and normalized. + +进一步，为了便于在这些地方使用残差连接，这两部分网络输出向量的维度均为$d_{model}=512$d_{model}=512。 + +对于第 2 部分的两层全连接网络来说，其具体计算过程为 + +$$\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\$$ + +\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\ + +其中输入$x$x 的维度为$d_{model}=512$d_{model}=512，第 1 层全连接层的输出维度为$d_{ff}=2048$d_{ff}=2048，第 2 层全连接层的输出为$d_{model}=512$d_{model}=512，且同时对于第 1 层网络的输出还运用了 Relu 激活函数。 + +到此，对于单层 Encoder 的网络结构就算是介绍完了，接下来让我们继续探究 Decoder 部分的网络结构。 + +### **2.2.2 Decoder 层** + +同 Encoder 部分一样，论文中也采用了 6 个完全相同的网络层堆叠而成，不过这里我们依旧只是先看 1 层时的情况。对于 Decoder 部分来说，其整体上与 Encoder 类似，只是多了一个用于与 Encoder 输出进行交互的多头注意力机制，如图 2-10 所示。 + +![][img-30] + +不同于 Encoder 部分，在 Decoder 中一共包含有 3 个部分的网络结构。最上面的和最下面的部分（暂时忽略 Mask）与 Encoder 相同，只是多了中间这个与 Encoder 输出（Memory）进行交互的部分，作者称之为 “Encoder-Decoder attention”。对于这部分的输入，**Q 来自于下面多头注意力机制的输出，K 和 V 均是 Encoder 部分的输出（Memory）经过线性变换后得到**。而作者之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +> In "encoder-decoder attention" layers, the queries come from the previous decoder layer, and the memory keys and values come from the output of the encoder. This mimics the typical encoder-decoder attention mechanisms in sequence-to-sequence models + +为了能够更好的理解这里 Q、K、V 的含义，我们先来看看传统的基于 Encoder-Decoder 的 Seq2Seq 翻译模型是如何进行解码的，如图 2-11 所示。 + +![][img-31] + +如图 2-11 所示是一个经典的基于 Encoder-Decoder 的机器翻译模型。左下边部分为编码器，右下边部分为解码器，左上边部分便是注意力机制部分。在图 2-11 中，$\overline{h_i}$\overline{h_i} 表示的是在编码过程中，各个时刻的隐含状态，称之为每个时刻的 Memory；$h_t$h_t 表示解码当前时刻时的隐含状态。此时注意力机制的思想在于，希望模型在解码的时刻能够参考编码阶段每个时刻的记忆。 + +因此，在解码第一个时刻`""`时，$h_t$h_t 会首先同每个记忆状态进行相似度比较得到注意力权重。这个注意力权重所蕴含的意思就是，在解码第一个时刻时应该将$50\%$50\% 的注意力放在编码第一个时刻的记忆上（其它的同理），最终通过加权求和得到 4 个 Memory 的权重和，即 context vector。同理，在解码第二时刻`"我"`时，也会遵循上面的这一解码过程。可以看出，此时注意力机制扮演的就是能够使得 Encoder 与 Decoder 进行交互的角色。 + +回到 Transformer 的 Encoder-Decoder attention 中，**K 和 V 均是编码部分的输出 Memory 经过线性变换后的结果**（此时的 Memory 中包含了原始输入序列每个位置的编码信息），**而 Q 是解码部分多头注意力机制输出的隐含向量经过线性变换后的结果**。在 Decoder 对每一个时刻进行解码时，首先需要做的便是通过 Q 与 K 进行交互（query 查询），并计算得到注意力权重矩阵；然后再通过注意力权重与 V 进行计算得到一个权重向量，该权重向量所表示的含义就是在解码时如何将注意力分配到 Memory 的各个位置上。这一过程我们可以通过如图 2-12 和图 2-13 所示的过程来进行表示。 + +![][img-32] + +如图 2-12 所示，待解码向量和 Memory 分别各自乘上一个矩阵后得到 Q、K、V。 + +![][img-33] + +如图 2-13 所示，在解码第 1 个时刻时，首先 Q 通过与 K 进行交互得到权重向量，此时可以看做是 Q（待解码向量）在 K（本质上也就是 Memory）中查询 Memory 中各个位置与 Q 有关的信息；然后将权重向量与 V 进行运算得到解码向量，此时这个解码向量可以看作是考虑了 Memory 中各个位置编码信息的输出向量，也就是说它包含了在解码当前时刻时应该将注意力放在 Memory 中哪些位置上的信息。 + +进一步，在得到这个解码向量并经过图 2-10 中最上面的两层全连接层后，便将其输入到分类层中进行分类得到当前时刻的解码输出值。 + +### **2.2.3 Decoder 预测解码过程** + +当第 1 个时刻的解码过程完成之后，解码器便会将解码第 1 个时刻时的输入，以及解码第 1 个时刻后的输出均作为解码器的输入来解码预测第 2 个时刻的输出。整个过程可以通过如图 2-14 所示的过程来进行表示。 + +![][img-34] + +如图 2-14 所示，Decoder 在对当前时刻进行解码输出时，都会将当前时刻之前所有的预测结果作为输入来对下一个时刻的输出进行预测。假设现在需要将`"我 是 谁"`翻译成英语`"who am i"`，且解码预测后前两个时刻的结果为`"who am"`，接下来需要对下一时刻的输出`"i"`进行预测，那么整个过程就可以通过图 2-15 和图 2-16 来进行表示。 + +![][img-35] + +如图 2-15 所示，左上角的矩阵是解码器对输入`" who am"`这 3 个词经过解码器中自注意力机制编码后的结果；左下角是编码器对输入`"我 是 谁"`这 3 个词编码后的结果（同图 2-12 中的一样）；两者分别在经过线性变换后便得到了 Q、K 和 V 这 3 个矩阵。此时值得注意的是，左上角矩阵中的每一个向量在经过自注意力机制编码后，每个向量同样也包含了其它位置上的编码信息。 + +进一步，Q 与 K 作用和便得到了一个权重矩阵；再将其与 V 进行线性组合便得到了 Encoder-Decoder attention 部分的输出，如图 2-16 所示。 + +![][img-36] + +如图 2-16 所示，左下角便是 Q 与 K 作用后的权重矩阵，它的每一行就表示在对 Memory（这里指图 2-16 中的 V）中的每一位置进行解码时，应该如何对注意力进行分配。例如第 3 行$[0.6,0.2,0.2]$[0.6,0.2,0.2] 的含义就是在解码当前时刻时应该将$60\%$60\% 的注意力放在 Memory 中的`"我"`上，其它同理。这样，在经过解码器中的两个全连接层后，便得到了解码器最终的输出结果。接着，解码器会循环对下一个时刻的输出进行解码预测，直到预测结果为`""`或者达到指定长度后停止。 + +同时，这里需要注意的是，在通过模型进行实际的预测时，只会取解码器输出的其中一个向量进行分类，然后作为当前时刻的解码输出。例如图 2-16 中解码器最终会输出一个形状为`[3,tgt_vocab_len]`的矩阵，那么只会取其最后一个向量喂入到分类器中进行分类得到当前时刻的解码输出。具体细节见后续代码实现。 + +### **2.2.4 Decoder 训练解码过程** + +在介绍完预测时 Decoder 的解码过程后，下面就继续来看在网络在训练过程中是如何进行解码的。从 2.2.3 小节的内容可以看出，在真实预测时解码器需要将上一个时刻的输出作为下一个时刻解码的输入，然后一个时刻一个时刻的进行解码操作。显然，如果训练时也采用同样的方法那将是十分费时的。因此，在训练过程中，解码器也同编码器一样，一次接收解码时所有时刻的输入进行计算。这样做的好处，一是通过多样本并行计算能够加快网络的训练速度；二是在训练过程中直接喂入解码器正确的结果而不是上一时刻的预测值（因为训练时上一时刻的预测值可能是错误的）能够更好的训练网络。 + +例如在用平行预料`"我 是 谁"`<==>`"who am i"`对网络进行训练时，编码器的输入便是`"我 是 谁"`，而解码器的输入则是`" who am i"`，对应的正确标签则是`"who am i "`。 + +假设现在解码器的输入`" who am i"`在分别乘上一个矩阵进行线性变换后得到了 Q、K、V，且 Q 与 K 作用后得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），如图 2-17 所示。 + +![][img-37] + +从图 2-17 可以看出，此时已经计算得到了注意力权重矩阵。由第 1 行的权重向量可知，在解码第 1 个时刻时应该将$20\%$20\%（严格来说应该是经过 softmax 后的值）的注意力放到`""`上，$30\%$30\% 的注意力放到`"who"`上等等。不过此时有一个问题就是，在 2.2.3 节中笔者介绍到，模型在实际的预测过程中只是将当前时刻之前（包括当前时刻）的所有时刻作为输入来预测下一个时刻，也就是说模型在预测时是看不到当前时刻之后的信息。因此，Transformer 中的 Decoder 通过加入注意力掩码机制来解决了这一问题。 + +> self-attention layers in the decoder **allow each position in the decoder to attend to all positions in the decoder up to and including that position**. We need to prevent leftward information flow in the decoder to preserve the auto-regressive property. We implement this inside of scaled dot-product attention by masking out (setting to −∞) all values in the input of the softmax which correspond to illegal connections. + +如图 2-18 所示，左边依旧是通过 Q 和 K 计算得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），而中间的就是所谓的注意力掩码矩阵，两者在相加之后再乘上矩阵 V 便得到了整个自注意力机制的输出，也就是图 2-10 中的 Masked Multi-Head Attention。 + +![][img-38] + +那为什么注意力权重矩阵加上这个注意力掩码矩阵就能够达到这样的效果呢？以图 2-18 中第 1 行权重为例，当解码器对第 1 个时刻进行解码时其对应的输入只有`""`，因此这就意味着此时应该将所有的注意力放在第 1 个位置上（尽管在训练时解码器一次喂入了所有的输入），换句话说也就是第 1 个位置上的权重应该是 1，而其它位置则是 0。从图 2-17 可以看出，第 1 行注意力向量在加上第 1 行注意力掩码，再经过 softmax 操作后便得到了一个类似$[1,0,0,0,0]$[1,0,0,0,0] 的向量。那么，通过这个向量就能够保证在解码第 1 个时刻时只能将注意力放在第 1 个位置上的特性。同理，在解码后续的时刻也是类似的过程。 + +到此，对于整个单层 Transformer 的网络结构以及编码解码过程就介绍完了，更多细节内容见后续代码实现。 + +### **2.2.5 位置编码与 Attention Mask** + +在刚接触 Transformer 的时候，有的人会认为在 Decoder 中，既然已经有了 Attention mask 那么为什么还需要 Positional Embedding 呢？如图 2-18 所示，持这种观点的朋友认为，Attention mask 已经有了使得输入序列依次输入解码器的能力，因此就不再需要 Positional Embedding 了。这样想对吗？ + +根据 2.2.4 节内容的介绍可以知道，Attention mask 的作用只有一个，那就是在训练过程中掩盖掉当前时刻之后所有位置上的信息，而这也是在模仿模型在预测时只能看到当前时刻及其之前位置上的信息。因此，持有上述观点的朋友可能是把 “能看见” 和“能看见且有序”混在一起了。 + +虽然看似有了 Attention mask 这个掩码矩阵能够使得 Decoder 在解码过程中可以**有序地**看到当前位置之前的所有信息，但是事实上没有 Positional Embedding 的 Attention mask 只能做到看到当前位置之前的所有信息，**而做不到有序**。前者的 “有序” 指的是喂入解码器中序列的顺序，而后者的 “有序” 指的是序列本身固有的语序。 + +如果不加 Postional Embedding 的话，那么以下序列对于模型来说就是一回事： + +``` + → 北 → 京 → 欢 → 迎 → 你 → + → 北 → 京 → 迎 → 欢 → 你 → + → 北 → 京 → 你 → 迎 → 欢 → + +``` + +虽然此时 Attention mask 具有能够让上述序列一个时刻一个时刻的按序喂入到解码器中，但是它却无法识别出这句话本身固有的语序。 + +### **2.2.6 原始 Q、K、V 来源** + +在 Transformer 中各个部分的 Q、K、V 到底是怎么来的一直以来都是初学者最大的一个疑问，并且这部分内容在原论文中也没有进行交代，只是交代了如何根据 Q、K、V 来进行自注意力机制的计算。虽然在第 2 部分的前面几个小节已经提及过了这部分内容，但是这里再给大家进行一次总结。 + +根据图 2-8（Transformer 结构图）可知，在整个 Transformer 中涉及到自注意力机制的一共有 3 个部分：Encoder 中的 Multi-Head Attention；Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention；Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention。 + +① 对于 Encoder 中的 Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Encoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换（各自乘以一个权重矩阵）后得到了 Q、K、V（也就是图 1-4 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Encoder 部分的输出结果 Memory。 + +② 对于 Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Decoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V，然后再进行自注意力运算得到 Masked Multi-Head Attention 部分的输出结果，即待解码向量。 + +对于 Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention，其原始 q、k、v 分别是上面的带解码向量、Memory 和 Memory。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V（也就是图 2-12 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Decoder 部分的输出结果。之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +### **3. 网络结构与自注意力实现** + +在通过前面几部分内容详细介绍完 Transformer 网络结构的原理后，接下来就让我们来看一看如何借用 Pytorch 框架来实现 MultiHeadAttention 这一结构。同时，需要说明的一点是，下面所有的实现代码都是笔者直接从 Pytorch 1.4 版本中`torch.nn.Transformer`模块里摘取出来的简略版，目的就是为了让大家对于整个实现过程有一个清晰的认识。并且为了使得大家在阅读完以下内容后也能够对 Pytorch 中的相关模块有一定的了解，所以下面的代码在变量名方面也与 Pytorch 保持了一致。 + +### **3.1 多层 Transformer** + +在第 2 部分中，笔者详细介绍了单层 Transformer 网络结构中的各个组成部分。尽管多层 Transformer 就是在此基础上堆叠而来，不过笔者认为还是有必要在这里稍微提及一下。 + +![][img-39] + +如图 3-1 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图，左边是编码器右边是解码器。而多层的 Transformer 网络就是在两边分别堆叠了多个编码器和解码器的网络模型，如图 3-2 所示。 + +![][img-40] + +如图 3-2 所示便是一个多层的 Transformer 网络结构图（原论文中采用了 6 个编码器和 6 个解码器），其中的每一个 Encoder 都是图 3-1 中左边所示的网络结构（Decoder 同理）。可以发现，它真的就是图 3-1 堆叠后的形式。不过需要注意的是其整个解码过程。 + +在多层 Transformer 中，多层编码器先对输入序列进行编码，然后得到最后一个 Encoder 的输出 Memory；解码器先通过 Masked Multi-Head Attention 对输入序列进行编码，然后将输出结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 1 层解码器的输出；接着再将第 1 层 Decoder 的输出通过 Masked Multi-Head Attention 进行编码，最后再将编码后的结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 2 层解码器的输出，以此类推得到最后一个 Decoder 的输出。 + +值得注意的是，在多层 Transformer 的解码过程中，每一个 Decoder 在 Encoder-Decoder Attention 中所使用的 Memory 均是同一个。 + +### **3.2 Transformer 中的掩码** + +由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在 Transformer 中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第 1 个地方就是在 2.2.4 节中介绍到的 Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第 2 个地方便是对一个 batch 中不同长度的序列在 Padding 到相同长度后，对 Padding 部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进行介绍。 + +### **3.2.1 Attention Mask** + +如图 3-3 所示，在训练过程中对于每一个样本来说都需要这样一个对称矩阵来掩盖掉当前时刻之后所有位置的信息。 + +![][img-41] + +从图 3-3 可以看出，这个注意力掩码矩阵的形状为`[tgt_len,tgt_len]`，其具体 Mask 原理在 2.2.4 节中笔者已经介绍过 l，这里就不再赘述。在后续实现过程中，我们将通过`generate_square_subsequent_mask`方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过`attn_mask`这一变量名来指代这个矩阵。 + +### **3.2.2 Padding Mask** + +在 Transformer 中，使用到掩码的第 2 个地方便是 Padding Mask。由于在网络的训练过程中同一个 batch 会包含有多个文本序列，而不同的序列长度并不一致。因此在数据集的生成过程中，就需要将同一个 batch 中的序列 Padding 到相同的长度。但是，这样就会导致在注意力的计算过程中会考虑到 Padding 位置上的信息。 + +![][img-42] + +如图 3-4 所示，P 表示 Padding 的位置，右边的矩阵表示计算得到的注意力权重矩阵。可以看到，此时的注意力权重对于 Padding 位置山的信息也会加以考虑。因此在 Transformer 中，作者通过在生成训练集的过程中记录下每个样本 Padding 的实际位置；然后再将注意力权重矩阵中对应位置的权重替换成负无穷，经 softmax 操作后对应 Padding 位置上的权重就变成了 0，从而达到了忽略 Padding 位置信息的目的。这种做法也是 Encoder-Decoder 网络结构中通用的一种办法。 + +![][img-43] + +如图 3-5 所示，对于`"我 是 谁 P P"`这个序列来说，前 3 个字符是正常的，后 2 个字符是 Padding 后的结果。因此，其 Mask 向量便为`[True, True, True, False, False]`。通过这个 Mask 向量可知，需要将权重矩阵的最后两列替换成负无穷，在后续我们会通过`torch.masked_fill`这个方法来完成这一步，并且在实现时将使用`key_padding_mask`来指代这一向量。 + +到此，对于 Transformer 中所要用到 Mask 的地方就介绍完了，下面正式来看如何实现多头注意力机制。 + +### **3.3 实现多头注意力机制** + +### **3.3.1 多头注意力机制** + +根据前面的介绍可以知道，多头注意力机制中最为重要的就是自注意力机制，也就是需要前计算得到 Q、K 和 V，如图 3-6 所示。 + +![][img-44] + +图 3-6. Q、K 和 V 计算过程 + +然后再根据 Q、K、V 来计算得到最终的注意力编码，如图 3-7 所示： + +![][img-45] + +同时，为了避免单个自注意力机制计算得到的注意力权重过度集中于当前编码位置自己所在的位置（同时更应该关注于其它位置），所以作者在论文中提到通过采用多头注意力机制来解决这一问题，如图 3-8 所示。 + +![][img-46] + +**3.3.2 定义类 MyMultiHeadAttention** + +综上所述，我们可以给出类`MyMultiHeadAttentiond`的定义为 + +``` +class MyMultiheadAttention(nn.Module): + def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0., bias=True): + super(MyMultiheadAttention, self).__init__() + """ + :param embed_dim: 词嵌入的维度，也就是前面的d_model参数，论文中的默认值为512 + :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量，也就是前面的nhead参数， 论文默认值为 8 + :param bias: 最后对多头的注意力（组合）输出进行线性变换时，是否使用偏置 + """ + self.embed_dim = embed_dim # 前面的d_model参数 + self.head_dim = embed_dim // num_heads # head_dim 指的就是d_k,d_v + self.kdim = self.head_dim + self.vdim = self.head_dim + self.num_heads = num_heads # 多头个数 + self.dropout = dropout + assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim 除以 num_heads必须为整数" + # 上面的限制条件就是论文中的 d_k = d_v = d_model/n_head 条件 + self.q_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # embed_dim = kdim * num_heads + # 这里第二个维度之所以是embed_dim，实际上这里是同时初始化了num_heads个W_q堆叠起来的, 也就是num_heads个头 + self.k_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_k, embed_dim = kdim * num_heads + self.v_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_v, embed_dim = vdim * num_heads + self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias) + # 最后将所有的Z组合起来的时候，也是一次性完成， embed_dim = vdim * num_heads + +``` + +在上述代码中，`embed_dim`表示模型的维度（图 3-8 中的 d_m）；`num_heads`表示多头的个数；`bias`表示是否在多头线性组合时使用偏置。同时，为了使得实现代码更加高效，所以 Pytorch 在实现的时候是多个头注意力机制一起进行的计算，也就上面代码的第 17-22 行，分别用来初始化了多个头的权重值（这一过程从图 3-8 也可以看出）。当多头注意力机制计算完成后，将会得到一个形状为`[src_len,embed_dim]`的矩阵，也就是图 3-8 中多个$z_i$z_i 水平堆叠后的结果。因此，第 24 行代码将会初始化一个线性层来对这一结果进行一个线性变换。 + +### **3.3.3 定义前向传播过程** + +在定义完初始化函数后，便可以定义如下所示的多头注意力前向传播的过程 + +``` + def forward(self, query, key, value, attn_mask=None, key_padding_mask=None): + """ + 在论文中，编码时query, key, value 都是同一个输入， + 解码时 输入的部分也都是同一个输入， + 解码和编码交互时 key,value指的是 memory, query指的是tgt + :param query: # [tgt_len, batch_size, embed_dim], tgt_len 表示目标序列的长度 + :param key: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param value: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param attn_mask: # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + 一般只在解码时使用，为了并行一次喂入所有解码部分的输入，所以要用mask来进行掩盖当前时刻之后的位置信息 + :param key_padding_mask: [batch_size, src_len], src_len 表示源序列的长度 + :return: + attn_output: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_output_weights: # [batch_size, tgt_len, src_len] + """ + return multi_head_attention_forward(query, key, value, self.num_heads, + self.dropout, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias, + training=self.training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + q_proj_weight=self.q_proj_weight, + k_proj_weight=self.k_proj_weight, + v_proj_weight=self.v_proj_weight, + attn_mask=attn_mask) + + +``` + +在上述代码中，`query`、`key`、`value`指的并不是图 3-6 中的 Q、K 和 V，而是没有经过线性变换前的输入。例如在编码时三者指的均是原始输入序列`src`；在解码时的 Mask Multi-Head Attention 中三者指的均是目标输入序列`tgt`；在解码时的 Encoder-Decoder Attention 中三者分别指的是 Mask Multi-Head Attention 的输出、Memory 和 Memory。`key_padding_mask`指的是编码或解码部分，输入序列的 Padding 情况，形状为`[batch_size,src_len]`或者`[batch_size,tgt_len]`;`attn_mask`指的就是注意力掩码矩阵，形状为`[tgt_len,src_len]`，**它只会在解码**时使用。 + +注意，在上面的这些维度中，`tgt_len`本质上指的其实是`query_len`；`src_len`本质上指的是`key_len`。只是在不同情况下两者可能会是一样，也可能会是不一样。 + +### **3.3.4 多头注意力计算过程** + +在定义完类`MyMultiHeadAttentiond`后，就需要定义出多头注意力的实际计算过程。由于这部分代码较长，所以就分层次进行介绍。 + +``` +def multi_head_attention_forward( + query, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + key, # [src_len, batch_size, embed_dim] + value, # [src_len, batch_size, embed_dim] + num_heads, + dropout_p, + out_proj_weight, # [embed_dim = vdim * num_heads, embed_dim] + out_proj_bias, + training=True, + key_padding_mask=None, # [batch_size,src_len/tgt_len] + q_proj_weight=None, # [embed_dim,kdim * num_heads] + k_proj_weight=None, # [embed_dim, kdim * num_heads] + v_proj_weight=None, # [embed_dim, vdim * num_heads] + attn_mask=None, # [tgt_len,src_len] + ): + # 第一阶段： 计算得到Q、K、V + q = F.linear(query, q_proj_weight) + # [tgt_len,batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [tgt_len,batch_size,kdim * num_heads] + k = F.linear(key, k_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,kdim * num_heads] + v = F.linear(value, v_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,vdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,vdim * num_heads] + + +``` + +在上述代码中，第 17-23 行所做的就是根据输入进行线性变换得到图 3-6 中的 Q、K 和 V。 + +``` +# 第二阶段： 缩放，以及attn_mask维度判断 + tgt_len, bsz, embed_dim = query.size() # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + src_len = key.size(0) + head_dim = embed_dim // num_heads # num_heads * head_dim = embed_dim + scaling = float(head_dim) ** -0.5 + q = q * scaling # [query_len,batch_size,kdim * num_heads] + + if attn_mask is not None: + # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + if attn_mask.dim() == 2: + attn_mask = attn_mask.unsqueeze(0) # [1, tgt_len,src_len] 扩充维度 + if list(attn_mask.size()) != [1, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 2D attn_mask is not correct.') + elif attn_mask.dim() == 3: + if list(attn_mask.size()) != [bsz * num_heads, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 3D attn_mask is not correct.') + # 现在 atten_mask 的维度就变成了3D + + +``` + +接着，在上述代码中第 5-6 行所完成的就是图 3-7 中的缩放过程；第 8-16 行用来判断或修改`attn_mask`的维度，当然这几行代码只会在解码器中的 Masked Multi-Head Attention 中用到。 + +``` +# 第三阶段： 计算得到注意力权重矩阵 + q = q.contiguous().view(tgt_len, bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] + # 因为前面是num_heads个头一起参与的计算，所以这里要进行一下变形，以便于后面计算。 且同时交换了0，1两个维度 + k = k.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,kdim] + v = v.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,vdim] + attn_output_weights = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] x [batch_size * num_heads, kdim, src_len] + # = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] 这就num_heads个QK相乘后的注意力矩阵 + + +``` + +继续，在上述代码中第 1-7 行所做的就是交换 Q、K、V 中的维度，以便于多个样本同时进行计算；第 9 行代码便是用来计算注意力权重矩阵；其中上`contiguous()`方法是将变量放到一块连续的物理内存中；`bmm`的作用是用来计算两个三维矩阵的乘法操作 [4]。 + +需要提示的是，大家在看代码的时候，最好是仔细观察一下各个变量维度的变化过程，笔者也在每次运算后进行了批注。 + +``` +# 第四阶段： 进行相关掩码操作 + if attn_mask is not None: + attn_output_weights += attn_mask # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + if key_padding_mask is not None: + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + # 变成 [batch_size, num_heads, tgt_len, src_len]的形状 + attn_output_weights = attn_output_weights.masked_fill( + key_padding_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2), float('-inf')) + # 扩展维度，从[batch_size,src_len]变成[batch_size,1,1,src_len] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz * num_heads, tgt_len,src_len) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + + +``` + +进一步，在上述代码中第 2-3 行便是用来执行图 3-3 中的步骤；第 4-8 行便是用来执行图 3-5 中的步骤，同时还进行了维度扩充。 + +``` + attn_output_weights = F.softmax(attn_output_weights, dim=-1) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + attn_output_weights = F.dropout(attn_output_weights, p=dropout_p, training=training) + attn_output = torch.bmm(attn_output_weights, v) + # Z = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] x [batch_size * num_heads,src_len,vdim] + # = # [batch_size * num_heads,tgt_len,vdim] + # 这就num_heads个Attention(Q,K,V)结果 + + attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous().view(tgt_len, bsz, embed_dim) + # 先transpose成 [tgt_len, batch_size* num_heads ,kdim] + # 再view成 [tgt_len,batch_size,num_heads*kdim] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + + Z = F.linear(attn_output, out_proj_weight, out_proj_bias) + # 这里就是多个z 线性组合成Z [tgt_len,batch_size,embed_dim] + return Z, attn_output_weights.sum(dim=1) / num_heads # 将num_heads个注意力权重矩阵按对应维度取平均 + + +``` + +最后，在上述代码中第 1-4 行便是用来对权重矩阵进行归一化操作，以及计算得到多头注意力机制的输出；第 14 行代码便是用来对多个注意力的输出结果进行线性组合；第 16 行代码用来返回线性组合后的结果，以及多个注意力权重矩阵的平均值。 + +### **3.3.5 示例代码** + +在实现完类`MyMultiHeadAttention`的全部代码后，便可以通过类似如下的方式进行使用。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 1 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [src_len, src_len] + + my_mh = MyMultiheadAttention(embed_dim=dmodel, num_heads=num_head) + r = my_mh(src, src, src,key_padding_mask = src_key_padding_mask) + + +``` + +在上述代码中，第 6-11 行其实也就是 Encoder 中多头注意力机制的实现过程。同时，在计算过程中还可以打印出各个变量的维度变化信息： + +``` +进入多头注意力计算: + 多头num_heads = 1, d_model=32, d_k = d_v = d_model/num_heads=32 + query的shape([tgt_len, batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_q 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + Q 的shape([tgt_len, batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + key 的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_k 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + K 的shape([src_len,batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + value的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_v 的shape([embed_dim,vdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + V 的shape([src_len,batch_size,vdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + ***** 注意，这里的W_q, W_k, W_v是多个head同时进行计算的. 因此，Q,K,V分别也是包含了多个head的q,k,v堆叠起来的结果 ***** + 多头注意力中,多头计算结束后的形状（堆叠）为([tgt_len,batch_size,num_heads*kdim])torch.Size([5, 2, 32]) + 多头计算结束后，再进行线性变换时的权重W_o的形状为([num_heads*vdim, num_heads*vdim ])torch.Size([32, 32]) + 多头线性变化后的形状为([tgt_len,batch_size,embed_dim]) torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +### **4 Transformer 的实现过程** + +在前面几部分内容中，笔者陆续介绍了多头注意力机制的原理、Transformer 中编码器和解码器的工作流程以及多头注意力的实现过程等。接下来，笔者将会一步一步地来详细介绍如何通过 Pytorch 框架实现 Transformer 的整体网络结构，包括 Token Embedding、Positional Embedding、编码器和解码器等。 + +下面，首先要介绍的就是对于 Embedding 部分的编码实现。 + +### **4.1 Embedding 实现** + +### **4.1.1 Token Embedding** + +这里首先要实现的便是最基础的 Token Enbedding，也是字符转向量的一种常用做法，如下所示： + +``` +class TokenEmbedding(nn.Module): + def __init__(self, vocab_size: int, emb_size): + super(TokenEmbedding, self).__init__() + self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size) + self.emb_size = emb_size + + def forward(self, tokens): + """ + :param tokens: shape : [len, batch_size] + :return: shape: [len, batch_size, emb_size] + """ + return self.embedding(tokens.long()) * math.sqrt(self.emb_size) + + +``` + +如上代码所示便是 TokenEmbedding 的实现过程，由于这部分代码并不复杂所以就不再逐行进行介绍。注意，第 12 行代码对原始向量进行缩放是出自论文中 3.4 部分的描述。 + +### **4.1.2 Positional Embedding** + +在 2.1.2 节中笔者已经对 Positional Embedding 的原理做了详细的介绍，其每个位置的变化方式如式$(1)$(1) 所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\ + +进一步，我们还可以对式$(4.1)$(4.1) 中括号内的参数进行化简得到如式$(4.2)$(4.2) 中的形式。 + +$$\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\$$ + +\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\ + +由此，根据式$(4.1)(4.2)$(4.1)(4.2) 便可以实现 Positional Embedding 部分的代码，如下所示： + +``` +class PositionalEncoding(nn.Module): + def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000): + super(PositionalEncoding, self).__init__() + self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) + pe = torch.zeros(max_len, d_model) # [max_len, d_model] + position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # [max_len, 1] + div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) + # [d_model/2] + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # [max_len, d_model/2] + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1) # [max_len, 1, d_model] + self.register_buffer('pe', pe) + + def forward(self, x): + """ + :param x: [x_len, batch_size, emb_size] + :return: [x_len, batch_size, emb_size] + """ + x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [x_len, batch_size, d_model] + return self.dropout(x) + + +``` + +如上代码所示便是整个 Positional Embedding 的实现过程，其中第 5 行代码是用来初始化一个全 0 的位置矩阵（也就是图 1 中从左往右数第 2 个矩阵），同时还指定了一个序列的最大长度；第 6-10 行是用来计算每个维度（每一列）的相关位置信息；第 19 行代码首先是在位置矩阵中取与输入序列长度相等的前`x_len`行，然后在加上 Token Embedding 的结果；第 20 行是用来返回最后得到的结果并进行 Dropout 操作。同时，这里需要注意的一点便是，在输入`x`的维度中`batch_size`并不是第 1 个维度。 + +![][img-47] + +### **4.1.3 Embedding 代码示例** + +在实现完这部分代码后，便可以通过如下方式进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + x = torch.tensor([[1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]], dtype=torch.long) + x = x.reshape(5, 2) # [src_len, batch_size] + token_embedding = TokenEmbedding(vocab_size=11, emb_size=512) + x = token_embedding(tokens=x) + pos_embedding = PositionalEncoding(d_model=512) + x = pos_embedding(x=x) + print(x.shape) # torch.Size([5, 2, 512]) + + +``` + +### **4.2 Transformer 实现** + +在介绍完 Embedding 部分的编码工作后，下面就开始正式如何来实现 Transformer 网络结构。如图 4-2 所示，对于 Transformer 网络的实现一共会包含 4 个部分：`TransformerEncoderLayer`、`TransformerEncoder`、`TransformerDecoderLayer`和`TransformerDecoder`，其分别表示定义一个单独编码层、构造由多个编码层组合得到的编码器、定义一个单独的解码层以及构造由多个解码层得到的解码器。 + +![][img-48] + +需要注意的是，图 4-2 中的一个 EncoderLayer 指的就是图 3-2 中的一个对应的 Encoder，DecoderLayer 同理。 + +### **4.2.1 编码层的实现** + +首先，我们需要实现最基本的编码层单元，也就是图 4-2 中的 TransformerEncoderLayer，其内部结构为图 4-3 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![][img-49] + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerEncoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerEncoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + self.activation = F.relu + + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + +``` + +在上述代码中，第 10 行用来定义一个多头注意力机制模块，并传入相应的参数；第 11-20 行代码便是用来定义其它层归一化和线性变换的模块。在完成类`MyTransformerEncoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param src_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, + key_padding_mask=src_key_padding_mask, )[0] # 计算多头注意力 + # src2: [src_len,batch_size,num_heads*kdim] num_heads*kdim = embed_dim + src = src + self.dropout1(src2) # 残差连接 + src = self.norm1(src) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + + src2 = self.activation(self.linear1(src)) # [src_len,batch_size,dim_feedforward] + src2 = self.linear2(self.dropout(src2)) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + src = src + self.dropout2(src2) + src = self.norm2(src) + return src # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + +``` + +在上述代码中，第 7-8 行便是用来实现图 4-3 中 Multi-Head Attention 部分的前向传播过程；第 10-11 行用来实现多头注意力后的 Add&Norm 部分；第 13-16 行用来实现图 4-3 中最上面的 Feed Forward 部分和 Add&Norm 部分。 + +这里再次提醒大家，在阅读代码的时候最好是将对应的维度信息带入以便于理解。 + +### **4.2.2 编码器实现** + +在实现完一个标准的编码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个编码层，从而得到 Transformer 中的编码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +def _get_clones(module, N): + return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)]) + +class MyTransformerEncoder(nn.Module): + def __init__(self, encoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerEncoder, self).__init__() + """ + encoder_layer: 就是包含有多头注意力机制的一个编码层 + num_layers: 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + norm: 归一化层 + """ + self.layers = _get_clones(encoder_layer, num_layers) + # 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + +``` + +在上述代码中，第 1-2 行是用来定义一个克隆多个编码层或解码层功能函数；第 12 行中的`encoder_layer`便是一个实例化的编码层，`self.layers`中保存的便是一个包含有多个编码层的`ModuleList`。在完成类`MyTransformerEncoder`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = src + for mod in self.layers: + output = mod(output, src_mask=mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # 多个encoder layers层堆叠后的前向传播过程 + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 8-10 行便是用来实现多个编码层堆叠起来的效果，并完成整个前向传播过程；第 11-13 行用来对多个编码层的输出结果进行层归一化并返回最终的结果。 + +### **4.2.3 编码器使用示例** + +在完成 Transformer 中编码器的实现过程后，便可以将其用于对输入序列进行编码。例如可以仅仅通过一个编码器对输入序列进行编码，然后将最后的输出喂入到分类器当中进行分类处理，这部分内容在后续也会进行介绍。下面先看一个使用示例。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 3 + num_layers = 2 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + my_transformer_encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model=dmodel, nhead=num_head) + my_transformer_encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer=my_transformer_encoder_layer, + num_layers=num_layers, + norm=nn.LayerNorm(dmodel)) + memory = my_transformer_encoder(src=src, mask=None, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(memory.shape) # torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 2-6 行定义了编码器中各个部分的参数值；第 11-12 行则是首先定义一个编码层，然后再定义由多个编码层组成的编码器；第 15-16 行便是用来得到整个编码器的前向传播输出结果，并且需要注意的是在编码器中不需要掩盖当前时刻之后的位置信息，所以`mask=None`。 + +### **4.2.4 解码层实现** + +在介绍完编码器的实现后，下面就开始介绍如何实现 Transformer 中的解码器部分。同编码器的实现流程一样，首先需要实现的依旧是一个标准的解码层，也就是图 4-4 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![][img-50] + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerDecoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerDecoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + self.multihead_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 编码部分输出（memory）和解码部分之间的多头注意力机制。 + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout3 = nn.Dropout(dropout) + self.activation = F.relu + + +``` + +在上述代码中，第 10 行代码用来定义图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程；第 12 行则是用来定义图 4-4 中编码器与解码器交互的多头注意力机制模块；第 14-24 行是用来定义剩余的全连接层以及层归一化相关操作。在完成类`MyTransformerDecoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分的输出（memory）, [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + attn_mask=tgt_mask, + key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)[0] + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + tgt = tgt + self.dropout1(tgt2) # 接着是残差连接 + tgt = self.norm1(tgt) # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.multihead_attn(tgt, memory, memory, # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_mask=memory_mask, + key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] + # 解码部分的输入经过多头注意力后同编码部分的输出（memory）通过多头注意力机制进行交互 + tgt = tgt + self.dropout2(tgt2) # 残差连接 + tgt = self.norm2(tgt) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.activation(self.linear1(tgt)) # [tgt_len, batch_size, dim_feedforward] + tgt2 = self.linear2(self.dropout(tgt2)) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + # 最后的两层全连接 + tgt = tgt + self.dropout3(tgt2) + tgt = self.norm3(tgt) + return tgt # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 12-14 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程，其中的`tgt_mask`就是在训练时用来掩盖当前时刻之后位置的注意力掩码；第 16-17 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 之后 Add&Norm 部分的前向传播过程；第 19-21 行用来实现解码器与编码器之间的交互过程，其中`memory_mask`为`None`，`memory_key_padding_mask`为`src_key_padding_mask`用来对编码器的输出进行（序列）填充部分的掩盖，这一点同编码器中的`key_padding_mask`原理一样；第 23-31 行便是用来实现余下的其它过程。 + +### **4.2.5 解码器实现** + +在实现完一个标准的解码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个解码层，从而得到 Transformer 中的解码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +class MyTransformerDecoder(nn.Module): + def __init__(self, decoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerDecoder, self).__init__() + self.layers = _get_clones(decoder_layer, num_layers) + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分最后一层的输出 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = tgt # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + for mod in self.layers: # 这里的layers就是N层解码层堆叠起来的 + output = mod(output, memory, + tgt_mask=tgt_mask, + memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 4 行用来克隆得到多个解码层；第 20-25 行用来实现多层解码层的前向传播过程；第 28 行便是用来返回最后的结果。 + +### **4.2.6 Transformer 网络实现** + +在实现完 Transformer 中各个基础模块的话，下面就可以来搭建最后的 Transformer 模型了。总体来说这部分的代码也相对简单，只需要将上述编码器解码器组合到一起即可，具体代码如下所示： + +``` +class MyTransformer(nn.Module): + def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformer, self).__init__() + + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param num_encoder_layers: encoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param num_decoder_layers: decoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + # ================ 编码部分 ===================== + encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm) + # ================ 解码部分 ===================== + decoder_layer = MyTransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.decoder = MyTransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers, decoder_norm) + self._reset_parameters() # 初始化模型参数 + self.d_model = d_model + self.nhead = nhead + + +``` + +在上述代码中，第 15-17 行是用来定义编码器部分；第 19-21 行是用来定义解码器部分；第 22 行用来以某种方式初始化 Transformer 中的权重参数，具体实现在稍后的内容中。在定义完类`MyTransformer`的初始化函数后，便可以来实现 Transformer 的整个前向传播过程，代码如下： + +``` + def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, + memory_mask=None, src_key_padding_mask=None, + tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None): + """ + :param src: [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + :param src_mask: None + :param tgt_mask: [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: None + :param src_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :param tgt_key_padding_mask: [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :return: [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + memory = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + output = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，`src`表示编码器的输入；`tgt`表示解码器的输入；`src_mask`为空，因为编码时不需要对当前时刻之后的位置信息进行掩盖；`tgt_mask`用于掩盖解码输入中当前时刻以后的所有位置信息；`memory_mask`为空；`src_key_padding_mask`表示对编码输入序列填充部分的 Token 进行 mask；`tgt_key_padding_mask`表示对解码输入序列填充部分的 Token 进行掩盖；`memory_key_padding_mask`表示对编码器的输出部分进行掩盖，掩盖原因等同于编码输入时的 mask 操作。 + +到此，对于整个 Transformer 的网络结构就算是搭建完毕了，不过这还没有实现论文中基于 Transformer 结构的翻译模型，而这部分内容笔者也将会在下一节中进行详细的介绍。当然，出了上述模块之外，Transformer 中还有两个部分需要实现的就是参数初始化方法和注意力掩码矩阵生成方法，具体代码如下： + +``` + def _reset_parameters(self): + for p in self.parameters(): + if p.dim() > 1: + xavier_uniform_(p) + + def generate_square_subsequent_mask(self, sz): + mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) + mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) + return mask # [sz,sz] + + +``` + +### **4.2.7 Transfromer 使用示例** + +在实现完 Transformer 的整个完了结构后，便可以通过如下步骤进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + tgt_len = 6 + num_head = 8 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + tgt = torch.rand((tgt_len, batch_size, dmodel)) # shape: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + tgt_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False, False], + [True, True, True, True, False, False]]) # shape: [batch_size, tgt_len] + + my_transformer = MyTransformer(d_model=dmodel, nhead=num_head, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=500) + tgt_mask = my_transformer.generate_square_subsequent_mask(tgt_len) + out = my_transformer(src=src, tgt=tgt, tgt_mask=tgt_mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(out.shape) #torch.Size([6, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 7-13 行用来生成模拟的输入数据；第 15-16 行用来实例化类`MyTransformer`；第 17 行用来生成解码输入时的注意力掩码矩阵；第 18-21 行用来执行 Transformer 网络结构的前向传播过程。 + +由于知乎字数限制，余下三节内容在这里就不在介绍。私信 “Transformer” 即可获得全文高清 PDF，建议直接下载 PDF 内容阅读。 + +### **5 基于 Transformer 的翻译模型** + +[空字符：This post is all you need（⑤基于 Transformer 的翻译模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/398788125) + +### 6 基于 Transformer 的分类模型 + +[https://www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/) + +### 7 基于 Transformer 的对联模型 + +[空字符：This post is all you need（基于 Transformer 的对联生成模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/408310666) + +### **8 总结** + +在本篇文章中，笔者首先详细地介绍了 Transformer 论文的动机以及自注意力机制的原理与多头注意力机制的作用；然后介绍了 Transformer 中的位置编码以及整个预测和训练过程中模型的编码解码过程；接着进一步介绍了 Transformer 的网络结构、自注意力机制的原理实现以及 Transformer 网络的实现；最后，笔者还通过三个实例（包括论文中的翻译模型、文本分类模型，以及对联生成模型）从代码的角度来介绍了整个 Transformer 网络的原理与使用示例。 + +本次内容就到此结束，感谢您的阅读！如果你觉得上述内容对你有所帮助，欢迎分享至一位你的朋友！**青山不改，绿水长流，我们月来客栈见！** + +### **引用** + +[1] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need + +[2] The Illustrated Transformer [http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//jalammar.github.io/illustrated-transformer/) + +[3] [https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0) + +[4] [https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html?highlight=bmm#torch.bmm](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html%3Fhighlight%3Dbmm%23torch.bmm) + +[5] LANGUAGE TRANSLATION WITH TRANSFORMER [https://pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html) + +[6] The Annotated Transformer [http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html) + +[7] SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT [https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html) + +[8] Transformer model for language understanding [https://tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer?hl=en#multi-head_attention](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer%3Fhl%3Den%23multi-head_attention) + +[9] [https://github.com/multi30k/dataset](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/multi30k/dataset) + +[[10] 你还在手动构造词表？试试 torchtext.vocab](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNjU0NjA3Ng%3D%3D%26mid%3D2247489373%26idx%3D1%26sn%3D1b9fdec0bbc6ee5bd74aa729b3be94c9%26chksm%3D9b0ae0aeac7d69b80390ed3b86699cdc4683ed2e1442c8c56241396b4624db261cb61d6baf5e%26token%3D1146417095%26lang%3Dzh_CN%23rd) + +[11] [https://github.com/moon-hotel/TransformerTranslation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerTranslation) + +[12] [https://github.com/moon-hotel/TransformerClassification](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerClassification) + +[13] [https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html) + +[14] [https://github.com/moon-hotel/TransformerCouplet](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerCouplet) + +[img-0]:data:image/svg+xml;base64,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\ No newline at end of file diff --git a/理论知识/用户增长/基本概念.md b/理论知识/用户增长/基本概念.md new file mode 100644 index 0000000..5548b4b --- /dev/null +++ b/理论知识/用户增长/基本概念.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +## AARRR海盗模型 + +海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段： + +A 拉新(Acquisition):  通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。 +- 涉及关键指标例如 新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等，我们通过这些指标就可反应出获取目标用户的效果是怎样的。 + +A 活跃(Activation)：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。 + +- 涉及关键指标例如 DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等。通过这些指标可以反映出用户的活跃情况。 + +R 留存(Retention)：衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如 留存率、流失率等。通过这些指标可以反映出用户的留存情况。 + +R 变现(Revenue): 主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如 生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等。这些指标可以反映出产品的商业价值。 + +R 推荐(Referral)：衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如 邀请率、裂变系数等。 \ No newline at end of file diff --git a/理论知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/理论知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..fb78c5e --- /dev/null +++ b/理论知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,174 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- + +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #article + +## Page Notes +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abd5baa3d078f37535e2d82720b201b6.png) + +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + + - 空间解耦 + - 时间解藕 + - 同步 Synchronization 解藕 + + - 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式。事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定。- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 。 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息： + + - 基于主题的过滤：每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + + - 基于内容的过滤 ：broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + + - 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 订阅发布模式与消息队列模式区别 + - 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + + - 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + + - 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- MQTT基本概念 + - MQTT Client + - publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + + - 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + + - MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器. + + - MQTT Broker + - broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + + - MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + + - MQTT链接 + - MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + + - 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- 消息 + - MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + + - CONNECT + + - 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + + - 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + + ![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a705b334a0d4cb20f22070038ec1cc98.png) + + - ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + + - 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + + - CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + + - Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + + - LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + + - keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + + - CONNACK + - 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应 + + - CONNACK 消息包括两部分内容 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/43255ffc270491b4b99a411422899b01.png) + + - SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + + - ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 + + - 发布 + + - MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + + - MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + + - MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c0633b77a9c1cfb864bf472795e73131.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + + - TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + + - Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + + - RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + + - Payload：这个是每条消息的实际内容 + + - Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + + - 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + + - 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + + - 订阅 + + - client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400a2de3b1cca165e543c3de7214eab6.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 + - ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + + - 确认消息 + - client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2a0be7b3a5825b41d6282c893853f137.png) + + - 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1617d6fdc0aba70e124f06bded808008.png) + + - 退订 + + - SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e8ce80a3cb32f0f98372e2ade155df75.png) + + - 确认退订 + + - 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0b069167a84eaf73290022c071ef8456.png) + + - 退订和确认退订的流程如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e3d655c72474894f37c5e02cb2719edf.png) + +- Topic + + - MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + + - 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + + - 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + + - 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + + - 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + + + diff --git a/电脑使用经验/Ubuntu/Ubuntu源码编译安装Python.md b/电脑使用经验/Ubuntu/Ubuntu源码编译安装Python.md new file mode 100644 index 0000000..e47968e --- /dev/null +++ b/电脑使用经验/Ubuntu/Ubuntu源码编译安装Python.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +1. 安装依赖： + +```bash +sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libsqlite3-dev libreadline-dev libffi-dev libbz2-dev liblzma-dev +``` + +2. 下载源码(以Python3.7.9为例)并解压 + +```shell +wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.9/Python-3.7.9.tgz +tar -zxvf Python-3.7.9.tgz +``` + +3. 编译安装 +```shell +# 进入目标文件夹 +cd Python3.7.9 +# 生成配置 +./configure --enable-optimizations +# make +make +# 安装，强烈推荐使用altinstall而不是install，因为install会覆盖系统原有的python，这会影响系统的正常运行 +sudo make altinstall +``` diff --git a/电脑使用经验/kindle/越狱与刷入Android.md b/电脑使用经验/kindle/越狱与刷入Android.md new file mode 100644 index 0000000..49c4df6 --- /dev/null +++ b/电脑使用经验/kindle/越狱与刷入Android.md @@ -0,0 +1,86 @@ +## 1. 越狱 + +使用**WinterBreak**越狱，前提是将kindle切换到美区，要能看到购物车图标： + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292055816.png) + +1. 下载WinterBreadk，[官网链接](https://github.com/KindleModding/WinterBreak/releases/latest) +2. 将文件解压，注意其中的隐藏文件夹**.active_content_sandbox**，后续复制的时候一定要复制进去，解压后文件结构如下： + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292054293.png) + +3. 开启Kindle的飞行模式 + + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501291908756.png) +4. 将kindle连接至电脑并将之前解压的文件放到kindle根目录下； +5. 弹出 Kindle 磁盘并**拔掉 USB 数据线**； +6. 重启 Kindle 设备； +7. 进入 Kindle 后点击商店图标; +8. 这时会出现如下图所示的提示框，选择“好的”： + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292057794.png) + +9. 正常情况下会看到如下图所示页面 + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292057693.png) + +10. 点击 WinterBreak 图片出现如下界面： + ![Kindle中WinterBreak完成越狱](https://bookfere.com/wp-content/uploads/2025/01/kindle-winter-break-completed.png) +11. 越狱完毕; + +## 2. 安装补丁 + +安装热修复补丁(**Hotfix**)可以防止越狱在更新固件后失效，步骤如下： +1. 下载Hotfix，[官方地址](https://github.com/KindleModding/Hotfix/releases/latest/download/Update_hotfix_universal.bin) +2. 用 USB 数据线将你的 Kindle 连接到电脑； +3. 将下载到的 .bin 文件拷贝到 Kindle 根目录； +4. 弹出 Kindle 磁盘并断开 USB 数据线连接； +5. 前往【设置 → 更新您的 Kindle】安装补丁； +6. 等待 Kindle 自动重新启动； +7. 进入 Kindle 后点击名为“Run Hotfix”的电子书。 + +以上完成后，越狱就算成功了，可以删除拷贝到kindle的文件，尤其需要删除.active_content_sandbox，否则可能无法正常访问商店； + + +## 3. 安装插件 + +为安装android系统，需要安装MRPI和KUAL两款插件，其中MRPI需选择支持HF 的版本 + +1. MRPI安装： + 1. 下载 MRPI（支持HF版本），[官方链接](https://fw.notmarek.com/khf/#:~:text=MRPI%20%2D%20modified%20to%20support%20HF) + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292235965.png) + + 2. 将下载得到的文件解压； + 3. 把文件夹内的 **extensions** 和 **mrpackages** 拷贝到 Kindle 的根目录； + 4. 在搜索栏中输入;log mrpi 点击回车 +2. KUAL安装： + 1. 下载KUAL，[官方链接](http://www.mobileread.com/forums/showthread.php?t=225030) + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292237155.png) + 2. 将下载到的文件解压缩； + 3. 在解压的文件夹中找到 Update_KUALBooklet_v2.x.xx_install.bin 文件，拷贝到 Kindle 根目录下的 mrpackages 文件夹； + 4. 在搜索栏中输入;log mrpi 点击回车； + 5. 这时会调用 mrpi 安装 KUAL，安装完成并等待 Kindle 重启完毕后即可使用 KUAL。 + +## 4. 刷入Android + +1. 安装fastboot驱动，[驱动链接](https://xdaforums.com/attachments/adb-setup-1-4-3-zip.5759975/)； +2. 下载对应kindle版本的文件，[文件链接](https://xdaforums.com/t/guide-installing-android-on-your-aging-kindle-e-reader.4450117/)，下面以paperwhite3为例， 下载文件名：kpw3.220810.zip； +3. 将下载到的文件解压，得到两个文件夹，kpw3和uboot； +4. 将uboot文件夹里的**main-htmlviewer.tar.gz**拷贝到Kindle根目录，**该文件不要解压**！ +5. 将uboot文件夹中的extensions.zip解压，并将解压后的内容拷贝到Kindle的extensions文件夹中； + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292256360.png) +6. 打开KUAL，可以看到FlashAndroid选项，点击(请注意，**保证Kindle的电量足够**)； + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292257895.png) +7. 点击FlashAndroid后，kindle会重启，其启动进度条可能会卡主，这是正常的，此时电脑应该会发出U盘不断插入拔出的声音； +8. 运行kpw3文件夹中的Start.exe文件，在选项表中选择8； + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292301620.png) +9. 等待刷写完成，kindle可能会自动重启，如果没有需要手动重启，重启完成后kindle应进入android系统； + ![Snipaste_2025-01-29_23-05-48.jpg](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292306570.jpg) + +## 5. 安装微信读书 + +1. 下载1.5.2版本的微信读书墨水瓶版， [百度网盘链接(搜集自网络，安全性自行评估)](https://pan.baidu.com/s/17sIg8wejIvne-hW2uVwOPA)，提取码496m； +2. 将apk文件拷贝到kindle，并安装； + +### 参考链接 + +1. 书伴：[2025 Kindle 越狱教程：不限 Kindle 型号，不限固件版本](https://bookfere.com/post/1145.html) +2. 书伴：[Kindle 越狱插件资源下载及详细安装步骤](https://bookfere.com/post/311.html) +3. CSDN：[kindle刷安卓系统，安装微信读书](https://blog.csdn.net/qq_33441128/article/details/143233642) +4. XDA论坛：[(guide)Installing android on your (aging) kindle e-reader](https://xdaforums.com/t/guide-installing-android-on-your-aging-kindle-e-reader.4450117/) \ No newline at end of file diff --git a/电脑使用经验/obsidian/网页标记.md b/电脑使用经验/obsidian/网页标记.md new file mode 100644 index 0000000..0dbcd52 --- /dev/null +++ b/电脑使用经验/obsidian/网页标记.md @@ -0,0 +1,5 @@ +- 使用Edge浏览器Hypothesis插件和Obsidian的Hypothesis插件； + + + +[Hypothesis 使用小记](https://seviche.cc/2022-05-25-hypothesis/) diff --git a/知识管理/2023年工作.xmind b/知识管理/2023年工作.xmind new file mode 100644 index 0000000..cce5537 Binary files /dev/null and b/知识管理/2023年工作.xmind differ diff --git a/知识管理/Excalidraw/Drawing 2024-10-27 22.16.10.excalidraw.md b/知识管理/Excalidraw/Drawing 2024-10-27 22.16.10.excalidraw.md new file mode 100644 index 0000000..69a1b4e --- /dev/null +++ b/知识管理/Excalidraw/Drawing 2024-10-27 22.16.10.excalidraw.md @@ -0,0 +1,14 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== You can decompress Drawing data with the command palette: 'Decompress current Excalidraw file'. For more info check in plugin settings under 'Saving' + + +## Drawing +```compressed-json +N4IgLgngDgpiBcIYA8DGBDANgSwCYCd0B3EAGhADcZ8BnbAewDsEAmcm+gV31TkQAswYKDXgB6MQHNsYfpwBGAOlT0AtmIBeNCtlQbs6RmPry6uA4wC0KDDgLFLUTJ2lH8MTDHQ0YNMWHRJMRZFAFZFFjIkT1UYRjAaBABtAF1ydCgoAGUAsD5QSXw8LOwNPkZOTExyHRgiACF0VABrQq5GXABhekx6fAQQAGIAM1GxkABfCaA== +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/additive attention与dot-product attention.md b/知识管理/additive attention与dot-product attention.md new file mode 100644 index 0000000..d280d00 --- /dev/null +++ b/知识管理/additive attention与dot-product attention.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/366993073?source_id=1003' +--- +# additive attention与dot-product attention + +## Metadata + +- Title: additive attention与dot-product attention + +- Reference: https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/366993073?source_id=1003 + +- Category: #source/article🗞 + +- Tags: + +## Highlights + +- “加型注意力机制”与“点积型注意力机制”最大的区别就是解码器隐状态与编码器输出的编码的交互过程，也就是两者关系大小的评估过程。在这里传统编码-解码结构使用了一个全连接神经网络结构，意味着两者的关系是加和的关系。因为我们知道全连接神经网络的公式是 ，如果将解码器的隐状态 和编码器每一步的隐状态 分别视作全连接神经网络的 和 的话，计算公式显然为 ，显然这里解码器隐状态与编码器输出编码的交互方式为加和。 + + + +- 矩阵 和矩阵 、 的交互为矩阵的乘积，所以这里解码器隐状态与编码器输出编码的交互方式为乘积。 + + + +- 根据Transformer论文的说法，加型注意力机制和点乘注意力机制有着相同的计算复杂度，但点乘注意力机制运算可以使用高度优化的并行矩阵乘法代码，会更快也更节省空间。 + + + diff --git a/知识管理/个人生活/愿望清单/电影清单.md b/知识管理/个人生活/愿望清单/电影清单.md new file mode 100644 index 0000000..b1eac23 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/愿望清单/电影清单.md @@ -0,0 +1,12 @@ + - [x] 闻香识女人 +- [x] 42号传奇 +- [x] 触不可及 +- [ ] 指环王 +- [ ] 教父 +- [ ] 阿甘正传 +- [ ] 美丽人生 +- [ ] 末代皇帝 +- [ ] 蝙幅侠：黑暗骑士 +- [ ] 天堂电影院 +- [ ] 美丽心灵 +- [ ] 血战钢锯岭 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/愿望清单/购物清单.md b/知识管理/个人生活/愿望清单/购物清单.md new file mode 100644 index 0000000..7f81e31 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/愿望清单/购物清单.md @@ -0,0 +1,15 @@ +## 必须的 + +- [ ] 儿童安全座椅 +- [ ] 爬爬垫 +- [ ] 围栏 +- [ ] 婴儿保险 + - [ ] 重疾 + - [ ] 意外 + - [ ] 小额医疗 + + +## 没啥用的 + +- [ ] 子擎loong传感器 +- [ ] 窗帘伴侣 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/愿望清单/阅读清单.md b/知识管理/个人生活/愿望清单/阅读清单.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/愿望清单/阅读清单.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/未来计划/2024年9月8日.md b/知识管理/个人生活/未来计划/2024年9月8日.md new file mode 100644 index 0000000..9e81c63 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/未来计划/2024年9月8日.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +## 学习内容 + +1. 投资知识： 投资知识要主动学习，目标为读懂财报可以在感兴趣的赛道中选取合适的企业，再通过技术指标和量化分析确定入/离场时间； + - [ ] 财报分析 + - [ ] 技术指标 + - [ ] Python量化 + +2. 带娃知识：带娃知识要主动学习，要让宝宝能健康成长，并且爸妈不焦虑； + - [ ] 每月大运动目标 + - [ ] 每月益智游戏 + - [ ] 喂养方法 + +3. 专业知识：这个主要通过工作中学习获取，要及时进行总结； + 1. 数据库 + 1. 数据库基础 + 2. SQL优化 + 2. 数理统计 + + 4. 个人兴趣 + 1. IT技术 + 1. 个人服务器维护 + 2. Linux知识 + 3. 编程能力 + 4. rime维护 + 2. 智能家居 + 1. 米家极客版 + 2. Hass + 3. 军事和历史 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月10日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月10日.md new file mode 100644 index 0000000..6f21a69 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月10日.md @@ -0,0 +1,34 @@ +## 1. 工作内容 + +1. 空调屏幕操作便利性： ^8f1112 + 1. 与yajia交流完成，按原内容完成温度等操作所需步骤和时间 [[2024年9月11日#^173d6f]]^7547e8 +2. 能量流宽表的验证[[2024年9月11日#^d1a013]]： ^6c1d4f + 1. 热管理低压侧能耗有问题； + 2. 驾驶信息(车速、加速度等)有问题； +3. 售后判则线上表： + 1. 还需要验证一下 柴工改完的结果[[2024年9月11日#^02a71e]]； ^c82f87 +4. 胎压检测需求： ^ee8cca + 1. 需要跟业务方要一下tcam log的解析方式[[2024年9月11日#^4033ba]]； + 2. 需要梳理一下还需要哪些信号； +5. 洗车模式渗透率： + 1. *已完成报告；* ^b399be +6. 看板开发： + 1. 调整了电动开门模式使用的字段[[2024年9月11日#^4b33f9]]； + 1. 要检查一下电动开门渗透率是否正常； + 2. 对出行分析看板增加了需要的字段[[2024年9月11日#^3f1dd4]]； ^1d7422 + 1. 需要在看板上增加筛选项； +7. 能耗售后报告内容更新： + 1. 与康建沟通了需求； ^e6f389 +8. 待开展工作： + 1. KC数据库PDF解析； ^a6d34a + 1. 主要是解决pandas操作Excel的问题[[2024年9月11日#^2990a0]] + 2. 探查方向盘按键控制播放功能占比[[2024年9月11日#^1c4ba4]]： + 1. 更新看板，增加到看板上； + +## 2. 生活 +1. 今天又没有健身； +2. 提醒老婆约下周的按摩； +3. 坐班车好像还是挺舒服的~ + +## 3. 阅读 +1. 继续阅读《一本书读懂财报》； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月11日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月11日.md new file mode 100644 index 0000000..5142831 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月11日.md @@ -0,0 +1,31 @@ +## 1. 工作内容 + +1. 空调屏幕操作便利性： + 1. 调整了所需操作时间和步骤的数据底表[[2024年9月13日#^636e6e]]； ^173d6f +2. 售后判则线上表： + 1. 验证完成，待柴工维护业务数据owner； ^02a71e + 2. 搭建看板[[2024年9月13日#^b67cea]]； +3. 胎压检测需求: + 1. 继续对接tcam log的解析方法，考虑要不要拉个会[[2024年9月13日#^71091c]]； ^4033ba +4. 看板开发： + 1. 完成电动开门渗透率的调整； ^4b33f9 + 2. 完成出行分析看板所需内容的增加； ^3f1dd4 +5. KC数据库PDF解析[[2024年9月13日#^10b927]]: + 1. 完成解析，需要总结一下用到的函数(pd.melt等) ^2990a0 +6. 待开展工作： + 1. 能量流宽表的验证[[2024年9月13日#^120775]]; ^d1a013 + 2. 探查方向盘按键控制播放功能占比： + 1. 更新看板，增加到看板上[[2024年9月13日#^7928e4]]； ^1c4ba4 + 3. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看[[2024年9月13日#^2ab874]]； +7. **工作中待改进内容**： + 1. 多项任务切换不太明确，一项任务完成或受阻的时候不知道下一步该干啥； + +## 2. 生活 +1. 今天健身啦，快走25分钟，明天记得穿运动鞋； +2. 提醒老婆约下周的按摩； +3. 要研究一下孩子的保险； + 1. 先看看卜卓家娃的保险； + +## 3. 阅读 +1. 继续阅读《一本书读懂财报》； + 1. 试着分析一下均胜电子和德赛西威的还债能力； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月13日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月13日.md new file mode 100644 index 0000000..5822b36 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月13日.md @@ -0,0 +1,30 @@ +## 1. 工作 + +1. 售后判则线上表[[2024年9月18日#^4dc5c5]]： ^b67cea + 1. 看板搭建中，需要验证日报看板数据准确性； + 2. 重新搭建周报看板； +3. 胎压检测需求[[2024年9月18日#^2fe7ee]]: + 1. tcam log接入持续沟通中； ^71091c +4. 能量流宽表的验证[[2024年9月18日#^636c62]]: + 1. 空调使用的这些平均值问题很大； ^120775 +5. KC数据库PDF解析: + 1. 等待葛工的结论； ^10b927 +6. 空调屏幕操作便利性[[2024年9月18日#^94c130]]： + 1. 图都已经出完了，要把报告写出来； ^636e6e +7. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； ^2ab874 + 2. 生管实时表哪些字段要能重新写成null[[2024年9月18日#^31e0bf]]； + 3. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上； + 4. 看板需求： + 1. 车辆配置看板加入极越07的信息; + 2. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布; + 3. 唐锐需求： ^7928e4 + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 用户出行时行程开始的环境温度； + +## 2. 生活 +1. 买了新的模型，感觉不错； + +## 3. 阅读 +1. 继续阅读《一本书读懂财报》； + 1. 试着分析一下均胜电子和德赛西威的还债能力； diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月18日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月18日.md new file mode 100644 index 0000000..b412aac --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月18日.md @@ -0,0 +1,26 @@ +## 1. 工作 + +1. 售后判则看板搭建： + 1. 已完成看板的搭建[[2024年9月19日#^48b288]]； ^4dc5c5 +2. 胎压检测需求: + 1. tcam log接入持续沟通中，确定tcam log可以解析，还是卡在时间戳上[[2024年9月19日#^35a13b]]； ^2fe7ee +3. 空调屏幕操作便利性： + 1. 报告写好了，需要和yajia再对一下； ^94c130 +4. 能量流宽表的验证: + 1. 需要尽快把验证报告写好交给ruiwei； ^636c62 +5. 生管实时表哪些字段要能重新写成null: + 1. 确定只有锁单时间可以变回null； ^31e0bf +6. 电池寿命影响因素分析： + 1. 已经写好了取数逻辑，需要写报告[[2024年9月19日#^1b5f8d]]； + 2. 跟jian.kang商量一下行程车速的分布的怎么处理； +7. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； ^2ab874 + 2. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上； + 3. 看板需求： + 1. 车辆配置看板加入极越07的信息[[2024年9月19日#^726de5]]; + 2. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布; + 3. 唐锐需求： ^7928e4 + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 用户出行时行程开始的环境温度； +## 2. 阅读 +1. 读完了《一本书读懂财报》； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月19日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月19日.md new file mode 100644 index 0000000..11e51e8 --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月19日.md @@ -0,0 +1,24 @@ +## 1. 工作 + + +1. 售后判则看板搭建： + 1. 进一步调整了口径； + 2. 需要和业务进一步拉齐，确定口径[[2024年9月23日#^1b1f42]]； ^48b288 +2. 胎压检测需求: + 1. tcam log可以接入了[[2024年9月23日#^a86b36]]； ^35a13b +3. 电池寿命影响因素分析： + 1. 确定好了需求[[2024年9月23日#^3d6d1f]]； ^1b5f8d +4. 车辆配置看板加入极越07的信息: + 1. 已经确定好了数据源[[2024年9月23日#^a1c758]]； ^726de5 +5. 2.0版本ASD能耗对比： + 1. 已经写好了取数的SQL，还需要跑2.0升级后的数据[[2024年9月23日#^d1c9ef]]； +6. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； ^2ab874 + 2. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上[[2024年9月23日#^106312]]； + 3. 看板需求： + 1. 空调屏幕操作便利性报告要和yajia对一下[[2024年9月23日#^f0f01d]]； + 2. 尽快把能量流宽表验证报告写好交给ruiwei； + 3. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布[[2024年9月23日#^92f3bd]]; + 4. 唐锐需求： ^7928e4 + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 用户出行时行程开始的环境温度[[2024年9月23日#^42ff84]]； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月23日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月23日.md new file mode 100644 index 0000000..2c51f1c --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月23日.md @@ -0,0 +1,38 @@ +## 1. 工作 + +1. 售后判则看板搭建： + 1. 拉齐了业务方，确定了口径； ^1b1f42 + 2. 需要修改逻辑； +2. 胎压检测需求: + 1. 继续沟通tcam解析方法； ^a86b36 + 2. 需要整理一下其他指标的取数方法； +3. 电池寿命影响因素分析： + 1. 已完成报告； ^3d6d1f + 2. 后续增加看板内容； +4. 车辆配置看板加入极越07的信息: + 1. 完成看板的搭建； ^a1c758 + 2. 尚缺少选装包(方向盘和轮辋)的配置信息，待郭老师补上； +5. 2.0版本ASD能耗对比: + 1. 已完成报告； ^d1c9ef +6. 生管实时表中有哪些案例同步日期和实际日期对不上: + 1. 取数完成，1:1的时候确定一下23点过点，第二天0点同步数据的算不算问题； ^106312 +7. 空调屏幕操作便利性报告: + 1. 已与yajia沟通； ^f0f01d + 2. 增加单词调整温度区间分布； +8. 充电分析看板上增加充电桩类型、充电量分布： + 1. 已在看板上添加； ^92f3bd +9. 用户出行时行程开始的环境温度: + 1. 已在看板上添加； ^42ff84 +10. 待开展工作： + 1. 给生管和质量使用的view写一个仓颉任务，以方便查看； + 2. 唐锐需求： + 1. 方向盘按键控制播放功能占比； + 2. 空调下面两个出风口水平开启量； + 3. 售后抱怨报告更新； + 4. 尽快把能量流宽表验证报告写好交给ruiwei； + +## 2. 明日工作重点 + +1. 把售后判则看板逻辑更新好； +2. 完成能量宽表验证报告； +3. 提供胎压检测其他指标的取数方法； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月9日.md b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月9日.md new file mode 100644 index 0000000..de47aab --- /dev/null +++ b/知识管理/个人生活/每日总结/2024年9月9日.md @@ -0,0 +1,32 @@ +## 1. 工作内容 + +1. 完成了屏幕上操作空调所需时长的出图，已经发给yajia； + 1. Next Step：与yajia交流，确定需求，完成报告其余部分；[[2024年9月10日#^7547e8]] +2. 开始了能量流宽表的验证： + 1. 电池热管理能耗有问题；[[2024年9月10日#^6c1d4f]] +3. 售后判则线上表： + 1. *完成验证工作;* [[2024年9月10日#^c82f87]] + 2. 接下来是搭建看板； +4. 胎压检测需求： + 1. *沟通需求；* + 2. *WTI报警有埋点数据；* + 3. TCAM日志需要接入，需要梳理一下还需要哪些信号；[[2024年9月10日#^ee8cca]] +5. 洗车模式渗透率： + 1. *找好了语音和屏幕的埋点内容；* + 2. 下一步需求取数，写报告；[[2024年9月10日#^b399be]] +6. 待开展工作： + 1. 能耗售后报告内容更新；[[2024年9月10日#^e6f389]] + 2. 康建看板需求搭建；[[2024年9月10日#^1d7422]] + 3. KC数据库PDF解析；[[2024年9月10日#^a6d34a]] + 1. 主要是解决pandas操作Excel的问题 + +## 2. 生活 + +1. 今天是2周年的结婚纪念日； +2. 要了婴儿推车的优惠； +3. 又没做锻炼； + +## 3. 阅读 +1. 整理了一下豆瓣上的信息； +2. 继续阅读《一本书读懂财报》； +3. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/临时记录.md b/知识管理/临时记录.md new file mode 100644 index 0000000..6d070eb --- /dev/null +++ b/知识管理/临时记录.md @@ -0,0 +1,5 @@ +在注意力机制中，key是用于参考的信息，通常是由Encoder产生的表示数据，它与查询向量（query）共同用于计算当前位置下上下文向量（context vector）的权重。对于原始输出的key（比如，CNN中的feature map），往往需要通过一些变换（如一个全连接层）将维度缩小，以通过query和key之间的相似度计算了解关注的位置。 + +具体来说，Encoder中的输出通常是一个二维矩阵，其维度为[batch_size, hidden_size]，其中hidden_size表示representation的大小。当我们将Encoder的输出作为key时，首先需要为key定义权重向量（weight vector），来描述当前query与key的相似度。由于key的输入维度至少是hidden_size才能提取出有意义的信息，因此通常会将hidden_size的维度扩展至2倍，即2*hidden_size。 + +这种做法的主要目的是增加模型的表达能力，通过增加key的维度，可以更好地捕捉到query和key之间的暗示关系，进而提高模型的性能。同时，这种做法也可以通过增加参数数量使模型更加复杂。不过对于使用不同类型的Encoder或Decoder，key维度（或其他变换操作）可能会有所改变，具体操作以实际模型为准。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/基础知识/用户增长/基本概念.md b/知识管理/基础知识/用户增长/基本概念.md new file mode 100644 index 0000000..5548b4b --- /dev/null +++ b/知识管理/基础知识/用户增长/基本概念.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +## AARRR海盗模型 + +海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段： + +A 拉新(Acquisition):  通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。 +- 涉及关键指标例如 新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等，我们通过这些指标就可反应出获取目标用户的效果是怎样的。 + +A 活跃(Activation)：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。 + +- 涉及关键指标例如 DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等。通过这些指标可以反映出用户的活跃情况。 + +R 留存(Retention)：衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如 留存率、流失率等。通过这些指标可以反映出用户的留存情况。 + +R 变现(Revenue): 主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如 生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等。这些指标可以反映出产品的商业价值。 + +R 推荐(Referral)：衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如 邀请率、裂变系数等。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/基础知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/知识管理/基础知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..33f8181 --- /dev/null +++ b/知识管理/基础知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,176 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- + +# MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 + +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #article + +## Page Notes +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abd5baa3d078f37535e2d82720b201b6.png) + +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + + - 空间解耦 + - 时间解藕 + - 同步 Synchronization 解藕 + + - 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式。事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定。- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 。 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息： + + - 基于主题的过滤：每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + + - 基于内容的过滤 ：broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + + - 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 订阅发布模式与消息队列模式区别 + - 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + + - 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + + - 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- MQTT基本概念 + - MQTT Client + - publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + + - 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + + - MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器. + + - MQTT Broker + - broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + + - MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + + - MQTT链接 + - MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + + - 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- 消息 + - MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + + - CONNECT + + - 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + + - 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + + ![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a705b334a0d4cb20f22070038ec1cc98.png) + + - ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + + - 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + + - CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + + - Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + + - LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + + - keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + + - CONNACK + - 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应 + + - CONNACK 消息包括两部分内容 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/43255ffc270491b4b99a411422899b01.png) + + - SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + + - ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 + + - 发布 + + - MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + + - MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + + - MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c0633b77a9c1cfb864bf472795e73131.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + + - TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + + - Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + + - RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + + - Payload：这个是每条消息的实际内容 + + - Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + + - 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + + - 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + + - 订阅 + + - client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400a2de3b1cca165e543c3de7214eab6.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 + - ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + + - 确认消息 + - client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2a0be7b3a5825b41d6282c893853f137.png) + + - 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1617d6fdc0aba70e124f06bded808008.png) + + - 退订 + + - SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e8ce80a3cb32f0f98372e2ade155df75.png) + + - 确认退订 + + - 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0b069167a84eaf73290022c071ef8456.png) + + - 退订和确认退订的流程如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e3d655c72474894f37c5e02cb2719edf.png) + +- Topic + + - MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + + - 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + + - 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + + - 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + + - 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md b/知识管理/工作笔记/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md new file mode 100644 index 0000000..b5d3038 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md @@ -0,0 +1,16 @@ +1. 开发前 + - [ ] 匹配信号、赛博坦和SOA + - [ ] 确认所需数据上报和落表情况 +2. 开发中 + - [ ] 确认信号连续性，是变化上传还是周期上传 + - [ ] 确认信号是否多个节点上传的情况 + - [ ] 确认信号的物理和逻辑范围 +3. 开发后 + - [ ] 确认获得的值逻辑性正确 + - [ ] 保证计算了全部的原始信号 + - [ ] 保证逻辑计算准确性 + - [ ] 确认计算后时间的连续性，并且无重复 + - [ ] 确认计算后业务上相关的数据之间关系符合业务逻辑，如加和相等，包含关系中子项和不超过父项和 + - [ ] 确认调度逻辑正确性 + - [ ] 确认插入数据时间和分区正确 + - [ ] \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作总结/算法项目总结.md b/知识管理/工作笔记/工作总结/算法项目总结.md new file mode 100644 index 0000000..975ebfa --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作总结/算法项目总结.md @@ -0,0 +1,44 @@ +1. 数据预处理： + 1. 异常值： + 1. 基于业务逻辑：各物理测量值不可超过物理限制； + 2. 基于统计的：3σ标准； + 2. 归一化； + 3. 特征选择： + 1. 基于车辆动力学基础知识，参考论文、官方统计数据及友商对标； + 2. 基于相关性分析； +2. 驾驶行为评价指标体系如何选择、验证： + 1. 选择：基于车辆动力学基础知识，参考论文、官方统计数据及友商对标； + 2. 验证： + 1. 安全：基于保险公司的出险数据，参考了交通部交通事故原因统计数据； + 2. 能耗：基于车辆行驶的实际油耗数据，取相同地区、在近似的天气环境下、空调使用等等条件下，比较不同油耗区间车辆的驾驶行为指标数据； + 3. 舒适性：未能找到比较合适的验证方法因此模型未上线； + 3. 驾驶事件识别模型： + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做聚类(kmeans)，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)，指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 换道、车道保持：隐马尔可夫模型(高斯混合)，指标：车速、侧向加速度、方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 验证指标： + 1. 换道、转向：四类：换道、车道保持、转向和其他，log损失函数 + 4. 驾驶风格识别模型： + 1. 模型： + 1. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km，最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2. 数据预处理： + 1. 归一化； + 2. PCA； + 3. kmeans聚类； + 4. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + + + + + + +1. ~~主成分分析~~ +2. 因子分析 抽样适合性检验,bartlett球形检验 +3. SVM 调参 +4. kmeans咋选的聚类类别数； +5. D-S 证据理论 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作总结/自动驾驶总结.md b/知识管理/工作笔记/工作总结/自动驾驶总结.md new file mode 100644 index 0000000..475d3e0 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作总结/自动驾驶总结.md @@ -0,0 +1,29 @@ +1. 北极星指标： + 1. ASD里程渗透率(性能方面)； + 2. ASD订阅率(商业化方面)； +2. 一级指标： + 1. 性能方面： + 1. 单次接管可行驶里程，接管：方向盘、制动、系统开关； + 2. 特别场景下表现： + 1. 变道场景； + 2. 路口通行； + 3. 主辅路切换； + 4. 上下匝道； + 2. 商业化方面： + 1. 买断率 +3. 二级指标： + 1. 性能方面： + 1. 高速、高架、城市单次接管可行驶里程 + 2. 场景表现： + 1. 变道：转向灯、导航(下匝道)、避障、效率(超车)、选道(根据用户偏好)、高速驶入快车道(选道的一种) + 2. 路口通行：红绿灯左转、右转 + 3. 上下匝道： + 1. 高速、高架上匝道 + 2. 高速、高架下匝道 + 4. 主辅路切换(只在高精地图覆盖)： + 1. 切换成功率 + +智驾方面我主要是参与了一部分ASD性能评价体系的搭建，ASD性能评价体现的北极星指标是ASD里程渗透率，就是ASD激活的行驶里程/ASD可用的行驶里程；这个指标主要是反应了用户对ASD系统的接受度，因此我们针对可能影响用户接受度的性能指标做了拆分，一级指标为单次接管的可行驶里程和特定场景下的表现，如变道成功率、路口左转右转的成功率、主辅路切换成功率、上下匝道成功率等；二级指标主要是对一级指标的场景细化，单次接管可行驶里程拆分为高速、高架、城市三种场景，变道拆分为转向灯换道、导航换道(下匝道)、避障换道、效率换道、选道(高速驶入快车道)；路口通行：左转、右转；上下匝道：高速上匝道，高架上匝道，高速下匝道，高架下匝道；此外，会有一些专门的用户操作分析，比如出现事故车辆的危险操作分析 + +接管： +1. 退出到人工：按键、制动踏板、方向盘、加速踏板(加速踏板要超时) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md b/知识管理/工作笔记/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md new file mode 100644 index 0000000..6fa0d1c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md @@ -0,0 +1,159429 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +# Text Elements +%% +# Drawing +```json +{ + "type": "excalidraw", + "version": 2, + "source": "https://github.com/zsviczian/obsidian-excalidraw-plugin/releases/tag/1.9.19", + "elements": [ + { + "type": "freedraw", + "version": 11, + "versionNonce": 190072686, + "isDeleted": false, + "id": "_IYwOEtdf8j9B0xjcn3Mo", + "fillStyle": "hachure", + "strokeWidth": 1, + "strokeStyle": "solid", + "roughness": 1, + "opacity": 100, + "angle": 0, + "x": -360, + "y": -375, + "strokeColor": "#1e1e1e", + "backgroundColor": "transparent", + "width": 4, + "height": 38, + "seed": 88397042, + "groupIds": [], + "frameId": null, + "roundness": null, + "boundElements": [], + "updated": 1695878916241, + "link": null, + "locked": false, + "points": [ + [ + 0, + 0 + ], + [ + -2, + 1 + ], + [ + -2, + 5 + ], + [ + -3, + 19 + ], + [ + -3, + 24 + ], + [ + -4, + 30 + ], + [ + -4, + 36 + ], + [ + -4, + 37 + ], + [ + -4, + 38 + ], + [ + -4, + 37 + ] + ], + "lastCommittedPoint": null, + "simulatePressure": false, + "pressures": [ + 0.07999999821186066, + 0.0655563622713089, + 0.07152584940195084, + 0.11687243729829788, + 0.12230593711137772, + 0.1281892955303192, + 0.11659768968820572, + 0.11037155240774155, + 0.10133852809667587, + 0 + ] + }, + { + "type": "freedraw", + "version": 3, + "versionNonce": 2067600942, + "isDeleted": false, + "id": "FigGklbm52TTaqKaQDMZq", + "fillStyle": "hachure", + "strokeWidth": 1, + "strokeStyle": "solid", + "roughness": 1, + "opacity": 100, + "angle": 0, + "x": -351, + "y": -340, + "strokeColor": "#1e1e1e", + "backgroundColor": "transparent", + "width": 0.0001, + "height": 0.0001, + "seed": 403574834, + "groupIds": [], + "frameId": null, + "roundness": null, + "boundElements": [], + "updated": 1695878916531, + "link": null, + "locked": false, + "points": [ + [ + 0, + 0 + ], + [ + 0.0001, + 0.0001 + ] + ], + "lastCommittedPoint": null, + 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+ ], + [ + -15, + 33 + ], + [ + -14, + 37 + ], + [ + -13, + 40 + ], + [ + -12, + 44 + ], + [ + -12, + 47 + ], + [ + -12, + 49 + ], + [ + -13, + 50 + ], + [ + -14, + 50 + ], + [ + -15, + 50 + ] + ], + "lastCommittedPoint": null, + "simulatePressure": false, + "pressures": [ + 0.07999999821186066, + 0.0885159894824028, + 0.13761627674102783, + 0.21553799510002136, + 0.23340600728988647, + 0.17560754716396332, + 0.12728063762187958, + 0.0901164561510086, + 0.08416567742824554, + 0.08115200698375702, + 0.10372521728277206, + 0.13336557149887085, + 0.1550680249929428, + 0.13078759610652924, + 0.08531399816274643, + 0.02944451943039894, + 0, + 0.001490051276050508, + 0, + 0.03489886596798897, + 0.09345153719186783, + 0.14214342832565308, + 0.15205886960029602, + 0.15038476884365082, + 0.11620623618364334, + 0.07379837334156036, + 0.005945831071585417, + 0 + ] + }, + { + "type": "freedraw", + "version": 16, + "versionNonce": 1927377774, + "isDeleted": false, + "id": "PS_t3WjjIx2Ittd0a1sua", + 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458.88922014342234, + -39.41379804912822 + ], + [ + 470.1503053003162, + -39.41379804912822 + ], + [ + 481.41139045721, + -39.41379804912822 + ], + [ + 487.04193303565694, + -39.41379804912822 + ], + [ + 489.8572043248803, + -39.41379804912822 + ], + [ + 495.4877469033272, + -39.41379804912822 + ], + [ + 498.3030181925508, + -39.41379804912822 + ], + [ + 501.1182894817741, + -39.41379804912822 + ], + [ + 503.9335607709975, + -39.41379804912822 + ], + [ + 506.74883206022105, + -36.59852675990487 + ] + ], + "pressures": [ + 0.07999999821186066, + 0.06269098073244095, + 0.1139141246676445, + 0.16561028361320496, + 0.20609670877456665, + 0.21901291608810425, + 0.23918463289737701, + 0.2560786008834839, + 0.2671753466129303, + 0.27899205684661865, + 0.29342299699783325, + 0.30242109298706055, + 0.3017021715641022, + 0.30326324701309204, + 0.301485538482666, + 0.3067619800567627, + 0.31326764822006226, + 0.3218272924423218, + 0.32175421714782715, + 0.3312855660915375, + 0.334102064371109, + 0.341476172208786, + 0.34160730242729187, + 0.34524205327033997, + 0.3460555672645569, + 0.3466893434524536, + 0.346436470746994, + 0.3445536196231842, + 0.34212738275527954, + 0.33448392152786255, + 0.3336840867996216, + 0.3339217007160187, + 0.33416855335235596, + 0.33417007327079773, + 0.07571670413017273, + 0 + ], + "simulatePressure": false, + "lastCommittedPoint": [ + 506.74883206022105, + -36.59852675990487 + ] + } + ], + "appState": { + "theme": "light", + "viewBackgroundColor": "#ffffff", + "currentItemStrokeColor": "#e03131", + "currentItemBackgroundColor": "transparent", + "currentItemFillStyle": "hachure", + "currentItemStrokeWidth": 1, + "currentItemStrokeStyle": "solid", + "currentItemRoughness": 1, + "currentItemOpacity": 100, + "currentItemFontFamily": 1, + "currentItemFontSize": 20, + "currentItemTextAlign": "left", + "currentItemStartArrowhead": null, + "currentItemEndArrowhead": "arrow", + "scrollX": 629.1273526753685, + "scrollY": 524.6257883806364, + "zoom": { + 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100644 index 0000000..634ddbf --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. 背景：有用户使用SE权限给极越01充电后，再使用极越01的对外放电功能为其他车辆充电； +2. 目标：找出可能的违规使用SE权限的案例； +3. 假设： + 1. 违规用户一定是SE用户； + 2. 违规用户的充电量应明显高于正常用户； + 3. 违规用户的行驶里程与其充电量明显不成比例； +4. 可能的特征： + 1. 动力电池输出电量与电机电耗、DCDC电耗和热管理电耗差值较大； + 2. 日均充电次数高，每次平均充电量大(充电起始SOC); \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/续航里程优化.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/续航里程优化.md new file mode 100644 index 0000000..dbbd348 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/续航里程优化.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 目前策略： + 1. 充电后的续航里程：根据历史能耗和可用能量计算可用的续航里程，同时要求计算得出的续航里程值不小于标称续航\*SOC的一半; + 2. 行驶中的续航里程：根据历史能耗和剩余可用能量计算可用的续航里程，若SOC上升则续航里程也上升，但如果上升里程小于5km的时候不实施； +2. 可能衍生的问题： + 1. 在充电前能耗较低显示的续航里程较多，之后行驶时，能耗升高，导致续航里程下降过快； + 2. 由于存在50%的续航里程显示限制，可能导致行驶时续航里程下降过快； + 3. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/行程划分.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/行程划分.md new file mode 100644 index 0000000..610a549 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/行程划分.md @@ -0,0 +1,29 @@ +#### 2023年12月12日版本 +1. 背景： + 1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分 + 2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中 + 3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理 +2. 划分行程合理性的依据： + 1. 假设大多数用户是通勤需求； + 2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》； + 1. 分析用户所在地，放一个饼图； + 2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离； +3. 不合理的划分会引起的问题： + 1. 行程数过多； + 2. 行程时间和里程过短； +4. 报告内容： + 1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间； + 3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性； + 5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程； + + +#### 2023年12月12日后版本 +1. 目标： + 1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况； + 2. 确定极短的间隔时间是多短比较好； +2. 分析内容： + 1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔； + 2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化； + 3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/误换档分析.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/误换档分析.md new file mode 100644 index 0000000..6d0c50c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/误换档分析.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 都有哪些种类 + 1. 误激活换档器，什么叫误激活换档器，激活换档器之后，档位未变 + 2. 误换档，档位持续时间为1s。 + 3. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/雨刮.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/雨刮.md new file mode 100644 index 0000000..59497cc --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/雨刮.md @@ -0,0 +1,6 @@ +### 要回答的问题： + + +1. 用户使用自动挡的意愿？明日使用自动挡时长占比来计算？ +2. 为什么用户会退出雨刮的自动挡？天气情况如何？车速情况如何？ +3. 退出后用户是调到哪个档位？ \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md new file mode 100644 index 0000000..708732e --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md @@ -0,0 +1,22 @@ +1. 目的：探索预估续航的准确性 +2. 评价标准：单次行程中续航里程的变化情况（~~变化速率，跳变情况，~~续航里程的变化情况，与实际里程之间的差距），行程前后实际里程与预估里程的差距 +3. 数据量：取10日至16日的行程进行计算 +4. 总体情况： + 1. 准确性分布 + 1. 里程的影响 + 2. 温度的影响 + 3. 热管理功率的影响 + 4. 驾驶模式的影响：平均车速，最大车速，车速方差，平均加速度，最大加速度，加速度方差，平均减速度，最大减速度，减速度方差，驾驶激烈评价 + 2. 跟随性分布 + 1. 同上; +5. 特殊案例探查 + 1. 实际里程远长于预估里程 + 2. 实际里程远短于预估里程 + 3. 行程中预估里程增长 + 4. 预估里程长时间不变／下降过慢 + 5. 行程中预估里程变化与实际里程差距过大 +6. 问题 + 1. 如何定义下降速度 + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md new file mode 100644 index 0000000..362aa4c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md @@ -0,0 +1,14 @@ +1. 整车工程对接 + 1. 建立对标数据库，至少包括存储空间、总布置对标数据； + 2. 开发能量管理相关看板，至少包括车辆能耗、能量流、续航里程、小电池补电； + 3. 售后相关数据支持 + +1. 触点产品 + 1. + + + + + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/文档类/人员需求.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/文档类/人员需求.md new file mode 100644 index 0000000..ac632ae --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/文档类/人员需求.md @@ -0,0 +1,33 @@ +- 整车工程工作责任 + - 内饰：内饰硬件、结构件开发，安全气囊、安全带、内灯、智能表面 + - 进入系统：门及其控制器开发，数字钥匙和NFC钥匙开发 + - 外饰：外饰硬件、结构件开发，外灯、窗等 + - 底盘 + - 三电 + - 热管理 + - 整车集成 +- 可能的业务需求 + - 需求定义阶段： + - 用户使用习惯统计 + - 驾驶习惯，用车习惯，充电习惯 + - 功能使用习惯 + - 对标数据 + - 对标数据库 + - 爬虫，这个需要我们写么？ + - 功能开发阶段 + - 试验车异常情况监控 + - 开发结果验证 + - 模型评价与调优，这个主要是数据支持，指标计算 + - 上市交付后 + - 故障监控 + - 大面积故障识别 + - 单车故障排查 + - 专项故障调查 + - 用户使用情况 + - 重点功能渗透率 + - 重点功能指标劣化异动监控和分析 + - 不同版本变更前后差异反馈 +- 人员需求： + - 内饰，外饰，进入系统：一人，主要工作：建立维护相关系統对标数据库；编写爬虫获取数据；统计计算用户对内外饰和进入系统的使用习惯，相关系统重点功能的渗透率；与业务方共同制定功能评价指标体系，并建立对应数据集；监控关键指标异动，支持专项功能优化和故障排查； + - 三电，热管理：一人，主要工作：统计用户的用车习惯，如行程里程和时长；车辆能耗、续航里程数据分析，建立续航里程、能耗异常监控看板，为续航里程模型优化提供数据支持；编写算法识别不同工况边界条件；支持专项问题优化和排查； + - 底盘，整车集成：一人，主要工作：建立维护相关系统对标数据库；监控车辆制动、转向和悬架系统故障情况，支持专项故障排查，单车故障调查及重大事故调查工作；支持NVH分析与优化 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/看板开发/能量流.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/看板开发/能量流.md new file mode 100644 index 0000000..2bdc689 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/看板开发/能量流.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 使用模式和充电状态时间融合： + 1. 先确定为什么有的充电状态结束时间是null，计划填充当日23:59:59 + 2. 对充电状态的开始和结束时间进行格式化； + 3. 将使用模式开始和结束时间，充电状态的开始和结束时间union all； + 4. 分别对开始时间和结束时间排序，并用row_number赋予行号rn； + 5. 将开始时间和结束时间进行left join，条件为 vid相等，且rn相等； + 6. 使用lead、lag串行重新配对开始和结束时间； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/行程划分.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/行程划分.md new file mode 100644 index 0000000..610a549 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/行程划分.md @@ -0,0 +1,29 @@ +#### 2023年12月12日版本 +1. 背景： + 1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分 + 2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中 + 3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理 +2. 划分行程合理性的依据： + 1. 假设大多数用户是通勤需求； + 2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》； + 1. 分析用户所在地，放一个饼图； + 2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离； +3. 不合理的划分会引起的问题： + 1. 行程数过多； + 2. 行程时间和里程过短； +4. 报告内容： + 1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间； + 3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性； + 5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程； + + +#### 2023年12月12日后版本 +1. 目标： + 1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况； + 2. 确定极短的间隔时间是多短比较好； +2. 分析内容： + 1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔； + 2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化； + 3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md new file mode 100644 index 0000000..e3d103a --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md @@ -0,0 +1,20 @@ +1. 指标体系 + 1. 充电操作 + 1. 充电时段，开始和结束的时段（工作日和休息日），充电时长，低收费时段和高低费时刻 + 2. 充电桩类型 + 3. 充电开始SOC,充电结束SOC + 4. 平均充电量 + 5. 充电目标SOC分布 + 2. 充电间隔 + 1. 两次充电之间的行驶里程分布 + 2. 两次充电之间行驶次数 + 3. 平均充电间隔分布，按季节区别 + ~~4. 能否知道为了充电的平均行驶里程~~ + 3~~. 预约充电 + 1. 预约充电的使用频率 + 2. 预约的充电时段 + 3. 预约充电的设置源，手机和屏幕~~ + 4. 其他 + 1. 充电次数与电池健康度关系 + ~~5. ~~预约充电和直~~接充电的差别 + 1. ~~充电开始时间的差别~~~~ diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md new file mode 100644 index 0000000..f89b366 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md @@ -0,0 +1,19 @@ +1. 外灯自动档使用时长 + 1. 时间段 + 2. 阳光量 + 3. 环境光量 + 4. 车速 + 5. 手动切换的次数 + 1. 开启次数 + 2. 关闭次数 +2. 自动远光灯 + 1. 时间段 + 2. 阳光量 + 3. 环境光量 + 4. 车速 + 5. 白天黑夜状态 + 6. 跟车距离 + 7. 对向车距离 + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md new file mode 100644 index 0000000..80c5385 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md @@ -0,0 +1,20 @@ +1. 空调自动模式设置率： + 1. 自动模式组成： + 1. 风速自动控制模式设置率 + 2. 吹风自动控制模式设置率： + 1. 主驾吹风自动控制模式设置率 + 2. 副驾有人且吹风自动控制模式设置率 + 3. 内外循环自控制模式设置率 + 2. 外部影响因素： + 1. 内外温度差（座舱内温度- 环境温度） + 2. 环境温度 + ~~3. 地域~~ + ~~4. 时间段~~ + 5. 湿度 + 6. 阳光量 + 7. 电池SOC + 8. PM 2.5 + 9. 空气质量 + 10. 雨量大小，是否下雨 + 11. 用户设置的空调温度 + 12. diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md new file mode 100644 index 0000000..0a9929e --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md @@ -0,0 +1,37 @@ +1. 车门电动开启渗透率： + 1. 影响因素：哪些客观因素影响用户使用 + 1. 时空因素： + 1. 地域 + 2. 出行时间（tbd） + 2. 用车习惯： + 1. 用车频率 + 3. 用车目的，如网约车？（tbd） + 2. 流失率：用户为什么关闭电动开门设置，***用户可能不会关闭设置*** + 1. 地域因素 +2. 车门电动开启完成率： + 1. 时空因素： + 1. 时间段 + 2. 地域因素 + 2. 失败原因： + 1. 解锁失败原因 + 2. 移动失败原因 + 3. 手动干预原因 ***目前的无手动干预指门开，门不处在最小位置且门未上报向外移动受阻，开启过程中停止，如果手动拉到指定位置也算成功*** + 3. 不同触发源的成功率 + 4. 不同位置的成功率 +3. 车门电动关闭完成率： + 1. 与开启相同 + +流失原因分析： +1. 失败率较高 + 1. 故障： + 1. 解锁故障 + 2. 移动故障 + 1. 破冰失败 + 3. 手动干预原因：开或停止门 + 1. 停止后手动干预，有障碍物／无障碍物 + 2. 防夹触发后，手动干预 + +2. 出现／接近现事故 + 1. 未检测到障碍物时门开受阻或停止 +3. 开门情况不满意 + 1. 开门速度较慢→开门速度跳变 diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md new file mode 100644 index 0000000..1a9b5f1 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 雨刮自动模式时长占比 + 1. 雨量大小 + 2. 阳光量 + 3. 时间段 + 4. 地域 + 5. 手动干预的方向（快或慢） + 6. 车速 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/能量流分析.md b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/能量流分析.md new file mode 100644 index 0000000..106f232 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/工作记录/需求分析/能量流分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 问题： + 1. 热管理能耗和PTC能耗、压缩机能耗和水泵能耗之间的关系 + 2. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/专利灵感/2023年.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/专利灵感/2023年.md new file mode 100644 index 0000000..6d163d7 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/专利灵感/2023年.md @@ -0,0 +1 @@ +基于DMS和OMS摄像头的呼吸暂停检测- \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日Mini EYE DMS交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日Mini EYE DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..d4cf9f9 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日Mini EYE DMS交流.md @@ -0,0 +1,16 @@ +1. 已经通过了DDAW(蔚来(ET7海外)、大通海外车型)，正在做E-NCAP； +2. RX5、哪吒U和U pro是在8155(cDSP上)做SDK，蔚来是orin做SDK； +3. smart上做到ASIL-B，计划年底量产，做整体的供应商，包括软件和硬件； +4. 与上汽在谈一个低成本过DDAW的方案，目标成本400； +5. 自研的推理框架； +6. 视线检测可以做到点APP和点中控屏，； +7. 儿童检测有视觉和雷达融合方案，Mini EYE认为纯视觉能拿1分，融合方案能拿3分； +8. 算力占用， +9. 2022和2023年的DDAW有区别，了解一下； +10. 有座舱自标定系统，需要在座舱顶棚上有锚点，锚点不能被遮盖； +11. 儿童可以做到正负3岁的误差； +12. 手势识别可以做平面的动态手势，需要深度信息的不太好做； +13. 计划明年Q2-Q3拿到功能安全ASIL-B的认证； +14. 利用人脸关键点检测与HUD的投影范围做联动； +15. 在蔚来做了云端的faceid的注册算法； +16. 整体的高温测试，测试在高温下摄像头性能裂化时的算法情况； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日未动功能安全方案讨论.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日未动功能安全方案讨论.md new file mode 100644 index 0000000..5c425e6 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日未动功能安全方案讨论.md @@ -0,0 +1,12 @@ +1. 未动的DMS算法需要检测整个时间窗口中所有信息； +2. 若一路做正常检测，一路做插帧硬件资源无法支持； +3. 未动有DMS监控方案； + 1. SOS侧算法向 MCU发送监控信息； + 2. 只能检测SOC侧算法失效； + 3. DMS监控算法放在MCU侧安全岛； +4. 错误码的保存，若DMs算法错误，TDA4也挂了，怎么办（系统会提供整体的方案检测）； +5. 对外依赖都是硬件驱动，摄像头读取和CNN加速驱动； +6. Pse 52的接口需要内部确认→未动． +7. 插帧对算法的影响 +8. A核上开发环境是ap +9. 确认工具链的授权 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日虹软功能安全交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日虹软功能安全交流.md new file mode 100644 index 0000000..106680d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月19日虹软功能安全交流.md @@ -0,0 +1,8 @@ +1. 由于依赖上下文，单帧插入无法监控DMs软件问题 +2. ADAs的感知算法也在非功能安全域运行 +3. 只把控制逻辑放到安全域，感知部分放到非功能安全域→需要确认 +4. 安全域的监控项都有什么？→提供清单 +5. 安全域和非安全域的代码量比例→提供统计，数量级 +6. 提供软件架构图 +7. 评估pse52接口是否能支持控制逻辑及感知算法 +8. 是否能从安全运行时访问加速器 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月21日商汤DMS功能安全方案沟通.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月21日商汤DMS功能安全方案沟通.md new file mode 100644 index 0000000..6ecdb33 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年10月21日商汤DMS功能安全方案沟通.md @@ -0,0 +1,5 @@ +1. 安全域中没有办法访问 openvx加速器 +2. 安全域和通用域有硬隔离 +3. 放在安全域中需要的依赖→评估 +4. 拆分的话，该如何拆分，能监控哪些失效 +5. 链路上比较关注的内容→与海霞姐沟通 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年11月29日科思创动.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年11月29日科思创动.md new file mode 100644 index 0000000..3cdb628 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年11月29日科思创动.md @@ -0,0 +1,13 @@ +感知层 + +- 生命特征感知 +- 慢病指标，心血管，糖尿病风险，酒精，抑郁症，心率不齐（待验证） +- 实时亚健康指标 +- 实时心理指标 + +应用层 +- 实时应用 +- 长程应用 +- 健康管理→健康关爱、健康干预、健康报告 +- 今年年底交付，明年5-6月量产 +- 明年一月有内部版本 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年12月26日星迈科技.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年12月26日星迈科技.md new file mode 100644 index 0000000..7fe40f8 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2022年12月26日星迈科技.md @@ -0,0 +1,9 @@ +硅谷成立，国内独立运营 + +大数据平台的部署问题 + + + +手环硬件定制 + +数据来源为 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月10日商泰交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月10日商泰交流.md new file mode 100644 index 0000000..7a9a38d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月10日商泰交流.md @@ -0,0 +1,48 @@ +>这是原始记录，整理后的记录请见： +>[[2023年2月10日商泰交流(整理)]] + + +## DMS开发 + +1. 人脸识别、疲劳、分神、视线追踪 +2. 情绪(几种) +3. 年龄： +4. 性别： +5. 手势识别(几种)： + 1. 静态：6钟 + 2. 动态：5种 +6. OMS(遗留物检测、宠物检测) +7. 特征点：多少？ +8. FaceID：车外可以么？没做过 +9. 注视亮屏：视线落点？可以做 +10. 疲劳分几级，定义逻辑？2级，根据眼睛开合程度和打哈气次数； +12. 年龄的精度？识别年龄段更有意义； +13. 宠物种类，遗留物种类； +14. 隐私保护； +15. 人体生理指标？ +17. hard case识别 +18. 只剩一个眼睛？可以； +19. 无响应的驾驶员识别？没做过 +20. 功能安全？没做过 +21. TI和xinqing的芯片；做过TDA4的AD产品；心擎的没做过； +22. 移植到新平台大致需要3-6个月； +23. 开源数据、自己采的数据、商业数据；有平台做预标注，人工调整（外包加自己）；几十万的数据量级； +24. faceID支持多人种识别； +25. 有驾驶员存在检测； +26. 分神以头部姿态为主、辅以视线； +27. 雷达(成本)：100-200元； +29. 有没有海外认证经验；没有 +30. 有没有应用层的经验；有 +31. DMS支持的安装位置： + 1. A柱； + 2. 方向盘管柱； + 3. 中控台上方； + 4. 内后视镜； +32. OMS支持的安装位置： + 1. 内后视镜； + 2. IVI屏幕上方 + 3. IVI屏幕下方； +33. DMS和OMS融合的方案有么？ +34. 白盒范围： + 1. 数据集？不包括 + 2. 标注平台？可以谈 diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日健康有益交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日健康有益交流.md new file mode 100644 index 0000000..c556632 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日健康有益交流.md @@ -0,0 +1,55 @@ +1. 与一汽合作： + 1. 红旗展车，旗境舱更新(参与23年4月上海车展)； + 2. 解放：卡车司机的健康管理方案； + 3. 与商汤有合作； + 4. 华为手机的相机卡路里识别、 +2. 技术介绍： + 1. BTCM理论； + 2. 健康档案(测评加报告)： + 1. 线下，体检中心等； + 2. 线上，传感器、智能穿戴等； + 3. 问卷量表； + 3. 千人千方案； + 4. 执行反馈； +3. 底层库可以每年重构，并按3-5年付费； +4. 比亚迪也在做； +5. 库可以以黑盒的方式部署到一汽云； + 1. 部署； + 2. 维护； +6. 智能座舱解决方案： +7. 生态资源； +8. 健康管理：研究风险，不给出结论； +9. 301医院，因为心脑血管疾病比较强； +10. 心理指标缺乏统一的逻辑，准确性可能受限； +11. 酒驾等可以放入异常状态的检测，但是可能无法准确地识别出是酒驾还是亢奋等情况； +12. 分析用药和潜在疾病等信息对驾驶员的可能影响(与互联网医院等机构合作，获取可能的药物信息)； +13. 健康推荐： + 1. 膳食营养； + 2. 运动健康； + 3. 生活起居； + 4. 医学体检； +14. 心理类的推荐： + 1. 自有音乐(自主研发的音乐信息)； + 2. 调用外部库的时候需要匹配第三方的标签信息； + 3. 科普文章； + 4. 冥想； + 5. 运动信息； +15. 医疗辅助的服务费用是按次进行收费，有一个起订量； +16. 微医、京东健康； +17. 生态资源： + 1. 康健数字化健康管理研究院； + 2. 专家资源：曾强、武阳丰、王燕芳、闫爽； + 3. 食物营养数据库(120w)； + 4. 运动数据库；*高速堵车时做个娱乐的内容* + 5. 特色理疗数据库(2247条)； + 6. 科普知识数据库(10w+条)； + 7. 健康风险评估模型； + +- 待办任务 +- [ ] 介绍材料(公司、方案介绍) +- [ ] 聊一下感知部分的算法内容 +- [ ] 确定费用的方式 +- [ ] **汇报材料增加一个整体的方案介绍** +- [ ] 构建数据中台、业务中台 +- [ ] 膳食指南查一下 +- [ ] 以车载环境为主 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日鹰瞳交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日鹰瞳交流.md new file mode 100644 index 0000000..793b306 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月15日鹰瞳交流.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 检测视网膜的信息检测心血管、脑部肿瘤、糖尿病等疾病风险； +2. 设备已经通过二类医疗器械认证，算法拿到三类认证(医疗诊断级)； +3. 用图标展示疾病风险的改变； +4. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月16日东南大学交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月16日东南大学交流.md new file mode 100644 index 0000000..86dcdcd --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月16日东南大学交流.md @@ -0,0 +1,23 @@ +1. 总体情况： + 1. 穿戴技术医疗化； + 2. 传感技术生物化； +2. 医疗级的可穿戴设备； +3. (可穿戴设备)脉搏、血氧、心电、体温、血压和体成分； +4. 心率变异性和老年痴呆的相关性； +5. 认知功能： + 1. 儿童认知测试； + +6. 医疗检测： + 1. 检测中耳炎(插入式传感器)； + 2. ECG检测； + 3. 脑电检测，人机共驾； + +7. 心率要达到和华为手环差不多的精度； + +8. 基于视听觉的生理心理多模检测： + 1. 生理信号：语音和图像； + 2. 行为信号 +9. 车载无感健康检测系统： + 1. 集成在方向盘中的传感器； +10. 真实世界的事件和驾驶员的反应； +11. 从反应时间来确定驾驶员的一些状态信息； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日星迈科技.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日星迈科技.md new file mode 100644 index 0000000..382c88d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日星迈科技.md @@ -0,0 +1,18 @@ +1. 癫痫疾病检测： + 1. 需要PPG原始信号、动作信号； +2. 房颤： + 1. PPG和ECG原始信号，指原始的波形图； + 2. 使用rPPG信号的话需要调整算法，精度会降低； +3. 居家养示范基地 + +4. 实时生理、心理状态评估； + 1. 异常状态判断； + 2. 压力、疲劳打分； + 3. 实时驾驶状态评估：结合图像表情()； +5. 中期：个人数据库： + 1. 建立个性化的精准生理参数基准线； +6. 长期： + 1. 全天候生理指标检测； + 2. 生态引入； + 3. 健康风险评估； +7. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日未动交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日未动交流.md new file mode 100644 index 0000000..6eaa317 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日未动交流.md @@ -0,0 +1,2 @@ +1. TOF摄像头可以用来判断眼睛的3D位置，可以和AR HUD联动； +2. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日虹软车外人脸解锁.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日虹软车外人脸解锁.md new file mode 100644 index 0000000..0d0eb37 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月17日虹软车外人脸解锁.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 通过按钮激活系统； +2. 安装于车外B柱位置，通过LED灯和装饰灯显示识别结果； +3. 按钮需要接30电； +4. 虹软已经完成的算法在TDA4上跑； +5. TOF摄像头中心较亮，四周亮度会有衰减； +6. 精确性：FAR=1ppm，FRR=1%； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月22日海康DMS交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月22日海康DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月22日海康DMS交流.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月27日商汤DMS kickoff.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月27日商汤DMS kickoff.md new file mode 100644 index 0000000..8854f7e --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年2月27日商汤DMS kickoff.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. E702 DMS考虑仪表屏下方案； +2. 3月底要有一版软件，需要有服务层的内容，仅针对8155； +3. **健康的应用场景，是否有静态检测的需求；** +4. 数据采集需要3周，训练还需要一个月； +5. **健康的开发周期还需要确认；** +6. 健康的开发人员：高勇, gaoyong@senseauto.com； +7. 功能安全对接人：白晓宇； +8. **功能安全，DIA、实验计划确认；** +9. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月29日商泰DMS交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月29日商泰DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月29日商泰DMS交流.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月30日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月30日.md new file mode 100644 index 0000000..fb793e5 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年3月30日.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 异常场景 +2. 得分曲线，没有逻辑上的引导性 +3. 排名展示相对比例 +4. dock栏，卡片 +5. 阈值评审 +6. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年4月10日复旦人体健康交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年4月10日复旦人体健康交流.md new file mode 100644 index 0000000..8f2cd09 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/原始记录/2023年4月10日复旦人体健康交流.md @@ -0,0 +1,18 @@ +1. 目前能做的指标和精度 + 1. 心率、呼吸、血压 + 2. 被试者保持静止、光照固定 + 3. 可以对动作做一些补偿，可以依据关键点做补偿 +2. 精度评价方法 + 1. 指标：MAE、MAPE和RMSE +3. 数据情况，是否可以共享 + 1. 用的都是开源数据集 + 2. 公司有标注的云平台 + 3. 19年长春资助开发的平台 +4. 数据采集方法 + 1. 有其他项目的数据采集经验 +5. 是否有嵌入式的移植经验 + 1. 算法可以部属在安卓中，使用经典的分析方法； +6. 人数：复旦：医疗组，博士4，硕士6； + +- 利用机器视觉识别医疗动作是否合理 +- \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/整理后/2023年2月10日商泰交流(整理).md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/整理后/2023年2月10日商泰交流(整理).md new file mode 100644 index 0000000..4cd86da --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/供应商交流/整理后/2023年2月10日商泰交流(整理).md @@ -0,0 +1,35 @@ +>原始记录请见 +>[[2023年2月10日商泰交流]] +> +1. 功能 + 1. 可实现的功能： + 1. 人脸识别(FaceID)，可实现活体检测，可实现多人种检测，承诺在20ms内完成识别，没做过车外人脸识别功能； + 2. 疲劳驾驶识别，给通用做的项目分为两级，以眼睛开合程度和打哈气的频率确定； + 3. 分神检测：以头部姿态检测为主，以视线追踪为辅，在demo演示中，头部大转角(仅剩一只眼睛在图像内容)也可以检出分心； + 4. 危险动作检测：可检测喝水、抽烟、打电话； + 5. 视线追踪：承诺可实现视线落点检测，可实现注视亮屏等功能； + 6. 面部属性：可实现情绪检测、性别检测、年龄检测； + 7. 手势识别：可检测静态手势6种、动态手势5种； + 8. OMS：可实现遗留物检测和宠物检测； + 9. 儿童遗留检测：使用毫米波雷达，安装位置大致处于B柱上方，通过检测心率、呼吸等指标实现； + 10. 驾驶员存在检测：可实现； + 11. 摄像头遮挡检测：可实现，通用项目已做； + 12. 隐私保护：可以实现对特定内容的模糊处理，PPT展示了车外摄像头对人物、车牌等目标的模糊处理； + 2. 缺乏的功能： + 1. 人体健康； + 2. 功能安全； +2. 工程经验 + 1. 项目经验：量产项目集中在通用车型，目前已有量产产品完成开发； + 2. 系统整合：承诺可以实现在QNX、Android和Linux上的算法集成； + 3. 有量产经验的功能：疲劳检测、分神检测、危险动作检测、摄像头遮挡、面部属性； + 4. 有量产经验的芯片：高通、安霸、瑞萨等，**TDA4系列上做过ADAS功能，没做过DMS内容，完全没做过芯擎的芯片**，移植到新的芯片平台需要时间**3-6个月**； + 5. 没有欧标和ENCAP经验，DDAW和ADDW正在计划适配； + 6. 没有功能安全经验； + 7. 测试平台：有自建的测试平台，可实现自动化测试和预标注，测试后会输出测试报告； + 8. 数据来源：包括三部分，开源数据集、外购数据集和自采数据集，数据量在几十万； + 9. 数据标注：使用有测试平台做预标注，之后由人工确认和调整（外包加自己）； + 10. 有应用层的开发经验，可实现到指定车速激活等功能； +3. 开源内容 + 1. 算法； + 2. 测试和数据标注平台； + 3. **不包括数据集**； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月20日驾驶行为产品形态.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月20日驾驶行为产品形态.md new file mode 100644 index 0000000..a50c2d8 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月20日驾驶行为产品形态.md @@ -0,0 +1,7 @@ + +> 对接人：何云廷 + +1. 安全指标需要一个合适的展示方式； +2. 行驶里程变化趋势，按天统计； +3. 月报、周报设计问题，月报是否应该和周报的内容保持一致，还是按月推送； +4. 行程总结是否增加一个关闭的选项； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月24日车端网联驾驶行为产品形态讨论.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月24日车端网联驾驶行为产品形态讨论.md new file mode 100644 index 0000000..6703031 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年2月24日车端网联驾驶行为产品形态讨论.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 新能源所有车的平均能耗信息是否增加； +2. 动力经济性，王燕(系统集成)； +3. 周一的时候显示上周内容； +4. 在车机上增加轻量的单次历史行程查询； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月10日悦驾CLUB手机APP交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月10日悦驾CLUB手机APP交流.md new file mode 100644 index 0000000..abe7900 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月10日悦驾CLUB手机APP交流.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. 标签增加解释内容，考虑正面标签； +2. 行车小贴士的文本内容，我们先出，之后再讨论； +3. 只显示未读的第一条，全已读后显示第一条； +4. 排名的展示可能设计隐私问题，是否考虑取消； +5. 行程轨迹可能存在性能问题，是否考虑取消； +6. DMS和ADAS的信息展示，是否改成提示类的信息； +7. 历史最高能耗意义不大，历史最低改成提示类信息； +8. 历史行驶是否做限制； + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月13日悦驾CLUB内部评审.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月13日悦驾CLUB内部评审.md new file mode 100644 index 0000000..94afdb8 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月13日悦驾CLUB内部评审.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 行驶轨迹问题，请车端网联所正式评估，若无法实现上飞刃会评审； +2. 排名页面，引入授权弹窗，要考虑实现接口； +3. DMS、ADAS和历史最低能耗信息展示接受建议，改为提示类信息； +4. 历史单次行程限制在半年内， 周期限制在一年内； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月14日科大迅飞DMS交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月14日科大迅飞DMS交流.md new file mode 100644 index 0000000..4ca7a2c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月14日科大迅飞DMS交流.md @@ -0,0 +1,2 @@ +1. 生理监测现在给奇瑞做； +2. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月16日悦驾CLUB.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月16日悦驾CLUB.md new file mode 100644 index 0000000..304e15b --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月16日悦驾CLUB.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 总结弹窗： +2. 手机： + 1. 标签：标签可以分期上； + 2. 排名：实际意义不大； + 3. 大迭代跟车型，小迭代可以多次更新； + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日空间所人体健康交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日空间所人体健康交流.md new file mode 100644 index 0000000..6ebc51b --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日空间所人体健康交流.md @@ -0,0 +1,4 @@ +- 找供应商讨论应用场景； +- 产品规划在前，技术支撑在后，项目落地最后； +- 座舱健康，声音健康、光健康、人体健康； +- 传感器归智能驾驶管； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日车端网联驾驶行为交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日车端网联驾驶行为交流.md new file mode 100644 index 0000000..75085e8 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日车端网联驾驶行为交流.md @@ -0,0 +1,8 @@ +1. 增加； +2. GPS点先试一下效果，问一下刘雨恒； +3. 瞬时能耗的值， +4. 新能源对平均能耗显示的意见； +5. 指标和算法的对应关系； +6. 行程总结： + 1. 展示的等级太强； + 2. 弹出时机； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日高首席汇报.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日高首席汇报.md new file mode 100644 index 0000000..4056721 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月3日高首席汇报.md @@ -0,0 +1,24 @@ +1. 要包含：硬件——摄像头，软件的部署位置——车还是云，产品表达； +2. 策划要完整； +3. 联动座舱功能设备，场景提示； +4. 驾驶员失能情况下，联动智能驾驶系统； +5. 平台化设计，每年度平台化产品能力计划，技术支撑需求； +6. 产品分级，按成本区分； +7. 确定不同算法、硬件支持的精度等内容； +8. 目标车型之一：解放长途运输车； +9. 在框架确定之后，人体健康按照总体目标进行立项； +10. 按阶段目标推进产品上线； +11. 场景设计，相关的责任； +13. 人体健康随舒享座舱立项，不单独立项； +14. 定义为体检初筛的等级； +15. 成熟驾驶员模型研究； +16. 一期目标先做实时的内容，长期健康风险放到后面做； + + +- [ ] 启动与供应商技术交流，探讨产品形态、场景设计； +- [ ] 17. 雷达的研发、摄像头的数据 +18. 是否监测整车，或仅驾驶员； +19. 算力和能耗的情况； +20. 算法： + 1. 全车调度算法，各功能协同； + 2. 健康识别后，后续应该进行的内容； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日云平台对接.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日云平台对接.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日云平台对接.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日车端网联驾驶行为形态交流.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日车端网联驾驶行为形态交流.md new file mode 100644 index 0000000..597cdfe --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月7日车端网联驾驶行为形态交流.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 行程总结不建议 + 1. 和仪表信息多数是重复的 +2. 车机单次的历史行程不上了，只上周报； +3. **月报也不要，有继承性，可视效果可能不太好，指标和周报重复较多；** +4. 实时信息的指标项还是想放上； +5. 疲劳驾驶、分心、愤怒显示策略； +6. 平均车速、最长行驶里程、最高车速； diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月8日揭榜挂帅.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月8日揭榜挂帅.md new file mode 100644 index 0000000..326466a --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年3月8日揭榜挂帅.md @@ -0,0 +1,3 @@ +- [ ] 整理人体健康感知算法需求 +- + \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年4月14日人体健康立项汇报.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年4月14日人体健康立项汇报.md new file mode 100644 index 0000000..122d83f --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/内部评审/2023年4月14日人体健康立项汇报.md @@ -0,0 +1,32 @@ +1. 项目要分为三个层次： + 1. 数据获取 + 2. 算法实现 + 3. 产品应用 + +2. 数据获取部分： + 1. 由产品目标提出需要哪些数据，由数据需求匹配传感器需求； + 2. PRD要论证所有可能的传感器选型，并分阶段实现； + 3. 会上讨论过的传感器： + 1. 摄像头 + 2. 雷达：雷达要明确布置和性能、尺寸参数等； + 3. ECG传感器：要明确布置和使用方法； + 4. 智能穿戴； + +3. 算法实现： + 1. 算法要分级别，要明确每个级别的算法需要什么技术实现； + 2. 算法要能明确提出对数据的需求； + 3. 算法的核心是要研究如何准确的平均人的状态； + +4. 产品应用： + 1. 产品应用要分等级： + 1. 提示 + 2. 联动座舱环境 + 3. 干预： + 1. 在线医疗协助，帮助用户缓解症状等； + 2. 自动驾驶接管； + 2. 要开发可以展示的产品Demo； + +5. 领导的其他要求： + 1. 目前阶段要明确项目要干什么，干到什么程度； + 2. 立项中要体现产品应用的内容； + 3. 明确技术采购范围； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月13日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月13日.md new file mode 100644 index 0000000..129c799 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月13日.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 人体健康算法 +2. 人脸关键点 +3. 训练环境创建 diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月8日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月8日.md new file mode 100644 index 0000000..1f2b81d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年3月8日.md @@ -0,0 +1 @@ +1. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年4月19日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年4月19日.md new file mode 100644 index 0000000..bd6cd9f --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/会议记录/晨会/2023年4月19日.md @@ -0,0 +1,11 @@ +- 人体健康 + - 立项材料 +- 驾驶行为 + - 产品形态 + - 接口对接 + - 测试 + - 服务器 + - CICD +- 算法 + - 传统方法 + - 深度学习 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/手机/手机APP.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/手机/手机APP.md new file mode 100644 index 0000000..cfe39c1 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/手机/手机APP.md @@ -0,0 +1,38 @@ +[手机APP视频](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/filebed/e40qlG069TdhNZWtpiRyTqOIRIVFJQ6XiGdRYV0L0oE.mp4) + +丰田手机APP统计驾驶行为信息，包括： + +- 首页 + + - 急加速 + + - 急减速 + + - 急转向 + +- 单次行程 + + - 行程地图，包括起止地点及不良驾驶行为发生地点 + + - 行程开始时间 + + - 行程结束时间 + + - 行程开始地点 + + - 行程结束地点 + + - 急加速 + + - 急减速 + + - 急转向 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/caaf2290d111f86fe11a967752799d2e.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/8cab6f8218b42862445cf859ea343f99.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/adf94eda066b6e83bc4a7ca0788d8f17.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/7e8007103d1514af22233a59736a083c.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/车机/车机-行程总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/车机/车机-行程总结.md new file mode 100644 index 0000000..40e05e7 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/丰田/车机/车机-行程总结.md @@ -0,0 +1,13 @@ +亚洲龙在熄火时，仪表中会弹出上面的内容，包括： + +- 行驶距离 + +- 总时间 + +- 燃油经济性 + +- 总评分 + +- 起步、巡航、停车三个阶段的评价 + +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/b205157afba015d5d5f478263bdcf19e.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/几何(吉利)/车机/几何C车机.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/几何(吉利)/车机/几何C车机.md new file mode 100644 index 0000000..a179abe --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/几何(吉利)/车机/几何C车机.md @@ -0,0 +1,15 @@ +几何C车机上提供了一个较为简单的驾驶行为评价产品，提供如下功能： + +- 驾驶评分； + +- 行驶里程； + +- 行驶时长； + +- 急加速、急减速、急转弯和超速次数统计； + +- 驾驶评分计算规则为：初始分80，如没有发生三急一超事件，则分数随驾驶时长上升，满分100，如果发生三急一超则扣除响应分数； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/166b72eefc9733496d43993161c43bef.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c36bccba45f9ec29427604eb9e744da5.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/哪吒/哪咤车机产品总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/哪吒/哪咤车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..e666708 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/哪吒/哪咤车机产品总结.md @@ -0,0 +1,76 @@ +### 哪吒 + +合众/哪咤提供名为驾驶达人的车机产品，功能包括：每月的行驶里程、减少碳排放量、行驶时长、驾驶习惯、百公里电耗、充电情况等； + +#### 功能入口 + +在哪咤U5 pro车型中，驾驶达人为一个单独的APP，可以在应用界面进入； +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bf53b92524643a6c9fddb334016f950b.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abf19650d1a34728d8d6870c37578e47.png) + +#### 功能介绍 + +哪咤驾驶达人产品分三个功能模块：驾驶达人、每日排行和月度PK赛 + +##### 新用户 + +新用户需要达到一定里程之后才会展示内容 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/836295d3759383179d0f9e8840d63a63.png) + +##### 驾驶达人 + +驾驶达人模块提供按月统计的： + +- 总行驶里程； + +- 单次行驶最长里程； + +- 单日最常里程； + +- 每月行驶里程； + +- 累计减少碳排放统计； + +- 称号； + +- 急加速和急减速次数统计； + +- 车辆闲置次数； + +- 百公里电耗； + +- 低电量行驶次数； + +- 充电习惯：高温充电次数、低温充电次数、总充电次数、慢充次数和快充次数； + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ebdff3d496ea7e1c773edd3b9a9c196a.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e11b07b4856b7aa8c6681495e7a2f158.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/90cb4c38e3e23ccab49a807d6fe4b46e.png) + + +##### 每日排行 + +哪咤的排行分为两种，按里程和按电耗排名： + +- 电耗排名 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a0fcadc58cdfe82523f5a63928a85e54.png) + +- 里程排名 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f939d6c5dd733498cad24680c363e123.png) + +##### 月度PK赛 + +月度PK赛提供月度排名查询和月度报告： + +- 月度排名查询 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f939d6c5dd733498cad24680c363e123.png) + +- 月度报告：提供历史各月份的行驶里程、减少碳排放量、行驶时长、驾驶习惯、百公里电耗、充电情况等信息 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2b7330c8e892dda333691a6bdc14b3a5.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/大众/大众手机APP.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/大众/大众手机APP.md new file mode 100644 index 0000000..14f1234 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/大众/大众手机APP.md @@ -0,0 +1,47 @@ +大众提供的手机APP中提供了驾驶风格识别，并引导用户改善驾驶风格以获得最佳能耗 + +大众的手机APP主要是引导驾驶员改善驾驶风格以获得最佳能耗表现，内容包括： + +- 行程开始地点 + +- 行程结束地点 + +- 开始时间 + +- 结束时间 + +- 行驶里程 + +- 开始里程 + +- 结束里程 + +- 平均车速 + +- 最大车速 + +- 油耗 + +- 评分 + +- 总评分 + +- 发动机转速 + +- 加速 + +- 减速 + +- 车速 + +- 空调 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9f3c10a589e1663c32242268977f762e.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/34c8b4ed10629ccfe5b47b9559141dfb.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3cb012c633f7cea4467023a1a11cbdde.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3852f6afa8bc5def440cd20116dbd558.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0f111d5f06beac65432d0e3769b7b835.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/手机APP/奔驰节能驾驶手机APP.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/手机APP/奔驰节能驾驶手机APP.md new file mode 100644 index 0000000..30a3723 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/手机APP/奔驰节能驾驶手机APP.md @@ -0,0 +1,19 @@ +奔驰在国外推出了一个名eco-coach的手机应用，其通过一些列的挑战成就引导驾驶员改善驾驶习惯，包括： + +- 纯电行驶占比 + +- 充电次数 + +对个人数据，其按5日、5周、5个月的周期进行统计，包括： + +- 燃油消耗 + +- 二氧化碳排放量 + +- 电耗 + +- 纯电行驶占比 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/47627a2c7d25a888b4d39bc2711d59bb.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/42e74e398437e7d2929ee6fed2c4a077.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/车机APP/奔驰车机产品总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/车机APP/奔驰车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..5ec2b54 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奔驰/车机APP/奔驰车机产品总结.md @@ -0,0 +1,60 @@ +### 奔驰 + +奔驰在S级和C级车辆上推出了Eco display功能，用于向驾驶员展示其驾驶行为对车辆能耗的影响，并在S级车型上提供一个”ECO Assist“功能，引导驾驶员改善驾驶行为； + +#### 功能入口 + +奔驰的Eco display功能可以在仪表和HUD(S级)上显示； + +#### 功能介绍 + +##### C级车型 + +显示驾驶行为对能耗的影响，参与评价的驾驶行为包括： + +- 加速度：当隔段填满，且颜色变为绿色，表示加速较为缓和，有利于节能。当隔段不满，且颜色变为灰色，表示加速较为激进，不利于节能； + +- 减速度：当隔段填满，且颜色变为绿色，表示减速较为缓和，有利于节能。当隔段不满，且颜色变为灰色，表示减速较为激进，不利于节能； + +- 车速稳定性：当隔段填满，且颜色变为绿色，表示车速较为稳定，有利于节能。当隔段不满，且颜色变为灰色，表示车速变化较大，不利于节能； + +
+ +##### S级车型 + +1. ECO Display + +显示驾驶行为对能耗的影响及节能评分等级： + +- 标记1显示节能评分等级，其从行程开始进行评价，行程开始五颗星均为空，如果驾驶行为有利于节能，则五颗星会依次填满； + +- 标记3显示了有利于节能的驾驶风格区域； + +- 标记2显示一个可以前后移动的球，当这个球位于节能驾驶风格区域时，球显示为绿色，否则显示为橙色； + +ECO Display认为有利于节能的驾驶行为包括： + +- 在正确的时机减速； + +- 车速保持稳定； + +- 加速较为柔和； + +
+ + +2. ECO Assist + +ECO Assist功能通过识别行驶工况并评价驾驶员的驾驶行为，并提供驾驶员改善驾驶习惯以获得最佳的能耗体验； + +- 标识1表示推荐驾驶员放松加速踏板； + +- 标识2表示驾驶员可以通过改善驾驶习惯来获得更低的能耗； + +- 系统可以识别的路况包括：环岛、S弯、急转弯、T字路口、下坡、前方有车辆、限速； + +
+ +
+ +[奔驰S级用户手册](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/filebed/S-Sedan%20Owners%20Manual.pdf) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奥托立夫/手机产品.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奥托立夫/手机产品.md new file mode 100644 index 0000000..5c4c56b --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/奥托立夫/手机产品.md @@ -0,0 +1,15 @@ +奥托立夫开发了一个名为Driving Avatar的手机APP，评价驾驶行为对行车安全的影响，指标包括： + +- 平顺驾驶 +- 驾驶预判 +- 专注驾驶 +- 合法驾驶 + + + ![9Tn4sliu5slUUe6oRlm8i-BNUqVinmEE0n2YTAsaY5s.jpeg](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/008bba97b33066209d3f7836752bf12b.jpeg) +![9Tn4sliu5slUUe6oRlm8i-BNUqVinmEE0n2YTAsaY5s.jpeg](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ec466d800926536ca1dfb5f959340c3b.jpeg) + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/07707d46de1638aae505cf31d964f573.jpeg) + +![qSx0g0KiGtkcifP5YEmheTi_Sf1nCUiXGVRdyo9_57A.jpeg](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/41e72f17f83b870708f24dddb4fea295.jpeg) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/宝马/宝马车机产品总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/宝马/宝马车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..bc7c5b4 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/宝马/宝马车机产品总结.md @@ -0,0 +1,42 @@ +### 宝马 + +宝马在5系和7系车型上推出了名为”ECO PRO“的功能，引导驾驶员改善驾驶行为以改善能耗，同时推出了”Driving style analysis“功能； + +#### 功能入口 + +1. ECO PRO功能可以通过实体按键开启； + +2. Driving style analysis功能位于娱乐屏； + +#### 功能介绍 + +##### ECO PRO功能 + +ECO PRO通过实体按键开启后显示驾驶行为及驾驶风格的建议 + +- 如下图所示，表示可以通过调整驾驶风格来获得额外的续航里程； +
+ +- 如下图中，当双箭头为蓝色，表示当前驾驶风格有利于节能；当双箭头为灰色，表示应该调整驾驶风格； +
+ +- 如下图中箭头表示应该较小加速踏板开度； + +
+ +- 其他指示灯 +
+ +##### Driving style analysis + +展示驾驶员影响能耗的驾驶行为统计： + +- 预判次数； + +- 加速次数； + +- 通过节能驾驶增加的剩余驾驶里程； + +
+ + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/智驾分/智驾分.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/智驾分/智驾分.md new file mode 100644 index 0000000..8959e56 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/智驾分/智驾分.md @@ -0,0 +1,40 @@ + +1. 基本情况：2021年11月1日上线，根据驾驶员在辅助驾驶系统激活时的表现对驾驶员进行扣分，满分100，12个月为一个周期重置分数，对于得分较低的推送提醒、考试等，如果智驾分被扣到0分，驾驶员必须通过考试才能继续使用辅助驾驶系统； + 总体来说是引导驾驶员正确使用辅助驾驶系统的一个评分系统，并不评价驾驶员的其他方面行为； + +2. “智驾分”界面 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/62881cba9643c790c73b1aef58ba714a.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f266cc56c032a812dd2acfade3389f3f.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3bcc27131a2fda2d8d72b08a0ebf5248.png) + + +3. "智驾分"扣分项：每位车主的“智驾分”满分都是100分，每12个月为一个周期，在智能辅助驾驶状态下，车主的错误操作将会形成扣分项，一旦分数被减到0，车主必须重新考试才能使用智能辅助驾驶功能。 + +4. 积分方法和周期： + 频繁触发脱手一级提醒或者长时间脱手二级提醒； + 当系统发出接管提示后，用户未及时接管车辆（如系统发出“前方施工，立即接管”或“立即减速，请求接管”等）； + 当天连续行驶4小时后仍开启智能辅助驾驶功能，会触发疲劳驾驶提醒； + 驾驶过程中频繁/长时间不注意路面情况，会触发一级/二级分神提醒。 + +此外，系统将自动判断以上行为的危险程度，根据不同危险程度扣减不同分值，扣减分值越高代表该行为危险程度越高，分数会在隔天发生变动。 + +5. 奖惩机制： + 惩罚： + 查看正确智驾操作图示； + 阅读功能使用安全须知； + 完成相关行为安全答题； + 参加安全考试（分数扣减为0分时，用户须再次完成安全考试，才能重新获取100智驾分）。 + 奖励：为了鼓励高分用户（个人智驾分阶段剩余分值在90分以上），未来可以优先获得小鹏OTA公测权益。 + +6. 功能介绍 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/45a44e34bfc0a1829c2e9646e9875c7a.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/32809a84357f890f47512d4f99319b3f.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/510a4d4c5bf8bb15400bb10fd5feebd0.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/661a7cdcf184ccfbba931c0be7024c00.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c036bde3ea5b2fbfa96bfed52b583bb1.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏G3能耗报告.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏G3能耗报告.md new file mode 100644 index 0000000..8b238df --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏G3能耗报告.md @@ -0,0 +1,103 @@ +相信很多鹏友已经收到了小P推送的能耗报告，被其他车主打败的鹏友是不是该温柔一点对待自己的G3呢？哈哈，其实能耗高与低也不用过于在意，只要按照自己最适合的驾驶方式去开车就好啦！当然了，如果我们多了解一些关于“能耗”方面的知识和建议，适当调整一些驾驶习惯的话，是能够大大延长续航的哦。所以，下面给你揭开“能耗报告”的面纱吧！ + +一、能耗报告是如何生成的？ + +统计和计算整车的能耗报告，需要G3具备较高的电气化水平，其中包括动力总成、电子电器、温控等多个与能耗息息相关的系统。这些系统实时将数据传输给车联网平台进行统计和计算，根据复杂的算法将各个系统的能耗做统计分类，并用图形化的方式表达出来。 + +能耗报告目前固定每周一生成，总结上周车辆的能耗表现，并推送到小鹏APP。要生成能耗报告，有个前提哦，这个前提就是上周开车要达到一定里程。如果里程达不到最低要求，不能真正反映出开车过程的能耗综合表现。 + +小P除了在APP每周向你推送能耗报告之外，在大屏上也会根据每日能耗表现，进行提醒。两者区别如下： + +1、在APP推送的能耗报告倾向于总结、回顾和建议，以“周”为时间单位统计数据，可以看到最近几周的能耗趋势等信息。 + +2、在大屏推送的能耗消息，倾向于能耗异常提醒。在你每日能耗表现较好/较差、进步/退步等情况下才会进行提醒，希望能帮你及时发现问题和提供建议。它以“日”为时间单位统计数据。目前大屏以“日”为单位的能耗报告暂时没有固定入口，只有收到提醒消息时才能看到哦。 + +二、能耗报告怎么阅读？ + +能耗报告即将发布新版本，小P这里给大家提前透露下。新版本能耗报告增加了不少数据内容，也有很多指标和数字哦。为方便大家更好的理解，小P在这里给大家介绍下这些数据信息的含义吧。 + +1、APP端能耗报告： + +APP端能耗报告，总共有5部分数据内容，分别如下。 + +周能耗总结 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e7b6dbf5630c1076515184a614e9e60f.png) + +小P会对你本周的能耗各项数据进行归纳性总结，方便大家快速了解能耗的总体表现。其中的能耗勋章，根据这周的能耗水平对应获得，一共有5个等级，由高到低分别是：传说右脚、黄金右脚、白银右脚、青铜右脚和任性右脚。让我们一起朝着【传说右脚】发起挑战吧。 + +周能耗趋势 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/7d06ebea92354273635654d89e1e7adb.png) + +小P会为你记录最近几周的能耗水平，让你直观看到最近一段时间的能耗趋势是怎么样的。从这个趋势，你可以看到自己能耗表现是进步了呢、还是退步了呢、还是停滞不前了呢？小P也会给出相应的点评和建议。 + +除了记录你最近几周的能耗水平，小P也会根据你的能耗表现，为你量身定制下周的能耗目标，一起努力完成目标吧。 + +之外，小P还为你提供当前这周跟能耗相关的几个相关数据，方便你整体上了解这周的开车情况。分别如下： + +行驶距离：指你本周累计行驶的距离，单位是公里，就是这周开了多少公里；用车时长：指你本周累计的驾车时长，单位是分钟，就是这周开车多少时间；百公里能耗：指你本周的百公里能耗水平，单位是kWh/百公里；电量焦虑线：指你近一个月充电时平均剩余的电量比例，单位是百分比，就是近一个月以来，你一般会在电量剩余多少的时候会充电。 + +周能耗诊断 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/cfcfa9cb10a8fc345b9500b94a06afa0.png) + +小P会对你本周的能耗分布进行统计，在这里你可以看到能耗主要用在了哪些地方。并且你可以跟鹏友圈平均水平进行对比，发现自己的优点和问题。小P也会根据分布情况，给出能耗诊断意见。这里面的指标稍微专业一些，我逐个跟大家解释下。 + +行车消耗占比：该指标统计在开车过程中动力消耗相关的电量使用，分母是本周能量消耗总量。一般情况来说，频繁加减速会增加耗能，要注意驾驶平顺哦； + +空调消耗占比：该指标统计空调相关的电量使用，分母是本周能量消耗总量。一般情况来说，空调温度设置过低、长时间开启外循环、空调加热等都会增加能耗哦； + +其他消耗占比：该指标统计除动力和空调之外的电量使用，分母是本周能量消耗总量。主要是一些电子电器部件的电量使用，例如座椅加热、大灯、大屏、仪表盘、还有一些车内部的各种电子元器件，都会有电量消耗呢； + +能量回收占比：该指标统计开车过程中的能量回收效果，分母是本周能量消耗总量。能量回收有三个等级，一般情况下能量回收等级越高回收效果越好，但是回收效果也取决你的驾驶习惯、路面情况等各种因素，具体可以了解下用户手册该功能的介绍。 + +周最佳能耗行程 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/58796340ddfd32b79fe656973e078b14.png) + +小P为你记录了本周能耗最低的3次行程，方便你回顾最棒的行驶路程。这里小P只统计了行驶距离大于5公里的行程，这样的行程能更加合理的反映出能耗水平。 + +美好的事情或许总是发生在最不经意的路程之上呢，一起探索吧！ + +周能耗大神榜 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5707b38705301dd0667465f645da0fbd.png) + +小P统计了本周鹏友圈能耗表现最棒的99位大神，只有周行驶距离超过50公里的用户才能上榜哦。一起来冲击这个荣誉榜吧！ + +周能耗报告分享 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/969c753bbe2c89d6eff6c7e56ae82400.png) + +能耗报告最后有一个分享按钮，你可以点击进行分享。分享时候，我们自动帮你进行截图处理，方便你以图片方式分享到鹏友圈，大家一目可阅哦。 + +特别提醒：点击按钮分享报告时，考虑到数据实用性，默认只会分享【小P总结】、【能耗概况】、【能耗诊断】3部分数据内容，【最佳行程】、【大神榜】不会包含在分享图片里面。如果要分享全文，要辛苦你进行截长图咯。 + +2、大屏端能耗报告： + +大屏端能耗报告的数据项跟APP端基本一致，但是信息相对精简一些。因大屏跟手机的屏幕大小不一，阅读习惯不同，所以信息呈现样式也有所不同。 + +数据统计口径上也有所区别，大屏端上的数据，都是以“日”为时间单位的，统计每日的能耗表现。报告总共有3部分，分别如下： + +日能耗概况 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f925ba8b412e268a882c9b2fd75c4260.png) + +主要呈现用户当日的用车基本情况。主要有4个指标，分别是：用车时长：该指标统计当日的累计开车时长，单位是分钟，就是开了多长时间的车；行驶距离：该指标统计当日的累计行驶距离，单位是公里，就是开了多少距离；百公里能耗：该指标统计当日的平均能耗水平，并折算成以百公里为单位；碳减排：该指标相对油车来说，当日的开车距离会为地球碳减排的量，单位是克。 + +日能耗分布 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/df262648d46797cf73cdf067042643d9.png) + +主要呈现当日的能耗分布，各项数据指标的定义跟APP端的能耗报告中的一致，只是统计时间范围有所不同，这里是统计每日的，APP端统计的是每周的。 + +日能耗趋势 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ff191ebb05813b3ab6cd6168554967a2.png) + +主要呈现你每天的能耗水平趋势，还可以和整个鹏友圈的平均水平进行对比哦。 + +日能耗报告分享 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2f2e0ef133725ad6b8eae4ec9f4e3a0b.png) + +如果你希望分享日能耗报告，可以通过小鹏APP进行扫码分享哦。手机扫码后，看到的日能耗报告，信息还会更加丰富一些哦，样式也有所不同，期待你的探索和分享，希望你能喜欢。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏P7能耗报告.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏P7能耗报告.md new file mode 100644 index 0000000..8e8b106 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/能耗报告/小鹏P7能耗报告.md @@ -0,0 +1,40 @@ +小鹏P7手机APP中的能耗报告统计上一周的能耗情况，包括： + +- 本周里程 + +- 本周能耗 + +- 能耗成本 + +- 能耗分析，展示本周能耗的变化情况 + +- 能耗排行，排行变化情况 + +- 我的能耗变化趋势 + +- 同配置车友均值 + +- 能耗诊断 + +- 能耗可下降空间 + +- 能耗表现亮点 + +- 本周和上周的对比情况 + +- 中高速行驶 + +- 驾驶行为 + +- 能量回收强度 + +- 路况和环境 + +- 低速行驶 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/813e7611bec6a5765385cc8e69a30881.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/886c1768116b0473665c5dd768c343d4.png) + + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/88b4d825f9d49ce4559632cfbd01fb3e.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/行程报告/行程报告.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/行程报告/行程报告.md new file mode 100644 index 0000000..fb3121a --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/小鹏/行程报告/行程报告.md @@ -0,0 +1,59 @@ +## 1. 取消情况 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0bdbac36ac507b34498e4b97c0026f34.png) + +已剪辑自: [https://bbs.xiaopeng.com/qa/102555](https://bbs.xiaopeng.com/qa/102555) + +2. 发布官方介绍 + +行程报告即将出炉了！这是继能耗报告后，小P推出的另一款产品。通过行程报告，帮助大家了解自己的行程表现、洞察自己的驾驶习惯。从中，若能针对一些不良驾驶行为，予以规避纠正，对驾驶安全可是大大助益哦。 +目前已有部分内测用户先行体验咯。在这里，小P提前给大家揭开行程报告的面纱吧！ +一、行程报告如何生成？ +行程报告的生成需要小P具有很强的实时数据处理能力，这样才能保证在你行程结束后数分钟内进行报告的生成和推送。同时，小P还需要在纷繁复杂的电子信号中练就火眼金睛，发现各式各样的不良驾驶行为或习惯，为你的安全驾驶保驾护航。 +行驶距离超过5公里以上的行程才会生成行程报告，符合条件的行程结束后，会向APP推送报告消息。点击消息，可以查阅本次行程的报告，通过报告上面的《历史行程》按钮，可以查看往期的报告。 +二、如何理解行程报告？ +行程报告主要由“小P总结”、“行程概况”、“驾驶诊断”3部分组成。 + +“小P总结”，是对本次行程的简要分析和总结，方便你快速获取报告结论。 + +“行程概况”，为本次行程的数据概要，方便你整体了解行程的核心数据表现。 + +“驾驶诊断”，为行程报告的核心内容，将对你本次出行的驾驶技术进行评分，评分越高代表你的驾驶技术越出色、驾驶安全系数越高哦！ + +1、小P总结 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f172698ba02f9864bf30fcc2e72e3f01.png) + +小P会对你本次行程进行归纳性总结，方便大家快速了解行程的总体表现，以及需要注意的驾驶行为。其中，小P驾驶技术认证得分来自于“驾驶诊断”，得分越高代表驾驶技术越出色、驾驶安全系数越高；你也可以跟鹏友圈比一比哦。 + +2、行程概况 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/4624e737f23744ab181b1ce13ca9b7bf.png) + +小P会为你记录本次行程的核心数据表现，方便你回忆本次行程的概况。同时，小P还为你记录了全程车速变化情况，你可以从中发现此次行程的时间，是不是大部分浪费在堵车或等人上了呢？ + + +行驶距离：指本次行程的累计行驶的距离，就是开了多少公里。 + +用车时长：指车辆出发时间-车辆下电时间，车辆出发时间从首次车速大于0开始计算。 + +百公里能耗：指本次行程的平均百公里能耗水平，单位是kWh/百公里。 + +平均车速：指你开车过程的平均车速，车辆停止过程不纳入计算。 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/985fce5013da434fd172152072defe1b.png) + +小P会对你本次行程的驾驶技术进行诊断，你可以从中发现自己哪方面的得分高了还是低了，也可以跟鹏友圈平均水平对比，看看自己的差距。点击《诊断详情》，还可以查阅本次行程更加细节的行为表现哦！ +目前小P的驾驶技术诊断主要包含4个方面，分别为：平安驾驶、规范驾驶、平稳驾驶、高效停车。每方面还有多个评估指标，每个指标都有独立的得分、且有不同的权重，最后综合得分根据各个指标得分乘以权重计算得出。满分是100分，一起冲击吧！ + +平安驾驶：指与生命安全密切相关的高危驾驶行为发生情况平安驾驶目前包括4个评估指标，分别是：急刹车次数、急加速次数、急转弯次数和超高速驾驶距离。其中，超高速驾驶指车速大于危险车速值，不是指大于道路限速值哦。 + +规范驾驶：指不符合道路安全驾驶规范的行为发生情况。规范驾驶目前包括2个评估指标，分别是：未系安全带行驶距离、未保持安全车距行驶次数。其中，各指标含义如名称所述内涵。 + +平稳驾驶：指影响车辆行驶过程稳定性的行为发生情况。平稳驾驶目前包括3个评估指标，分别是：快速经过颠簸路段距离、车辆打滑次数、车速顿挫次数。“快速经过颠簸路段”指车速大于一定值前提下，经过坑洼、不平等路面时且产生足够车身晃动的行为。“车辆打滑”指车速大于一定值前提下，四个轮胎车速不一、出现打滑的行为。“车速顿挫”指未能合理保持车速平滑地变动，刹车/加速造成车速发生突变、身体感到“顿挫感”的行为。 + +高效停车：衡量车主停车的效率。高效停车目前包括2个评估指标，分别是：停车用时、倒车次数。其中，倒车次数指倒车期间挂R挡的次数。 + +“驾驶诊断”是小P的核心能力之一，旨在帮助各位鹏友提升驾驶安全系数。目前诊断模型仍在持续完善和迭代中，评估指标还会增加，指标口径也会不断调优。若有不精准的地方，还望各位鹏友多多提意见！ + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/fff761c2c4079f3fd86406b5abc3a237.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/日产/日产车机产品总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/日产/日产车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..12edd60 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/日产/日产车机产品总结.md @@ -0,0 +1,26 @@ +日产在leaf电动车上提供名为”Energy usage informantion display“的应用，以展示车辆能耗的分布； + +#### 功能入口 + +”Energy usage informantion display“位于”MENU“->“Info”->“EV Info”->“Energy Usage” + +#### 功能介绍 + +”Energy usage informantion display“提供以下功能： + +- 剩余里程“Driving Range”； + +- 关闭空调获得的行驶里程“Turn off Climate Control”； + +- 电机能耗“Electric Motor”：电机消耗的能量和制动能量回收的能量； + +- 空调能耗“Climate Control”：空调消耗的能耗； + +- 其他系统能耗“Other Systems”：其他系统的能耗； + +
+ +
+ + +[日产leaf用户产品手册](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/filebed/2020-nissan-connect-leaf.pdf) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/本田/车机/车机APP.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/本田/车机/车机APP.md new file mode 100644 index 0000000..48a5648 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/本田/车机/车机APP.md @@ -0,0 +1,27 @@ +### 本田 + +本田在旗下的插电混动车辆上推出了ECO SCORE和ECO Driving display功能，指导驾驶员保持经济驾驶； + +#### 功能入口 + +eco score和eco driving display功能均在仪表中显示； + +#### 功能介绍 + +##### ECO SCORE + +ECO SCORE提供实时和行程两种评分，均采用类似树的形式进行展示 + +1. 实时评分：展示该行程中实时的驾驶行为对能耗的影响； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/nfjhpikslr1XC2q.png) + +2. 行程评分：在行程结束时显示，显示该行程中驾驶行为对能耗的影响，下方的进度条用于展示全生命周期驾驶行为对能耗的影响； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/NZJOXbj4dtkRzf2.png) + +##### Eco Driving Display + +用于引导驾驶员改善其驾驶行为； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/HB1DoxZQqCiFh2P.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/欧拉(长城)/欧拉.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/欧拉(长城)/欧拉.md new file mode 100644 index 0000000..a849224 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/欧拉(长城)/欧拉.md @@ -0,0 +1,39 @@ +欧拉好猫车型提供了驾驶评价和能耗助手两个功能； + +#### 功能入口 + +好猫的用户手册提到了两种类型的多媒体主机，两种类型的多媒体主机，驾驶行为产品入口位置不同； + +##### 类型一 + +类型一主机提供一个名叫能耗助手的APP，可以在常驻菜单中进入； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9896988515cee7f6c12f47eba7ebc532.png) + +##### 类型二 + +现场展示车辆中，驾驶评分功能位于个人中心界面 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/475dfe6d95beec48004d5d9464109586.png) + +#### 功能介绍 + +##### 类型一 + +类型一多媒体主机的能耗助手APP，其包含能耗信息、驾驶行为评价、能量流和充电设置四项功能： + +1. 能耗信息：提供续航里程、剩余电量、平均能耗、即时能耗和电机功率的统计； + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/645b8fc69ce367c5e6d20d64cc0d9d41.png) + +2. 驾驶评价：提供评分、行驶里程和急加速、急减速次数统计，以及驾驶建议功能； + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/24f153adf0f7952352e694e566893a3e.png) + +##### 类型二 + +类型二多媒体主机仅提供驾驶评分功能：展示驾驶评分总分、急加速和急减速次数统计，以及行驶里程。其用户手册说类型二多媒体主机也提供驾驶建议，但是实车上未找到该功能入口。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/4b02134434fe046f3d6991a9ebffdea5.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪宋PLUS DM-i车机.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪宋PLUS DM-i车机.md new file mode 100644 index 0000000..06c965f --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪宋PLUS DM-i车机.md @@ -0,0 +1,188 @@ + +[office](byqh7VdpgzX-tShcS4_BWPXg36V8H5O924VG9dJ6RII.mp4) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3d71db245560f4340f4a1e1c41322d7f.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5a5ff16f8f3e138cc0a0c8e680fdd3cb.png) + +入口：驾驶行为分析位于负一屏卡片中，卡片包含内容： + +- 本次行驶里程 + +- 行驶时长 + +- 能耗 + +- 费用 + +- 驾驶行为评分 + + - 安全性 + + - 节能性 + + - 文明度 + + - 环保度 包括四个页面： + +- 本次行程 + +- 我的行程 + +- 我的成就 + +- 数据统计 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ab12af08e042a1148bcfa9db928ab479.png) + +本次行程中提供当前行程的驾驶行为评分： + +- 总分 + +- 行程开始时间 + +- 行驶里程 + +- 行驶时长 + +- 行驶能耗 + +- 费用 + +- 安全评分 + + - 急加速 + + - 急刹车 + + - 急转弯 + + - 安全带未系 + + - 疲劳驾驶 + +- 节能评分 + + - 平均车速 + + - 平稳指数 + + - 怠速时长 + +- 文明指数 + + - 转向灯指数 + + - 变道指数 + +- 环保指数 + + - 空调使用 + + - 耗能指数 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3354209c0f1b09a76298aff2dd287cca.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1a022baced913c6f01003901c2aa1458.png) + +我的行程包括两级页面 + +- 历史行程选择，包括 + + - 最近一次行程评分展示及排名； + + - 历史行程列表 + + - 开始时间 + + - 里程 + + - 时长 + + - 能耗 + + - 费用 + + - 总评分 + +- 历史行程详情 + + - 总评分 + + - 排名 + + - 评级 + + - 分项评分 + + - 安全性 + + - 节能型 + + - 文明度 + + - 环保度 + + - 驾驶建议 + + - 行程轨迹地图 + + - 起点 + + - 终点 + + - 行驶里程 + + - 行驶时长 + + - 能耗 + + - 费用 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5bf6fce27497218b707c72cf705223e5.png) + +我的成就，包括： + +- 月度评分 + + - 总评分 + + - 安全性 + + - 节能型 + + - 文明度 + + - 环保度 + + - 评级 + + - 排名 + +- 最高成就 + + - 历史最高分及评级，获得日期 + + - 排名 + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0acabce3c67dc55ea235caf7da71fcff.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/12e8485ee4c7b435507e50a2e835118d.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ce00ab0d5ccfe2cda6a928b7bfe8a264.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/09feefb3149b22131de1e2fe646aa563.png) + +数据统计包括四个统计项 + +- 驾驶评分：按月展示每天的总评分变化曲线 + +- 驾驶里程：按月展示每天的行驶里程变化曲线，明确标记纯电行驶里程 + +- 耗电/油：按月展示每天的耗油和耗电量 + +- 每日费用：按月展示每天的电费和油费变化曲线 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪汉车机.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪汉车机.md new file mode 100644 index 0000000..4f337f9 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/比亚迪/比亚迪汉车机.md @@ -0,0 +1,52 @@ +比亚迪汉车机上提供了驾驶行为分析功能 + +#### 功能入口 + +该功能位于个人界面； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f1448623c4c0daed8877b3d291ed95bb.png) + +#### 功能介绍 + +该驾驶行为分析功能包含四大模块：本次行程、我的行程、我的成就和数据统计 + +##### 本次行程 + +本次行程页面展示实时驾驶行为评价，提供以下信息： + +- 急加速、急减速和急转弯次数统计； + +- 平均车速； + +- 未系安全带时长； + +- 车速平稳指数； + +- 疲劳驾驶情况； + +- 怠速时长； + +- 总评分； + +- 安全评分； + +- 节能评分； + +- 文明指数； + +- 环保指数； + +- 行驶里程； + +- 行驶时长； + +- 电耗和预计费用； + + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1d5fccdd889c32643051afd7775a38ce.png) + +##### 我的行程 + +我的行程展示历史行程信息、评分、排名等信息； + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2db6e9e504bc511e74ca7dd1a9baa85c.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/沃尔沃/沃尔沃车机产品总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/沃尔沃/沃尔沃车机产品总结.md new file mode 100644 index 0000000..4df0358 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/沃尔沃/沃尔沃车机产品总结.md @@ -0,0 +1,22 @@ +在XC40和C40纯电款车型上，沃尔沃推出了名为”Range assistant“的功能，引导驾驶员实现经济驾驶； + +#### 功能入口 + +”Range assistant“可以从应用中心进入； + +#### 功能介绍 + +”Range assistant“功能提供如下信息： + +- 剩余里程估计； + +- 平均能耗； + +- 能耗影响因素：车速、驾驶风格、空调 + +- 三个影响因素周围均有一个刻度线表示三者对能耗的影响，当其刻度线颜色由蓝变为黄色时，表示该影响因素对能耗影响较高； + +
+
+ +[沃尔沃range assistant介绍](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/filebed/289321_Optimise_the_range_of_your_fully_electric_Volvo_with_new_Range_Assistant.pdf) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/APP界面.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/APP界面.md new file mode 100644 index 0000000..399161b --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/APP界面.md @@ -0,0 +1,16 @@ +V1.0 +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/6ec63e3f470961d208c5fbf09908b442.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/64bc73d074f5792a939b86f4a03e6588.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/81562a1248440c0555a1e5277a928b0d.png) + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/3a05ac7c4ff833db3e31aa431416d23b.jpg) + +V1.2/V2.0 + +![trip-start-visualization.webp](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1b913b70c749ae7297f799a46cd11d56.webp) + +![trip-visualization.webp](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ce3d427280c45ce5863eb9e45e490bc6.webp) + +![safety-score-4.webp](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bec8de5600fd194664381826a473e717.webp) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V1.2.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V1.2.md new file mode 100644 index 0000000..7a94564 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V1.2.md @@ -0,0 +1,29 @@ +*官网地址：https://www.tesla.com/support/safety-score#version-1.2 + +特斯拉安全得分1.2版本： +1. 评价指标： + 1. **autopilot未激活的里程中**，每1000英里的前向碰撞报警，该值的上限是117.5/1000miles； + 2. 急减速，减速度超过0.3g识别为急减速，计算急减速**次数**(1.0中为时长)在减速次数(大于0.1g)中所占比例，autopilot激活中的急减速不计入，该值的上限为10.9%； + 3. 急转向，侧向加速度超过0.4g识别为急转向，计算急转向**次数**\(1.0中为时长\)在所有转向次数(侧向加速度大于0.2g)中所占比例，autopilot激活中的急转向不计入，该值的上限是22.9%； + 4. 不安全跟车，计算在车速大于50mph时，headway小于1s的行驶时长占headway小于3s的行驶时长，autopilot激活中的不安全跟车不计入，该值的上限为63.2%； + 1. headway计算为，两车相对距离除两车相对速度，表征前车突然制动，本车的反应时间； + 5. 辅助驾驶系统强制退出，表示用户在启用autopilot期间没有把手放在方向盘上或者分神，该值只有0和1两个可能值，当出现辅助驾驶系统强制退出时记为1，否则为0； + 6. **深夜行驶时长，在晚上10点到凌晨4点的行驶时长占总行驶时长的比例，如行程是跨天的，那么行程会被归到行程结束的那天，不论是否启用了autopilot深夜行驶的时间都将被计入，该值的上限为29.3%；** + +2. 评价公式： +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/02929edbf32e14b447ba3dcdc0bc6206.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/448291df2af04ed00a164d2e7e99073a.png) + + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1d5186ba1c5418ab338942657074116e.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/299544c4abbdf449e17cdeeca8d5987c.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/7aff45ebe6f565301cf225df124db56d.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ef57d8d37ad9632af711e84ecfa6fa81.png) + + + +官网： +https://www.tesla.com/support/safety-score#version-1.2 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V2.0.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V2.0.md new file mode 100644 index 0000000..d115197 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/Safety Score V2.0.md @@ -0,0 +1,44 @@ +*官网地址：https://www.tesla.com/support/safety-score#version-2.0* + +特斯拉安全得分2.0版本： +1. 评价指标： + 1. 前向碰撞预警：autopilot未激活的里程中，每1000英里的前向碰撞报警，该值的上限是130.7/1000miles； + 2. 急减速，减速度超过0.3g识别为急减速，计算急减速在减速(大于0.1g)中所占比例，autopilot激活中的急减速不计入，**对于autopilot电脑3.0以上的车辆，当车辆识别到交通灯为黄灯时，其急减速也不计入**，该值的上限为5.8%； + 3. 急转向，侧向加速度超过0.4g识别为急转向，计算急转向在转向过程(侧向加速度大于0.2g)中所占比例，autopilot激活中的急转向不计入，该值的上限是15.7%； + 4. 不安全跟车，计算在车速大于50mph时，headway小于1s的行驶时长占headway小于3s的行驶时长，autopilot激活中的不安全跟车不计入，该值的上限为64.2%； + 1. headway计算为，两车相对距离除两车相对速度，表征前车突然制动，本车的反应时间； + 5. **超速行驶，计算车速大于85mph的行驶时长占总行驶时长的比例，该值的上限为7.6%；** + 6. 深夜行驶时长，在晚上10点到凌晨4点的行驶时长占总行驶时长的比例，如行程是跨天的，那么行程会被归到行程结束的那天，**深夜行驶中，在晚上10点到凌晨4点的不同时段行驶的权重不同**，不论是否启用了autopilot深夜行驶的时间都将被计入，该值的上限为15.2%； + 7. 辅助驾驶系统强制退出，表示用户在启用autopilot期间没有把手放在方向盘上或者分神，该值只有0和1两个可能值，当出现辅助驾驶系统强制退出时记为1，否则为0； + 8. **不系安全带行驶：计算当车速大于10mph时，不系安全带的行驶时长占总行驶时长的比例，该值的上限为4.1%；** + +2. 评分公式： +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/864921cf42c0b565e9665599ba055368.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/8169e0728d56a935c45cb568e23953d5.png) + +3. 深夜出行的权重： +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0bedf9d0d4ed1100852f9a9ea2e14f27.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/b178a88378cd933856e4f155a6dbadf9.png) + +仅对有夏令时的市场有效的规定，行驶时长是按照行程结束的地点的时区计算的。若行程中出行夏令时转换，深夜出行时间会记录为早上10点到下午4点之间的行驶时长。 +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1347820df2409809a678bdfcf4a3063c.png) + + + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/8a466180ec5aff4003e0898920ba33d8.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/031d553e1a9aaba207087ff0d32a1dd8.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/f1895863b4a4953ee2a445f26faa18d7.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/dbcb800152774726a4fee6bdcccb39d9.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/6aedb8c65137b972858760827eb91a32.png) +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/af3550661ba5b174d5e2a7409eb126dc.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5a2312a657dd0dfbaf9a643cc894ab17.png) + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/391f6b27cd3811efc282062105527126.png) + + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/特斯拉：数据驱动汽车进化.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/特斯拉：数据驱动汽车进化.md new file mode 100644 index 0000000..eb495f2 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/特斯拉/特斯拉：数据驱动汽车进化.md @@ -0,0 +1,189 @@ +**导读：** + +本文由类星频道授权发布，作者为Chris Zheng。 + +上月末，期待已久的Tesla OS v2021.32.22 和特斯拉 App v4.1 版本更新，新更新的版本中更新了FSD 完全自动驾驶 Beta 版申请按钮」和「安全评分 Beta 版」两个功能，基于这两个功能，特斯拉在数据驱动业务的维度向前跨越了一大步。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c1415e3639f33a6b31f1893e30ecd1f2.jpg) + +简单来说，美国地区选装了 FSD 的特斯拉车主可以在系统更新至 2020.32.22 后点击「申请完全自动驾驶能力 Beta 版」，系统内置的「特斯拉保险计算器」会运行「安全评分 Beta 版」，待系统连续 7 天认定驾驶员驾驶习惯安全可靠后，该车即可收到 FSD Beta 的推送更新。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c32d50afcbb6360acf35fce8825dafcf.png) + +从 FSD 的全栈算法、公测用户的运营扩张乃至衍生的特斯拉 UBI（Usage-based insurance）车险，这一整个闭环的业务，特斯拉全部转向了基于数据驱动的机器学习。由此，特斯拉开启了全面升维的竞争。 + +_**1**_ + +**安全评分Beta版** + +之所以将「安全评分 Beta 版」放在开头介绍，是因为无论是「FSD 完全自动驾驶 Beta 版申请按钮」还是「特斯拉保险」，都是以「安全评分」为根基的业务。那么，什么是「安全评分」？ + +据特斯拉的介绍，「安全评分」根据 5 个与安全相关的指标对特斯拉车主的驾驶行为进行评估，特斯拉将基于这些数据预测当事车主的驾驶习惯在未来驾驶车辆发生碰撞的可能性。 + +「安全评分」的目的是为驾驶员提供透明度和对其驾驶行为的反馈。「安全评分」介于 0 和100 之间，分数越高表明驾驶越安全，特斯拉认为绝大多数司机的评分应当 ≥ 80 分。 + +那 5 个「安全相关的指标」分别是什么呢？ + +驾驶员对车辆的操作控制无外乎横向和纵向控制两大维度，其中横向控制主要通过往左右打方向盘来实现，纵向控制通过加速和制动踏板实现。特斯拉「安全评分」的 5 个指标也逃不出这三大执行操作： + +每千英里前方碰撞预警触发率（下记为 A） + +一个冗长但并不难理解的名词，每驾驶 1000 英里，驾驶员未介入而特斯拉 Autopilot 系统认为可能发生碰撞，从而触发「前方碰撞预警」的次数。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9ddba7aeec00548055afe29513be9ec5.png) + +急刹车（下记为 B） + +一个比值。特斯拉的定义是在驾驶行程中，刹车减速度超过 0.3 g（相当每过一秒钟车速下降超过 6.7 mph（10.78 km/h）），除以刹车减速度超过 0.1 g（相当于每过一秒钟车速下降超过 2.2 mph（3.54 km/h））的比值。 + +猛转向（下记为 C） + +同样是一个比值。特斯拉的定义是在驾驶行程中，车辆左/右加速度超过 0.4 g（相当于每过一秒钟车辆向左/右的速度增加超过 8.9 mph（14.32 km/h）），除以车辆左/右加速度超过 0.2 g（相当于每过一秒钟车辆向左/右的速度增加超过 4.5 mph（7.24km/h））的比值。 + +不安全跟车（下记为 D） + +D 是一个动态值。Autopilot 根据本车速度、前车速度和两车间的距离判断。计算方法为当前车突然刹停，驾驶员做出反应并刹停所需的时间长度。D 的定义为反应时间低于 1 秒除以反应时间低于 3 秒的比值。此外，D 只有车速在 50 mph（80.47 km/h）才会被记录。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c8192a6345fa230c19b505e8069c0a66.jpg) + +强制退出 Autopilot（下记为 E） + +特斯拉车主都知道，Autopilot 会在连续警告三次均得不到驾驶员的响应后退出，当驾驶员双手脱离方向盘或分心驾驶后，系统将发出警告。E 的定义是 5 个指标中最为简单的一个：如果驾驶行程中 Autopilot 出现强制退出，记为 1，否则记 0。 + +特斯拉有一个 PCF（Predicted Collision Frequency，预测碰撞频率）计算公式，将上述 A、B、C、D、E 五个数值计入如下公式，即可得出 PCF 值。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ddcf3f92a9b6db73768aadbc0a3409dd.png) + +安全评分 = 115.382324 - 22.526504 × PCF + +你一定想问，这 8 个精确到小数点后 6 位的数都是怎么来的。特斯拉表示，当前公式都是基于 60 亿英里车队数据的统计模型得出的。 + +到这里，其实你已经能看出，这个「安全评分」并不简单。基于已有的 60 亿英里车队数据，准确地分辨出哪些车主的驾驶习惯良好，听上去就不是个轻松的事情，事实上，从首批车主的体验反馈看，连特斯拉也低估了 Ta 的难度。 + +_**2**_ + +**FSD内测规模如何有序扩张** + +自 2020 年 10 月 21 日特斯拉首次公测 FSD Beta 至今，围绕特斯拉 FSD 一个相当广泛的质疑是，FSD Beta 公测的车队规模一直保持在 2000 辆上下。没有进入美国更多的州，也没运行在更多的 FSD 车型上。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1ba5efab86be298b7332286d0f45d1ad.jpg) + +这和大众对特斯拉 FSD 的预期相去甚远，世界不需要另一个可扩展性严重受限的自动驾驶系统。过去 5 年来，Waymo、Cruise 们都没能带给我们惊喜，而特斯拉几乎是唯一一家直到 2021 年仍然「逢自动驾驶必谈 Scalability」的主流自动驾驶玩家。 + +但在质疑背后，特斯拉一直在以近乎疯狂的效率迭代着 FSD Beta 的全栈算法，不夸张地说，从 2020 年 10 月至今，超 20 个大小版本迭代后的 FSD Beta 10.1 已经发生了脱胎换骨的变化。这一点从 8 月 19 日的特斯拉 AI Day 大会亦可看出端倪。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/30f1a611c326ff0e0229f36043fb03c0.jpg) + +今天，FSD Beta 进阶到了一个尴尬的境地：一方面，特斯拉需要更多、更丰富的场景，以加快加速算法的迭代，这意味着更大规模的公测车队；另一方面，FSD Beta 虽然已经取得了巨大的改进，但 Ta 还不够好，至少不足以放心地让特斯拉将之推送到每一辆 FSD 车上。 + +在这片技术的无人区中，包括美国在内的全球各地监管机构，对自动驾驶技术多是抱以支持和鼓励发展的宽松监管态度，却并没有就自动驾驶系统如何有序、安全、可控地扩展到每一辆车上给出详细的管理办法。 + +这是技术跑在监管前的窘境，首批 2000 名公测车主易选（实际上也不是那么容易），20000 名呢？200000 名呢？今天，特斯拉在全球的保有量已经超过了 2000000 辆。这是一个非常棘手的问题。 + +于是特斯拉基于 60 亿英里的车队数据得出的统计模型做出了安全评分 Beta。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e01a3b05aa8723232e9c8f29f0350490.png) + +然后特斯拉的 Autopilot、座舱和 App 团队协作，面向美国的 FSD 车主同时推送 Tesla OS v2021.32.22 和特斯拉 App v4.1 版本更新。 + +不过，和特斯拉的第一版智能召唤 Beta、第一版自动辅助导航驾驶（NoA）Beta 甚至第一版 FSD Beta 一样，第一版的安全评分体验之差，开发之 Beta 超出了不少车主的预期。 + +例如，知名特斯拉博主 @TeslaJoy 和 @Scott Wainner 都表示，驾驶员并没有违反上述 5 个指标，仅仅是基于 Autopilot 或 NoA 驾驶了一段行程，就会被「安全评分」判定为存在「急刹车」、「猛转向」或「不安全跟车」行为，将分数扣掉。两位博主暴露的问题在于，由于版本过于 Beta，特斯拉开发的自动驾驶算法甚至不能通过特斯拉「安全评分」的考验。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/73a5ba4596ab56519dd95f8a763e6645.jpg) + +由于安全评分的标准过于苛刻，大量车主选择谨慎驾驶以避免被扣分。外媒 Electrek 甚至给出了这样的标题：到处都是慢吞吞的特斯拉（Slow Teslas everywhere）。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2d8d276406117f2475af1240aa87f25e.png) + +知名赛道爱好者、Model S Plaid 车主 Dragtimes 在零接管的情况下被打出了 5 分的低分。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1b67adff6acd37dfd6aacf0813c96a74.png) + +另一位特斯拉车主、通用旗下自动驾驶公司 Cruise 产品副总裁 Oliver Cameron 表示，如果一个致力于实现从 A 到 B 的自动驾驶产品，运行时给你的压力要比你自己开车压力还大，那 Ta 可能不是个好产品。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/615f6a5e3bc116d3a515bd0de8dfae85.jpg) + +_**3**_ + +**「安全评分」的想象力** + +「安全评分」的想象力不止于此。「安全评分」的本质，在于通过对驾驶员驾驶行为尽可能细颗粒度的拆解与统计，有效地预测车辆在未来的事故率。 + +驾驶数据越丰富、驾驶场景越细致、「安全评分」的预测准确性就越高。Elon 曾经说过，与传统汽车保险公司竞争的核心在于信息的准确性。得益于特斯拉全球第一大智能电动汽车制造商的地位，特斯拉坐拥业内最丰富也最详细的车队数据。从业务角度看，特斯拉对汽车保险公司的打击是降维的。 + +特斯拉进入汽车保险领域，这是比有序扩张 FSD 内测规模重要得多的新业务，这也是为什么，运行「安全评分」的主体名叫特斯拉保险计算器。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/571433f6bcadb44e3f88321cf4cd65ed.jpg) + +此外，特斯拉保险的全面推开还会有反向教育驾驶员，从而进一步降低事故率的潜力。Elon 认为，人们会为了更低的保费学习更谨慎的驾驶车辆。「这就像……如果你想为保险支付更多费用，你可以（高风险驾驶），但如果你想少付费，那请不要那么疯狂。人们会做出选择」。 + +当然，这一切的前提是特斯拉做得足够好，以当前铺天盖地的针对「安全评分」的吐槽来看，现有的汽车保险公司不仅没有感到压力，甚至差点笑出了声。 + +但特斯拉一点不慌。不仅不慌，特斯拉很可能在推送前就预知了这样的反馈。 + +因为特斯拉除了在博客中提到「随着我们获得更多的用户和数据洞察，我们希望在未来对公式进行迭代」，在上线当天，Elon 也特别提到目前还是一个非常 Beta 的版本，「安全评分」将随着时间的推移而进化，以更准确地预测事故率。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/01720bb4688b1f263b5a3c763c518b34.jpg) + +事实上，特斯拉对「安全评分」的布局甚至早于 FSD Beta 公测。在 2020 年 7 月 22 日的特斯拉 Q2 财报会议上，Elon 公开招聘「革命性精算师」： + +我特别欣赏一些精力充沛的精算师，我非常尊重精算师这个职业。你们的数学很好，请加入特斯拉，特别是如果你对保险行业的缓慢节奏感到恼火并想做出改变，这儿就是你要去的地方，我们需要革命性的精算师。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/9fa67559e0021956b3dff9e051391005.jpg) + +Elon 没开玩笑。今天，特斯拉建立起了一支精算师团队，Title 真的就叫革命性精算师（Revolutionary Actuary）。在特斯拉「革命性精算师」的职位描述中，有两条要求让人印象深刻，一是和「数据科学家」协作，二是熟练掌握Python，拥有开源机器学习库和框架，例如 Scikit-learn、PyTorch 和 Tensorflow 的应用经验。 + +特斯拉「数据科学家」隶属于车队分析（Fleet Analytics）团队，特斯拉称这是一支规模虽小但发展迅速的中央团队，赋能其他业务团队以改进产品，使特斯拉车主更安全。 + +特斯拉要求「数据科学家」要具有强大的机器学习和软件工程基础，拥有多种机器学习模型的开发经验，基于开源技术处理 PB（Petabyte，千万亿字节）级的时间序列数据。 + +特斯拉在中国也放出了「数据科学家」的职位，但对于特斯拉中国而言，相比算法，更重要的也许是先解决「数据原料」的问题。 + +Elon 在 2021 年世界互联网大会乌镇峰会上表态，特斯拉已经在中国建立了数据中心，用来存储中国业务产生的所有数据。包含生产数据、销售数据、服务数据和充电数据，所有个人身份信息都安全的存储在中国国内，不会转移到海外。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0ba4e2d2ddd77c44a124a08bd6096275.jpg) + +在展台背景板上，特斯拉更详细地向中国政府和消费者解释了「如何处理客户个人信息和车辆数据」： + +收集：合法合规、最小必要、公开透明原则 + +存储：完全存储在中国境内，通过数据加密、鉴权、访问控制等技术确保存储安全 + +传输：通过数据加密，专用证书体系确保传输过程安全 + +删除：用户有权撤销自己的数据及数据使用授权 + +跨境：个人身份信息不出境。需要出境的重要数据均经主管部门批准后进行 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a3d43f51a71936c974af59fd8fbce1fb.png) + +随着车队规模的持续增长，数据驱动开始越来越多的植入特斯拉的产品与工程。 + +2016 年 10 月，特斯拉开始基于车队数据，用机器学习算法驱动 Autopilot 辅助驾驶系统，逐步提高越来越多的场景下的驾驶自动化率。 + +2019 年 10 月，特斯拉基于车队数据中的 100 万张照片，训练出了机器学习算法 Deep Rain 神经网络，用以识别不同强度的雨量工况并匹配自动雨刮频率。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/82b817ad86a68e8521aae8ece30be647.jpg) + +2020 年 5 月，特斯拉基于储能电池 Powerwall、Powerpacks 和 Megapacks 的集群数据，推出了机器学习能源交易平台 Autobidder 和机器学习能源优化引擎 Opticaster，到 2021 年 5 月，Autobidder 平台上管理着超过 1.2 GWh 的电池资产，Opticaster 积累了超 1 亿小时的运营经验，为全球数千名特斯拉客户提供了数千万美元的价值。 + +2021 年 9 月，特斯拉基于 60 亿英里的车队数据推出了驾驶安全性评估软件「安全评分」，根据 Elon 的说法，在特斯拉保险之前，「安全评分」将首先评估和指引 FSD Beta 公测规模的扩张，从下周起，FSD Beta 公测车队将以 1000 辆/天的速度快速扩张。 + +2021 年 9 月，Elon 接受特斯拉车主的提议，决定基于车队数据训练一个新的深度神经网络，用以自动化控制各种工况下的特斯拉汽车空调，例如在堵车、山火烟雾、土路和暴雨时启动空气循环。 + +在过去，无论是辅助驾驶、自动雨刮还是能源交易＆场景优化、汽车保险软件，无一例外是「由软件工程师手动编写规则」（软件 1.0）运行，在特斯拉，「数据驱动的机器学习」（软件 2.0）正在变得无孔不入。 + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/92d6a38c4ebf11b873ebdef09ae7311d.png) + +通过定义所需行为的数据集和深度神经网络架构和不同的权重，特斯拉相信第一版奇差无比的机器学习性能会变得更强，最终全面超越人类工程师编写的规则。 + +「越来越多的软件 1.0 被软件 2.0 取代，软件 1.0 吞噬世界，软件 2.0 吞噬软件 1.0。从长远来看，这种范式的前景是光明的，因为越来越清晰的是，当我们开发通用人工智能的时候，Ta 肯定会基于软件 2.0。」 + +这是一种全新的研发哲学，特斯拉高级 AI 总监 Andrej Karpathy 于 2017 年在一篇博客中提出，博客的标题就叫，软件 2.0。 + +**END** + +**入群申请** + +无人车情报局交流群开放喽~~自动驾驶、高精度定位、高精度地图和ADAS四类技术交流群欢迎大家申请。备注“姓名-公司/学校/单位-职位/专业”将会优先审核通过哦~~ \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 3.10.2 相关更新内容.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 3.10.2 相关更新内容.md new file mode 100644 index 0000000..b4afe76 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 3.10.2 相关更新内容.md @@ -0,0 +1,9 @@ +用车： + +**1. 用车月报** + +本次更新后，主用车人可以在旅程列表中查看到2019年开始每个月的用车报告。本月月报一般会在下月初的第一天生成，大家可以通过切换月份就能找到当月报告。月报数据来源于云端数据服务聚合，所以可能个别情况下与实际车辆数据略有偏差。 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/QCY5Jfx6Si9XgWt.jpg) + +此外，因为月报是粗颗粒度的数据聚合，因此无论当月是否有用车、车辆的旅程功能是否开启，云端都会生成月度使用报告，供大家在需要时查看。相关用车排行的产品也已经在计划中，要给研发同学们继续加鸡腿了。 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/xXlKgnLCUFGbJoM.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 4.1.0 相关更新内容.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 4.1.0 相关更新内容.md new file mode 100644 index 0000000..64a4ba4 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO APP 4.1.0 相关更新内容.md @@ -0,0 +1,33 @@ +大家好，NIO App 4.1.0已经在各大应用商店陆续上线了。本次升级，旅程页面上线用车排行榜功能，新增单次旅程瞬时能耗曲线的展示，惊喜商城支持领取和使用优惠券。 + +**一、爱车** + + **1. 新增“用车排行榜”功能** + +本次上线的“用车排行榜”功能，将与旅程月报一起，为大家提供更多维度的用车数据，大家可以通过“爱车-旅程-排行”进入。 + +本期提供的是以月为统计周期的榜单，涵盖了里程数据和电耗数据，支持“全国排行”和“城市排行”。需要说明的是：一、车辆数据都统计在主用车人名下，因此榜单显示的是主用车人的头像。二、为了尊重隐私，“用车排行榜”功能默认为关闭状态，在第一次进入排行页面时可选择是否参与。选择参与后，用车数据和排名会出现在榜单中，后续也可点击排行页面右上角的“榜单设置”进行更改。 + +大家如果有更多榜单建议和想法，欢迎在评论区留言。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/PRMZqk9GWecLJ8l.jpg) + +**2.新增单次旅程瞬时能耗曲线展示** ^d2983f + +在旅程页面，我们增加了单次旅程的瞬时能耗曲线展示，方便大家回顾在这段旅程中车辆的瞬时能耗和动能回收的情况，从而更全面地了解自己的驾驶行为，同时建立能耗预期。 + +大家可在页面中查阅到最近1年的能耗数据。需要注意的是，由于存在部分场景下离线数据无法及时同步到云端和统计的情况。单次能耗的显示数据和实际数据会有一定出入。另外，因历史数据同步需一定时间，如大家要查看5月及之前的单次旅程能耗数据，可在6月15日之后查询。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/iwWRChIA9HKuMyn.jpg) + +**二、惊喜商城支持领取和使用优惠券** + +新版本的惊喜商城支持领取和使用优惠券啦。大家可以在商城首页、商品详情页等多个页面领取优惠券。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/OjJsa7qVviM2F9t.png) + +下单支付时，系统会默认选中账户中符合使用条件且优惠力度最大的一张优惠券，大家也可以点击“优惠券”一栏，查看和更换优惠券。 + +此外，「爱车」页面，优化了操作后备箱开启后的提示说明。朋友页面中，群聊会话上线了“群公告”功能，大家再也不用担心错过群内重要信息了。 + +以上就是本次升级的主要内容，期待大家及时更新体验。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO App 3.11.0相关更新内容.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO App 3.11.0相关更新内容.md new file mode 100644 index 0000000..dc67255 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/APP更新记录/NIO App 3.11.0相关更新内容.md @@ -0,0 +1,8 @@ +NIO App 3.11.0已经在各大应用商店陆续上线了。新版本中，在单次旅程页面以及用车月报页面增加了NIO Pilot使用数据的显示功能。 + +**用车： +1. 一键维保优化版本升级后，我们优化了维保预约可选时间的显示，加入了服务包有效期的判断；同时更新下单维保时加入选择问题类型后预约时间的计算逻辑，修改为实时计算。 +2. 车控产品旅程页面增加NP数据显示 截至2月底，NIO Pilot已辅助蔚来用户行驶超过2700万公里，提供了近40万小时的轻松旅程体验。从3月1日开始，App上单次旅程页面以及用车月报页面都增加了NIO Pilot使用数据的显示功能，车机版本在2.3及以上的旅程记录都可以在详情和分享页面中看到相应的数据展示； ^024a06 +3. 历史数据暂不追溯。和其他数据功能类似的，由于部分离线场景下数据可能会无法在云端被及时统计，因此显示上可能和实际行驶并不完全一致，仅供大家参考。 + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/XrqZxfSdl7vFCu6.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/手机APP/手机APP旅程模块.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/手机APP/手机APP旅程模块.md new file mode 100644 index 0000000..546f6a3 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/手机APP/手机APP旅程模块.md @@ -0,0 +1,73 @@ +旅程模块主要偏向行程记录，提供两个页面： + +#### 首页 + +- 总结文字，包括拥车的时间、总行驶里程 + +- 排行入口 + +- 行程列表选择 + + - 行程开始时间 + + - 行驶里程 + + - 行驶时间 + + - 减排量 + + +#### 行程详细信息页 + +- 行程地图 + + - 行程起始地点 + + - 行程结束地点 + +- 行驶里程 + +- 碳减排量 + +- 综合电耗 + +- 百公里电耗 + +- 行驶时间 + +- 平均速度 + +- 最高速度 + +- 行程能耗分布 + + - 驾驶 + + - 空调 + + - 电池热官理 + + - 其他 + +- NIO Pilot使用[[NIO App 3.11.0相关更新内容#^024a06]] + + - Pilot + + - ACC + +- 行驶速度变化图 + +- 瞬时能耗变化图[[NIO APP 4.1.0 相关更新内容#^d2983f]] + +- 驾驶表现 + + - 急加速 + + - 急减速 + + - 急转弯 + + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/dSfA5CMKQ1shNRF.jpg) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/kDV4a3rUQ9ePvHM.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/车机APP/车机能耗模块.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/车机APP/车机能耗模块.md new file mode 100644 index 0000000..74157b0 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/蔚来/车机APP/车机能耗模块.md @@ -0,0 +1,21 @@ +蔚来车机提供了能耗模块，提供功能包括： + +- 行程耗电量 + +- 能耗占比 + +- 实时能耗曲线 + +- 10公里 + +- 100公里 + +- 耗电量统计 + +- 月耗电量 + +- 年耗电量 + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/MkmKLjgpCUErno1.png) + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/Rao8iUgFdlO3fbT.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-国内.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-国内.md new file mode 100644 index 0000000..539b9e4 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-国内.md @@ -0,0 +1,13 @@ + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/TZM53A8iXy4kdcp.png) + + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/v269wcx1Qgo7Kqa.jpg) + +## 雪佛兰 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/ctXjnbPoOYkFUh3.jpg) + + +## 威朗pro + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/ktLiJ5m7qhAFjay.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-海外.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-海外.md new file mode 100644 index 0000000..670458c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/通用/手机APP/安吉星-海外.md @@ -0,0 +1,2 @@ + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/7tEQwj4mvOUT6SN.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO 2.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO 2.md new file mode 100644 index 0000000..ee2dc43 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO 2.md @@ -0,0 +1,135 @@ +From the home screen, press “Menu”, “Vehicle” then Driving eco2 to access the following menus: + +- “Standard”; +- “Advanced”; +- “Eco-coaching”. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/mczlpEIDtu9oGCT.png) + +### “Standard” + +This screen enables you to view the data for your current journey: + +- Score evolution; + +- “Global score”; + +- “Distance without fuel consumption”. + +SCORE EVOLUTION + +This bar diagram shows the progress of your score. + +- score above the green line (75%): eco-driving; + +- score below the orange line (45%): non-eco driving. + +“GLOBAL SCORE” + +This data allows you to find your overall score. + +The sheet is updated based on your score, from 0 to 100. + +“DISTANCE WITHOUT FUEL CONSUMPTION” + +This data allows you to find out the distance travelled without fuel consumption during your journey. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/LfJdjqXEDihVeI3.png) + +### “Advanced” + +This screen shows information about your current journey: + +- data; + +- breakdown of scores; + +- general score; + +- Distance without consumption. + +JOURNEY DATA + +The following on-board computer data is displayed: + +- total distance travelled; + +- average speed; + +- average fuel consumption. + +SCORE TREND 1 + +The positions of the arrow show the following: + +- the new score is higher than that of the previous journey: up arrow, + +- the new score is lower than that of the previous journey: down arrow, + +- the new score is the same as that of the previous journey: the arrow is shown at the horizontal. + +SCORE HISTORY 2 + +The number of stars (5 levels) is given based on the scores (0 to 10), based on: + +- acceleration; + +- gear changing; + +- anticipation. + +GENERAL SCORE AND DISTANCE WITHOUT FUEL CONSUMPTION + +For further information, please refer to the previous page. + +“Eco-coaching” + +This menu monitors your driving style and gives general advice on eco-driving (energy efficient and fuel-burning actions, how to load the vehicle, what tyre pressures, how to plan the trip, etc.). + +To access this menu, press “Eco-coaching” and read the advice carefully. Scroll through the pages by pressing “General”, “Acceleration”, “Gear change” and “Anticipation”. + +**Note:** “Eco-coaching” is disabled in the following cases: + +- if the vehicle speed is lower than the “Eco-coaching” threshold; + +**Note:** the default “Eco-coaching” threshold value is around 6 mph (10 km/h). + +- if the distance travelled does not exceed 400 meters since the last reset. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/BqovkagsRwF5WVX.png) + +Start a new journey + +To reset your journeys, press 3, then “Start a new trip”. A message will ask you to confirm the data reset. Press “Yes” to confirm or “No” to cancel. + +**Note:** The on-board computer trip data is reset at the same time. + +Clear score evolution + +To reset your score, press 3, then “Clear previous scores”. A confirmation message is displayed on the screen. Press “Yes” to delete the history or on “No” to cancel. + +“My preferred trips” + +From the “Driving eco2" menu, press "3”, then “My preferred trips”. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/zAnXTB7fL6SUxtm.png) + +### “Show report after trip” + +To display the after-journey record, from the “Driving eco2" menu, press 3, then “Show report after trip”. Press “Hide report after trip” to hide the journey record. + +“ADD TRIP” + +To save the current journey, from the “My preferred trips” menu, press one of the journey types, then “Add trip”. A message will ask you to confirm. The type of journey is as followings: + +- “Home-work”; + +- “Weekend”; + +- “Holiday”; + +- “Personal”. + +To reset your data, press the journey type you wish to reset from the “My preferred trips” menu, then 4 and “Clear trip history”. A confirmation message is displayed on the screen. Press “Yes” to delete all journeys or “No” to cancel. + +**Note:** only the selected journey type data will be deleted. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO.md new file mode 100644 index 0000000..199e8aa --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/DRIVING ECO.md @@ -0,0 +1,142 @@ +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/rlIyjd7HG2JBc1Y.png) + +### “General” + +From the “General” view mode 1, you can view your current journey information: + +- “General score”; + +- “Score evolution”; + +- “Distance without fuel consumption”/“Distance w/o acceleration” (depending on configuration). + +“GENERAL SCORE” + +This data allows you to find your overall score. + +The sheet is updated based on your score, from 0 to 100. + +“SCORE EVOLUTION” + +This bar diagram shows the progress of your score. + +- score above the green line (75%): Eco driving; + +- score below the orange line (45%): dynamic driving. + +“DISTANCE WITHOUT FUEL CONSUMPTION”/“DISTANCE W/O ACCELERATION” + +This data allows you to find out the distance travelled without fuel consumption during your journey. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/To3ple9HSJ7ZAcy.png) + +### “Details” + +From the “Details” view mode 2, you can view the data related to your current journey: + +- “General score”; + +- “Breakdown of scores”; + +- “Distance without fuel consumption”/“Distance w/o acceleration” (depending on configuration); + +- “Eco Trip” data. + +JOURNEY DATA + +The information displayed is calculated based on the last journey reset: + +- distance travelled; + +- average speed; + +- average fuel consumption. + +CALCULATION OF SCORES 3 + +The number of stars (10 levels) is given in real-time according to scores based on: + +- acceleration; + +- gear changing; + +- anticipation. + +SCORE TREND 4 + +The arrows are positioned according to the data in real time as follows: + +- if the new score is higher than the previously stored journey score: the arrow points upwards; + +- if the new score is lower than the previously stored journey score: the arrow points downwards; + +- if the new score is the same as the previously stored journey score: the arrow points horizontally. + +### “Coaching” + +This menu monitors your driving style and gives general advice on Eco-Driving to optimise your fuel or electricity consumption (energy efficient and consuming actions, how to load the vehicle, tyre pressures, how to plan the trip etc). + +To access this menu, press “Coaching” 6 and read the instructions carefully + +Scroll through the pages by pressing “General”, “Acceleration”, “Change gear” and “Anticipation”. + +**Note:** “Coaching” is deactivated if the vehicle speed is over the “Coaching” threshold. + +The default “Coaching” threshold value is approximately 7 mph (12 km/h). + +The “Coaching” content is restricted if the distance driven since the last reset is insufficient. + +Pop-up menu + +Use the 5 pop-up menu to access the following settings: + +- “New journeyEco”; + +- “Show saved data”; + +- “Clear previous scores”; + +- “Report after trip” / “Hide journey record”. + +START A NEW JOURNEY + +To reset your journeys, press “New journey Eco”. A message will ask you to confirm the data reset. Press “Yes” to confirm or “No” to cancel. + +**Note:** the on-board computer trip data is reset at the same time. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/bkeiBVtoZa1znYl.png) + +MY FAVOURITE JOURNEYS + +To view the stored journeys, press “Show saved data”. + +From the 7 pop-up menu, you can “Save” or “Delete” your Eco journeys. + +The different journey types are classified in the following categories: + +- “Home-Work”; + +- “Journey”; + +- “Personal”. + +CLEAR SCORE EVOLUTION + +To reset your score, press 7, then “Clear previous scores”. A confirmation message is displayed on the screen. Press “Yes” to delete the history or on “No” to cancel. + +RECORD AFTER JOURNEY + + To display the end of journey record, press “Report after trip”. The hide the end of journey record, press “Hide journey record”. + +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/lJZ6jc7z3ExaSow.png) + +CONSUMPTION EVOLUTION + +Depending on your vehicle, information supplied by the “Driving Eco” menu may vary: + +- on a combustion engine vehicle, the multimedia system informs you of your fuel consumption 9; + +- on an electric vehicle, the multimedia system informs you of your energy consumption 10; +![image.png](https://s2.loli.net/2023/02/07/T9bV2jfFGM1Rzio.png) + +- on a hybrid vehicle, the multimedia system informs you of your average fuel consumption 9 (in bold) separately from your energy consumption 10. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/雷诺(Renault).md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/雷诺(Renault).md new file mode 100644 index 0000000..5b49341 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/对标记录/驾驶行为/雷诺/车机/雷诺(Renault).md @@ -0,0 +1,73 @@ +### 概述 + +- 雷诺推出了名为“[[DRIVING ECO]]”/“[[DRIVING ECO 2]]"的车机应用，以评价驾驶员驾驶行为对车辆能耗的影响； + +- 仪表上提供了名为“Driving Style Indicator”的功能，以展示驾驶员的驾驶风格； + +#### 功能入口 + +- 车机应用“Driving Eco”/“Driving Eco 2”位于车机的应用中心； + +- 仪表功能“Driving Style Indicator”位于仪表右侧界面，通过多功能开关进入； + +#### 功能介绍 + +##### Driving Eco/Driving Eco 2 + +Driving Eco/Driving Eco 2分为“General”和“Details”两大模块，使用应用界面左上角选项卡进行切换： + +1. 概览“General” + +在“General”界面下，提供一下信息： + +- 总评分“General Score”; + +- 分数趋势“SCORE EVOLUTION”：展示车辆总评分的变化趋势，当得分高于图中的绿线以上，代表该行程是节能行程，当得分低于图中的橙色线以下，代表该行程是动力行程； + +- 不耗油里程“Distance without fuel consumption”：代表行程中车辆0油耗的行驶里程； + +- 无加速行驶里程“Distance w/o acceleration”：该指标与“Distance without fuel consumption”占用屏幕上同一位置，根据用户的配置进行显示； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/XTQv58AZEuRgB9N.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/gtUvrHEdDpKFWze.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/AT6jGzbJgN9nSce.png) + +2. 详细“Details”：“Details”界面会展示用户当前行程的数据 + +- 总分； + +- 分数详情：加速、档位应用、预判，对于这些分项若新分数比之前行程的分数高，则箭头向上，若与之前行程的分数相同，则箭头水平，若比之前行程的分数低，则箭头向下； + +- 不耗油里程“Distance without fuel consumption”/无加速行驶里程“Distance w/o acceleration”：根据用户的配置进行显示； + +- 节能行程数据； + +- 行程数据：行驶里程、平均车速、平均油耗； + +教练”Coaching“：”Coaching“界面监控驾驶员的驾驶风格，并给出节能驾驶建议，点击屏幕下方中央的”Coaching“按钮； + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/ZrNvd6wK7holjDb.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/eG3xRTorQkY2MSm.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/m2l3q6xb5oIAOij.png) + +弹出菜单”Pop-up menu“：点击屏幕右下角的”Pop-up menu“按钮，得到弹出菜单，包括一下功能： + +- 开始新节能行程“New journeyEco”：点击该按钮后会开始一段新的行程记录； + +- 显示保存的信息“Show saved data”：显示之前报错的数据，保存的行程根据行驶类型分为“Home-Word”、“Journey”和”Personal“三种类型，使用右下角的菜单可以删除保存的数据； +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/HfMqlDRWZANiodp.png) + +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/4OitBhWqLT7mPMf.png) + +- 清除得分趋势“CLEAR SCORE EVOLUTION”； + +- 在行程结束后显示报告“Report after trip”。 + +##### Driving Style Indicator + +”Driving Style Indicator“显示驾驶员的驾驶风格，显示为一个树叶，树叶越大代表驾驶员的驾驶风格越经济。 +![image](https://s2.loli.net/2023/02/07/pF9Y2ER3gtAnVGI.png) diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md new file mode 100644 index 0000000..792d0da --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 今日完成： + - 与云思创智进行交流，要注意云思创智的人员能力，同时其车端能力较差，模型需要较大的算力才可使用； + - 更新人体健康中台立项材料； +- 明日计划： + - [x] 与健康有益交流 + - [x] 修改驾驶评价部分的离线模型，想办法提升速度 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md new file mode 100644 index 0000000..f3db139 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md @@ -0,0 +1,8 @@ +- 今日完成任务 + - 完成健康有益和[鹰瞳科技](https://www.airdoc.com/)的交流，考虑后序推进将鹰瞳科技的产品移植到车上； + - 推进修复驾驶行为离线模型，目前15天用时4分钟； +- 明日任务： + - [x] 与东南大学交流； + - [x] 与车端网联所确定周期需求； + - [ ] 完成离线模型的效率提升； + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..0974485 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md @@ -0,0 +1,13 @@ +- 今日完成任务： + - 研究通过DataSourceV2自定义spark写入tdengne的数据源(只负责写入)； +- 明日任务： + - [x] 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - [x] 联系TDengine，恢复数据库license； + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 反馈手机APP原型设计问题； + - [x] 催车端网联所上会； +- 其他待完成的任务： + - [ ] 问新能源院，A new项目空调加热及电池热管理的工作模式； + - [x] 调整云端模型的行程判定逻辑； + - [ ] 云端模型测试； + - [ ] 车端模型测试； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md new file mode 100644 index 0000000..e17b1e3 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md @@ -0,0 +1,10 @@ +- 今日完成工作 + - 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - 反馈手机APP原型设计问题； + - 更新PRD； + - 重新设计云端模型逻辑； + - 准备明天的汇报； +- 明日任务： + - [x] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 调整行程判定逻辑； + - [x] 汇报模型开发进展； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md new file mode 100644 index 0000000..e014671 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md @@ -0,0 +1,5 @@ +- 今日完成工作 + - 工作汇报； + - 完成模型行程判定逻辑修改； +- 明日计划工作 + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/1月18日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/1月18日.md new file mode 100644 index 0000000..319ad64 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/1月18日.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +mindmap-plugin: basic +--- + +# 2023年工作 + +## 悦驾CLUB +- 云端 + - 模型 + - 测试 + - 数据库 + - 切换到时序库 + - 性能测试报告√ + - Spark中Custom DataSource开发 + - 数据库架构调整 + - 行程业务数据库设计 + - 接口 + - 修复bug + - 性能测试 +- 车端 + - 边缘计算模型 + - 新增评价逻辑 + - 模型测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - 接口对接 + - 确认接口情况 + - GPS信息接口形式确认 + - APP + - 开发 + - 测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - APP + - 开发 + - 测试 +## 人体健康 +- 立项 + - 材料修改和提交 + - 汇报 +- 供应商定点 + - 寻找新供应商 + - 跟云思约时间 + - 确定供应商 +- 算法开发 +## DMS/OMS算法开发 +- 人脸关键点检测 +- 人体健康指标提取 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/2月6日.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..4caaf5d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/工作总结/阶段总结/2023年/2月6日.md @@ -0,0 +1,71 @@ +## 一、悦驾CLUB开发 + +### 1.1 云端 +- [ ] 1.1.1 模型开发 + - [x] 行程判定逻辑修改 + - [ ] 时序数据库迁移 + - [x] 自定义DataSource开发 + - [x] 重新设计数据库结构 + - [ ] 确定周期数据库是否需要迁移 + - [ ] ***GPS点怎么办？*** +- [ ] 1.1.2 模型测试 + - [ ] 模型准确性测试 + - [ ] 行程划分、行程事件统计是否准确 + - [ ] 建立模拟的kafka topic检验准确性 + - [ ] 周期行程统计结果是否准确 + - [ ] 小贴士、评价是否准确 + - [ ] 模型性能测试 + - [ ] 实时行程延时 + - [ ] 接口延时 + - [ ] 周期行程计算延迟 +### 1.2 车端 +- [ ] 1.2.1 模型开发 + - [ ] 驾驶行为评价模型 + - [ ] 三急阈值实验 + - [ ] 修改超速识别方法，引入TSR识别的超速车速 + - [ ] 增加疲劳、分心和愤怒驾驶的识别，尤其是开始和结束时间 + - [ ] 补充FCW报警次数等信息 + - [ ] 修改安全驾驶评分计算公式 + - [ ] 能耗分配模型 + - [ ] 确定空调、电池热管理的计算方法 +- [ ] 1.2.2 模型测试 + - [ ] 驾驶行为模型测试 + - [ ] 驾驶行为事件识别的准确性，包括次数和持续时间 + - [ ] 驾驶行为评价模型的运行速度 + - [ ] 能耗分配模型测试 + - [ ] 能耗分配计算的准确性 + - [ ] 能耗分配模型的运行速度 +### 1.3 接口 +- [ ] 1.3.1 接口开发 + - [ ] 与车端网联所对接接口需求 + - [ ] 将行程接口迁移到时序数据库 + - [ ] bug修复 +- [ ] 1.3.2 接口测试 + - [ ] 准确性测试 + - [ ] 性能测试 +### 1.4 前端 +- [ ] 1.4.1 车机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 与边缘计算通讯拉通 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.2 手机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 接口对接 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.3 测试 + - [ ] 数据准确性测试 + - [ ] 性能测试 + - [ ] 车机实时驾驶行为更新频率测试 + - [ ] 手机APP数据查询速度测试 +## 二、人体健康开发 +### 2.1 供应商交流 +- [ ] 邀请意向供应商到南京现场交流 + - [ ] 科思创动 + - [ ] 确定时间 + - [x] 云思创智 + - [x] 健康有益 + - [x] 确定时间 +### 2.2 项目立项 +- [ ] 催保万全 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/开源数据集/驾驶行为相关数据库.md b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/开源数据集/驾驶行为相关数据库.md new file mode 100644 index 0000000..5193638 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/一汽工作记录/开源数据集/驾驶行为相关数据库.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. HCILAB：https://www.hcilab.org/research/hcilab-driving-dataset/； +2. PhysioNet：https://physionet.org/content/drivedb/1.0.0/; +3. UAH-DriveSet: [http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;](http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;) +4. NGSIM：[https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj；](https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md new file mode 100644 index 0000000..b5d3038 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/工作经验总结/sql开发检查.md @@ -0,0 +1,16 @@ +1. 开发前 + - [ ] 匹配信号、赛博坦和SOA + - [ ] 确认所需数据上报和落表情况 +2. 开发中 + - [ ] 确认信号连续性，是变化上传还是周期上传 + - [ ] 确认信号是否多个节点上传的情况 + - [ ] 确认信号的物理和逻辑范围 +3. 开发后 + - [ ] 确认获得的值逻辑性正确 + - [ ] 保证计算了全部的原始信号 + - [ ] 保证逻辑计算准确性 + - [ ] 确认计算后时间的连续性，并且无重复 + - [ ] 确认计算后业务上相关的数据之间关系符合业务逻辑，如加和相等，包含关系中子项和不超过父项和 + - [ ] 确认调度逻辑正确性 + - [ ] 确认插入数据时间和分区正确 + - [ ] \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md new file mode 100644 index 0000000..792d0da --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月14日.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 今日完成： + - 与云思创智进行交流，要注意云思创智的人员能力，同时其车端能力较差，模型需要较大的算力才可使用； + - 更新人体健康中台立项材料； +- 明日计划： + - [x] 与健康有益交流 + - [x] 修改驾驶评价部分的离线模型，想办法提升速度 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md new file mode 100644 index 0000000..f3db139 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月15日.md @@ -0,0 +1,8 @@ +- 今日完成任务 + - 完成健康有益和[鹰瞳科技](https://www.airdoc.com/)的交流，考虑后序推进将鹰瞳科技的产品移植到车上； + - 推进修复驾驶行为离线模型，目前15天用时4分钟； +- 明日任务： + - [x] 与东南大学交流； + - [x] 与车端网联所确定周期需求； + - [ ] 完成离线模型的效率提升； + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..0974485 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月6日.md @@ -0,0 +1,13 @@ +- 今日完成任务： + - 研究通过DataSourceV2自定义spark写入tdengne的数据源(只负责写入)； +- 明日任务： + - [x] 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - [x] 联系TDengine，恢复数据库license； + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 反馈手机APP原型设计问题； + - [x] 催车端网联所上会； +- 其他待完成的任务： + - [ ] 问新能源院，A new项目空调加热及电池热管理的工作模式； + - [x] 调整云端模型的行程判定逻辑； + - [ ] 云端模型测试； + - [ ] 车端模型测试； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md new file mode 100644 index 0000000..e17b1e3 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月7日.md @@ -0,0 +1,10 @@ +- 今日完成工作 + - 联系健康有益，提供详细需求文件，并邀请到现场讲解； + - 反馈手机APP原型设计问题； + - 更新PRD； + - 重新设计云端模型逻辑； + - 准备明天的汇报； +- 明日任务： + - [x] 完成自定义TDengine数据源的开发； + - [x] 调整行程判定逻辑； + - [x] 汇报模型开发进展； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md new file mode 100644 index 0000000..e014671 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/每日总结/2023年/2月8日.md @@ -0,0 +1,5 @@ +- 今日完成工作 + - 工作汇报； + - 完成模型行程判定逻辑修改； +- 明日计划工作 + - [ ] 完成自定义TDengine数据源的开发； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/算法项目总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/算法项目总结.md new file mode 100644 index 0000000..975ebfa --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/算法项目总结.md @@ -0,0 +1,44 @@ +1. 数据预处理： + 1. 异常值： + 1. 基于业务逻辑：各物理测量值不可超过物理限制； + 2. 基于统计的：3σ标准； + 2. 归一化； + 3. 特征选择： + 1. 基于车辆动力学基础知识，参考论文、官方统计数据及友商对标； + 2. 基于相关性分析； +2. 驾驶行为评价指标体系如何选择、验证： + 1. 选择：基于车辆动力学基础知识，参考论文、官方统计数据及友商对标； + 2. 验证： + 1. 安全：基于保险公司的出险数据，参考了交通部交通事故原因统计数据； + 2. 能耗：基于车辆行驶的实际油耗数据，取相同地区、在近似的天气环境下、空调使用等等条件下，比较不同油耗区间车辆的驾驶行为指标数据； + 3. 舒适性：未能找到比较合适的验证方法因此模型未上线； + 3. 驾驶事件识别模型： + 1. 模型： + 1. 驾驶工况： + 1. 以2分钟切分工况段； + 2. 根据最大方向盘转角、最大方向盘转角速度和最大侧向加速度三个变量区分直行和侧向工况，根据不同车速点做聚类(kmeans)，就分两类(直行和侧向)，车速点 40，60，80，100(要求车速大于15小于100km/h)； + 3. 直线工况：根据不同车速范围划分加速度阈值，取90百分位的加速度值作为阈值基础，取0.5m/s2作为回滞； + 4. 侧向工况：换道、车道保持、转向和其他，支持向量机(高斯核、OVO(没有数据不平衡的问题，总共是(4*(4-1)/2)6个分类器)、软间隔、hinge损失函数)，指标 最大侧向加速度、最大质心转向角度、最大方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 换道、车道保持：隐马尔可夫模型(高斯混合)，指标：车速、侧向加速度、方向盘转角、方向盘转角速度； + 2. 训练、验证数据采集：实车实验，can信号收集，实验工况记录及视频录像； + 3. 验证指标： + 1. 换道、转向：四类：换道、车道保持、转向和其他，log损失函数 + 4. 驾驶风格识别模型： + 1. 模型： + 1. 数据指标：当车速大于15km/h，且总行驶里程大于10km，最大加速度、平均车速(不计怠速时间)、加速度方差、平均车速方差、最大冲击度、最大冲击度方差、每公里急加速次数/急减速次数、最大方向盘转角速度； + 2. 数据预处理： + 1. 归一化； + 2. PCA； + 3. kmeans聚类； + 4. 验证：找同事开车进行实车验证，由其他同事打分； + + + + + + +1. ~~主成分分析~~ +2. 因子分析 抽样适合性检验,bartlett球形检验 +3. SVM 调参 +4. kmeans咋选的聚类类别数； +5. D-S 证据理论 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/自动驾驶总结.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/自动驾驶总结.md new file mode 100644 index 0000000..475d3e0 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/自动驾驶总结.md @@ -0,0 +1,29 @@ +1. 北极星指标： + 1. ASD里程渗透率(性能方面)； + 2. ASD订阅率(商业化方面)； +2. 一级指标： + 1. 性能方面： + 1. 单次接管可行驶里程，接管：方向盘、制动、系统开关； + 2. 特别场景下表现： + 1. 变道场景； + 2. 路口通行； + 3. 主辅路切换； + 4. 上下匝道； + 2. 商业化方面： + 1. 买断率 +3. 二级指标： + 1. 性能方面： + 1. 高速、高架、城市单次接管可行驶里程 + 2. 场景表现： + 1. 变道：转向灯、导航(下匝道)、避障、效率(超车)、选道(根据用户偏好)、高速驶入快车道(选道的一种) + 2. 路口通行：红绿灯左转、右转 + 3. 上下匝道： + 1. 高速、高架上匝道 + 2. 高速、高架下匝道 + 4. 主辅路切换(只在高精地图覆盖)： + 1. 切换成功率 + +智驾方面我主要是参与了一部分ASD性能评价体系的搭建，ASD性能评价体现的北极星指标是ASD里程渗透率，就是ASD激活的行驶里程/ASD可用的行驶里程；这个指标主要是反应了用户对ASD系统的接受度，因此我们针对可能影响用户接受度的性能指标做了拆分，一级指标为单次接管的可行驶里程和特定场景下的表现，如变道成功率、路口左转右转的成功率、主辅路切换成功率、上下匝道成功率等；二级指标主要是对一级指标的场景细化，单次接管可行驶里程拆分为高速、高架、城市三种场景，变道拆分为转向灯换道、导航换道(下匝道)、避障换道、效率换道、选道(高速驶入快车道)；路口通行：左转、右转；上下匝道：高速上匝道，高架上匝道，高速下匝道，高架下匝道；此外，会有一些专门的用户操作分析，比如出现事故车辆的危险操作分析 + +接管： +1. 退出到人工：按键、制动踏板、方向盘、加速踏板(加速踏板要超时) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/1月18日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/1月18日.md new file mode 100644 index 0000000..319ad64 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/1月18日.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +mindmap-plugin: basic +--- + +# 2023年工作 + +## 悦驾CLUB +- 云端 + - 模型 + - 测试 + - 数据库 + - 切换到时序库 + - 性能测试报告√ + - Spark中Custom DataSource开发 + - 数据库架构调整 + - 行程业务数据库设计 + - 接口 + - 修复bug + - 性能测试 +- 车端 + - 边缘计算模型 + - 新增评价逻辑 + - 模型测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - 接口对接 + - 确认接口情况 + - GPS信息接口形式确认 + - APP + - 开发 + - 测试 + - 手机APP + - HMI设计 + - UE设计 + - 原型问题反馈 + - 开发计划排期 + - UI设计 + - 开发计划排期 + - 前端开发 + - 开发计划排期 + - APP + - 开发 + - 测试 +## 人体健康 +- 立项 + - 材料修改和提交 + - 汇报 +- 供应商定点 + - 寻找新供应商 + - 跟云思约时间 + - 确定供应商 +- 算法开发 +## DMS/OMS算法开发 +- 人脸关键点检测 +- 人体健康指标提取 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/2月6日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/2月6日.md new file mode 100644 index 0000000..4caaf5d --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/2月6日.md @@ -0,0 +1,71 @@ +## 一、悦驾CLUB开发 + +### 1.1 云端 +- [ ] 1.1.1 模型开发 + - [x] 行程判定逻辑修改 + - [ ] 时序数据库迁移 + - [x] 自定义DataSource开发 + - [x] 重新设计数据库结构 + - [ ] 确定周期数据库是否需要迁移 + - [ ] ***GPS点怎么办？*** +- [ ] 1.1.2 模型测试 + - [ ] 模型准确性测试 + - [ ] 行程划分、行程事件统计是否准确 + - [ ] 建立模拟的kafka topic检验准确性 + - [ ] 周期行程统计结果是否准确 + - [ ] 小贴士、评价是否准确 + - [ ] 模型性能测试 + - [ ] 实时行程延时 + - [ ] 接口延时 + - [ ] 周期行程计算延迟 +### 1.2 车端 +- [ ] 1.2.1 模型开发 + - [ ] 驾驶行为评价模型 + - [ ] 三急阈值实验 + - [ ] 修改超速识别方法，引入TSR识别的超速车速 + - [ ] 增加疲劳、分心和愤怒驾驶的识别，尤其是开始和结束时间 + - [ ] 补充FCW报警次数等信息 + - [ ] 修改安全驾驶评分计算公式 + - [ ] 能耗分配模型 + - [ ] 确定空调、电池热管理的计算方法 +- [ ] 1.2.2 模型测试 + - [ ] 驾驶行为模型测试 + - [ ] 驾驶行为事件识别的准确性，包括次数和持续时间 + - [ ] 驾驶行为评价模型的运行速度 + - [ ] 能耗分配模型测试 + - [ ] 能耗分配计算的准确性 + - [ ] 能耗分配模型的运行速度 +### 1.3 接口 +- [ ] 1.3.1 接口开发 + - [ ] 与车端网联所对接接口需求 + - [ ] 将行程接口迁移到时序数据库 + - [ ] bug修复 +- [ ] 1.3.2 接口测试 + - [ ] 准确性测试 + - [ ] 性能测试 +### 1.4 前端 +- [ ] 1.4.1 车机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 与边缘计算通讯拉通 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.2 手机APP开发 + - [ ] 原型图设计修改 + - [ ] UI资源释放 + - [ ] 接口对接 + - [ ] APP开发 +- [ ] 1.4.3 测试 + - [ ] 数据准确性测试 + - [ ] 性能测试 + - [ ] 车机实时驾驶行为更新频率测试 + - [ ] 手机APP数据查询速度测试 +## 二、人体健康开发 +### 2.1 供应商交流 +- [ ] 邀请意向供应商到南京现场交流 + - [ ] 科思创动 + - [ ] 确定时间 + - [x] 云思创智 + - [x] 健康有益 + - [x] 确定时间 +### 2.2 项目立项 +- [ ] 催保万全 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md new file mode 100644 index 0000000..0127df0 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作总结/阶段总结/2023/9月28日.md @@ -0,0 +1,4965 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +# Excalidraw Data +## Text Elements +%% +## Drawing +```compressed-json +N4KAkARALgngDgUwgLgAQQQDwMYEMA2AlgCYBOuA7hADTgQBuCpAzoQPYB2KqATLZMzYBXUtiRoIACyhQ4zZAHoFAc0JRJQgEYA6bGwC2CgF7N6hbEcK4OCtptbErHALRY8RMpWdx8Q1TdIEfARcZgRmBShcZQUebQBWbR4aOiCEfQQOKGZuAG1wMFAwYuh4cXQAM0CETyp+EsYWdi40AEY+AshG1k4AOU4xbgAOAHYeHniAZgA2AE4O4shCDmIs + +bghcAAYUxYhCZgARNKga7gqCMPql4nWAfQBJAE0KAHkAUShiCqGAK1mAIU2mB+2A4kwAsmwdiUKoR8PgAMqwYLrSS4bAaQLQgRQUhsADWCAA6iR1NxWlcIMxcQSEEiYCiJIIPNiIHi/JIOOEcm1KWw4Oi1DByZtNpTrMpGagxZ0IJhuM4ZjLdsK0IqRvFKdS8YSAMJsfBsUjrADErQQ5vNrM06PxynZK31huNElx1mYAsCWVZFFJkm4ABZKZIEIR + +lNJuJMhlqEKc0EMhpNZiNNgGFiV7cI4PdiDzULkALqUqq4DI57gcITwykO4hc5h5yvV2WaYQrN7BDJZPOFylCODEXAnG5tEZJzYayZjSY8IOyogcfEVqv4SmG7CEkeoc74S6yuBsZbZPKdMD5RbFZUXzanoun88X5zpxatW9XM+nsBP99geJv++foqP6tLM/4Xg+ixAZ+s5gYsEHFM4c4XmAkw3hed7gYBSEXjMsHFPBX7YYsU54R+yGIT+UakQR + +FGfiR6GdBhJT4KEUD6vo+hqMOAAKh7emgTarrKrD6FWQ4INxgQNiI5Q7nuuxwFJzAyT2p6bNoE6zFp2lDDwrStEM0ybNM0zvupxnxJZ0wzOMIytKhQyzGZGl2fEExDAGswBpsIHxJsHnOfp0yjLOU48LMunJgmgXjKh8SzFO+n2SMKXPmA6ntEMBnzLMlmoZMIFpRlrTTPFIzBbMwW6Zs8RjIFrSbIllmzhOIwBq0lmBT5kxRm5QybJV0waqMZmM + +QUAC+9RFCUsCIOsVSxrUrLdM0gaUitfQDOUWmTPE1keURewrGsEi4K0rL7EcwTDmcFwIJSJDrAAYmGADi+L4Jo+huQAKj9uAAI4ANK4AAigc4IAFoA6ysLwvSUpSOimJIFqNKEiSxBkrywno3SyLlFSBqPTWwjhvWeYUrK/KCrAIpXpAEpSgzcoKrtVMqmz3lozqCBOkapqWhaqMtramZCI6BoC665AcB6uBelAPp+tw5mihzJQhmGEZoGrPkxnG + +qDebtbWJod4vZrmeRMZAJZllugmkxLdbcsuza7K2zsdukmTHmgvayv2g43aO46TtOs5rssS4CSua5sBuhtyfd+58X7+YAchDOXtRn56xriz57ejFrqx7GcTINS8UebtCbsIliSckncjJt27inClKSpJ7Xi52k6XpBlGSZo2LAWE1TbKs2EwtNTkHUsobS0qCoetTA9Bw/QcIMaB7f1mzhdzsrLKs8qnckD2HMcSd3Q9W4QBQs5sNxcBzEYxDKPiF + +AIhUr0AEqvSMNgcEsM4SIgJqiZGrcea0kxtjVABcqR4wRoTZkJNZTsnJq7HGuwabYCFPTcUHBJTlBZmfVAipxiUlVBQqMLNtS0n5i6dAZphZWkpDaDc4tJbOnWG6OWnpfbKyxv6NoplZRa3DErXe9DFrklyjOBKwVnwQAtjmHsNsIB2wQOWWO7sSi1gprXDhbZiDey7OnAOuwg7iS3K0McswJxTAjodBcMdUCO3nAnTcbd5IlAPEeVSmEs4/jQmP + +d8NEC453QhEwCaV0q53IpMUJiTHyak/K+GJmdHwjEoqkyCTlPzTHyQhBqP4hglK/IU5CDVKnOGjBkzJ4TsmQXSTUppxQbZkUfERYo+k6nJIyTwOpvSwD2TqeImpf4snBMfNUi8Bk6mtFGTwSYSzJkXh4BUmZcFAIlUomEzpsTyIdUomsnZ+E9mjPos02ZkF7I/m8ks+JAYAzPMeSMd5n5PJLMGchPySzRkAoud0+5bSLzArHiXecZcDAVx4mnYxw + +lCCiRYk3LuWI0DJ0pIpFuUke6Fz7v3CKg9DLGQ2ZeDSCZ4gdQil5XS3ktmBSnNMEqPByptQauyxMzk9J5RGFpGlooD72QpelJIPVvJGQnFsiKhkAy5LUtoexe0nEKpKkmayM4YpjH6tZcqelRi5Qab3AaPkSoBj2h1Bq/kxXmQ8iVPaKU0wMssr0+1+k3KijmImDUKYirKsamMNy9itnsrGMZZlPVSq1WWXKlMQxwWUo6n5YKB9PI5Rdcyicox4q + +sosuFSOSr/JTHslpLK0x2UBmmAGP5hKD5eVeTSry+U6XuucurTyooaXsqMn5PyJrC4dsmAGRyCZSqVQFQmZMHaEqWo6olWYQ8Rg8qVcsvStaXUzj2lMfygUvXxHHZVUU4UjIBo6o1Dy5UEy1tKv5c9bLjKrNZYmGtkqO1jinVOSVHUjIzA7TVLyh6CoTg6om9qirrxjWKJNAo01IDT3mtUJaa8micHJJBho69mhbx3gg5ZL72VFt2CfE66BcCTAu + 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+lsaMyqwCFKQ7oBRsAIjunDuXlB5iBYjv2gAkACeJQeij12LO5AijsnACPtCNdAFACUxAkACQgCrACOPxBxDBAAB5Byju3MikkBgxijgGmgDeNI3ew+IRVzgFCyftAsQD/CAUZAmjsDXjlSC8jvPDuKwAHDskvOpoTNAA3khEuAFCzHQBDvDEIBsjuygCZADKjuGwC4gAaMyUgAZCyEADSjuoABejs3MCrhGdDsBjtXWQ3MDCABKPrLADlACBju8j + +t2ABr6ScuZhv0EHgKju1BmrhHcAbD+DYJDr3SMADO6j2UitDstVBhADBACcuarQA+jv8eRDlB/nqg8A3HQWEDXriZjvoVKTrZfODJYATQDgAC/kCMLgp8DAADjQAgADjQBAAA=== +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/IPTV指标分析.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/IPTV指标分析.md new file mode 100644 index 0000000..cda6edb --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/IPTV指标分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 看看目前下钻都做了什么； +2. 对于每个责任部门的IPTV分析，考查是否有突变增大的情况； +3. 先分析以下目前IPTV较高的零件和供应商； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/能量分析.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/能量分析.md new file mode 100644 index 0000000..51d1089 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作灵感/能量分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 冬季续航打折评价： + 1. 每%SOC对应释放的电量，这个应该和用SOC反推标称容量区别在哪里； + 2. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md new file mode 100644 index 0000000..634ddbf --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/SE薅羊毛问题.md @@ -0,0 +1,9 @@ +1. 背景：有用户使用SE权限给极越01充电后，再使用极越01的对外放电功能为其他车辆充电； +2. 目标：找出可能的违规使用SE权限的案例； +3. 假设： + 1. 违规用户一定是SE用户； + 2. 违规用户的充电量应明显高于正常用户； + 3. 违规用户的行驶里程与其充电量明显不成比例； +4. 可能的特征： + 1. 动力电池输出电量与电机电耗、DCDC电耗和热管理电耗差值较大； + 2. 日均充电次数高，每次平均充电量大(充电起始SOC); \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/用户用电习惯.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/用户用电习惯.md new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/续航里程优化.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/续航里程优化.md new file mode 100644 index 0000000..dbbd348 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/续航里程优化.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 目前策略： + 1. 充电后的续航里程：根据历史能耗和可用能量计算可用的续航里程，同时要求计算得出的续航里程值不小于标称续航\*SOC的一半; + 2. 行驶中的续航里程：根据历史能耗和剩余可用能量计算可用的续航里程，若SOC上升则续航里程也上升，但如果上升里程小于5km的时候不实施； +2. 可能衍生的问题： + 1. 在充电前能耗较低显示的续航里程较多，之后行驶时，能耗升高，导致续航里程下降过快； + 2. 由于存在50%的续航里程显示限制，可能导致行驶时续航里程下降过快； + 3. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/行程划分.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/行程划分.md new file mode 100644 index 0000000..610a549 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/行程划分.md @@ -0,0 +1,29 @@ +#### 2023年12月12日版本 +1. 背景： + 1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分 + 2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中 + 3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理 +2. 划分行程合理性的依据： + 1. 假设大多数用户是通勤需求； + 2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》； + 1. 分析用户所在地，放一个饼图； + 2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离； +3. 不合理的划分会引起的问题： + 1. 行程数过多； + 2. 行程时间和里程过短； +4. 报告内容： + 1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间； + 3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性； + 5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程； + + +#### 2023年12月12日后版本 +1. 目标： + 1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况； + 2. 确定极短的间隔时间是多短比较好； +2. 分析内容： + 1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔； + 2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化； + 3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/误换档分析.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/误换档分析.md new file mode 100644 index 0000000..6d0c50c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/误换档分析.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. 都有哪些种类 + 1. 误激活换档器，什么叫误激活换档器，激活换档器之后，档位未变 + 2. 误换档，档位持续时间为1s。 + 3. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/雨刮.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/雨刮.md new file mode 100644 index 0000000..59497cc --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/雨刮.md @@ -0,0 +1,6 @@ +### 要回答的问题： + + +1. 用户使用自动挡的意愿？明日使用自动挡时长占比来计算？ +2. 为什么用户会退出雨刮的自动挡？天气情况如何？车速情况如何？ +3. 退出后用户是调到哪个档位？ \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md new file mode 100644 index 0000000..708732e --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/分析报告/预估续航准确性探查＿冬季.md @@ -0,0 +1,22 @@ +1. 目的：探索预估续航的准确性 +2. 评价标准：单次行程中续航里程的变化情况（~~变化速率，跳变情况，~~续航里程的变化情况，与实际里程之间的差距），行程前后实际里程与预估里程的差距 +3. 数据量：取10日至16日的行程进行计算 +4. 总体情况： + 1. 准确性分布 + 1. 里程的影响 + 2. 温度的影响 + 3. 热管理功率的影响 + 4. 驾驶模式的影响：平均车速，最大车速，车速方差，平均加速度，最大加速度，加速度方差，平均减速度，最大减速度，减速度方差，驾驶激烈评价 + 2. 跟随性分布 + 1. 同上; +5. 特殊案例探查 + 1. 实际里程远长于预估里程 + 2. 实际里程远短于预估里程 + 3. 行程中预估里程增长 + 4. 预估里程长时间不变／下降过慢 + 5. 行程中预估里程变化与实际里程差距过大 +6. 问题 + 1. 如何定义下降速度 + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md new file mode 100644 index 0000000..362aa4c --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/2023年Q4 OKR.md @@ -0,0 +1,14 @@ +1. 整车工程对接 + 1. 建立对标数据库，至少包括存储空间、总布置对标数据； + 2. 开发能量管理相关看板，至少包括车辆能耗、能量流、续航里程、小电池补电； + 3. 售后相关数据支持 + +1. 触点产品 + 1. + + + + + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/人员需求.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/人员需求.md new file mode 100644 index 0000000..ac632ae --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/文档类/人员需求.md @@ -0,0 +1,33 @@ +- 整车工程工作责任 + - 内饰：内饰硬件、结构件开发，安全气囊、安全带、内灯、智能表面 + - 进入系统：门及其控制器开发，数字钥匙和NFC钥匙开发 + - 外饰：外饰硬件、结构件开发，外灯、窗等 + - 底盘 + - 三电 + - 热管理 + - 整车集成 +- 可能的业务需求 + - 需求定义阶段： + - 用户使用习惯统计 + - 驾驶习惯，用车习惯，充电习惯 + - 功能使用习惯 + - 对标数据 + - 对标数据库 + - 爬虫，这个需要我们写么？ + - 功能开发阶段 + - 试验车异常情况监控 + - 开发结果验证 + - 模型评价与调优，这个主要是数据支持，指标计算 + - 上市交付后 + - 故障监控 + - 大面积故障识别 + - 单车故障排查 + - 专项故障调查 + - 用户使用情况 + - 重点功能渗透率 + - 重点功能指标劣化异动监控和分析 + - 不同版本变更前后差异反馈 +- 人员需求： + - 内饰，外饰，进入系统：一人，主要工作：建立维护相关系統对标数据库；编写爬虫获取数据；统计计算用户对内外饰和进入系统的使用习惯，相关系统重点功能的渗透率；与业务方共同制定功能评价指标体系，并建立对应数据集；监控关键指标异动，支持专项功能优化和故障排查； + - 三电，热管理：一人，主要工作：统计用户的用车习惯，如行程里程和时长；车辆能耗、续航里程数据分析，建立续航里程、能耗异常监控看板，为续航里程模型优化提供数据支持；编写算法识别不同工况边界条件；支持专项问题优化和排查； + - 底盘，整车集成：一人，主要工作：建立维护相关系统对标数据库；监控车辆制动、转向和悬架系统故障情况，支持专项故障排查，单车故障调查及重大事故调查工作；支持NVH分析与优化 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/看板开发/能量流.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/看板开发/能量流.md new file mode 100644 index 0000000..2bdc689 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/看板开发/能量流.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 使用模式和充电状态时间融合： + 1. 先确定为什么有的充电状态结束时间是null，计划填充当日23:59:59 + 2. 对充电状态的开始和结束时间进行格式化； + 3. 将使用模式开始和结束时间，充电状态的开始和结束时间union all； + 4. 分别对开始时间和结束时间排序，并用row_number赋予行号rn； + 5. 将开始时间和结束时间进行left join，条件为 vid相等，且rn相等； + 6. 使用lead、lag串行重新配对开始和结束时间； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/行程划分.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/行程划分.md new file mode 100644 index 0000000..610a549 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/行程划分.md @@ -0,0 +1,29 @@ +#### 2023年12月12日版本 +1. 背景： + 1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分 + 2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中 + 3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理 +2. 划分行程合理性的依据： + 1. 假设大多数用户是通勤需求； + 2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》； + 1. 分析用户所在地，放一个饼图； + 2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离； +3. 不合理的划分会引起的问题： + 1. 行程数过多； + 2. 行程时间和里程过短； +4. 报告内容： + 1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间； + 3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布； + 4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性； + 5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程； + + +#### 2023年12月12日后版本 +1. 目标： + 1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况； + 2. 确定极短的间隔时间是多短比较好； +2. 分析内容： + 1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔； + 2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化； + 3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md new file mode 100644 index 0000000..e3d103a --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/充电习惯分析.md @@ -0,0 +1,20 @@ +1. 指标体系 + 1. 充电操作 + 1. 充电时段，开始和结束的时段（工作日和休息日），充电时长，低收费时段和高低费时刻 + 2. 充电桩类型 + 3. 充电开始SOC,充电结束SOC + 4. 平均充电量 + 5. 充电目标SOC分布 + 2. 充电间隔 + 1. 两次充电之间的行驶里程分布 + 2. 两次充电之间行驶次数 + 3. 平均充电间隔分布，按季节区别 + ~~4. 能否知道为了充电的平均行驶里程~~ + 3~~. 预约充电 + 1. 预约充电的使用频率 + 2. 预约的充电时段 + 3. 预约充电的设置源，手机和屏幕~~ + 4. 其他 + 1. 充电次数与电池健康度关系 + ~~5. ~~预约充电和直~~接充电的差别 + 1. ~~充电开始时间的差别~~~~ diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md new file mode 100644 index 0000000..f89b366 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/外灯使用.md @@ -0,0 +1,19 @@ +1. 外灯自动档使用时长 + 1. 时间段 + 2. 阳光量 + 3. 环境光量 + 4. 车速 + 5. 手动切换的次数 + 1. 开启次数 + 2. 关闭次数 +2. 自动远光灯 + 1. 时间段 + 2. 阳光量 + 3. 环境光量 + 4. 车速 + 5. 白天黑夜状态 + 6. 跟车距离 + 7. 对向车距离 + + + diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md new file mode 100644 index 0000000..80c5385 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/空调.md @@ -0,0 +1,20 @@ +1. 空调自动模式设置率： + 1. 自动模式组成： + 1. 风速自动控制模式设置率 + 2. 吹风自动控制模式设置率： + 1. 主驾吹风自动控制模式设置率 + 2. 副驾有人且吹风自动控制模式设置率 + 3. 内外循环自控制模式设置率 + 2. 外部影响因素： + 1. 内外温度差（座舱内温度- 环境温度） + 2. 环境温度 + ~~3. 地域~~ + ~~4. 时间段~~ + 5. 湿度 + 6. 阳光量 + 7. 电池SOC + 8. PM 2.5 + 9. 空气质量 + 10. 雨量大小，是否下雨 + 11. 用户设置的空调温度 + 12. diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md new file mode 100644 index 0000000..0a9929e --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/车门.md @@ -0,0 +1,37 @@ +1. 车门电动开启渗透率： + 1. 影响因素：哪些客观因素影响用户使用 + 1. 时空因素： + 1. 地域 + 2. 出行时间（tbd） + 2. 用车习惯： + 1. 用车频率 + 3. 用车目的，如网约车？（tbd） + 2. 流失率：用户为什么关闭电动开门设置，***用户可能不会关闭设置*** + 1. 地域因素 +2. 车门电动开启完成率： + 1. 时空因素： + 1. 时间段 + 2. 地域因素 + 2. 失败原因： + 1. 解锁失败原因 + 2. 移动失败原因 + 3. 手动干预原因 ***目前的无手动干预指门开，门不处在最小位置且门未上报向外移动受阻，开启过程中停止，如果手动拉到指定位置也算成功*** + 3. 不同触发源的成功率 + 4. 不同位置的成功率 +3. 车门电动关闭完成率： + 1. 与开启相同 + +流失原因分析： +1. 失败率较高 + 1. 故障： + 1. 解锁故障 + 2. 移动故障 + 1. 破冰失败 + 3. 手动干预原因：开或停止门 + 1. 停止后手动干预，有障碍物／无障碍物 + 2. 防夹触发后，手动干预 + +2. 出现／接近现事故 + 1. 未检测到障碍物时门开受阻或停止 +3. 开门情况不满意 + 1. 开门速度较慢→开门速度跳变 diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md new file mode 100644 index 0000000..1a9b5f1 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/核心指标分解/雨刮.md @@ -0,0 +1,7 @@ +1. 雨刮自动模式时长占比 + 1. 雨量大小 + 2. 阳光量 + 3. 时间段 + 4. 地域 + 5. 手动干预的方向（快或慢） + 6. 车速 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/能量流分析.md b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/能量流分析.md new file mode 100644 index 0000000..106f232 --- /dev/null +++ b/知识管理/工作笔记/归档/集度汽车/工作记录/需求分析/能量流分析.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 问题： + 1. 热管理能耗和PTC能耗、压缩机能耗和水泵能耗之间的关系 + 2. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/我从未见过如此全面的Transformer剖析.md b/知识管理/我从未见过如此全面的Transformer剖析.md new file mode 100644 index 0000000..b6c4c2c --- /dev/null +++ b/知识管理/我从未见过如此全面的Transformer剖析.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mp.weixin.qq.com/s/kBdFFcoFhOBWsPiR50s7ow' +--- +# 我从未见过如此全面的Transformer剖析 + +## Metadata + +- Title: 我从未见过如此全面的Transformer剖析 + +- Reference: https://mp.weixin.qq.com/s/kBdFFcoFhOBWsPiR50s7ow + +- Category: #source/article🗞 + +- Tags: + +## Highlights + +- Transformer架构的优点在于它完全摈弃了传统的循环结构，取而代之的是只通过注意力机制来计算模型输入与输出的隐含表示，而这种注意力的名字就是大名鼎鼎的自注意力机制（self-attention），也就是图1-2中的Multi-Head Attention模块 + + + +- 所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示。 + + + +- 1.2 技术手段 + + + +- 1.2.1 什么是self-Attention + + + +- 所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的“Scaled Dot-Product Attention“ + + + +- 自注意力机制的核心过程就是通过Q和K计算得到注意力权重；然后再作用于V得到整个权重和输出 + + + +- 对于输入Q、K和V来说，其输出向量的计算公式为：其中Q、K和V分别为3个矩阵，且其（第2个）维度分别为 （从后面的计算过程其实可以发现。而公式(1.1)中除以的过程就是图1-3中所指的Scale过程。之所以要进行缩放这一步是因为通过实验作者发现，对于较大的来说在完成后将会得到很大的值，而这将导致在经过sofrmax操作后产生非常小的梯度，不利于网络的训练。 + + + diff --git a/知识管理/投资理财/AI相关/算力服务器/国产AI算力.md b/知识管理/投资理财/AI相关/算力服务器/国产AI算力.md new file mode 100644 index 0000000..e50e92e --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/AI相关/算力服务器/国产AI算力.md @@ -0,0 +1,25 @@ +1. 关注公司： + 1. 浪潮信息 + 2. 中科曙光 + 3. 工业富联 + 4. 神州数码 + + +2. 财务数据： + +| | | 中科曙光 | 工业富联 | 浪潮科技 | 神州数码 | +| :--: | -------- | ------ | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | | +| | 毛利率 | 26.26% | 8.06％ | 10.04% | 3.99％ | +| | 净利率 | 13.08% | 4.41% | 2.73% | 1.01% | +| | 总资产回报率 | 5.92% | 7.53% | 4.02% | 2.84% | +| | 净资产报酬率 | 10.30% | 15.63% | 9.89% | 14.65% | +| 运营能力 | | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.453 | 1.666 | 1.476 | 2.811 | +| | 应收账款周转率 | 5.240 | 5.117 | 6.335 | 11.58 | +| | 应收账款周转天数 | 68.70 | 70.35 | 56.82 | 31.09 | +| | 存货周转率 | 5.24 | 5.688 | 3.471 | 39.03 | +| 偿债能力 | | | | | | +| | 流动比率 | 2.992 | 1.829 | 2.089 | 1.213 | +| | 速动比率 | 2.305 | 1.273 | 1.190 | 0.797 | +| | 资产负债率 | 38.38% | 51.13% | 62.00% | 79.37% | diff --git a/知识管理/投资理财/AI相关/算力服务器/工业富联 vs 中兴通讯.md b/知识管理/投资理财/AI相关/算力服务器/工业富联 vs 中兴通讯.md new file mode 100644 index 0000000..7af09f1 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/AI相关/算力服务器/工业富联 vs 中兴通讯.md @@ -0,0 +1,15 @@ + +## 1. 财务： + +23年财报主要信息对比： + +| | 工业富联 | 中兴通讯 | +| ----- | ------- | ------- | +| 收入 | 4763.4亿 | 1242.5亿 | +| 净利润 | 210.4亿 | 93.3亿 | +| 净利润率 | 4.42% | 7.51% | +| 扣非净利润 | 202.1亿 | 74.0亿 | +| 总资产 | 2877.1亿 | 2009.6亿 | +| 流动资产 | 2524.8亿 | 1585.0亿 | +| 营业成本 | 4379.6亿 | 720.5亿 | +| 毛利润率 | 8.06% | 41.53% | diff --git a/知识管理/投资理财/低空经济/低空感知.md b/知识管理/投资理财/低空经济/低空感知.md new file mode 100644 index 0000000..4959ac5 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/低空经济/低空感知.md @@ -0,0 +1,26 @@ +1. 考虑入手： + 1. 四川九洲 + +2. 关注股票： + 1. 纳睿雷达 + 2. 四创电子 + 3. 四川九洲 + +3. 财务数据对比 + + +| | | 纳睿雷达 | 四创电子 | 四川九洲 | +| ---- | -------- | ----- | ------ | ------ | +| 盈利能力 | 毛利率 | 78.8% | 16.49% | 21.63% | +| | 净利率 | 8.09% | -6.05% | 5.22% | +| | 总资产回报率 | 0.25% | -0.6% | 1.39% | +| | 净资产报酬率 | 0.27% | -1.81% | 2.28% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.031 | 0.099 | 0.266 | +| | 应收账款周转率 | 0.279 | 0.317 | 0.738 | +| | 应收账款周转天数 | 645 | 567.3 | 244.0 | +| | 存货周转率 | 0.077 | 0.377 | 2.061 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 10.13 | 1.281 | 1.658 | +| | 速动比率 | 9.3 | 0.853 | 1.429 | +| | 资产负债率 | 9.27% | 66.15% | 50.67% | diff --git a/知识管理/投资理财/低空经济/动力.md b/知识管理/投资理财/低空经济/动力.md new file mode 100644 index 0000000..7fc53cc --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/低空经济/动力.md @@ -0,0 +1,26 @@ +1. 考虑入手： + 1. 宗申动力 + 2. 卧龙电驱 +2. 关注股票： + 2. 宗申动力 + 3. 卧龙电驱 + 4. 应流股份，应流股份是做航空发动机、燃气轮机、核能等相关领域的新材料，和另外两个不是同一领域； + +3. 财务数据对比 + +| | | 宗申动力 | 卧龙电驱 | 应流股份 | +| ---- | -------- | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | 毛利率 | 14.39% | 25.70% | 34.37% | +| | 净利率 | 6.31% | 5.13% | 11.11% | +| | 总资产回报率 | 2.81% | 1.63% | 1.29% | +| | 净资产报酬率 | 5.73% | 4.09% | 3.37% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.452 | 0.318 | 0.116 | +| | 应收账款周转率 | 2.644 | 1.552 | 1.173 | +| | 应收账款周转天数 | 68.07 | 116.0 | 153.5 | +| | 存货周转率 | 4.544 | 1.672 | 0.442 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.029 | 1.303 | 1.340 | +| | 速动比率 | 1.704 | 0.971 | 0.702 | +| | 资产负债率 | 53.12% | 56.51% | 55.91% | +| | | | | | diff --git a/知识管理/投资理财/低空经济/飞机制造.md b/知识管理/投资理财/低空经济/飞机制造.md new file mode 100644 index 0000000..c2947fa --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/低空经济/飞机制造.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +1. 考虑入手： + 1. 万丰奥威 +2. 关注股票： + 1. 万丰奥威 + 2. 中直股份 + 3. 亿航智能(美股) + +3. 财务数据(2024年半年报)： + +| | | 万丰奥威 | 中直股份 | 亿航智能 | +| ---- | -------- | ------ | ------ | ------- | +| 盈利能力 | 毛利率 | 18.49% | 13.10% | 62.20% | +| | 净利率 | 7.08% | 3.58% | -82.46% | +| | 总资产回报率 | 2.96% | 0.64% | -- | +| | 净资产报酬率 | 5.79% | 2.45% | -- | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.418 | 0.177 | 0.29 | +| | 应收账款周转率 | 2.282 | 1.190 | 3.91 | +| | 应收账款周转天数 | 78.89 | 151.3 | 46.09 | +| | 存货周转率 | 86.83 | 581.3 | 189.97 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 1.488 | 1.32 | 2.12 | +| | 速动比率 | 1.018 | 0.628 | 1.99 | +| | 资产负债率 | 46.72% | 71.8% | 51.37% | diff --git a/知识管理/投资理财/关注领域/低空经济.md b/知识管理/投资理财/关注领域/低空经济.md new file mode 100644 index 0000000..ef8e7e2 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/关注领域/低空经济.md @@ -0,0 +1,9 @@ + +1. 基础设施空管系统：深城交、中信海直 +2. 航空发动机：宗申动力、卧龙电驱、应流股份 +3. 飞机制造：万丰奥威、中直股份、亿航智能 +4. eVTOL：亿航智能(美股)、 +5. 超新材料：光启技术、龙华科技 +6. 低空感知：纳睿雷达、四创电子、四川九洲 +7. 低空空域管理：中科星图、莱斯信息 +8. 其他：海特高新 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/投资理财/关注领域/储能概念.md b/知识管理/投资理财/关注领域/储能概念.md new file mode 100644 index 0000000..da31569 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/关注领域/储能概念.md @@ -0,0 +1,25 @@ +- 电化学储能： + +光大证券建议：成本占用电池占比60%，逆变器（PCS）占比20%，因此：重点关注储能逆变器和集成龙头阳光电源，户用储能逆变器龙头锦浪科技、固德威、德业股份、禾望电气，工商业储能逆变器龙头盛弘股份，全场景储能逆变器龙头科华数据。此外建议关注储能温控、储能消防、先进压缩空气储能、光热储能领域。 + +储能逆变器和集成龙头：阳光电源 + +户用储能逆变器龙头：锦浪科技、固德威、德业股份、禾望电气， + +工商业储能逆变器龙头：盛弘股份 + +全场景储能逆变器龙头：科华数据 + +大涨概念股： + +储能概念股大涨。德业股份拉升封板，禾迈股份、昱能科技、振邦智能、祥鑫科技、科华数据、派能科技等冲高 + +重点关注龙头： + +储能逆变器PCS：固德威、锦浪科技、盛弘股份、德业股份、阳光电源、昱能科技、古瑞瓦特、enphase + +储能电池：派能科技、比亚迪、鹏辉能源 + +温控系统：英维克、同飞股份 + +• 我们看好钠离子电池行业未来发展，推荐钠电池及材料布局前瞻的企业： • 1）电池企业：宁德时代； • 2）材料企业：当升科技、容百科技、厦钨新能、璞泰来、天赐材料。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/投资理财/关注领域/具身智能.md b/知识管理/投资理财/关注领域/具身智能.md new file mode 100644 index 0000000..1ac0e78 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/关注领域/具身智能.md @@ -0,0 +1,12 @@ +## 1. 关注股票 + +1. 力传感：宇立仪器、坤维科技、鑫精诚、柯力传感、昊志机电、安培龙； +2. 执行器：三花智控、拓普集团； +3. 灵巧手：长盈精密、鸣志电器(空心电机)、禾川科技(无框电机)、步科股份(无框电机); +4. 空心杯电机：鸣志电器、鼎智科技、拓邦股份、伟创电气； +5. 谐波减速器：绿的谐波； +6. 触觉传感器：汉威科技； + +## 2. 领域 + +壁垒：灵巧手>关节>行星滚柱丝杠>六维力矩传感器>谐波减速器>空心杯电机>无框电机。灵巧手、关节、丝杠等赛道是人形机器人产业链的核心优质赛道。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/投资理财/关注领域/国产AI算力.md b/知识管理/投资理财/关注领域/国产AI算力.md new file mode 100644 index 0000000..e50e92e --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/关注领域/国产AI算力.md @@ -0,0 +1,25 @@ +1. 关注公司： + 1. 浪潮信息 + 2. 中科曙光 + 3. 工业富联 + 4. 神州数码 + + +2. 财务数据： + +| | | 中科曙光 | 工业富联 | 浪潮科技 | 神州数码 | +| :--: | -------- | ------ | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | | +| | 毛利率 | 26.26% | 8.06％ | 10.04% | 3.99％ | +| | 净利率 | 13.08% | 4.41% | 2.73% | 1.01% | +| | 总资产回报率 | 5.92% | 7.53% | 4.02% | 2.84% | +| | 净资产报酬率 | 10.30% | 15.63% | 9.89% | 14.65% | +| 运营能力 | | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.453 | 1.666 | 1.476 | 2.811 | +| | 应收账款周转率 | 5.240 | 5.117 | 6.335 | 11.58 | +| | 应收账款周转天数 | 68.70 | 70.35 | 56.82 | 31.09 | +| | 存货周转率 | 5.24 | 5.688 | 3.471 | 39.03 | +| 偿债能力 | | | | | | +| | 流动比率 | 2.992 | 1.829 | 2.089 | 1.213 | +| | 速动比率 | 2.305 | 1.273 | 1.190 | 0.797 | +| | 资产负债率 | 38.38% | 51.13% | 62.00% | 79.37% | diff --git a/知识管理/投资理财/关注领域/车路云一体化.md b/知识管理/投资理财/关注领域/车路云一体化.md new file mode 100644 index 0000000..8f10d26 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/关注领域/车路云一体化.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +1. 关于公司： + 1. 万集科技 + 2. 金溢科技 + 3. 千方科技 +2. 财务数据对比 + 下述数据为2023年年报数据 + +| | | 万集科技 | 金溢科技 | 千方科技 | +| :--: | -------- | ------- | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | +| | 毛利率 | 33.64% | 35.11% | 34.47% | +| | 净利率 | -42.24% | 9.62% | 7.33% | +| | 总资产回报率 | -11.49% | 1.86% | 2.925 | +| | 净资产报酬率 | -16.72% | 2.36% | 4.41% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.272 | 0.194 | 0.399 | +| | 应收账款周转率 | 0.852 | 1.489 | 2.046 | +| | 应收账款周转天数 | 422.5 | 241.8 | 175.9 | +| | 存货周转率 | 1.476 | 2.385 | 2.116 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.618% | 4.230% | 1.818% | +| | 速动比率 | 2.129% | 3.980% | 1.460% | +| | 资产负债率 | 28.98% | 21.42% | 33.86% | + +3. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/投资理财/具身智能/六维力传感器.md b/知识管理/投资理财/具身智能/六维力传感器.md new file mode 100644 index 0000000..63c9f9d --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/具身智能/六维力传感器.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +1. 关注股票： + + 1. 柯力传感； + 2. 昊志机电； + 3. 安培龙； + +2. 财务指标对比： + + +| | | 柯力传感 | 昊志机电 | 安培龙 | +| ---- | -------- | ------ | ------ | ------ | +| 盈利能力 | | | | | +| | 毛利率 | 43.43% | 37.94% | 30.83% | +| | 净利率 | 23.55 | 8.97% | 8.55% | +| | 总资产回报率 | 3.25% | 2.19% | 1.79% | +| | 净资产回报率 | 4.52% | 4.88% | 3.02% | +| 运营能力 | | | | | +| | 总资产周转率 | 0.138 | 0.244 | 0.210 | +| | 应收账款周转率 | 1.588 | 1.203 | 1.309 | +| | 应收帐款周转天数 | 113.4 | 149.7 | 137.5 | +| | 存货周转率 | 0.609 | 0.762 | 1.357 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.074 | 1.399 | 1.873 | +| | 速动比率 | 1.643 | 0.833 | 1.416 | +| | 资产负债率 | 30.52% | 56.01% | 36.58 | diff --git a/知识管理/投资理财/具身智能/触觉传感器.md b/知识管理/投资理财/具身智能/触觉传感器.md new file mode 100644 index 0000000..3c176b6 --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/具身智能/触觉传感器.md @@ -0,0 +1,26 @@ +1. 准备买入 + 1. 奥迪威（北交所） + 2. 汉威科技 +2. 关注股票 + 1. 汉威科技 + 2. 申昊科技 + 3. 奥迪威 +3. 财务指标 + +| | | 汉威科技 | 申昊科技 | 奥迪威 | +| ---- | -------- | ------ | -------- | ------ | +| 盈利能力 | 毛利率 | 27.75% | 24.65% | 35.16% | +| | 净利率 | 3.85% | -189.10% | 15.11% | +| | 总资产回报率 | 0.7% | -3.53% | 4.22% | +| | 静资产回报率 | 1.81% | -6.12% | 4.86% | +| 运营能力 | 总资产周转率 | 0.18 | 0.019 | 0.256 | +| | 应收账款周转率 | 0.803 | 0.069 | 1.803 | +| | 应收帐款周转天数 | 224.1 | 2627 | 99.82 | +| | 存货周转率 | 1.771 | 0.188 | 2.283 | +| 偿债能力 | | | | | +| | 流动比率 | 2.025 | 3.066 | 6.475 | +| | 速动比率 | 1.744 | 2.681 | 5.851 | +| | 资产负债率 | 47.82% | 45.81% | 14.68% | + + + \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/投资理财/基础知识/财报分析/需要关注的指标.md b/知识管理/投资理财/基础知识/财报分析/需要关注的指标.md new file mode 100644 index 0000000..fd738bd --- /dev/null +++ b/知识管理/投资理财/基础知识/财报分析/需要关注的指标.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +1. 盈利能力 + 1. 毛利率：毛利润/营业收入 + 2. 净利率：净利润/营业收入 + 3. 总资产回报率：息税前收益(净利润+所得税+利息费用)/((期初总资产+期末总资产)/2) + 4. 净资产报酬率：净利润/((期初股东权益+期末股东权益)/2) +2. 运营能力 + 1. 总资产周转率：营业收入/平均总资产额((期初+期末)/2) + 2. 应收账款周转率：营业收入/平均应收账款((期初+期末)/2) + 3. 应收账款周转天数：365/应收账款周转率 + 4. 流动资产周转率：营业收入/流动资产平均余额 + 5. 固定资产周转率：营业收入/固定资产平均净值 + 6. 存货周转率：营业成本/平均存货余额 +3. 偿债能力 + 1. 流动比率：企业流动资产与流动负债的比例(短期偿债能力) + 2. 速动比率：速动资产(流动资产-存货)/流动负债(短期偿债能力) + 3. 利息收入倍数：息税前收益(净利润+所得税+利息费用)/利息费用(财务费用) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/数据挖掘/数据集/驾驶行为相关数据库.md b/知识管理/数据挖掘/数据集/驾驶行为相关数据库.md new file mode 100644 index 0000000..5193638 --- /dev/null +++ b/知识管理/数据挖掘/数据集/驾驶行为相关数据库.md @@ -0,0 +1,4 @@ +1. HCILAB：https://www.hcilab.org/research/hcilab-driving-dataset/； +2. PhysioNet：https://physionet.org/content/drivedb/1.0.0/; +3. UAH-DriveSet: [http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;](http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/uah-driveset/;) +4. NGSIM：[https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj；](https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/数据挖掘/理论知识/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md b/知识管理/数据挖掘/理论知识/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md new file mode 100644 index 0000000..a19f7e6 --- /dev/null +++ b/知识管理/数据挖掘/理论知识/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mengte.online/archives/1879' +--- +# Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +## Metadata + +- Title: Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +- Reference: https://mengte.online/archives/1879 + +- Category: #source/article🗞 + +- Tags: + +## Highlights + +- 先将变量X、Y分别从小到大排序编秩，用秩次RX和RY表示。排序时，出现数据相等从而造成秩次相同的现象称为相持(tie)，此时，取其平均秩次为每个数据的秩次 + + + +- Spearman相关性分析，需要满足2个条件： 条件1：变量包含等级变量、或变量不服从正态分布或分布类型未知。 条件2：两变量之间存在单调关系。 + + + +- Spearman相关，又称秩相关、等级相关，是对两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。对于服从Pearson相关的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能更低。 Spearman相关系数(rs)介于-1与1之间，rs >0为正相关，rs <0为负相关。rs的绝对值(|rs|)越大，变量间的相关性越强。 参考Pearson相关系数对rs进行等级划分：当0.9 [!万莹：推荐***，价格低点、房型尚可、单价可接受、初中学区不错] +> 5. ***万科海上传奇2期(2015)***：（链家挂牌均价9.999万，成交均价8.79万，最新成交高层3房928万-8.5万/平；22年高点10.2万，23年12月低楼层9.6万，现在挺合适的！） + 1. 965万，108.88平，8.86万元/平，南北不通透，有连廊 + 2. 御桥板块，外中环间，紧贴中环，御桥地铁站门口，周围有大型商业，有公园；东部(4S店、红星美凯龙) + 3. 学区：小学：上海市浦东新区御桥小学（御山校区），中学：上海市建平实验地杰中学(比较好) +6. 仁和都市花园(2016)： + 1. 两房，780万，93.16平，8.3万元/平，南北通透 + 2. 御桥板块，在外中环间，离中环稍远，离御桥地铁站稍远，周围有大型商业，有公园； + 3. 学区：小学：上海市浦东新区御桥小学（高青校区）(学校还没建，统筹)，中学：上海市浦东新区建平御山中学 +7. 宝华海尚郡领(2014)： + 1. 两房，968万，100.95平，9.58万元/平，南北通透 + 2. 北蔡板块，在内中环间，离下南路地铁站不远(800米)，周围有商业，有公园； + 3. 学区：小学：上海市浦东新区北蔡镇中心小学 ，中学：上海市新云台中学 +8. 万科翡翠公园(2017)： + 1. 两房，850万，86.24平，9.85万元/平，南北不通透（张江最新小区） + 2. 张江，内中环间，在学林路地铁站边，公司较多，没有什么商业 + 3. 学区：小学：万科实验小学，中学：建平实验张江中学 + 凯德嘉博名邸（2012） + 两房两卫，920万，104平，8.77万元/平，南北通透 + 世博板块，紧邻大华，7号线杨高南路旁，山姆1.2km、巴黎春天2km + 学区：上海市浦东新区尚博实验小学（昌里校区）；上海市上南中学北校 + +> [!万莹：户型一般、单价价格高、无学区] +> 凯德莲公馆（2015年） + 两房，980万，92平，10.6万元/平，双南户型 + 南码头板块东侧，在凯德嘉博名邸北边，交通与凯德嘉博名邸相同，所以更远一些7号线杨高南路300m，旁有河道，有南码头休闲广场 + 学区：上海市浦东新区浦三路小学，上海市上南中学北校 + + + \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/HR面准备.md b/知识管理/日常生活/杂项/HR面准备.md new file mode 100644 index 0000000..e2a7591 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/HR面准备.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +1. 自我介绍 + +2. 未来转互联网： + 1. 第一个方面，最主要的，是我觉得互联网的机会对我来说更好，因为数据分析、数据算法这个岗位最早就是从互联网兴起的嘛，包括我在工作中也接触过从互联网行业来到汽车行业的同事，我认为在数据分析、数据算法这个方向还是互联网更加成熟，能让我接触到更多的项目，得到更好的锻炼，对我后续的职业发展更加有利； + 2. 第二个方面，是本身汽车行业现在确实是十分的动荡，数据分析、数据算法这个方向做的比较好的基本都是新势力的车企嘛，但是明年和后年，我觉得就是新势力的决赛圈了，从现在的情况看除了极少数的头部玩家，其他的新势力都要死，所以就是有点太不稳定了，我本身不是一个追求特别稳定的一个人，但是汽车行业尤其是新势力现在是太过动荡，这个情况对我，不论是未来的职业发展还是生活都不利； +3. 以前的哪些经验可以用在现在的工作上： + 1. 对数据分析和数据算法的基本能力： +4. 对岗位的理解： + 1. 第一个：风控，利用数据分析 +5. 为什么离职： + 1. 集度：因为失业了，集度闪崩，基本已经把所有员工都裁掉了； + 2. 一汽：因为是已经在上海定居了嘛，所以当时去一汽的时候就是想转一个业务方向，所以当时就是规划了去一汽做3-5年的时间然后再回到上海，去年正好也有这样的机会，所以就回来了； + 3. 上汽：主要是因为当时的工作内容，上汽的职位更多的偏项目管理多一点，我自己是更想做技术，就是实际的技术研发多一点，另外，我个人对数据啊、算法、智能这些开发都非常感兴趣，当时正好一汽这边有这个机会就跳槽到了一汽这边； +6. 未来的职业规划：我是想走技术专精这个方向的，未来我想成为一名技术专家，短期内的话，我希望通过更多的项目实践，让我的能力可以得到更好的提升； +7. 之前公司表现： + 1. 集度：我个人觉得表现是不错的，因为我去年是拿了5分，就是满分的绩效，入职之后，我很快的就协助业务方的同事建立了完整的评价体系，支持业务方迭代策略、硬件选型及售后问题排查，得到了两边领导和同事的高度评价； + 2. 一汽：在一汽的话我的表现也是不错的，离职前最后一年是拿了A的绩效，也是最好的绩效，在职期间，我负责驾驶行为产品的定义和算法开发，我基于数据情况重新设计了驾驶行为评价指标，开发了多个数据算法提高了驾驶行为识别的准确性，同时也协调各方推进产品具体的开发工作，没有出现开发延误错过节点等等问题； + +5. 加班和工作强度： + 1. 对于我个人来说，只要是工作很忙，工作量很大导致的，这种加班的话我是可以接受的； + 2. 从另外的角度来说，对于我的职业规划来讲，我是想走技术口的，走技术专家这个方向的，我希望在现在还算年轻，身体还允许的时候多做项目，尤其是那种比较复杂的项目，尽快的锤炼我的能力，让我在日后能后更好更高的竞争力； +6. 工作以外的爱好 + 1. 折腾一些电子类的产品吧，尤其是智能家居类的； + 2. 看看书，军事，历史，最近在看的叫 五代十国全史，唐末到宋初这段时间的历史 + + +7. 新机会在意的点： + 技术、平台 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/个人.md b/知识管理/日常生活/杂项/个人.md new file mode 100644 index 0000000..b503ed9 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/个人.md @@ -0,0 +1,27 @@ +## 数据分析 + +~~1. 行驶环境检测：SVM、LVQ、KNN~~ +2. 不良驾驶行为识别：规则、RNN、HMM +~~3. 安全驾驶：Aprior算法~~ +~~4. 节能驾驶：因子分析~~ +5. 驻留点检测：DBSCAN聚类 +6. 常用路线检测：DTW算法 + + +## 产品经理 + +- [ ] 技能：Axure、xmind +- [ ] 个人优势 + - [ ] 6年项目管理检验，其中3年数据产品经理经验 + - [ ] 了解汽车、智能座舱产品，技术极客，了解各类科技产品 + - [ ] 学习能力 +- [ ] 驾驶行为产品经理 + - [ ] 调研、对标 + - [ ] 产品功能定义 + - [ ] 技术架构设计(整体架构、数据库模型、接口) + - [ ] 原型图设计、PRD文档编写、组织内部评审 + - [ ] 制定产品开发计划、跨部门沟通协作 +- [ ] 人体健康管理产品经理 + - [ ] 负责0～1产品调研、竞品分析、产品架构及功能设计； + - [ ] 技术方案设计(传感器、数据中台设计)，供应商交流； + - [ ] 技术预研立项； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/入党时间.md b/知识管理/日常生活/杂项/入党时间.md new file mode 100644 index 0000000..e61a014 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/入党时间.md @@ -0,0 +1 @@ + 2016年10月31日 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/婚礼记录.md b/知识管理/日常生活/杂项/婚礼记录.md new file mode 100644 index 0000000..43db39b --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/婚礼记录.md @@ -0,0 +1,33 @@ +## 礼物 + +- 林娜师姐，一堆碗，一个290元； + +- 蒋珊珊，配秀和的扇子； + +## 随礼 + +- 卜卓：1000 + +- 赵杨：1000 + +- 栗泽晨：1000 + +- 刘浩师兄：800 + +- 刘文超：500 + 200 + +- 骞剑策：1000 + +- 许晨：1000 + +- 杨天：500 + +- 袁鲁峰：200 + +- 丽丽姐：1000 + +- 刘伟涛：500 + +- 胡冰妍：1000 + +- 顾兴剑师兄：200 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/我喜欢的那些句子.md b/知识管理/日常生活/杂项/我喜欢的那些句子.md new file mode 100644 index 0000000..379a0cd --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/我喜欢的那些句子.md @@ -0,0 +1,47 @@ +1. 所有的英雄，都是凡人，千回百转，千锤百炼，矢志不改，如此而已——《明朝那些事儿》 + +2. 世间万事，风云变幻，苍黄翻覆。纵使波谲云诡，但制心一处，便无事不办。天定胜人，人定兮胜天——《画江湖之不良人3》袁天罡 + +3. 所谓的奇迹是真的发生后才具有价值——摘自鼠绘漫画网 + +4. 工程师让技术更加成熟，同时也让它变得简单——《数字战争：苹果、谷歌与微软的商业较量》 + +5. 不要总是着眼于失去的东西，失去的东西是不会回来的，问问你自己还剩下什么？——《海贼王》“海侠”甚平 + +6. 灾难总是接踵而至，这正是世间的常理。你以为只要解释一下，就有谁会来救你吗？要是死了，就只能说明我不过是如此程度的男人。——《海贼王》罗罗诺亚·索隆 + +7. 人的梦想，是不会完结的啊！——《海贼王》“黑胡子”帝奇 + +8. 人生最大的落差是你配不上自己的野心，又辜负了你所承受的苦难——摘自网络 + +9. 人民不应该害怕他们的政府，政府应该害怕它的人民——《V字仇杀队》V + +10. 正义必胜？那是理所当然的啊，因为只有胜利者才是正义的啊——《海贼王》多弗朗明哥 + +11. 记住，千万不要有和别人斗的心，不要和别人比，你要赢的是你自己——《头文字D》藤原文太 + +12. 一被人说成是弱者就气得浑身发抖之人一定是个弱者——摘自网络 + +13. 看清自己，看清世界，变强吧！——《海贼王》鹰眼 + +14. 丧家之犬是没有资格谈正义的——《海贼王》沙·克罗克达尔 + +15. 只有那些疯狂到认为自己可以改变世界的人才能改变世界——乔布斯 + +16. What does a man do, Walter? A man provides for his family. And he does it even when he's not appreciated, or respected, or even loved. He simply bears up and he does it. Because he's a man ——《绝命毒师》Gus Fring + +17. 成年人的世界哪有什么对错。——《妖怪名单》燕朝雪 + +18. 只有品尝过成功，失败和仓皇逃窜的滋味之后，男人才会真正长大，哭也没关系，要跨过去！ ——《海贼王》“红发”香克斯 + +19. 人会长大三次。第一次是在发现自己不是世界中心的时候。第二次是在发现即使再怎么努力，终究还是有些事令人无能为力的时候。第三次是在，明知道有些事可能会无能为力，但还是会尽力争取的时候。——摘自网络 + +20. 能够改变未来的权利，对每个人来说都是平等的——《海贼王》贝吉 + +21. 改变世界的一定是拥有理想的现实主义者和认清了现实的理想主义者——摘自网络 + +22. 世界上只有一种真正的英雄主义，就是认清了生活的真相后还依然热爱它——罗曼·罗兰 + +23.  听好了，自己不去努力，反而去数落对方的缺点，妄图拉低对方身份，让对方和自己站在同样的高度，这就是嫉妒。本来只要采取行动，赶上并超越对方就行，但是人啊...却往往做不到这一点，因为嫉妒是毫不费力的啊！不过你要牢记住这点，现实会给你答案，将责任推卸给时代、推卸给世界，你的处境也不会有任何改变，现实就是现实，你要理解现状，并好好分析，现实中一定蕴含了人走到今天这一步的原因，如果你能发现其中真理，之后只要再采取行动即可，连现实都无法判断的人，在我看来就是笨蛋——《红鳉鱼》 + +24. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/数据产品经理.md b/知识管理/日常生活/杂项/数据产品经理.md new file mode 100644 index 0000000..fb3f110 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/数据产品经理.md @@ -0,0 +1,37 @@ +各位老师好，我叫李振洋，2017年硕士毕业于吉林大学车辆工程专业，目前就职于一汽南京科技开发有限公司，目前我主要负责驾驶行为分析相关的产品开发，驾驶行为分析这个产品呢，主要功能是通过分析驾驶员的驾驶行为与行车安全和能耗之间的关系，引导驾驶员改善驾驶习惯。在这个产品中呢，我同时承担产品经理和数据算法开发两项工作。在产品经理这方面呢，负责PRD文档编写、原型图设计等，除此之外呢，我还负责对产品的功能体系和技术架构进行比较大的调整，功能项进行了精简和调整，；同时，我们对驾驶行为和行车安全及能耗做了相关性和关联分析，并根据分析结果，重新设计了驾驶行为的评价体系；在数据算法这方面呢，我们基于 SVM、聚类、DTW、RNN网络等开发驾驶工况和行驶环境识别、不良驾驶行为识别、驾驶风格识别、用路线识别等算法。 +除了驾驶行为分析这个产品之外呢，我还负责和参与了两个产品的开发，一个是主动人体健康管理，这个项目里，我主要负责人体健康管理产品0～1产品调研、竞品分析、产品架构，并且组织供应商技术交流，选定传感器、确定数据中台的设计方案等；另一个是伏羲大数据平台中驾驶行为相关模块的开发，伏羲大数据平台是一汽自研的车联大数据应用平台， 支撑数据驱动研发概念落地，负责驾驶行为分析模块数据指标设计、数据拉取、数据清理、数据计算及入库等工作，设计安全、 能耗、 辅助驾驶和舒适 4 个子模块 20 余项指标； +就我个人，我是一个开朗、外向的人，可以很快的融入不同的团队。在工作上，我是一个认真负责，能吃苦耐劳的人。同时呢，我也是一个渴望学习新知识并会学习的人，非常愿意面对全新的挑战。 + +数据清洗都做了哪些工作？ + +mqtt协议和http协议； + +比较困难的工作点，如何解决的； + +有创新性的工作； + +为什么想来做产品经理； + +1. 建立分析体系 + 1. 流程：明确分析目的和思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写 + 2. 例子：能耗相关性分析：要分析哪些驾驶行为与能耗相关——根据车辆动力学和电驱系统特性粗选指标——收集数据——相关性分析、因子分析——撰写分析报告 + 3. 常用方法： + 1. 趋势分析； + 2. 多维分解； + 3. 用户分群； + 4. 漏斗分析； + 5. 留存分析； + 6. AB 测试； +2. 指标字典 + 1. 确定分析指标——明确指标的维度和口径——指标评审——运营指标字典 + 2. 例子：伏羲大数据平台：分析APA系统的使用情况—— +3. 数据分析平台建设 + 1. 数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化 +4. 大数据处理流程： + 1. 数据生产 + 2. 数据采集 + 3. 数据预处理 + 4. 数据储存 + 5. 数据挖掘、统计与分析 + 6. 数据ETL与存储关系系数据库 + 7. 数据可视化 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/杂项/整理思路.md b/知识管理/日常生活/杂项/整理思路.md new file mode 100644 index 0000000..079f757 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/杂项/整理思路.md @@ -0,0 +1,91 @@ +1. 自我介绍 + 老师好，我叫李振洋，17年毕业于吉林大学车辆工程专业，现在上海集度汽车有限公司任数据分析师一职，在这期间我主要负责整车工程、座舱触点、生产管理与质量三个部门的数据分析任务，包括从需求对接、需求分析、数据获取、预处理、分析到撰写分析报告或者搭建看板；对于整车工程，我与业务方同事合作，设计建立北极星评价指标，并围绕北极星指标建立完整的评价体系，对整车能耗、续航里程估计准确性等用户感知较强的问题进行持续监控，对异常波动进行归因分析，为业务部门提供精准的优化建议，支持业务迭代升级。对于座舱触点，我们对智能化功能的渗透率进行分析，并对智能化功能的用户流失原因进行下钻分析，如退出空调自动挡、雨刮自动挡、关闭电动开门等；对于生管与质量部门，我们主要通过数据分析支持其解决用户抱怨问题，比如空调震动等；对于一些偶发难以复现的故障进行长期监控，提供故障发生时第一现场的车辆状态与用户操作数据；此外，会对车辆整个生产、交付环节中的用时、成本进行分析，提出卡点问题，促进业务的优化；此外，我们还会进行专题数据分析，通过大数据，探索用户驾驶风格、用车习惯等信息，并指导车辆功能设计和零部件选型，如电池加热策略更新、NVH优化方向、DCDC选型、VAVE等；最后，我们基于python等工具开发了一系列的辅助工具，实现重点业务指标、问题的自动推送，业务报告的自动生成，提升业务团队的效率；这是我在集度这边的一些主要工作内容。 +1. 做过的工作， + 1. 整车工程 + 1. 能耗： + 1. 能耗评价体系：电池、电机、热管理、行驶工况评价，与CLTC之间的差距； + 1. 北极星：整车能耗(百公里能耗水平) + 2. 一级指标： + 1. 电机能耗 + 2. 热管理能耗 + 3. DCDC高压侧能耗 + 4. 电池SOC与能耗匹配情况 + 5. 用户行为 + 3. 二级指标 + 1. 电机 + 1. 电机综合效率 + 2. 电机制动能量回收效率 + 2. DCDC高压侧能耗： + 1. DCDC高低压侧转换效率 + 2. DCDC低压侧用电器 + 1. 热管理低压侧功率：电池水泵、电机水泵、鼓风机、风扇 + 2. 其他低压侧功能使用情况：座椅加热、哨兵、ACU + 3. 热管理： + 1. 座舱热管理功率 + 2. 电池热管理功率 + 4. 用户行为： + 1. 行驶工况 + 2. 驾驶风格 + 3. 空调使用与设置 + 4. 制动能量回收设置 + + 2. 续航里程估计准确性影响因素：行驶里程、环境温度、驾驶激烈程度、电池健康度 + 3. 驾驶风格评价： + 1. 与能耗的关系：SVM分类； + 2. 聚类分析 + 4. 用户工况提取： + 1. 车辆的行驶工况： + 1. 不同路段的行驶时间占比、不同的特征（车速、加速度）； + 2. 不同温度环境下用户的加速需求，针对电池低温下功率受限，调整加热策略； + 2. 用户用车场景： + 1. 静态：露营、小憩、游戏模式的使用； + 2. 动态：智能驾驶（开启的时间、持续里程） + 2. 电池： + 1. 算法有效性评估： + 1. 动态矫正评估 + 2. 异常报警监控 + 3. NVH： + 1. 用户常用工况提取； + 2. 空调系统异常震动原因分析； + 4. 人机：屏幕便利性 + 5. 商属：乘坐舒适性问卷分析； + 2. 触点： + 1. 渗透率 + 2. 智能功能流失原因： + 1. 雨刮：刮速、行驶工况 + 2. 自动空调：吹风模式、内外循环 + 3. 电动开门：开门速度、开门角度小 + 3. 生管、质量 + 1. 偶发问题监控：胎压系统报警、异常破冰激活 + 2. +2. 能力证明： + 1. 项目管理： + 1. 周例会：确定上周的工作进展、讨论新出现的问题、讨论卡点并确定下一步的行动计划； + 2. 预警机制； + 3. 排期：数据获取与预处理、分析与描述、报告或看板； + 4. 优先级：公司的重点(用户的抱怨、公司下一阶段重点任务)，接下来的行动急迫性，对业务方的贡献度(投入产出比，询问业务方拿到数据后能做哪些工作)； + 2. 专业成就： + 1. 集度： + 1. 搭建了完整的整车能耗评价和分析体系，这个分析体系一方面探查了整车能耗较高的组件、工况，为后续产品优化提供了明确的方向，另一方面在应对客户抱怨等方向上极大的提升了业务部门的工作效率，得到业务部门领导和同事的广泛好评； + 2. 难点：时间紧、任务重，几乎从零开始； + 3. 解决方法：与业务方合作，根据需求的紧迫程度和前置条件的满足度确定开发计划，并行推进数据采集、校验、数据分析、看板搭建等工作，并且两天与各个相关方碰头一次，确定业务进度、卡点及下一步行动方案； + 4. 结果：两周的时间从0到1搭建起来整车能耗评价体系，完成看板搭建，尤其对能耗问题较严重的热管理系统进行了深入的拆解，帮助业务部门明确了下一步的优化方向，并且协助业务部门成功应对了车辆上市初期较多的能耗抱怨问题(因为是冬天上市交车，能耗问题、尤其是续航打折、充电慢等问题较为突出)； + 2. 实时驾驶行为评价，过去的驾驶行为产品需要等待车辆停止并熄火20分钟后才能呈现结果，但我们的新产品可以在行车过程中向用户显示信息，并且在车辆熄火后几乎立即显示评价结果。为了实现这一目标，我们进行了大规模的技术架构调整，引入了先进的技术方案，如边缘计算和流处理。然而，我们在这个过程中面临了许多技术难题，例如实时软件的效率不足、软件不够稳定，以及其他部门的阻力。为了解决这些问题，我们优化了软件代码，提高了效率和稳定性，并通过合理的产品设计来避免软件问题对用户体验造成严重影响。我们还采用了调研等方法来证明我们的设计合理性和必要性，并与其他部门的同事一起讨论技术方案，试图找到既能减少工作量又能满足我们需求的解决方案； +3. 使用过的算法和数据分析方法： + 1. 聚类： + 1. kmeans、密度聚类 + 2. 回归分析： + 1. 逻辑回归 + 3. 相关性分析 + 4. 支持向量机 + 5. 隐马尔可夫模型 + 6. D-S证据理论 + 7. 漏斗模型 +4. 如何做一个完整的分析： + 1. 目标确定 + 2. 数据获取，埋点、获取途径、质量验证 + 3. 数据预处理，异常值处理、打标签 + 4. 数据分析与描述，数据情况描述、数据变化、可视化 + 5. 总结结论及报告编写、搭建看板 +5. 问题： + 1. 数据产品的范围？ \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/自律/每日作息.md b/知识管理/日常生活/自律/每日作息.md new file mode 100644 index 0000000..7c66fe4 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/自律/每日作息.md @@ -0,0 +1,13 @@ +早上 +7:10起床 +7:15洗漱完毕 +7:55早间英语练习 +9:00班车上读英文资料 + + +晚上 +9:00做好饭，洗衣服 +10:30编程、数据分析学习 +11:00洗漱完毕 +11:30看书，睡觉 + diff --git a/知识管理/日常生活/菜谱/炒米粉.md b/知识管理/日常生活/菜谱/炒米粉.md new file mode 100644 index 0000000..1a8bac0 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/菜谱/炒米粉.md @@ -0,0 +1,7 @@ +- 烧开水，把米粉抄一分钟 +- 把米粉焖十分钟 +- 冷水洗干净，沥干水 +- 放入冰箱，冷藏 +- 热锅下油，多放油 +- 先下米粉炒，然后放入配料 +- 炒5分钟将粉炒熟 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/菜谱/煎豆腐.md b/知识管理/日常生活/菜谱/煎豆腐.md new file mode 100644 index 0000000..845eb3c --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/菜谱/煎豆腐.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 用嫩豆腐 +- 豆腐切成三角状 +- 热锅下油，把豆腐煎至金黄 +- 加入生抽，老抽，盐翻炒 +- 加入水，盖过一半豆腐，盖锅盖焖 +- 待到水快收尽，加入芹菜，小米椒，姜，蒜翻炒，可以将豆腐弄成小块以提高入味 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/目的地.md b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/目的地.md new file mode 100644 index 0000000..d872c8a --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/目的地.md @@ -0,0 +1,22 @@ +- Day1：贵阳 +- Day2：天眼 +- Day3：荔波 +- day4：千户苗寨 +- day5：镇远古镇 +- day6：黄果树 + +Day0：抵达贵阳 9.30 +Day1：黄果树 10.1 +Day2： 10.2 +- 7:30： 从贵阳北站坐车4小时到荔波小七孔东门； +- 11:30：抵达小七孔，预计游玩5~6小时，住小七孔东门； +Day3：10.3 +- 8:30：从小七孔东门坐大巴到凯里南站，3小时； +- 11:30：住凯里南站附近民宿，先办理入住，放下东西去坐大巴到千户苗寨，大巴50分钟； +- 13:00：抵达千户苗寨，游玩，晚上打车回凯里南站； +Day4：10.4 +- 上午在凯里转转； +- 11:00：打车去凯里站，坐11:59的车到镇远县，1小时20分； +- 13:19：到镇远县，公交或打车到古城，住景区民宿； +Day5：10.5 +- 返回贵阳，火车 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/贵阳.md b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/贵阳.md new file mode 100644 index 0000000..7fbbb18 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/2023十一贵州旅行/贵阳.md @@ -0,0 +1,9 @@ +Day 0: +- 住：来住领域酒店 +- 玩：甲秀楼 + - 交通：15号公交30分钟到 +- 吃： + - 老凯俚酸汤鱼 + - 老贵阳牛肉粉店 + - 新大新豆米火锅 + diff --git a/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/交通方式.md b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/交通方式.md new file mode 100644 index 0000000..0baefcd --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/交通方式.md @@ -0,0 +1,2 @@ + +1. 铁路：Z164 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/参考路线.md b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/参考路线.md new file mode 100644 index 0000000..ab88a94 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/参考路线.md @@ -0,0 +1,21 @@ +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/aeafccdd53cb299cc01cd785f17fa162.png) + +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/d7b918c50114f74bedaa388ada7f2f81.png) + + +推荐此生必驾回春☘️11日路线： +▪️第1天 成都—雅安—泸定—康定—鱼子西—新都桥 +▪️第2天 新都桥—塔公—墨石公园—塔公—雅江 +▪️第3天 雅江—理塘—稻城—亚丁（香格里拉乡） +▪️第4天 亚丁一日游（长、短线自作选择） +短线：冲古寺、洛绒牛场、珍珠海 +长线：牛奶海、五色海 +▪️第5天 亚丁—乡城—白马雪山—梅里雪山—曲孜卡 +▪️第6天 曲孜卡—芒康—左贡—邦达—八宿 +▪️第7天 八宿—然乌—米堆冰川—波密 +▪️第8天 波密—古乡—通麦—鲁朗—林芝（巴宜市） +▪️第9天 林芝—墨竹工卡—拉萨 +▪️第10天 拉萨—羊湖—羊八井—当雄 +▪️第11天 当雄—纳木措—圣象天门—拉萨 + +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a43321ba0986d2bebc88323c958b053d.png) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/备选景点.md b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/备选景点.md new file mode 100644 index 0000000..3a0ba8d --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/参考内容/参考路线/备选景点.md @@ -0,0 +1,26 @@ +## 西藏景点 + +1. 拉萨(两天) + 1. Day 1: + 1. 布达拉宫(药王山拍照) + 2. 色拉寺 + 3. 宗角禄康公园 + 2. Day 2: + 1. 大昭寺 + 2. 八廓街 + 1. 转经道 + 2. 达赖密宫 + +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/6ca5705376f3c09217541aa3a200ef0b.png) + + +1. 日喀则 + 1. 珠峰大本营 +2. 羊湖(一天) + 1. 羊湖 + +3. 林芝(行程上不是很方便) + + +## 四川景点 + diff --git a/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/计划/注意事项.md b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/计划/注意事项.md new file mode 100644 index 0000000..72f2f06 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/行/旅游计划/婚假旅行/计划/注意事项.md @@ -0,0 +1,10 @@ +## 预约 + +1、布达拉宫: 微信公众号搜“布达拉宫官方平台” +2、大昭寺: 微信公众号搜“大昭寺官方预约” +3、纳木措: 微信公众号搜“纳木措国家风景区” +4、珠峰大本营: 微信公众号搜“ 珠峰大本营” +5、巴松措: 微信公众号搜“巴松措景区” +6、雅鲁藏布江峡谷: 微信公众号H“雅鲁藏布江大峡谷” +7、南伊沟:微信公众号搜“南伊沟” +8、古格王朝:微信公众号搜“古格王朝” \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/购物/2023年双11清单.md b/知识管理/日常生活/购物/2023年双11清单.md new file mode 100644 index 0000000..a978a0e --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/购物/2023年双11清单.md @@ -0,0 +1,58 @@ + +- [ ] 家居类 + - [x] 洗衣液 + - [x] 洗衣机清洗剂 + - [x] 洗碗机清洁块 + - [x] 洗碗机清洗液 + - [x] 厨房纸巾 + - [x] 脏衣篮 + - [x] 画架 + - [ ] 画 + - [x] 咖啡操作垫 + - [x] 咖啡豆 + - [x] 电源收纳盒 + - [x] 茶 + - [x] 微波炉架 + - [x] 暖水瓶 + - [x] 咖啡杯 + - [x] 人体工学椅 + - [x] 电脑桌 + - [x] 地毯 + - [x] 香水 + - [x] 电动牙刷头 + - [x] 洗手液 + - [ ] 炖盅 + - [x] 家居服 + - [x] 背包 + - [x] 桌面小拖把 + - [x] 油刷 +- [ ] 电器类 + - [x] 手机 + - [x] 耳机 + - [x] 打印机 + - [x] 电子表 + - [ ] 硬盘 + - [ ] 硬盘盒 + - [x] 米家传感器 + - [x] ipad 保护壳 + - [x] 电蚊拍 +- [ ] 汽车相关 + - [x] 充气泵 + - [x] 洗车工具 + - [x] 座椅套 +- [ ] 野营类 + - [ ] 卡式炉 + - [ ] 烤盘 + - [ ] 椅子 + - [ ] 推车 + - [x] 帐篷 +- [ ] 药 + - [x] 备孕 + - [ ] 怀孕 + - [x] 燕窝 +- [ ] 化妆品 +- [ ] 电子会员 + - [ ] qq音乐 + - [ ] b站 + - [ ] 京东 + - [ ] 芒果 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/咖啡.md b/知识管理/日常生活/食/咖啡.md new file mode 100644 index 0000000..99489c9 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/咖啡.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 豆：花魁8.0 +2. 粉：17g +3. 水：250g \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/咖啡/paradox part ii.md b/知识管理/日常生活/食/咖啡/paradox part ii.md new file mode 100644 index 0000000..a2c8aad --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/咖啡/paradox part ii.md @@ -0,0 +1,7 @@ + +店名 paradox part ii + +咖啡豆 + +哥伦比亚 天堂庄园 卡比拉 中浅烘焙 有甜味 像彩虹糖一样 +秘鲁 74158 水洗 有温暖不刺激的酸味 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/咖啡/咖啡探店/paradox part ii.md b/知识管理/日常生活/食/咖啡/咖啡探店/paradox part ii.md new file mode 100644 index 0000000..a2c8aad --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/咖啡/咖啡探店/paradox part ii.md @@ -0,0 +1,7 @@ + +店名 paradox part ii + +咖啡豆 + +哥伦比亚 天堂庄园 卡比拉 中浅烘焙 有甜味 像彩虹糖一样 +秘鲁 74158 水洗 有温暖不刺激的酸味 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/咖啡/自己冲泡/2025年1月.md b/知识管理/日常生活/食/咖啡/自己冲泡/2025年1月.md new file mode 100644 index 0000000..99489c9 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/咖啡/自己冲泡/2025年1月.md @@ -0,0 +1,3 @@ +1. 豆：花魁8.0 +2. 粉：17g +3. 水：250g \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/菜谱/日料/烤香菇.md b/知识管理/日常生活/食/菜谱/日料/烤香菇.md new file mode 100644 index 0000000..849e6bd --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/菜谱/日料/烤香菇.md @@ -0,0 +1 @@ +先160℃烤5分钟，刷酱料，再烤10分钟 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/菜谱/炒米粉.md b/知识管理/日常生活/食/菜谱/炒米粉.md new file mode 100644 index 0000000..1a8bac0 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/菜谱/炒米粉.md @@ -0,0 +1,7 @@ +- 烧开水，把米粉抄一分钟 +- 把米粉焖十分钟 +- 冷水洗干净，沥干水 +- 放入冰箱，冷藏 +- 热锅下油，多放油 +- 先下米粉炒，然后放入配料 +- 炒5分钟将粉炒熟 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/菜谱/煎豆腐.md b/知识管理/日常生活/食/菜谱/煎豆腐.md new file mode 100644 index 0000000..845eb3c --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/菜谱/煎豆腐.md @@ -0,0 +1,6 @@ +- 用嫩豆腐 +- 豆腐切成三角状 +- 热锅下油，把豆腐煎至金黄 +- 加入生抽，老抽，盐翻炒 +- 加入水，盖过一半豆腐，盖锅盖焖 +- 待到水快收尽，加入芹菜，小米椒，姜，蒜翻炒，可以将豆腐弄成小块以提高入味 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/日常生活/食/菜谱/鸽子汤.md b/知识管理/日常生活/食/菜谱/鸽子汤.md new file mode 100644 index 0000000..fb7b586 --- /dev/null +++ b/知识管理/日常生活/食/菜谱/鸽子汤.md @@ -0,0 +1,5 @@ +鸽子：放冷水去除血水； +放生姜，几片； +肉(瘦肉，2、3两瘦肉,放点盐)或者鸡蛋(带壳)； +用电饭煲炖(隔水炖)，拿个碗少放点水(没过鸽子)，电饭煲里也防水； +调料：盐； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/未命名.md b/知识管理/未命名.md new file mode 100644 index 0000000..ebc8937 --- /dev/null +++ b/知识管理/未命名.md @@ -0,0 +1,6 @@ +简单来说就是利用当前叶子上所有样本的一阶梯度和二阶梯度计算当前叶子的权重（weight/score）。具体公式如下： + +![](https://pic1.zhimg.com/50/v2-37146b1b19c041b3e7937887138fc87c_720w.jpg?source=1940ef5c) + +其中 $w_j$ 是当前树第j个叶子节点， $g_i$ 是落在第j个叶子节点的第i个样本的一阶梯度， $h_i$ 是落在第j个叶子节点的第i个样本的二阶梯度，$\lambda$ 是正则化系数。当前叶子节点的权重就是按照上述方式计算出来的 + diff --git a/知识管理/模板/excalidraw/Drawing 2023-09-28 16.14.34.excalidraw.md b/知识管理/模板/excalidraw/Drawing 2023-09-28 16.14.34.excalidraw.md new file mode 100644 index 0000000..d3c7c93 --- /dev/null +++ b/知识管理/模板/excalidraw/Drawing 2023-09-28 16.14.34.excalidraw.md @@ -0,0 +1,15 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +%% +# Drawing +```json +{"type":"excalidraw","version":2,"source":"https://github.com/zsviczian/obsidian-excalidraw-plugin/releases/tag/1.9.19","elements":[],"appState":{"gridSize":null,"viewBackgroundColor":"#ffffff"}} +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/模板/excalidraw/Drawing 2024-12-05 20.40.46.excalidraw.md b/知识管理/模板/excalidraw/Drawing 2024-12-05 20.40.46.excalidraw.md new file mode 100644 index 0000000..d3c7c93 --- /dev/null +++ b/知识管理/模板/excalidraw/Drawing 2024-12-05 20.40.46.excalidraw.md @@ -0,0 +1,15 @@ +--- + +excalidraw-plugin: parsed +tags: [excalidraw] + +--- +==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== + + +%% +# Drawing +```json +{"type":"excalidraw","version":2,"source":"https://github.com/zsviczian/obsidian-excalidraw-plugin/releases/tag/1.9.19","elements":[],"appState":{"gridSize":null,"viewBackgroundColor":"#ffffff"}} +``` +%% \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/模板/zotero/import.md b/知识管理/模板/zotero/import.md new file mode 100644 index 0000000..f927727 --- /dev/null +++ b/知识管理/模板/zotero/import.md @@ -0,0 +1,56 @@ +--- +title: {{title}} +date: {{importDate | format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss")}} +categories: +tags:{% for tag in tags %} + - {{tag.tag}}{% endfor %} +--- + +### Matedata +#zotero + +##### Item Type:: +[[{{itemType}}]] + +##### Authors:: +{{authors}} + +{%if date %}##### Year:: +[[{{date | format("YYYY")}}]]-{{date | format("MM")}}{% endif %} + +{%if conferenceName %}##### Conference Name +[[{{conferenceName}}]]{% else %}{% if publicationTitle %}##### Publication Title +[[{{publicationTitle}}]]{% endif %}{% endif %} + +{%if DOI %}##### DOI:: +[{{DOI}}](https://doi.org/{{DOI}}){% endif %} + +{%if pdfLink %}##### PDF Attachment:: +{{pdfLink}}{% endif %} + +##### Zotero Link +- [Local]({{select}}) +- [Cloud]({{uri}}) + +# {{title}}({%if date %}{{date | format("YYYY")}}{% endif %}) +>[DOI] [{{DOI}}](https://doi.org/{{DOI}}) + +## Abstract +{{abstractNote}} + +## 摘要 + +## 正文 +{% for annotation in annotations %}{% if annotation.type == "highlight" %}{% if annotation.colorCategory %}{% if annotation.colorCategory == "Orange" %} +```ad-main_idea +{{annotation.annotatedText}}({% if pdfLink %}{% if citeKey %}[{{citeKey}}]{% elif citationKey %}[{{citationKey}}]{% else %}[Link]{% endif %}{% if annotation.attachment.desktopURI and annotation.page %}({{annotation.attachment.desktopURI | replace("select", "open-pdf")}}?page={{annotation.page}}){% else %}{{pdfLink | replace(r/^\[.*\]/, "")}}{% endif %}{% endif %}) +``` +{% elif annotation.colorCategory == "Yellow" %} +```ad-detail +{{annotation.annotatedText}}({% if pdfLink %}{% if citeKey %}[{{citeKey}}]{% elif citationKey %}[{{citationKey}}]{% else %}[Link]{% endif %}{% if annotation.attachment.desktopURI and annotation.page %}({{annotation.attachment.desktopURI | replace("select", "open-pdf")}}?page={{annotation.page}}){% else %}{{pdfLink | replace(r/^\[.*\]/, "")}}{% endif %}{% endif %}) +``` +{% elif annotation.colorCategory == "Red" %} +```ad-todo +- [ ] {{annotation.annotatedText}}({% if pdfLink %}{% if citeKey %}[{{citeKey}}]{% elif citationKey %}[{{citationKey}}]{% else %}[Link]{% endif %}{% if annotation.attachment.desktopURI and annotation.page %}({{annotation.attachment.desktopURI | replace("select", "open-pdf")}}?page={{annotation.page}}){% else %}{{pdfLink | replace(r/^\[.*\]/, "")}}{% endif %}{% endif %}) +``` +{% endif %}{% endif %}{% if annotation.comment %}{{annotation.comment}}{% endif %}{% endif %}{% endfor %} \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/理论知识/基础理论/信号处理/独立分量分析(independent component analysis, ICA).md b/知识管理/理论知识/基础理论/信号处理/独立分量分析(independent component analysis, ICA).md new file mode 100644 index 0000000..b098326 --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/基础理论/信号处理/独立分量分析(independent component analysis, ICA).md @@ -0,0 +1,134 @@ +## 1. 盲源分析(BSS) + +1. 盲源分离指在完全不知道任何先验知识或者只知道少量先验知识的情况下，只利用观测信号提取或分离出各个源信号的方法[[#^f9e7f7]]； +3. 这里的“盲”是指：1.源信号是不可观测的；2.混合系统是事先未知的。 +4. 常用方法： + 1. 独立分量分析(ICA) + 2. 熵最大化方法 + 3. 非线性主分量分析 +> 可以证明，独立分量分析和熵最大化方法是等价的[[#^f9e7f7]] + +## 2. 概览 + +### 2.1 用途 + +ICA是BSS的一种常用方法，用于从观测信号中提取或分离原始信号； + +### 2.2 基本原理 + +根据中心极限定理，对于混合信号，其概率密度比任何一个源信号的概率分布都接近高斯分布;反过来，最大化信号的非高斯性与最大化信号的统计独立性是一致的，这是ICA的基本原理[[#^62f060]]。 + +### 2.3 前提 + +使用ICA分离原始信号时，应满足以下前提[[#^7903a9]]： + +1. 独立性，即原始信号是相互独立的； +2. 非高斯性，即原始信号不服从高斯分布，换言之，ICA无法提取混合信号中符合高斯分布的原始信号； +3. 复杂性，即混合信号的复杂度应大于所有的原始信号； + +## 4. 独立性评估方法[[#^7903a9]] + +ICA有三种评估分量独立性的方法：1. 基于非高斯度；2. 基于互信息度；3. 基于最大似然估计； + +### 4.1 基于非高斯度的方法 + +ICA常用峭度和负熵来衡量独立分量的非高斯度： + +1. 峭度(Kurtosis): 峭度可以用来评估信号的非高斯度，因此通过寻找让峭度最大的矩阵来提取混合的信号；基于峭度的方法优点是容易计算，但是峭度对异常值十分敏感，因此该方法的鲁棒性不高。峭度（K）定义如下： + +$$ +K= E[x^4]-3(E[x^2])^2 +$$ + + +2. 负熵(Negative entropy): 由信息论理论可知，在所有等方差的随机变量中，高斯变量的熵最大，所以可以利用熵来度量非高斯性。一般采用熵的修正形式——负熵来评价独立成分的非高斯度，根据中心极限定理，当一个随机变量是许多相互独立的随机变量之和时，如果这些随机变量具有有限的均值和方差，那么这个随机变量越接近高斯分布[[#^bff01c]]。因此，当独立成分分离的负熵达到最大时，说明完成各独立成分的分离。负熵(J)的定义如下： +$$ +J(y)=H(y_{Gaussian})-H(y)) +$$ + 其中，$H(y_{Garussian})$代表协方差矩阵与y相同的高斯变量的熵； + +> 应注意，负熵永远是非负值，因为在协方差相同的条件下，高斯分布具有最大的熵，当且仅当所有变量均服从高斯分布时，负熵为0； + +### 4.2 基于互信息度的方法 + +互信息是一种用于衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。给定两个随机变量X和Y，它们的互信息I(X;Y)定义为它们联合概率分布p(x,y)与它们各自的边缘概率分布p(x)和p(y)之间的差异，其定义为： +$$ +I(X,Y)=H(X)-H(X|Y)=H(Y)-H(Y|X) +$$ +其中，H(X)和H(Y)分别是X和Y的熵，H(X|Y)和H(Y|X)分别是在给定Y和X的条件下X和Y的条件熵。互信息的值越大，表示两个变量之间的相互依赖程度越高，反之则越低。 +在ICA中，互信息用于衡量两个分离出来的信号之间的独立性程度。基于互信息的方法通过最小化互信息来获取独立成分。 + +### 4.3 基于最大似然估计的方法 + +基于最大似然估计的方法和基于互信息度的方法本质上是等价的，仅相差符号和一个常数；应该注意到，如果关于独立分量的先验知识是错误的，那么最大似然估计可能会给出错误的结果，但是基于非高斯度的方法并不需要任何先验知识。 + +### 4.4 迭代缩减 + +非高斯性测量指标可以使得独立成分的逐个估计成为可能，这是互信息或似然方法所不能实现的。在ICA中，通常使用一种称为“迭代缩减”（deflationary）的方法，该方法一次估计一个独立成分。在每一次迭代中，使用非高斯性测量指标来选择最不高斯的信号作为下一个独立成分。这种方法通常比同时估计所有独立成分的方法更有效。 +与互信息或似然方法相比，使用非高斯性测量指标具有更好的性质。互信息和似然方法通常需要一次性估计所有的独立成分，因此可能存在估计过程中的交叉干扰，导致估计结果不准确。而使用非高斯性测量指标则可以逐个估计独立成分，避免了这种交叉干扰，提高了估计的准确性。 +在ICA中，通过最小化独立成分的峭度或最大化独立成分的负熵来选择最不高斯的信号作为下一个独立成分。 + +## 5. 常用算法 + +### 5.1 投影追踪(Projection pursuit) + +1. 投影追寻是一种用于寻找多维数据可能投影的统计学方法，在基本的一维投影追寻中，其目标是寻找一些列投影方向，在这些方向上，数据分布尽可能的偏离高斯分布，而这于ICA的目标一致，因此，ICA也会被认为是投影追寻的一个变种。 +2. 投影追寻中，独立分量是逐个被提取出来的。通过不断重复寻找使非高斯度最大的投影方向来逐个提取独立分量。这种方法被称为紧缩。 +3. 其步骤如下： + 1. 初始化：选择一个随机的投影向量w，然后归一化该向量，得到w。 + 2. 投影：将高维信号X投影到一维空间中，得到一个一维向量y，y=X^Tw。 + 3. 非高斯性度量：对y进行非高斯性度量，如负熵，得到一个标量g。 + 4. 梯度更新：利用g对w进行梯度更新，w=w+μg∇w g，其中μ为学习率，∇w g为g对w的梯度。这一步更新后，再对w进行归一化。 + 5. 收敛判断：对步骤2~4进行迭代，直到w的变化很小或者达到最大迭代次数，判断算法是否收敛。 + 6. 得到ICA模型：迭代结束后，得到的投影向量w即为一组独立成分，将该向量与原始数据矩阵X相乘，即可得到ICA模型。 + +### 5.2 FastICA + +1. FastICA算法通过一种固定点迭代的策略来最大化非高斯度从而提取独立分量； +2. FastICA次或至少二次收敛速度,因此它比基于比梯度算法的线性收敛快得多； +3. FastICA算法没有学习率或其他任何需要调整的参数，因此容易使用； +4. 其步骤如下： + 1. 初始化：随机初始化投影矩阵W。 + 2. 分离：使用一个迭代算法来更新W，以最大化非高斯性度量（如峭度或负熵），使得独立成分被逐个分离出来。 + 3. 旋转：由于FastICA中提取的独立成分的顺序和符号是不确定的，需要进行旋转来确定它们的顺序和符号。常用的方法是正交化或者正交矩阵分解。 + 4. 重构：将分离出来的独立成分重构成原始数据。 +5. FastICA是一个迭代算法，它需要设定停止条件； + +## 6. 预处理 + +ICA需要两步的预处理： +1. 中心化 +2. 白化 + +## 7. 不确定性 + +ICA不能唯一确定分离结果，其不确定性包括[[#^374d36]]： + +1. 不能确定独立成分的方差或者说能量：因为变换矩阵A和原始信号s都是未知的，s缩放的倍数可以在A上补偿回来。因此我们统一假设各独立分量的方差为1。其实，这样假设之后仍然存在一个不确定性，独立分量乘以-1并不影响方差。不过在实际应用时，并不影响。 +2. 不能确定各独立分量的顺序：同样，由于变换矩阵A和原始信号s都是未知的，在预测时我们可以任意改变A和s对应分量的位置，在矩阵运算中就是乘以一个置换矩阵。 + +## 7. 优缺点 + +### 7.1 优点[[#^46c57e]] + +1. 收敛速度快。 +2. 并行和分布计算，要求内存小，易于使用。 +3. 能通过使用一个非线性函数g便能直接找出任何非高斯分布的独立分量。 +4. 能够通过选择一个适当的非线性函数g而使其达到最佳化。特别是能得到最小方差的算法。 +5. 仅需要估计几个（不是全部）独立分量，能极大地减小计算量。 + +### 7.2 缺点 + +1. ICA 的结果具有一定的不确定性，因为独立成分的顺序和符号是未知的。这就需要对结果进行后处理，例如通过交叉验证选择最优的解。 +2. ICA 对于数据的要求较高，需要假设数据是相互独立的，并且每个独立成分必须是非高斯分布。如果数据不符合这些要求，ICA的效果可能会受到影响。 +3. ICA 计算复杂度较高，对于大规模数据的处理需要更多的计算资源和时间。 +4. ICA 是一种线性模型，对于非线性的混合模型，其效果可能不如其他非线性模型，例如深度学习模型。 + +### 参考文献 + +1. [[盲源分离——理论、应用与展望]] ^f9e7f7 +2. [[Independent component analysis：An introduction]] ^7903a9 +3. [独立成分分析(Independent component analysis, ICA)](https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9675217.html) ^62f060 +4. [ICA独立成分分析—FastICA基于负熵最大](https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/48464573) ^bff01c +5. [尝试理解ICA（Independent Component Analysis）独立成分分析](https://blog.csdn.net/u014485485/article/details/78452820) ^374d36 +6. [人工智能–ICA算法](https://cloud.tencent.com/developer/news/197255) ^46c57e diff --git a/知识管理/理论知识/基础理论/用户增长/基本概念.md b/知识管理/理论知识/基础理论/用户增长/基本概念.md new file mode 100644 index 0000000..9d96dae --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/基础理论/用户增长/基本概念.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +## 1. AARRR海盗模型 + +海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段： + +A 拉新(Acquisition):  通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。 +- 涉及关键指标例如 新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等，我们通过这些指标就可反应出获取目标用户的效果是怎样的。 + +A 活跃(Activation)：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。 + +- 涉及关键指标例如 DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等。通过这些指标可以反映出用户的活跃情况。 + +R 留存(Retention)：衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如 留存率、流失率等。通过这些指标可以反映出用户的留存情况。 + +R 变现(Revenue): 主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如 生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等。这些指标可以反映出产品的商业价值。 + +R 推荐(Referral)：衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如 邀请率、裂变系数等。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/理论知识/基础理论/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md b/知识管理/理论知识/基础理论/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md new file mode 100644 index 0000000..a19f7e6 --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/基础理论/相关性分析/网页剪辑/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mengte.online/archives/1879' +--- +# Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +## Metadata + +- Title: Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 + +- Reference: https://mengte.online/archives/1879 + +- Category: #source/article🗞 + +- Tags: + +## Highlights + +- 先将变量X、Y分别从小到大排序编秩，用秩次RX和RY表示。排序时，出现数据相等从而造成秩次相同的现象称为相持(tie)，此时，取其平均秩次为每个数据的秩次 + + + +- Spearman相关性分析，需要满足2个条件： 条件1：变量包含等级变量、或变量不服从正态分布或分布类型未知。 条件2：两变量之间存在单调关系。 + + + +- Spearman相关，又称秩相关、等级相关，是对两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。对于服从Pearson相关的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能更低。 Spearman相关系数(rs)介于-1与1之间，rs >0为正相关，rs <0为负相关。rs的绝对值(|rs|)越大，变量间的相关性越强。 参考Pearson相关系数对rs进行等级划分：当0.9*笔记*： +> encoder-decoder模型的问题是encoder会将整个输入都转换为唯一的语义编码C，之后C会作用于整个decoder的解码过程，这会导致两个问题：1. 在解码过程中输入对输出的每个部分影响是相同的，这与实际情况不符；2. 对于较长的输入，全部压缩成一个语义编码会导致信息的丢失；attention机制就是为了解决这两个问题提出的； + +- 将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成（对应到咱们上里面的例子，key和value是相等地，都是encoder的输出值h），此时给定Target中的某个元素Query（对应到上面的例子也就是decoder中的$h_i$），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数 + +>*笔记：* +>注意力机制计算过程： +>1. 利用encoder的输出$h_1, h_2, h_3, ..., h_j$与当前时刻decoder的隐藏值$H_i$计算相关性$F_i$； +>2. 利用softmax函数处理$F_1$得到注意力分配权重$\alpha_{ij}$(j是encoder的时刻，i是decoder的时刻)； +>3. 将encoder的输出值h与对应的注意力分配权重α进行点乘求和，就得到注意力attention； + + +- 相似度计算方法1： 点积：就是将Query和Keyi进行点积，Transformer中就是用的这种方法。 +$$ +Similarity(Q,K_i) = Query \times Key_i +$$ +>*笔记* +>就是将decoder的隐藏值$H_i$分别与encoder的输出值$h_j$进行点乘 + +- 相似度计算方法2：：Cosine相似性-余弦相似度： +$$ +Similarity(Q,K_i) = \frac{Query\times Key_i}{||Query||·||Key_i||} +$$ +- 分子就是两个向量Query与Key的点积 分母就是两个向量的L2范数，(L2范数：指向量各元素的平方和然后求平方根) + +- 相似度计算方法3：MLP网络： +$$ +Similarity(Q,K_i) = MLP(Query, Key_i) +$$ + +- 计算出Query和Keyi的相似性后，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的相似性得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重； +$$ +\alpha_i=Softmax(Sim_i)=\frac{e^{Sim_{i}}}{\sum_{j=1}^{L_X}{e^{Sim_i}}} +$$ + +- 第二阶段的计算结果 $\alpha_i$ 即为 $Value_i$ 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值： +$$ +Attention(Query, Value) = \sum_{i=1}^{L_x}{\alpha_i·Value_i} +$$ + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/picbed/20200322210257300.png) + +- 阶段1：Query与每一个Key计算相似性得到相似性评分s +- 阶段2：将s评分进行softmax转换成\[0,1\]之间的概率分布 a +- 阶段3：将$[a_1,a_2,a_3…a_n]$作为权值矩阵对Value进行加权求和得到最后的Attention值 + +> Attention中： +> Query是上个步长的decoder的hidden_state； +> Key是encoder的output的线性变换； +> Value是encoder的output的线性变换； + +- 优缺点： +- 优点： 1.速度快。Attention机制不再依赖于RNN，解决了RNN不能并行计算的问题。这里需要说明一下，基于Attention机制的seq2seq模型，因为是有监督的训练，所以咱们在训练的时候，在decoder阶段并不是说预测出了一个词，然后再把这个词作为下一个输入，因为有监督训练，咱们已经有了target的数据，所以是可以并行输入的，可以并行计算decoder的每一个输出，但是再做预测的时候，是没有target数据地，这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来当做下一个时间节点decoder的输入。所以节省的是训练的时间。 +- 2.效果好。效果好主要就是因为注意力机制，能够获取到局部的重要信息，能够抓住重点。 +- 缺点： 1.只能在Decoder阶段实现并行运算，Encoder部分依旧采用的是RNN，LSTM这些按照顺序编码的模型，Encoder部分还是无法实现并行运算，不够完美。 +- 2.就是因为Encoder部分目前仍旧依赖于RNN，所以对于中长距离之间，两个词相互之间的关系没有办法很好的获取。 + +>*笔记：* +>总结来说，attention机制主要集中于对decoder的优化，并没有对encoder有太多优化； + +- Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。其具体计算过程是一样的，只是计算对象发生了变化而已，相当于是Query=Key=Value，计算过程与attention一样 + +
+- 我们想知道这句话中的its，在这句话里its指代的是什么，与哪一些单词相关，那么就可以将its作为Query，然后将这一句话作为Key和Value来计算attention值，找到与这句话中its最相关的单词。通过self-attention我们发现its在这句话中与之最相关的是Law和application，通过我们分析语句意思也十分吻合。 + +- 如此引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，因为如果是RNN或者LSTM，需要依次序序列计算，对于远距离的相互依赖的特征，要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来，而距离越远，有效捕获的可能性越小。但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来，所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短，有利于有效地利用这些特征。除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点，这就是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 + diff --git a/知识管理/理论知识/深度学习/Transformer机制学习.md b/知识管理/理论知识/深度学习/Transformer机制学习.md new file mode 100644 index 0000000..be108d8 --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/深度学习/Transformer机制学习.md @@ -0,0 +1,1198 @@ + +近 4 万余字、50 张图、3 个实战示例，带你一网打尽 Transformer。 + +最新修订内容请直接参见 PDF 文件！ + +另外，This post is all you need （下卷）——步步走进 BERT 也整理完毕了，有需要可自取！ + +[月来客栈：This post is all you need（下卷）——步步走进 BERT](https://zhuanlan.zhihu.com/p/519432336) + +### **1. 多头注意力机制原理** + +### **1.1 动机** + +各位朋友大家好，欢迎来到**月来客栈**。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌 2017 年所发表的一篇论文，名字叫做”Attention is all you need“[1]。虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出 Transformer 这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？ + +### **1.1.1 面临问题** + +在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络构造而来的 Encoder-Decoder 模型，并且就算是目前性能最好的序列模型也都是基于注意力机制下的 Encoder-Decoder 架构。为什么作者会不停的提及这些传统的 Encoder-Decoder 模型呢？接着，作者在介绍部分谈到，由于传统的 Encoder-Decoder 架构在建模过程中，下一个时刻的计算过程会依赖于上一个时刻的输出，而这种固有的属性就限制了传统的 Encoder-Decoder 模型就不能以并行的方式进行计算，如图 1-1 所示。 + +> This inherently sequential nature precludes parallelization within training examples, which becomes critical at longer sequence lengths, as memory constraints limit batching across examples. + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-65762b44477389077c098f6611ac33e7_r.jpg) + +随后作者谈到，尽管最新的研究工作已经能够使得传统的循环神经网络在计算效率上有了很大的提升，但是本质的问题依旧没有得到解决。 + +> Recent work has achieved significant improvements in computational efficiency through factorization tricks and conditional computation, while also improving model performance in case of the latter. The fundamental constraint of sequential computation, however, remains. + +### **1.1.2 解决思路** + +因此，在这篇论文中，作者首次提出了一种全新的 Transformer 架构来解决这一问题，如图 1-2 所示。当然，Transformer 架构的优点在于它完全摈弃了传统的循环结构，取而代之的是只通过注意力机制来计算模型输入与输出的隐含表示，而这种注意力的名字就是大名鼎鼎的自注意力机制（self-attention），也就是图 1-2 中的 Multi-Head Attention 模块。 + +> To the best of our knowledge, however, the Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence- aligned RNNs or convolution. + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-6da4c9720ec88860295bd63e19344820_r.jpg) + +总体来说，**所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示**。最终，Transformer 架构就是基于这种的自注意力机制而构建的 Encoder-Decoder 模型。 + +### **1.2 技术手段** + +在介绍完整篇论文的提出背景后，下面就让我们一起首先来看一看自注意力机制的庐山真面目，然后再来探究整体的网络架构。 + +### **1.2.1 什么是 self-Attention** + +首先需要明白一点的是，所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的 “Scaled Dot-Product Attention“。在论文中作者说道，注意力机制可以描述为将 query 和一系列的 key-value 对映射到某个输出的过程，而这个输出的向量就是根据 query 和 key 计算得到的权重作用于 value 上的权重和。 + +> An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibility function of the query with the corresponding key. + +不过想要更加深入的理解 query、key 和 value 的含义，得需要结合 Transformer 的解码过程，这部分内容将会在后续进行介绍。 具体的，自注意力机制的结构如图 1-3 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-21ebe709cd12dda0a9c9da7559d3e045_r.jpg) + +从图 1-3 可以看出，自注意力机制的核心过程就是通过 Q 和 K 计算得到注意力权重；然后再作用于 V 得到整个权重和输出。具体的，对于输入 Q、K 和 V 来说，其输出向量的计算公式为： + +$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\;\;\;\;\;\;(1.1) +$$ + +其中 Q、K 和 V 分别为 3 个矩阵，且其（第 2 个）维度分别为 $d_q,d_k,d_v$d_q,d_k,d_v （从后面的计算过程其实可以发现。而公式 $d_q=d_v)。而公式$d_q=d_v)。而公式 (1.1)​中除以 $\sqrt{d_k}$的过程就是图 1-3 中所指的 Scale 过程。 + +之所以要进行缩放这一步是因为通过实验作者发现，对于较大的 $d_k$d_k 来说在完成 $QK^T$QK^T 后将会得到很大的值，而这将导致在经过 sofrmax 操作后产生非常小的梯度，不利于网络的训练。 + +> We suspect that for large values of dk, the dot products grow large in magnitude, pushing the softmax function into regions where it has extremely small gradients. + +如果仅仅只是看着图 1-3 中的结构以及公式 $(1.1)$(1.1) 中的计算过程显然是不那么容易理解自注意力机制的含义，例如初学者最困惑的一个问题就是图 1-3 中的 Q、K 和 V 分别是怎么来的？下面，我们来看一个实际的计算示例。现在，假设输入序列 “我 是 谁”，且已经通过某种方式得到了 1 个形状为 $3\times4$ 的矩阵来进行表示，那么通过图 1-3 所示的过程便能够就算得到 Q、K 以及 V[2]。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-28903ee6a9c01d4895af7836b1e5997f_r.jpg) + +从图 1-4 的计算过程可以看出，Q、K 和 V 其实就是输入 X​分别乘以 3 个不同的矩阵计算而来（但这仅仅局限于 Encoder 和 Decoder 在各自输入部分利用自注意力机制进行编码的过程，Encoder 和 Decoder 交互部分的 Q、K 和 V 另有指代）。此处对于计算得到的 Q、K、V，你可以理解为这是对于同一个输入进行 3 次不同的线性变换来表示其不同的 3 种状态。在计算得到 Q、K、V 之后，就可以进一步计算得到权重向量，计算过程如图 1-5 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-3173490f0b8fb89b22a22b65d2851c7f_r.jpg) + +如图 1-5 所示，在经过上述过程计算得到了这个注意力权重矩阵之后我们不禁就会问到，这些权重值到底表示的是什么呢？对于权重矩阵的第 1 行来说，0.7 表示的就是 “我” 与“我”的注意力值；0.2 表示的就是 “我” 与”是”的注意力值；0.1 表示的就是 “我” 与“谁”的注意力值。换句话说，在对序列中的 “我“进行编码时，应该将 0.7 的注意力放在“我” 上，0.2 的注意力放在 “是” 上，将 0.1 的注意力放在谁上。 + +同理，对于权重矩阵的第 3 行来说，其表示的含义就是，在对序列中”谁 “进行编码时，应该将 0.2 的注意力放在“我” 上，将 0.1 的注意力放在 “是” 上，将 0.7 的注意力放在 “谁” 上。从这一过程可以看出，通过这个权重矩阵模型就能轻松的知道在编码对应位置上的向量时，应该以何种方式将注意力集中到不同的位置上。 + +不过从上面的计算结果还可以看到一点就是，**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**（虽然这符合常识）而可能忽略了其它位置 [2]。因此，作者采取的一种解决方案就是采用多头注意力机制（MultiHeadAttention），这部分内容我们将在稍后看到。 + +> It expands the model’s ability to focus on different positions. Yes, in the example above, $z_1$z_1 contains a little bit of every other encoding, but it could be dominated by the the actual word itself. + +在通过图 1-5 示的过程计算得到权重矩阵后，便可以将其作用于 V ，进而得到最终的编码输出，计算过程如图 1-6 所示。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-a574d12396e1e2006716eb58f9fa5806_r.jpg) + +根据如图 1-6 所示的过程，我们便能够得到最后编码后的输出向量。当然，对于上述过程我们还可以换个角度来进行观察，如图 1-7 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-3de3645627bd94e4258a89c4376227c1_r.jpg) + +从图 1-7 可以看出，对于最终输出 “是” 的编码向量来说，它其实就是原始 “我 是 谁”3 个向量的加权和，而这也就体现了在对“是” 进行编码时注意力权重分配的全过程。 + +当然，对于整个图 1-5 到图 1-6 的过程，我们还可以通过如图 1-8 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-b7d6df77ab5e43ce30a4aaa05a0d65d3_r.jpg) + +可以看出通过这种自注意力机制的方式确实解决了作者在论文伊始所提出的 “传统序列模型在编码过程中都需顺序进行的弊端” 的问题，有了自注意力机制后，仅仅只需要对原始输入进行几次矩阵变换便能够得到最终包含有不同位置注意力信息的编码向量。 + +对于自注意力机制的核心部分到这里就介绍完了，不过里面依旧有很多细节之处没有进行介绍。例如 Encoder 和 Decoder 在进行交互时的 Q、K、V 是如何得到的？在图 1-3 中所标记的 Mask 操作是什么意思，什么情况下会用到等等？这些内容将会在后续逐一进行介绍。 + +下面，让我们继续进入到 MultiHeadAttention 机制的探索中。 + +### **1.2.2 为什么要 MultiHeadAttention** + +经过上面内容的介绍，我们算是在一定程度上对于自注意力机制有了清晰的认识，不过在上面我们也提到了自注意力机制的缺陷就是：**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置，** 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。同时，使用多头注意力机制还能够给予注意力层的输出包含有不同子空间中的编码表示信息，从而增强模型的表达能力。 + +> Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. + +在说完为什么需要多头注意力机制以及使用多头注意力机制的好处之后，下面我们就来看一看到底什么是多头注意力机制。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-849a1a08e54a4ab3b2bfadfaceddfeab_r.jpg) + +如图 1-9 所示，可以看到所谓的多头注意力机制其实就是将原始的输入序列进行多组的自注意力处理过程；然后再将每一组自注意力的结果拼接起来进行一次线性变换得到最终的输出结果。具体的，其计算公式为： + +$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\$$ + +\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\ + +其中 + +，，， + +$$W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\$$ + +W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\ + +同时，在论文中，作者使用了 $h=8$h=8 个并行的自注意力模块（8 个头）来构建一个注意力层，并且对于每个自注意力模块都限定了 $d_k=d_v=d_{model}/h=64$d_k=d_v=d_{model}/h=64。**从这里其实可以发现，论文中所使用的多头注意力机制其实就是将一个大的高维单头拆分成了 $h$h 个多头**。因此，整个多头注意力机制的计算过程我们可以通过如图 1-10 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-382a68f2a5543f00b7a4a1fd84e29b83_r.jpg) + +注意：图中的 d_m 就是指 $d_{model}$d_{model} + +如图 1-10 所示，根据输入序列 X 和 $W^Q_1,W^K_1,W^V_1$W^Q_1,W^K_1,W^V_1 我们就计算得到了 $Q_1,K_1,V_1$Q_1,K_1,V_1，进一步根据公式 $(1.1)$(1.1) 就得到了单个自注意力模块的输出 $Z_1$Z_1；同理，根据 X 和 $W^Q_2,W^K_2,W^V_2$W^Q_2,W^K_2,W^V_2 就得到了另外一个自注意力模块输出 $Z_2$Z_2。最后，根据公式 $(1.2)$(1.2) 将 $Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 水平堆叠形成 $Z$Z，然后再用 $Z$Z 乘以 $W^O$W^O 便得到了整个多头注意力层的输出。同时，根据图 1-9 中的计算过程，还可以得到 $d_q=d_k=d_v$d_q=d_k=d_v。 + +到此，对于整个 Transformer 的核心部分，即多头注意力机制的原理就介绍完了。 + +### **1.2.3 同维度中的单头与多头的区别** + +在多头注意力中，对于初学者来说一个比较经典的问题就是，在相同维度下使用单头和多头的区别是什么？这句话什么意思呢？以图 1-10 中示例为例，此时的自注意力中使用了两个头，每个头的维度为 $d_q$d_q，即采用了多头的方式。另外一种做法就是，只是用一个头，但是其维度为 $2d_q$2d_q，即采用单头的方式。那么在这两种情况下有什么区别呢？ + +首先，从论文中内容可知，作者在头注意力机制与多头个数之间做了如下的限制 + +$$d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\$$ + +d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\ + +从式 $(1.3)$(1.3) 可以看出，单个头注意力机制的维度 $d_k$d_k 乘上多头的个数 $h$h 就等于模型的维度 $d_{model}$d_{model}。 + +注意：后续的 d_m，$d_m$d_m 以及 $d_{model}$d_{model} 都是指代模型的维度。 + +同时，从图 1-10 中可以看出，这里使用的多头数量 $h=2$h=2，即 $d_{model}=2\times d_q$d_{model}=2\times d_q。此时，对于第 1 个头来说有： + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-0252f4593cd8d54042e8ba46086fdbdd_r.jpg) + +对于第 2 个头来说有： + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-fde36a07fb98af2111b6c034202977a1_r.jpg) + +最后，可以将$Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 在横向堆叠起来进行一个线性变换得到最终的$Z$Z。因此，对于图 1-10 所示的计算过程，我们还可以通过图 1-13 来进行表示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-36ae9333ba8227d1f70bbbc907a97057_r.jpg) + +从图 1-13 可知，在一开始初始化$W^Q,W^K,W^V$W^Q,W^K,W^V 这 3 个权重矩阵时，可以直接同时初始化$h$h 个头的权重，然后再进行后续的计算。而且事实上，在真正的代码实现过程中也是采用的这样的方式，这部分内容将在 3.3.2 节中进行介绍。因此，对图 1-13 中的多头计算过程，还可以根据图 1-14 来进行表示。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-3fe945489e1e3114fdce63b2a3327a3e_r.jpg) + +说了这么多，终于把铺垫做完了。此时，假如有如图 1-15 所示的头注意力计算过程： + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-8766512d1e76fc64470fe1a14d3da2f5_r.jpg) + +如图 1-15 所示，该计算过程采用了头注意力机制来进行计算，且头的计算过程还可通过图 1-16 来进行表示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8ac630c7f2406a4a5583fcacf967c2b0_r.jpg) + +那现在的问题是图 1-16 中的$Z$Z 能够计算得到吗？答案是不能。为什么？因为我没有告诉你这里的$h$h 等于多少。如果我告诉你多头$h=2$h=2，那么毫无疑问图 1-16 的计算过程就等同于图 1-14 的计算过程，即 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-3b7a321842c2387ef274b93168a8a183_r.jpg) + +且此时$d_k=d_m/2$d_k=d_m/2。但是如果我告诉你多头$h=3$h=3，那么图 1-16 的计算过程会变成 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-a22a051c3827054ecb69b066317fee0d_r.jpg) + +那么此时$d_k$d_k 则为$d_m/3$d_m/3。 + +现在回到一开始的问题上，根据上面的论述我们可以发现，在$d_m$d_m 固定的情况下，不管是使用单头还是多头的方式，在实际的处理过程中直到进行注意力权重矩阵计算前，两者之前没有任何区别。当进行进行注意力权重矩阵计算时，$h$h 越大那么$Q,K,V$Q,K,V 就会被切分得越小，进而得到的注意力权重分配方式越多，如图 1-19 所示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8837a813f9028886bb8529a59c6cd9c8_r.jpg) + +从图 1-19 可以看出，如果$h=1$h=1，那么最终可能得到的就是一个各个位置只集中于自身位置的注意力权重矩阵；如果$h=2$h=2，那么就还可能得到另外一个注意力权重稍微分配合理的权重矩阵；$h=3$h=3 同理如此。因而多头这一做法也恰好是论文作者提出用于克服**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**的问题。这里再插入一张真实场景下同一层的不同注意力权重矩阵可视化结果图： + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-a6ea117d23e7e0fca431f54318a90bea_r.jpg) + +同时，当$h$h 不一样时，$d_k$d_k 的取值也不一样，进而使得对权重矩阵的 scale 的程度不一样。例如，如果$d_m=768$d_m=768，那么当$h=12$h=12 时，则$d_k=64$d_k=64；当$h=1$h=1 时，则$d_k=768$d_k=768。 + +所以，当模型的维度$d_m$d_m 确定时，一定程度上$h$h 越大整个模型的表达能力越强，越能提高模型对于注意力权重的合理分配。 + +### **2. 位置编码与编码解码过程** + +### **2.1 Embedding 机制** + +在正式介绍 Transformer 的网络结构之前，我们先来一起看看 Transformer 如何对字符进行 Embedding 处理。 + +### **2.1.1 Token Embedding** + +熟悉文本处理的读者可能都知道，在对文本相关的数据进行建模时首先要做的便是对其进行向量化。例如在机器学习中，常见的文本表示方法有 one-hot 编码、词袋模型以及 TF-IDF 等。不过在深度学习中，更常见的做法便是将各个词（或者字）通过一个 Embedding 层映射到低维稠密的向量空间。因此，在 Transformer 模型中，首先第一步要做的同样是将文本以这样的方式进行向量化表示，并且将其称之为 Token Embedding，也就是深度学习中常说的词嵌入（Word Embedding）如图 2-1 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-9e4cb60bd2ed3e1aca137928bf34a537_r.jpg) + +如果是换做之前的网络模型，例如 CNN 或者 RNN，那么对于文本向量化的步骤就到此结束了，因为这些网络结构本身已经具备了捕捉时序特征的能力，不管是 CNN 中的 n-gram 形式还是 RNN 中的时序形式。但是这对仅仅只有自注意力机制的网络结构来说却不行。为什么呢？根据自注意力机制原理的介绍我们知道，自注意力机制在实际运算过程中不过就是几个矩阵来回相乘进行线性变换而已。因此，这就导致即使是打乱各个词的顺序，那么最终计算得到的结果本质上却没有发生任何变换，换句话说仅仅只使用自注意力机制会丢失文本原有的序列信息。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-a61fbde8b2b7958eef3dd134f722c69b_r.jpg) + +如图 2-2 所示，在经过词嵌入表示后，序列 “我 在 看 书” 经过了一次线性变换。现在，我们将序列变成“书 在 看 我”，然后同样以中间这个权重矩阵来进行线性变换，过程如图 2-3 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-9aede5435fe5c6f010457c5818ec3ce3_r.jpg) + +根据图 2-3 中的计算结果来看，序列在交换位置前和交换位置后计算得到的结果在本质上并没有任何区别，仅仅只是交换了对应的位置。因此，基于这样的原因，Transformer 在原始输入文本进行 Token Embedding 后，又额外的加入了一个 Positional Embedding 来刻画数据在时序上的特征。 + +> Since our model contains no recurrence and no convolution, in order for the model to make use of the order of the sequence, we must inject some information about the relative or absolute position of the tokens in the sequence. + +### **2.1.2 Positional Embedding** + +说了这么多，那到底什么又是 Positional Embedding 呢？数无形时少直觉，下面我们先来通过一幅图直观看看经过 Positional Embedding 处理后到底产生了什么样的变化。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-8110b24565ffbfb028866a19050940fa_r.jpg) + +如图 2-4 所示，横坐标表示输入序列中的每一个 Token，每一条曲线或者直线表示对应 Token 在每个维度上对应的位置信息。在左图中，每个维度所对应的位置信息都是一个不变的常数；而在右图中，每个维度所对应的位置信息都是基于某种公式变换所得到。换句话说就是，左图中任意两个 Token 上的向量都可以进行位置交换而模型却不能捕捉到这一差异，但是加入右图这样的位置信息模型却能够感知到。例如位置 20 这一处的向量，在左图中无论你将它换到哪个位置，都和原来一模一样；但在右图中，你却再也找不到与位置 20 处位置信息相同的位置。 + +下面，笔者通过两个实际的示例来进行说明。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-9a4be9596e49f523e90c2c9eb7b37864_r.jpg) + +如图 2-5 所示，原始输入在经过 Token Embedding 后，又加入了一个常数位置信息的的 Positional Embedding。在经过一次线性变换后便得到了图 2-5 左右边所示的结果。接下来，我们再交换序列的位置，并同时进行 Positional Embedding 观察其结果。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-d98e246f487827ee1ad6411cc00928e6_r.jpg) + +如图 2-6 所示，在交换序列位置后，采用同样的 Positional Embedding 进行处理，并且进行线性变换。可以发现，其计算结果同图 2-5 中的计算结果本质上也没有发生变换。因此，这就再次证明，如果 Positional Embedding 中位置信息是以常数形式进行变换，那么这样的 Positional Embedding 是无效的。 + +在 Transformer 中，作者采用了如公式$(2.1)$(2.1) 所示的规则来生成各个维度的位置信息，其可视化结果如图 2-4 右所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\ + +其中$PE$PE 就是这个 Positional Embedding 矩阵，$pos\in[0,max\_len)$pos\in[0,max\_len) 表示具体的某一个位置，$i\in[0,d_{model}/2)$i\in[0,d_{model}/2) 表示具体的某一维度。 + +最终，在融入这种非常数的 Positional Embedding 位置信息后，便可以得到如图 2-7 所示的对比结果。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-0c62651daf9f5c0c1de77e9137b058b6_r.jpg) + +从图 2-7 可以看出，在交换位置前与交换位置后，与同一个权重矩阵进行线性变换后的结果截然不同。因此，这就证明通过 Positional Embedding 可以弥补自注意力机制不能捕捉序列时序信息的缺陷。 + +说完 Transformer 中的 Embedding 后，接下来我们再来继续探究 Transformer 的网络结构。 + +### **2.2 Transformer 网络结构** + +如图 2-8 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-6da4c9720ec88860295bd63e19344820_r.jpg) + +如图 2-8 所示，整个 Transformer 网络包含左右两个部分，即 Encoder 和 Decoder。下面，我们就分别来对其中的各个部分进行介绍。 + +### **2.2.1 Encoder 层** + +首先，对于 Encoder 来说，其网络结构如图 2-8 左侧所示（尽管论文中是以 6 个这样相同的模块堆叠而成，但这里我们先以堆叠一层来进行介绍，多层的 Transformer 结构将在稍后进行介绍）。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-5da93887d468045677e9983f14b35db6_r.jpg) + +如图 2-9 所示，对于 Encoder 部分来说其内部主要由两部分网络所构成：多头注意力机制和两层前馈神经网络。 + +> The encoder is composed of a stack of N = 6 identical layers. Each layer has two sub-layers. The first is a multi-head self-attention mechanism, and the second is a simple, position- wise fully connected feed-forward network. + +同时，对于这两部分网络来说，都加入了残差连接，并且在残差连接后还进行了层归一化操作。这样，对于每个部分来说其输出均为$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}，并且在都加入了 Dropout 操作。 + +> We apply dropout to the output of each sub-layer, before it is added to the sub-layer input and normalized. + +进一步，为了便于在这些地方使用残差连接，这两部分网络输出向量的维度均为$d_{model}=512$d_{model}=512。 + +对于第 2 部分的两层全连接网络来说，其具体计算过程为 + +$$\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\$$ + +\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\ + +其中输入$x$x 的维度为$d_{model}=512$d_{model}=512，第 1 层全连接层的输出维度为$d_{ff}=2048$d_{ff}=2048，第 2 层全连接层的输出为$d_{model}=512$d_{model}=512，且同时对于第 1 层网络的输出还运用了 Relu 激活函数。 + +到此，对于单层 Encoder 的网络结构就算是介绍完了，接下来让我们继续探究 Decoder 部分的网络结构。 + +### **2.2.2 Decoder 层** + +同 Encoder 部分一样，论文中也采用了 6 个完全相同的网络层堆叠而成，不过这里我们依旧只是先看 1 层时的情况。对于 Decoder 部分来说，其整体上与 Encoder 类似，只是多了一个用于与 Encoder 输出进行交互的多头注意力机制，如图 2-10 所示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8ab2c37e224137c05332419d525c88cc_r.jpg) + +不同于 Encoder 部分，在 Decoder 中一共包含有 3 个部分的网络结构。最上面的和最下面的部分（暂时忽略 Mask）与 Encoder 相同，只是多了中间这个与 Encoder 输出（Memory）进行交互的部分，作者称之为 “Encoder-Decoder attention”。对于这部分的输入，**Q 来自于下面多头注意力机制的输出，K 和 V 均是 Encoder 部分的输出（Memory）经过线性变换后得到**。而作者之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +> In "encoder-decoder attention" layers, the queries come from the previous decoder layer, and the memory keys and values come from the output of the encoder. This mimics the typical encoder-decoder attention mechanisms in sequence-to-sequence models + +为了能够更好的理解这里 Q、K、V 的含义，我们先来看看传统的基于 Encoder-Decoder 的 Seq2Seq 翻译模型是如何进行解码的，如图 2-11 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-a880c482d673551bba2c1c5afbcff90d_r.jpg) + +如图 2-11 所示是一个经典的基于 Encoder-Decoder 的机器翻译模型。左下边部分为编码器，右下边部分为解码器，左上边部分便是注意力机制部分。在图 2-11 中，$\overline{h_i}$\overline{h_i} 表示的是在编码过程中，各个时刻的隐含状态，称之为每个时刻的 Memory；$h_t$h_t 表示解码当前时刻时的隐含状态。此时注意力机制的思想在于，希望模型在解码的时刻能够参考编码阶段每个时刻的记忆。 + +因此，在解码第一个时刻`""`时，$h_t$h_t 会首先同每个记忆状态进行相似度比较得到注意力权重。这个注意力权重所蕴含的意思就是，在解码第一个时刻时应该将$50\%$50\% 的注意力放在编码第一个时刻的记忆上（其它的同理），最终通过加权求和得到 4 个 Memory 的权重和，即 context vector。同理，在解码第二时刻`"我"`时，也会遵循上面的这一解码过程。可以看出，此时注意力机制扮演的就是能够使得 Encoder 与 Decoder 进行交互的角色。 + +回到 Transformer 的 Encoder-Decoder attention 中，**K 和 V 均是编码部分的输出 Memory 经过线性变换后的结果**（此时的 Memory 中包含了原始输入序列每个位置的编码信息），**而 Q 是解码部分多头注意力机制输出的隐含向量经过线性变换后的结果**。在 Decoder 对每一个时刻进行解码时，首先需要做的便是通过 Q 与 K 进行交互（query 查询），并计算得到注意力权重矩阵；然后再通过注意力权重与 V 进行计算得到一个权重向量，该权重向量所表示的含义就是在解码时如何将注意力分配到 Memory 的各个位置上。这一过程我们可以通过如图 2-12 和图 2-13 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-22669eedb0931017b8ed1d56dcd28089_r.jpg) + +如图 2-12 所示，待解码向量和 Memory 分别各自乘上一个矩阵后得到 Q、K、V。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-56ab4338fc9da4ca495fe070904846cf_r.jpg) + +如图 2-13 所示，在解码第 1 个时刻时，首先 Q 通过与 K 进行交互得到权重向量，此时可以看做是 Q（待解码向量）在 K（本质上也就是 Memory）中查询 Memory 中各个位置与 Q 有关的信息；然后将权重向量与 V 进行运算得到解码向量，此时这个解码向量可以看作是考虑了 Memory 中各个位置编码信息的输出向量，也就是说它包含了在解码当前时刻时应该将注意力放在 Memory 中哪些位置上的信息。 + +进一步，在得到这个解码向量并经过图 2-10 中最上面的两层全连接层后，便将其输入到分类层中进行分类得到当前时刻的解码输出值。 + +### **2.2.3 Decoder 预测解码过程** + +当第 1 个时刻的解码过程完成之后，解码器便会将解码第 1 个时刻时的输入，以及解码第 1 个时刻后的输出均作为解码器的输入来解码预测第 2 个时刻的输出。整个过程可以通过如图 2-14 所示的过程来进行表示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-5391d2e0ecdd0cb2620966bead1fb34d_r.jpg) + +如图 2-14 所示，Decoder 在对当前时刻进行解码输出时，都会将当前时刻之前所有的预测结果作为输入来对下一个时刻的输出进行预测。假设现在需要将`"我 是 谁"`翻译成英语`"who am i"`，且解码预测后前两个时刻的结果为`"who am"`，接下来需要对下一时刻的输出`"i"`进行预测，那么整个过程就可以通过图 2-15 和图 2-16 来进行表示。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-6855d1f18983c20518644402918cc826_r.jpg) + +如图 2-15 所示，左上角的矩阵是解码器对输入`" who am"`这 3 个词经过解码器中自注意力机制编码后的结果；左下角是编码器对输入`"我 是 谁"`这 3 个词编码后的结果（同图 2-12 中的一样）；两者分别在经过线性变换后便得到了 Q、K 和 V 这 3 个矩阵。此时值得注意的是，左上角矩阵中的每一个向量在经过自注意力机制编码后，每个向量同样也包含了其它位置上的编码信息。 + +进一步，Q 与 K 作用和便得到了一个权重矩阵；再将其与 V 进行线性组合便得到了 Encoder-Decoder attention 部分的输出，如图 2-16 所示。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-d7280a8a6899220578ecbfb79090d809_r.jpg) + +如图 2-16 所示，左下角便是 Q 与 K 作用后的权重矩阵，它的每一行就表示在对 Memory（这里指图 2-16 中的 V）中的每一位置进行解码时，应该如何对注意力进行分配。例如第 3 行$[0.6,0.2,0.2]$[0.6,0.2,0.2] 的含义就是在解码当前时刻时应该将$60\%$60\% 的注意力放在 Memory 中的`"我"`上，其它同理。这样，在经过解码器中的两个全连接层后，便得到了解码器最终的输出结果。接着，解码器会循环对下一个时刻的输出进行解码预测，直到预测结果为`""`或者达到指定长度后停止。 + +同时，这里需要注意的是，在通过模型进行实际的预测时，只会取解码器输出的其中一个向量进行分类，然后作为当前时刻的解码输出。例如图 2-16 中解码器最终会输出一个形状为`[3,tgt_vocab_len]`的矩阵，那么只会取其最后一个向量喂入到分类器中进行分类得到当前时刻的解码输出。具体细节见后续代码实现。 + +### **2.2.4 Decoder 训练解码过程** + +在介绍完预测时 Decoder 的解码过程后，下面就继续来看在网络在训练过程中是如何进行解码的。从 2.2.3 小节的内容可以看出，在真实预测时解码器需要将上一个时刻的输出作为下一个时刻解码的输入，然后一个时刻一个时刻的进行解码操作。显然，如果训练时也采用同样的方法那将是十分费时的。因此，在训练过程中，解码器也同编码器一样，一次接收解码时所有时刻的输入进行计算。这样做的好处，一是通过多样本并行计算能够加快网络的训练速度；二是在训练过程中直接喂入解码器正确的结果而不是上一时刻的预测值（因为训练时上一时刻的预测值可能是错误的）能够更好的训练网络。 + +例如在用平行预料`"我 是 谁"`<==>`"who am i"`对网络进行训练时，编码器的输入便是`"我 是 谁"`，而解码器的输入则是`" who am i"`，对应的正确标签则是`"who am i "`。 + +假设现在解码器的输入`" who am i"`在分别乘上一个矩阵进行线性变换后得到了 Q、K、V，且 Q 与 K 作用后得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），如图 2-17 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-7039ba4dab40ef3a4e1b9f2e40cb45a3_r.jpg) + +从图 2-17 可以看出，此时已经计算得到了注意力权重矩阵。由第 1 行的权重向量可知，在解码第 1 个时刻时应该将$20\%$20\%（严格来说应该是经过 softmax 后的值）的注意力放到`""`上，$30\%$30\% 的注意力放到`"who"`上等等。不过此时有一个问题就是，在 2.2.3 节中笔者介绍到，模型在实际的预测过程中只是将当前时刻之前（包括当前时刻）的所有时刻作为输入来预测下一个时刻，也就是说模型在预测时是看不到当前时刻之后的信息。因此，Transformer 中的 Decoder 通过加入注意力掩码机制来解决了这一问题。 + +> self-attention layers in the decoder **allow each position in the decoder to attend to all positions in the decoder up to and including that position**. We need to prevent leftward information flow in the decoder to preserve the auto-regressive property. We implement this inside of scaled dot-product attention by masking out (setting to −∞) all values in the input of the softmax which correspond to illegal connections. + +如图 2-18 所示，左边依旧是通过 Q 和 K 计算得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），而中间的就是所谓的注意力掩码矩阵，两者在相加之后再乘上矩阵 V 便得到了整个自注意力机制的输出，也就是图 2-10 中的 Masked Multi-Head Attention。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-ef714b246dfc08c912db18aaec0542cb_r.jpg) + +那为什么注意力权重矩阵加上这个注意力掩码矩阵就能够达到这样的效果呢？以图 2-18 中第 1 行权重为例，当解码器对第 1 个时刻进行解码时其对应的输入只有`""`，因此这就意味着此时应该将所有的注意力放在第 1 个位置上（尽管在训练时解码器一次喂入了所有的输入），换句话说也就是第 1 个位置上的权重应该是 1，而其它位置则是 0。从图 2-17 可以看出，第 1 行注意力向量在加上第 1 行注意力掩码，再经过 softmax 操作后便得到了一个类似$[1,0,0,0,0]$[1,0,0,0,0] 的向量。那么，通过这个向量就能够保证在解码第 1 个时刻时只能将注意力放在第 1 个位置上的特性。同理，在解码后续的时刻也是类似的过程。 + +到此，对于整个单层 Transformer 的网络结构以及编码解码过程就介绍完了，更多细节内容见后续代码实现。 + +### **2.2.5 位置编码与 Attention Mask** + +在刚接触 Transformer 的时候，有的人会认为在 Decoder 中，既然已经有了 Attention mask 那么为什么还需要 Positional Embedding 呢？如图 2-18 所示，持这种观点的朋友认为，Attention mask 已经有了使得输入序列依次输入解码器的能力，因此就不再需要 Positional Embedding 了。这样想对吗？ + +根据 2.2.4 节内容的介绍可以知道，Attention mask 的作用只有一个，那就是在训练过程中掩盖掉当前时刻之后所有位置上的信息，而这也是在模仿模型在预测时只能看到当前时刻及其之前位置上的信息。因此，持有上述观点的朋友可能是把 “能看见” 和“能看见且有序”混在一起了。 + +虽然看似有了 Attention mask 这个掩码矩阵能够使得 Decoder 在解码过程中可以**有序地**看到当前位置之前的所有信息，但是事实上没有 Positional Embedding 的 Attention mask 只能做到看到当前位置之前的所有信息，**而做不到有序**。前者的 “有序” 指的是喂入解码器中序列的顺序，而后者的 “有序” 指的是序列本身固有的语序。 + +如果不加 Postional Embedding 的话，那么以下序列对于模型来说就是一回事： + +``` + → 北 → 京 → 欢 → 迎 → 你 → + → 北 → 京 → 迎 → 欢 → 你 → + → 北 → 京 → 你 → 迎 → 欢 → + +``` + +虽然此时 Attention mask 具有能够让上述序列一个时刻一个时刻的按序喂入到解码器中，但是它却无法识别出这句话本身固有的语序。 + +### **2.2.6 原始 Q、K、V 来源** + +在 Transformer 中各个部分的 Q、K、V 到底是怎么来的一直以来都是初学者最大的一个疑问，并且这部分内容在原论文中也没有进行交代，只是交代了如何根据 Q、K、V 来进行自注意力机制的计算。虽然在第 2 部分的前面几个小节已经提及过了这部分内容，但是这里再给大家进行一次总结。 + +根据图 2-8（Transformer 结构图）可知，在整个 Transformer 中涉及到自注意力机制的一共有 3 个部分：Encoder 中的 Multi-Head Attention；Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention；Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention。 + +① 对于 Encoder 中的 Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Encoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换（各自乘以一个权重矩阵）后得到了 Q、K、V（也就是图 1-4 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Encoder 部分的输出结果 Memory。 + +② 对于 Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Decoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V，然后再进行自注意力运算得到 Masked Multi-Head Attention 部分的输出结果，即待解码向量。 + +对于 Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention，其原始 q、k、v 分别是上面的带解码向量、Memory 和 Memory。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V（也就是图 2-12 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Decoder 部分的输出结果。之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +### **3. 网络结构与自注意力实现** + +在通过前面几部分内容详细介绍完 Transformer 网络结构的原理后，接下来就让我们来看一看如何借用 Pytorch 框架来实现 MultiHeadAttention 这一结构。同时，需要说明的一点是，下面所有的实现代码都是笔者直接从 Pytorch 1.4 版本中`torch.nn.Transformer`模块里摘取出来的简略版，目的就是为了让大家对于整个实现过程有一个清晰的认识。并且为了使得大家在阅读完以下内容后也能够对 Pytorch 中的相关模块有一定的了解，所以下面的代码在变量名方面也与 Pytorch 保持了一致。 + +### **3.1 多层 Transformer** + +在第 2 部分中，笔者详细介绍了单层 Transformer 网络结构中的各个组成部分。尽管多层 Transformer 就是在此基础上堆叠而来，不过笔者认为还是有必要在这里稍微提及一下。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-6da4c9720ec88860295bd63e19344820_r.jpg) + +如图 3-1 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图，左边是编码器右边是解码器。而多层的 Transformer 网络就是在两边分别堆叠了多个编码器和解码器的网络模型，如图 3-2 所示。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-c3386c8304447106d4ff669cf5dd4714_r.jpg) + +如图 3-2 所示便是一个多层的 Transformer 网络结构图（原论文中采用了 6 个编码器和 6 个解码器），其中的每一个 Encoder 都是图 3-1 中左边所示的网络结构（Decoder 同理）。可以发现，它真的就是图 3-1 堆叠后的形式。不过需要注意的是其整个解码过程。 + +在多层 Transformer 中，多层编码器先对输入序列进行编码，然后得到最后一个 Encoder 的输出 Memory；解码器先通过 Masked Multi-Head Attention 对输入序列进行编码，然后将输出结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 1 层解码器的输出；接着再将第 1 层 Decoder 的输出通过 Masked Multi-Head Attention 进行编码，最后再将编码后的结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 2 层解码器的输出，以此类推得到最后一个 Decoder 的输出。 + +值得注意的是，在多层 Transformer 的解码过程中，每一个 Decoder 在 Encoder-Decoder Attention 中所使用的 Memory 均是同一个。 + +### **3.2 Transformer 中的掩码** + +由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在 Transformer 中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第 1 个地方就是在 2.2.4 节中介绍到的 Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第 2 个地方便是对一个 batch 中不同长度的序列在 Padding 到相同长度后，对 Padding 部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进行介绍。 + +### **3.2.1 Attention Mask** + +如图 3-3 所示，在训练过程中对于每一个样本来说都需要这样一个对称矩阵来掩盖掉当前时刻之后所有位置的信息。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-ef714b246dfc08c912db18aaec0542cb_r.jpg) + +从图 3-3 可以看出，这个注意力掩码矩阵的形状为`[tgt_len,tgt_len]`，其具体 Mask 原理在 2.2.4 节中笔者已经介绍过 l，这里就不再赘述。在后续实现过程中，我们将通过`generate_square_subsequent_mask`方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过`attn_mask`这一变量名来指代这个矩阵。 + +### **3.2.2 Padding Mask** + +在 Transformer 中，使用到掩码的第 2 个地方便是 Padding Mask。由于在网络的训练过程中同一个 batch 会包含有多个文本序列，而不同的序列长度并不一致。因此在数据集的生成过程中，就需要将同一个 batch 中的序列 Padding 到相同的长度。但是，这样就会导致在注意力的计算过程中会考虑到 Padding 位置上的信息。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-6e62ae19572d34c45e98d8e0092924a6_r.jpg) + +如图 3-4 所示，P 表示 Padding 的位置，右边的矩阵表示计算得到的注意力权重矩阵。可以看到，此时的注意力权重对于 Padding 位置山的信息也会加以考虑。因此在 Transformer 中，作者通过在生成训练集的过程中记录下每个样本 Padding 的实际位置；然后再将注意力权重矩阵中对应位置的权重替换成负无穷，经 softmax 操作后对应 Padding 位置上的权重就变成了 0，从而达到了忽略 Padding 位置信息的目的。这种做法也是 Encoder-Decoder 网络结构中通用的一种办法。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-ee68b3009689ca74cc921237384d1993_r.jpg) + +如图 3-5 所示，对于`"我 是 谁 P P"`这个序列来说，前 3 个字符是正常的，后 2 个字符是 Padding 后的结果。因此，其 Mask 向量便为`[True, True, True, False, False]`。通过这个 Mask 向量可知，需要将权重矩阵的最后两列替换成负无穷，在后续我们会通过`torch.masked_fill`这个方法来完成这一步，并且在实现时将使用`key_padding_mask`来指代这一向量。 + +到此，对于 Transformer 中所要用到 Mask 的地方就介绍完了，下面正式来看如何实现多头注意力机制。 + +### **3.3 实现多头注意力机制** + +### **3.3.1 多头注意力机制** + +根据前面的介绍可以知道，多头注意力机制中最为重要的就是自注意力机制，也就是需要前计算得到 Q、K 和 V，如图 3-6 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-28903ee6a9c01d4895af7836b1e5997f_r.jpg) + +图 3-6. Q、K 和 V 计算过程 + +然后再根据 Q、K、V 来计算得到最终的注意力编码，如图 3-7 所示： + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-b7d6df77ab5e43ce30a4aaa05a0d65d3_r.jpg) + +同时，为了避免单个自注意力机制计算得到的注意力权重过度集中于当前编码位置自己所在的位置（同时更应该关注于其它位置），所以作者在论文中提到通过采用多头注意力机制来解决这一问题，如图 3-8 所示。 + +![](https://pic4.zhimg.com/v2-382a68f2a5543f00b7a4a1fd84e29b83_r.jpg) + +**3.3.2 定义类 MyMultiHeadAttention** + +综上所述，我们可以给出类`MyMultiHeadAttentiond`的定义为 + +``` +class MyMultiheadAttention(nn.Module): + def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0., bias=True): + super(MyMultiheadAttention, self).__init__() + """ + :param embed_dim: 词嵌入的维度，也就是前面的d_model参数，论文中的默认值为512 + :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量，也就是前面的nhead参数， 论文默认值为 8 + :param bias: 最后对多头的注意力（组合）输出进行线性变换时，是否使用偏置 + """ + self.embed_dim = embed_dim # 前面的d_model参数 + self.head_dim = embed_dim // num_heads # head_dim 指的就是d_k,d_v + self.kdim = self.head_dim + self.vdim = self.head_dim + self.num_heads = num_heads # 多头个数 + self.dropout = dropout + assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim 除以 num_heads必须为整数" + # 上面的限制条件就是论文中的 d_k = d_v = d_model/n_head 条件 + self.q_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # embed_dim = kdim * num_heads + # 这里第二个维度之所以是embed_dim，实际上这里是同时初始化了num_heads个W_q堆叠起来的, 也就是num_heads个头 + self.k_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_k, embed_dim = kdim * num_heads + self.v_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_v, embed_dim = vdim * num_heads + self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias) + # 最后将所有的Z组合起来的时候，也是一次性完成， embed_dim = vdim * num_heads + +``` + +在上述代码中，`embed_dim`表示模型的维度（图 3-8 中的 d_m）；`num_heads`表示多头的个数；`bias`表示是否在多头线性组合时使用偏置。同时，为了使得实现代码更加高效，所以 Pytorch 在实现的时候是多个头注意力机制一起进行的计算，也就上面代码的第 17-22 行，分别用来初始化了多个头的权重值（这一过程从图 3-8 也可以看出）。当多头注意力机制计算完成后，将会得到一个形状为`[src_len,embed_dim]`的矩阵，也就是图 3-8 中多个$z_i$z_i 水平堆叠后的结果。因此，第 24 行代码将会初始化一个线性层来对这一结果进行一个线性变换。 + +### **3.3.3 定义前向传播过程** + +在定义完初始化函数后，便可以定义如下所示的多头注意力前向传播的过程 + +``` + def forward(self, query, key, value, attn_mask=None, key_padding_mask=None): + """ + 在论文中，编码时query, key, value 都是同一个输入， + 解码时 输入的部分也都是同一个输入， + 解码和编码交互时 key,value指的是 memory, query指的是tgt + :param query: # [tgt_len, batch_size, embed_dim], tgt_len 表示目标序列的长度 + :param key: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param value: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param attn_mask: # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + 一般只在解码时使用，为了并行一次喂入所有解码部分的输入，所以要用mask来进行掩盖当前时刻之后的位置信息 + :param key_padding_mask: [batch_size, src_len], src_len 表示源序列的长度 + :return: + attn_output: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_output_weights: # [batch_size, tgt_len, src_len] + """ + return multi_head_attention_forward(query, key, value, self.num_heads, + self.dropout, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias, + training=self.training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + q_proj_weight=self.q_proj_weight, + k_proj_weight=self.k_proj_weight, + v_proj_weight=self.v_proj_weight, + attn_mask=attn_mask) + + +``` + +在上述代码中，`query`、`key`、`value`指的并不是图 3-6 中的 Q、K 和 V，而是没有经过线性变换前的输入。例如在编码时三者指的均是原始输入序列`src`；在解码时的 Mask Multi-Head Attention 中三者指的均是目标输入序列`tgt`；在解码时的 Encoder-Decoder Attention 中三者分别指的是 Mask Multi-Head Attention 的输出、Memory 和 Memory。`key_padding_mask`指的是编码或解码部分，输入序列的 Padding 情况，形状为`[batch_size,src_len]`或者`[batch_size,tgt_len]`;`attn_mask`指的就是注意力掩码矩阵，形状为`[tgt_len,src_len]`，**它只会在解码**时使用。 + +注意，在上面的这些维度中，`tgt_len`本质上指的其实是`query_len`；`src_len`本质上指的是`key_len`。只是在不同情况下两者可能会是一样，也可能会是不一样。 + +### **3.3.4 多头注意力计算过程** + +在定义完类`MyMultiHeadAttentiond`后，就需要定义出多头注意力的实际计算过程。由于这部分代码较长，所以就分层次进行介绍。 + +``` +def multi_head_attention_forward( + query, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + key, # [src_len, batch_size, embed_dim] + value, # [src_len, batch_size, embed_dim] + num_heads, + dropout_p, + out_proj_weight, # [embed_dim = vdim * num_heads, embed_dim] + out_proj_bias, + training=True, + key_padding_mask=None, # [batch_size,src_len/tgt_len] + q_proj_weight=None, # [embed_dim,kdim * num_heads] + k_proj_weight=None, # [embed_dim, kdim * num_heads] + v_proj_weight=None, # [embed_dim, vdim * num_heads] + attn_mask=None, # [tgt_len,src_len] + ): + # 第一阶段： 计算得到Q、K、V + q = F.linear(query, q_proj_weight) + # [tgt_len,batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [tgt_len,batch_size,kdim * num_heads] + k = F.linear(key, k_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,kdim * num_heads] + v = F.linear(value, v_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,vdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,vdim * num_heads] + + +``` + +在上述代码中，第 17-23 行所做的就是根据输入进行线性变换得到图 3-6 中的 Q、K 和 V。 + +``` +# 第二阶段： 缩放，以及attn_mask维度判断 + tgt_len, bsz, embed_dim = query.size() # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + src_len = key.size(0) + head_dim = embed_dim // num_heads # num_heads * head_dim = embed_dim + scaling = float(head_dim) ** -0.5 + q = q * scaling # [query_len,batch_size,kdim * num_heads] + + if attn_mask is not None: + # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + if attn_mask.dim() == 2: + attn_mask = attn_mask.unsqueeze(0) # [1, tgt_len,src_len] 扩充维度 + if list(attn_mask.size()) != [1, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 2D attn_mask is not correct.') + elif attn_mask.dim() == 3: + if list(attn_mask.size()) != [bsz * num_heads, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 3D attn_mask is not correct.') + # 现在 atten_mask 的维度就变成了3D + + +``` + +接着，在上述代码中第 5-6 行所完成的就是图 3-7 中的缩放过程；第 8-16 行用来判断或修改`attn_mask`的维度，当然这几行代码只会在解码器中的 Masked Multi-Head Attention 中用到。 + +``` +# 第三阶段： 计算得到注意力权重矩阵 + q = q.contiguous().view(tgt_len, bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] + # 因为前面是num_heads个头一起参与的计算，所以这里要进行一下变形，以便于后面计算。 且同时交换了0，1两个维度 + k = k.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,kdim] + v = v.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,vdim] + attn_output_weights = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] x [batch_size * num_heads, kdim, src_len] + # = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] 这就num_heads个QK相乘后的注意力矩阵 + + +``` + +继续，在上述代码中第 1-7 行所做的就是交换 Q、K、V 中的维度，以便于多个样本同时进行计算；第 9 行代码便是用来计算注意力权重矩阵；其中上`contiguous()`方法是将变量放到一块连续的物理内存中；`bmm`的作用是用来计算两个三维矩阵的乘法操作 [4]。 + +需要提示的是，大家在看代码的时候，最好是仔细观察一下各个变量维度的变化过程，笔者也在每次运算后进行了批注。 + +``` +# 第四阶段： 进行相关掩码操作 + if attn_mask is not None: + attn_output_weights += attn_mask # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + if key_padding_mask is not None: + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + # 变成 [batch_size, num_heads, tgt_len, src_len]的形状 + attn_output_weights = attn_output_weights.masked_fill( + key_padding_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2), float('-inf')) + # 扩展维度，从[batch_size,src_len]变成[batch_size,1,1,src_len] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz * num_heads, tgt_len,src_len) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + + +``` + +进一步，在上述代码中第 2-3 行便是用来执行图 3-3 中的步骤；第 4-8 行便是用来执行图 3-5 中的步骤，同时还进行了维度扩充。 + +``` + attn_output_weights = F.softmax(attn_output_weights, dim=-1) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + attn_output_weights = F.dropout(attn_output_weights, p=dropout_p, training=training) + attn_output = torch.bmm(attn_output_weights, v) + # Z = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] x [batch_size * num_heads,src_len,vdim] + # = # [batch_size * num_heads,tgt_len,vdim] + # 这就num_heads个Attention(Q,K,V)结果 + + attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous().view(tgt_len, bsz, embed_dim) + # 先transpose成 [tgt_len, batch_size* num_heads ,kdim] + # 再view成 [tgt_len,batch_size,num_heads*kdim] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + + Z = F.linear(attn_output, out_proj_weight, out_proj_bias) + # 这里就是多个z 线性组合成Z [tgt_len,batch_size,embed_dim] + return Z, attn_output_weights.sum(dim=1) / num_heads # 将num_heads个注意力权重矩阵按对应维度取平均 + + +``` + +最后，在上述代码中第 1-4 行便是用来对权重矩阵进行归一化操作，以及计算得到多头注意力机制的输出；第 14 行代码便是用来对多个注意力的输出结果进行线性组合；第 16 行代码用来返回线性组合后的结果，以及多个注意力权重矩阵的平均值。 + +### **3.3.5 示例代码** + +在实现完类`MyMultiHeadAttention`的全部代码后，便可以通过类似如下的方式进行使用。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 1 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [src_len, src_len] + + my_mh = MyMultiheadAttention(embed_dim=dmodel, num_heads=num_head) + r = my_mh(src, src, src,key_padding_mask = src_key_padding_mask) + + +``` + +在上述代码中，第 6-11 行其实也就是 Encoder 中多头注意力机制的实现过程。同时，在计算过程中还可以打印出各个变量的维度变化信息： + +``` +进入多头注意力计算: + 多头num_heads = 1, d_model=32, d_k = d_v = d_model/num_heads=32 + query的shape([tgt_len, batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_q 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + Q 的shape([tgt_len, batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + key 的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_k 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + K 的shape([src_len,batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + value的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_v 的shape([embed_dim,vdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + V 的shape([src_len,batch_size,vdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + ***** 注意，这里的W_q, W_k, W_v是多个head同时进行计算的. 因此，Q,K,V分别也是包含了多个head的q,k,v堆叠起来的结果 ***** + 多头注意力中,多头计算结束后的形状（堆叠）为([tgt_len,batch_size,num_heads*kdim])torch.Size([5, 2, 32]) + 多头计算结束后，再进行线性变换时的权重W_o的形状为([num_heads*vdim, num_heads*vdim ])torch.Size([32, 32]) + 多头线性变化后的形状为([tgt_len,batch_size,embed_dim]) torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +### **4 Transformer 的实现过程** + +在前面几部分内容中，笔者陆续介绍了多头注意力机制的原理、Transformer 中编码器和解码器的工作流程以及多头注意力的实现过程等。接下来，笔者将会一步一步地来详细介绍如何通过 Pytorch 框架实现 Transformer 的整体网络结构，包括 Token Embedding、Positional Embedding、编码器和解码器等。 + +下面，首先要介绍的就是对于 Embedding 部分的编码实现。 + +### **4.1 Embedding 实现** + +### **4.1.1 Token Embedding** + +这里首先要实现的便是最基础的 Token Enbedding，也是字符转向量的一种常用做法，如下所示： + +``` +class TokenEmbedding(nn.Module): + def __init__(self, vocab_size: int, emb_size): + super(TokenEmbedding, self).__init__() + self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size) + self.emb_size = emb_size + + def forward(self, tokens): + """ + :param tokens: shape : [len, batch_size] + :return: shape: [len, batch_size, emb_size] + """ + return self.embedding(tokens.long()) * math.sqrt(self.emb_size) + + +``` + +如上代码所示便是 TokenEmbedding 的实现过程，由于这部分代码并不复杂所以就不再逐行进行介绍。注意，第 12 行代码对原始向量进行缩放是出自论文中 3.4 部分的描述。 + +### **4.1.2 Positional Embedding** + +在 2.1.2 节中笔者已经对 Positional Embedding 的原理做了详细的介绍，其每个位置的变化方式如式$(1)$(1) 所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\ + +进一步，我们还可以对式$(4.1)$(4.1) 中括号内的参数进行化简得到如式$(4.2)$(4.2) 中的形式。 + +$$\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\$$ + +\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\ + +由此，根据式$(4.1)(4.2)$(4.1)(4.2) 便可以实现 Positional Embedding 部分的代码，如下所示： + +``` +class PositionalEncoding(nn.Module): + def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000): + super(PositionalEncoding, self).__init__() + self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) + pe = torch.zeros(max_len, d_model) # [max_len, d_model] + position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # [max_len, 1] + div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) + # [d_model/2] + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # [max_len, d_model/2] + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1) # [max_len, 1, d_model] + self.register_buffer('pe', pe) + + def forward(self, x): + """ + :param x: [x_len, batch_size, emb_size] + :return: [x_len, batch_size, emb_size] + """ + x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [x_len, batch_size, d_model] + return self.dropout(x) + + +``` + +如上代码所示便是整个 Positional Embedding 的实现过程，其中第 5 行代码是用来初始化一个全 0 的位置矩阵（也就是图 1 中从左往右数第 2 个矩阵），同时还指定了一个序列的最大长度；第 6-10 行是用来计算每个维度（每一列）的相关位置信息；第 19 行代码首先是在位置矩阵中取与输入序列长度相等的前`x_len`行，然后在加上 Token Embedding 的结果；第 20 行是用来返回最后得到的结果并进行 Dropout 操作。同时，这里需要注意的一点便是，在输入`x`的维度中`batch_size`并不是第 1 个维度。 + +![](https://pic2.zhimg.com/v2-6d2488b53690d90e237cb2cf697acabd_r.jpg) + +### **4.1.3 Embedding 代码示例** + +在实现完这部分代码后，便可以通过如下方式进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + x = torch.tensor([[1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]], dtype=torch.long) + x = x.reshape(5, 2) # [src_len, batch_size] + token_embedding = TokenEmbedding(vocab_size=11, emb_size=512) + x = token_embedding(tokens=x) + pos_embedding = PositionalEncoding(d_model=512) + x = pos_embedding(x=x) + print(x.shape) # torch.Size([5, 2, 512]) + + +``` + +### **4.2 Transformer 实现** + +在介绍完 Embedding 部分的编码工作后，下面就开始正式如何来实现 Transformer 网络结构。如图 4-2 所示，对于 Transformer 网络的实现一共会包含 4 个部分：`TransformerEncoderLayer`、`TransformerEncoder`、`TransformerDecoderLayer`和`TransformerDecoder`，其分别表示定义一个单独编码层、构造由多个编码层组合得到的编码器、定义一个单独的解码层以及构造由多个解码层得到的解码器。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-4b68836b8245f41ba043863b2b74387c_r.jpg) + +需要注意的是，图 4-2 中的一个 EncoderLayer 指的就是图 3-2 中的一个对应的 Encoder，DecoderLayer 同理。 + +### **4.2.1 编码层的实现** + +首先，我们需要实现最基本的编码层单元，也就是图 4-2 中的 TransformerEncoderLayer，其内部结构为图 4-3 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![](https://pic3.zhimg.com/v2-5da93887d468045677e9983f14b35db6_r.jpg) + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerEncoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerEncoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + self.activation = F.relu + + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + +``` + +在上述代码中，第 10 行用来定义一个多头注意力机制模块，并传入相应的参数；第 11-20 行代码便是用来定义其它层归一化和线性变换的模块。在完成类`MyTransformerEncoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param src_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, + key_padding_mask=src_key_padding_mask, )[0] # 计算多头注意力 + # src2: [src_len,batch_size,num_heads*kdim] num_heads*kdim = embed_dim + src = src + self.dropout1(src2) # 残差连接 + src = self.norm1(src) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + + src2 = self.activation(self.linear1(src)) # [src_len,batch_size,dim_feedforward] + src2 = self.linear2(self.dropout(src2)) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + src = src + self.dropout2(src2) + src = self.norm2(src) + return src # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + +``` + +在上述代码中，第 7-8 行便是用来实现图 4-3 中 Multi-Head Attention 部分的前向传播过程；第 10-11 行用来实现多头注意力后的 Add&Norm 部分；第 13-16 行用来实现图 4-3 中最上面的 Feed Forward 部分和 Add&Norm 部分。 + +这里再次提醒大家，在阅读代码的时候最好是将对应的维度信息带入以便于理解。 + +### **4.2.2 编码器实现** + +在实现完一个标准的编码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个编码层，从而得到 Transformer 中的编码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +def _get_clones(module, N): + return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)]) + +class MyTransformerEncoder(nn.Module): + def __init__(self, encoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerEncoder, self).__init__() + """ + encoder_layer: 就是包含有多头注意力机制的一个编码层 + num_layers: 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + norm: 归一化层 + """ + self.layers = _get_clones(encoder_layer, num_layers) + # 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + +``` + +在上述代码中，第 1-2 行是用来定义一个克隆多个编码层或解码层功能函数；第 12 行中的`encoder_layer`便是一个实例化的编码层，`self.layers`中保存的便是一个包含有多个编码层的`ModuleList`。在完成类`MyTransformerEncoder`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = src + for mod in self.layers: + output = mod(output, src_mask=mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # 多个encoder layers层堆叠后的前向传播过程 + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 8-10 行便是用来实现多个编码层堆叠起来的效果，并完成整个前向传播过程；第 11-13 行用来对多个编码层的输出结果进行层归一化并返回最终的结果。 + +### **4.2.3 编码器使用示例** + +在完成 Transformer 中编码器的实现过程后，便可以将其用于对输入序列进行编码。例如可以仅仅通过一个编码器对输入序列进行编码，然后将最后的输出喂入到分类器当中进行分类处理，这部分内容在后续也会进行介绍。下面先看一个使用示例。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 3 + num_layers = 2 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + my_transformer_encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model=dmodel, nhead=num_head) + my_transformer_encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer=my_transformer_encoder_layer, + num_layers=num_layers, + norm=nn.LayerNorm(dmodel)) + memory = my_transformer_encoder(src=src, mask=None, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(memory.shape) # torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 2-6 行定义了编码器中各个部分的参数值；第 11-12 行则是首先定义一个编码层，然后再定义由多个编码层组成的编码器；第 15-16 行便是用来得到整个编码器的前向传播输出结果，并且需要注意的是在编码器中不需要掩盖当前时刻之后的位置信息，所以`mask=None`。 + +### **4.2.4 解码层实现** + +在介绍完编码器的实现后，下面就开始介绍如何实现 Transformer 中的解码器部分。同编码器的实现流程一样，首先需要实现的依旧是一个标准的解码层，也就是图 4-4 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![](https://pic1.zhimg.com/v2-8ab2c37e224137c05332419d525c88cc_r.jpg) + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerDecoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerDecoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + self.multihead_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 编码部分输出（memory）和解码部分之间的多头注意力机制。 + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout3 = nn.Dropout(dropout) + self.activation = F.relu + + +``` + +在上述代码中，第 10 行代码用来定义图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程；第 12 行则是用来定义图 4-4 中编码器与解码器交互的多头注意力机制模块；第 14-24 行是用来定义剩余的全连接层以及层归一化相关操作。在完成类`MyTransformerDecoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分的输出（memory）, [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + attn_mask=tgt_mask, + key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)[0] + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + tgt = tgt + self.dropout1(tgt2) # 接着是残差连接 + tgt = self.norm1(tgt) # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.multihead_attn(tgt, memory, memory, # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_mask=memory_mask, + key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] + # 解码部分的输入经过多头注意力后同编码部分的输出（memory）通过多头注意力机制进行交互 + tgt = tgt + self.dropout2(tgt2) # 残差连接 + tgt = self.norm2(tgt) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.activation(self.linear1(tgt)) # [tgt_len, batch_size, dim_feedforward] + tgt2 = self.linear2(self.dropout(tgt2)) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + # 最后的两层全连接 + tgt = tgt + self.dropout3(tgt2) + tgt = self.norm3(tgt) + return tgt # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 12-14 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程，其中的`tgt_mask`就是在训练时用来掩盖当前时刻之后位置的注意力掩码；第 16-17 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 之后 Add&Norm 部分的前向传播过程；第 19-21 行用来实现解码器与编码器之间的交互过程，其中`memory_mask`为`None`，`memory_key_padding_mask`为`src_key_padding_mask`用来对编码器的输出进行（序列）填充部分的掩盖，这一点同编码器中的`key_padding_mask`原理一样；第 23-31 行便是用来实现余下的其它过程。 + +### **4.2.5 解码器实现** + +在实现完一个标准的解码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个解码层，从而得到 Transformer 中的解码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +class MyTransformerDecoder(nn.Module): + def __init__(self, decoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerDecoder, self).__init__() + self.layers = _get_clones(decoder_layer, num_layers) + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分最后一层的输出 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = tgt # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + for mod in self.layers: # 这里的layers就是N层解码层堆叠起来的 + output = mod(output, memory, + tgt_mask=tgt_mask, + memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 4 行用来克隆得到多个解码层；第 20-25 行用来实现多层解码层的前向传播过程；第 28 行便是用来返回最后的结果。 + +### **4.2.6 Transformer 网络实现** + +在实现完 Transformer 中各个基础模块的话，下面就可以来搭建最后的 Transformer 模型了。总体来说这部分的代码也相对简单，只需要将上述编码器解码器组合到一起即可，具体代码如下所示： + +``` +class MyTransformer(nn.Module): + def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformer, self).__init__() + + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param num_encoder_layers: encoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param num_decoder_layers: decoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + # ================ 编码部分 ===================== + encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm) + # ================ 解码部分 ===================== + decoder_layer = MyTransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.decoder = MyTransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers, decoder_norm) + self._reset_parameters() # 初始化模型参数 + self.d_model = d_model + self.nhead = nhead + + +``` + +在上述代码中，第 15-17 行是用来定义编码器部分；第 19-21 行是用来定义解码器部分；第 22 行用来以某种方式初始化 Transformer 中的权重参数，具体实现在稍后的内容中。在定义完类`MyTransformer`的初始化函数后，便可以来实现 Transformer 的整个前向传播过程，代码如下： + +``` + def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, + memory_mask=None, src_key_padding_mask=None, + tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None): + """ + :param src: [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + :param src_mask: None + :param tgt_mask: [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: None + :param src_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :param tgt_key_padding_mask: [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :return: [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + memory = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + output = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，`src`表示编码器的输入；`tgt`表示解码器的输入；`src_mask`为空，因为编码时不需要对当前时刻之后的位置信息进行掩盖；`tgt_mask`用于掩盖解码输入中当前时刻以后的所有位置信息；`memory_mask`为空；`src_key_padding_mask`表示对编码输入序列填充部分的 Token 进行 mask；`tgt_key_padding_mask`表示对解码输入序列填充部分的 Token 进行掩盖；`memory_key_padding_mask`表示对编码器的输出部分进行掩盖，掩盖原因等同于编码输入时的 mask 操作。 + +到此，对于整个 Transformer 的网络结构就算是搭建完毕了，不过这还没有实现论文中基于 Transformer 结构的翻译模型，而这部分内容笔者也将会在下一节中进行详细的介绍。当然，出了上述模块之外，Transformer 中还有两个部分需要实现的就是参数初始化方法和注意力掩码矩阵生成方法，具体代码如下： + +``` + def _reset_parameters(self): + for p in self.parameters(): + if p.dim() > 1: + xavier_uniform_(p) + + def generate_square_subsequent_mask(self, sz): + mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) + mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) + return mask # [sz,sz] + + +``` + +### **4.2.7 Transfromer 使用示例** + +在实现完 Transformer 的整个完了结构后，便可以通过如下步骤进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + tgt_len = 6 + num_head = 8 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + tgt = torch.rand((tgt_len, batch_size, dmodel)) # shape: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + tgt_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False, False], + [True, True, True, True, False, False]]) # shape: [batch_size, tgt_len] + + my_transformer = MyTransformer(d_model=dmodel, nhead=num_head, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=500) + tgt_mask = my_transformer.generate_square_subsequent_mask(tgt_len) + out = my_transformer(src=src, tgt=tgt, tgt_mask=tgt_mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(out.shape) #torch.Size([6, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 7-13 行用来生成模拟的输入数据；第 15-16 行用来实例化类`MyTransformer`；第 17 行用来生成解码输入时的注意力掩码矩阵；第 18-21 行用来执行 Transformer 网络结构的前向传播过程。 + +由于知乎字数限制，余下三节内容在这里就不在介绍。私信 “Transformer” 即可获得全文高清 PDF，建议直接下载 PDF 内容阅读。 + +### **5 基于 Transformer 的翻译模型** + +[空字符：This post is all you need（⑤基于 Transformer 的翻译模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/398788125) + +### 6 基于 Transformer 的分类模型 + +[https://www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/) + +### 7 基于 Transformer 的对联模型 + +[空字符：This post is all you need（基于 Transformer 的对联生成模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/408310666) + +### **8 总结** + +在本篇文章中，笔者首先详细地介绍了 Transformer 论文的动机以及自注意力机制的原理与多头注意力机制的作用；然后介绍了 Transformer 中的位置编码以及整个预测和训练过程中模型的编码解码过程；接着进一步介绍了 Transformer 的网络结构、自注意力机制的原理实现以及 Transformer 网络的实现；最后，笔者还通过三个实例（包括论文中的翻译模型、文本分类模型，以及对联生成模型）从代码的角度来介绍了整个 Transformer 网络的原理与使用示例。 + +本次内容就到此结束，感谢您的阅读！如果你觉得上述内容对你有所帮助，欢迎分享至一位你的朋友！**青山不改，绿水长流，我们月来客栈见！** + +### **引用** + +[1] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need + +[2] The Illustrated Transformer [http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//jalammar.github.io/illustrated-transformer/) + +[3] [https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0) + +[4] [https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html?highlight=bmm#torch.bmm](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html%3Fhighlight%3Dbmm%23torch.bmm) + +[5] LANGUAGE TRANSLATION WITH TRANSFORMER [https://pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html) + +[6] The Annotated Transformer [http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html) + +[7] SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT [https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html) + +[8] Transformer model for language understanding [https://tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer?hl=en#multi-head_attention](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer%3Fhl%3Den%23multi-head_attention) + +[9] [https://github.com/multi30k/dataset](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/multi30k/dataset) + +[[10] 你还在手动构造词表？试试 torchtext.vocab](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNjU0NjA3Ng%3D%3D%26mid%3D2247489373%26idx%3D1%26sn%3D1b9fdec0bbc6ee5bd74aa729b3be94c9%26chksm%3D9b0ae0aeac7d69b80390ed3b86699cdc4683ed2e1442c8c56241396b4624db261cb61d6baf5e%26token%3D1146417095%26lang%3Dzh_CN%23rd) + +[11] [https://github.com/moon-hotel/TransformerTranslation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerTranslation) + +[12] [https://github.com/moon-hotel/TransformerClassification](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerClassification) + +[13] [https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html) + +[14] [https://github.com/moon-hotel/TransformerCouplet](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerCouplet) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/理论知识/深度学习/simpread-This post is all you need（上卷）——层层剥开 Transformer.md b/知识管理/理论知识/深度学习/simpread-This post is all you need（上卷）——层层剥开 Transformer.md new file mode 100644 index 0000000..046da24 --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/深度学习/simpread-This post is all you need（上卷）——层层剥开 Transformer.md @@ -0,0 +1,1302 @@ +> 本文由 [简悦 SimpRead](http://ksria.com/simpread/) 转码， 原文地址 [zhuanlan.zhihu.com](https://zhuanlan.zhihu.com/p/420820453) [![][img-0]This post is all you need （上卷）——层层剥开 Transformer v1.3.1.pdf3.9M · 百度网盘](https://pan.baidu.com/link/zhihu/7dhHzSuMhKiGW1YWQ1ZPFkxkNzOahDWwZtFF==) + +近 4 万余字、50 张图、3 个实战示例，带你一网打尽 Transformer。 + +最新修订内容请直接参见 PDF 文件！ + +另外，This post is all you need （下卷）——步步走进 BERT 也整理完毕了，有需要可自取！ + +[月来客栈：This post is all you need（下卷）——步步走进 BERT](https://zhuanlan.zhihu.com/p/519432336) + +### **1. 多头注意力机制原理** + +### **1.1 动机** + +各位朋友大家好，欢迎来到**月来客栈**。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌 2017 年所发表的一篇论文，名字叫做”Attention is all you need“[1]。虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出 Transformer 这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？ + +### **1.1.1 面临问题** + +在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络构造而来的 Encoder-Decoder 模型，并且就算是目前性能最好的序列模型也都是基于注意力机制下的 Encoder-Decoder 架构。为什么作者会不停的提及这些传统的 Encoder-Decoder 模型呢？接着，作者在介绍部分谈到，由于传统的 Encoder-Decoder 架构在建模过程中，下一个时刻的计算过程会依赖于上一个时刻的输出，而这种固有的属性就限制了传统的 Encoder-Decoder 模型就不能以并行的方式进行计算，如图 1-1 所示。 + +> This inherently sequential nature precludes parallelization within training examples, which becomes critical at longer sequence lengths, as memory constraints limit batching across examples. + +![][img-1] + +随后作者谈到，尽管最新的研究工作已经能够使得传统的循环神经网络在计算效率上有了很大的提升，但是本质的问题依旧没有得到解决。 + +> Recent work has achieved significant improvements in computational efficiency through factorization tricks and conditional computation, while also improving model performance in case of the latter. The fundamental constraint of sequential computation, however, remains. + +### **1.1.2 解决思路** + +因此，在这篇论文中，作者首次提出了一种全新的 Transformer 架构来解决这一问题，如图 1-2 所示。当然，Transformer 架构的优点在于它完全摈弃了传统的循环结构，取而代之的是只通过注意力机制来计算模型输入与输出的隐含表示，而这种注意力的名字就是大名鼎鼎的自注意力机制（self-attention），也就是图 1-2 中的 Multi-Head Attention 模块。 + +> To the best of our knowledge, however, the Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence- aligned RNNs or convolution. + +![][img-2] + +总体来说，**所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示**。最终，Transformer 架构就是基于这种的自注意力机制而构建的 Encoder-Decoder 模型。 + +### **1.2 技术手段** + +在介绍完整篇论文的提出背景后，下面就让我们一起首先来看一看自注意力机制的庐山真面目，然后再来探究整体的网络架构。 + +### **1.2.1 什么是 self-Attention** + +首先需要明白一点的是，所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的 “Scaled Dot-Product Attention“。在论文中作者说道，注意力机制可以描述为将 query 和一系列的 key-value 对映射到某个输出的过程，而这个输出的向量就是根据 query 和 key 计算得到的权重作用于 value 上的权重和。 + +> An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibility function of the query with the corresponding key. + +不过想要更加深入的理解 query、key 和 value 的含义，得需要结合 Transformer 的解码过程，这部分内容将会在后续进行介绍。 具体的，自注意力机制的结构如图 1-3 所示。 + +![][img-3] + +从图 1-3 可以看出，自注意力机制的核心过程就是通过 Q 和 K 计算得到注意力权重；然后再作用于 V 得到整个权重和输出。具体的，对于输入 Q、K 和 V 来说，其输出向量的计算公式为： + +$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\;\;\;\;\;\;(1.1) \\$$ + +\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\;\;\;\;\;\;(1.1) \\ + +其中 Q、K 和 V 分别为 3 个矩阵，且其（第 2 个）维度分别为 $d_q,d_k,d_v$d_q,d_k,d_v （从后面的计算过程其实可以发现。而公式 $d_q=d_v)。而公式$d_q=d_v)。而公式 (1.1)​中除以 $\sqrt{d_k}$\sqrt{d_k} 的过程就是图 1-3 中所指的 Scale 过程。 + +之所以要进行缩放这一步是因为通过实验作者发现，对于较大的 $d_k$d_k 来说在完成 $QK^T$QK^T 后将会得到很大的值，而这将导致在经过 sofrmax 操作后产生非常小的梯度，不利于网络的训练。 + +> We suspect that for large values of dk, the dot products grow large in magnitude, pushing the softmax function into regions where it has extremely small gradients. + +如果仅仅只是看着图 1-3 中的结构以及公式 $(1.1)$(1.1) 中的计算过程显然是不那么容易理解自注意力机制的含义，例如初学者最困惑的一个问题就是图 1-3 中的 Q、K 和 V 分别是怎么来的？下面，我们来看一个实际的计算示例。现在，假设输入序列 “我 是 谁”，且已经通过某种方式得到了 1 个形状为 $3\times4$3\times4 的矩阵来进行表示，那么通过图 1-3 所示的过程便能够就算得到 Q、K 以及 V[2]。 + +![][img-4] + +从图 1-4 的计算过程可以看出，Q、K 和 V 其实就是输入 X​分别乘以 3 个不同的矩阵计算而来（但这仅仅局限于 Encoder 和 Decoder 在各自输入部分利用自注意力机制进行编码的过程，Encoder 和 Decoder 交互部分的 Q、K 和 V 另有指代）。此处对于计算得到的 Q、K、V，你可以理解为这是对于同一个输入进行 3 次不同的线性变换来表示其不同的 3 种状态。在计算得到 Q、K、V 之后，就可以进一步计算得到权重向量，计算过程如图 1-5 所示。 + +![][img-5] + +如图 1-5 所示，在经过上述过程计算得到了这个注意力权重矩阵之后我们不禁就会问到，这些权重值到底表示的是什么呢？对于权重矩阵的第 1 行来说，0.7 表示的就是 “我” 与“我”的注意力值；0.2 表示的就是 “我” 与”是”的注意力值；0.1 表示的就是 “我” 与“谁”的注意力值。换句话说，在对序列中的 “我“进行编码时，应该将 0.7 的注意力放在“我” 上，0.2 的注意力放在 “是” 上，将 0.1 的注意力放在谁上。 + +同理，对于权重矩阵的第 3 行来说，其表示的含义就是，在对序列中”谁 “进行编码时，应该将 0.2 的注意力放在“我” 上，将 0.1 的注意力放在 “是” 上，将 0.7 的注意力放在 “谁” 上。从这一过程可以看出，通过这个权重矩阵模型就能轻松的知道在编码对应位置上的向量时，应该以何种方式将注意力集中到不同的位置上。 + +不过从上面的计算结果还可以看到一点就是，**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**（虽然这符合常识）而可能忽略了其它位置 [2]。因此，作者采取的一种解决方案就是采用多头注意力机制（MultiHeadAttention），这部分内容我们将在稍后看到。 + +> It expands the model’s ability to focus on different positions. Yes, in the example above, $z_1$z_1 contains a little bit of every other encoding, but it could be dominated by the the actual word itself. + +在通过图 1-5 示的过程计算得到权重矩阵后，便可以将其作用于 V ，进而得到最终的编码输出，计算过程如图 1-6 所示。 + +![][img-6] + +根据如图 1-6 所示的过程，我们便能够得到最后编码后的输出向量。当然，对于上述过程我们还可以换个角度来进行观察，如图 1-7 所示。 + +![][img-7] + +从图 1-7 可以看出，对于最终输出 “是” 的编码向量来说，它其实就是原始 “我 是 谁”3 个向量的加权和，而这也就体现了在对“是” 进行编码时注意力权重分配的全过程。 + +当然，对于整个图 1-5 到图 1-6 的过程，我们还可以通过如图 1-8 所示的过程来进行表示。 + +![][img-8] + +可以看出通过这种自注意力机制的方式确实解决了作者在论文伊始所提出的 “传统序列模型在编码过程中都需顺序进行的弊端” 的问题，有了自注意力机制后，仅仅只需要对原始输入进行几次矩阵变换便能够得到最终包含有不同位置注意力信息的编码向量。 + +对于自注意力机制的核心部分到这里就介绍完了，不过里面依旧有很多细节之处没有进行介绍。例如 Encoder 和 Decoder 在进行交互时的 Q、K、V 是如何得到的？在图 1-3 中所标记的 Mask 操作是什么意思，什么情况下会用到等等？这些内容将会在后续逐一进行介绍。 + +下面，让我们继续进入到 MultiHeadAttention 机制的探索中。 + +### **1.2.2 为什么要 MultiHeadAttention** + +经过上面内容的介绍，我们算是在一定程度上对于自注意力机制有了清晰的认识，不过在上面我们也提到了自注意力机制的缺陷就是：**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置，** 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。同时，使用多头注意力机制还能够给予注意力层的输出包含有不同子空间中的编码表示信息，从而增强模型的表达能力。 + +> Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. + +在说完为什么需要多头注意力机制以及使用多头注意力机制的好处之后，下面我们就来看一看到底什么是多头注意力机制。 + +![][img-9] + +如图 1-9 所示，可以看到所谓的多头注意力机制其实就是将原始的输入序列进行多组的自注意力处理过程；然后再将每一组自注意力的结果拼接起来进行一次线性变换得到最终的输出结果。具体的，其计算公式为： + +$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\$$ + +\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O\\ \;\;\;\;\;\;\;\text{where}\;\;\text{head}_i=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)\;\;\;\;\;\;(1.2) \\ + +其中 + +，，， + +$$W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\$$ + +W^Q_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^K_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_k}，W^V_i\in\mathbb{R}^{d_{model}\times d_v}，W^O\in\mathbb{R}^{hd_v\times d_{model}} \\ + +同时，在论文中，作者使用了 $h=8$h=8 个并行的自注意力模块（8 个头）来构建一个注意力层，并且对于每个自注意力模块都限定了 $d_k=d_v=d_{model}/h=64$d_k=d_v=d_{model}/h=64。**从这里其实可以发现，论文中所使用的多头注意力机制其实就是将一个大的高维单头拆分成了 $h$h 个多头**。因此，整个多头注意力机制的计算过程我们可以通过如图 1-10 所示的过程来进行表示。 + +![][img-10] + +注意：图中的 d_m 就是指 $d_{model}$d_{model} + +如图 1-10 所示，根据输入序列 X 和 $W^Q_1,W^K_1,W^V_1$W^Q_1,W^K_1,W^V_1 我们就计算得到了 $Q_1,K_1,V_1$Q_1,K_1,V_1，进一步根据公式 $(1.1)$(1.1) 就得到了单个自注意力模块的输出 $Z_1$Z_1；同理，根据 X 和 $W^Q_2,W^K_2,W^V_2$W^Q_2,W^K_2,W^V_2 就得到了另外一个自注意力模块输出 $Z_2$Z_2。最后，根据公式 $(1.2)$(1.2) 将 $Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 水平堆叠形成 $Z$Z，然后再用 $Z$Z 乘以 $W^O$W^O 便得到了整个多头注意力层的输出。同时，根据图 1-9 中的计算过程，还可以得到 $d_q=d_k=d_v$d_q=d_k=d_v。 + +到此，对于整个 Transformer 的核心部分，即多头注意力机制的原理就介绍完了。 + +### **1.2.3 同维度中的单头与多头的区别** + +在多头注意力中，对于初学者来说一个比较经典的问题就是，在相同维度下使用单头和多头的区别是什么？这句话什么意思呢？以图 1-10 中示例为例，此时的自注意力中使用了两个头，每个头的维度为 $d_q$d_q，即采用了多头的方式。另外一种做法就是，只是用一个头，但是其维度为 $2d_q$2d_q，即采用单头的方式。那么在这两种情况下有什么区别呢？ + +首先，从论文中内容可知，作者在头注意力机制与多头个数之间做了如下的限制 + +$$d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\$$ + +d_q=d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}\;\;\;\;\;\;(1.3) \\ + +从式 $(1.3)$(1.3) 可以看出，单个头注意力机制的维度 $d_k$d_k 乘上多头的个数 $h$h 就等于模型的维度 $d_{model}$d_{model}。 + +注意：后续的 d_m，$d_m$d_m 以及 $d_{model}$d_{model} 都是指代模型的维度。 + +同时，从图 1-10 中可以看出，这里使用的多头数量 $h=2$h=2，即 $d_{model}=2\times d_q$d_{model}=2\times d_q。此时，对于第 1 个头来说有： + +![][img-11] + +对于第 2 个头来说有： + +![][img-12] + +最后，可以将$Z_1,Z_2$Z_1,Z_2 在横向堆叠起来进行一个线性变换得到最终的$Z$Z。因此，对于图 1-10 所示的计算过程，我们还可以通过图 1-13 来进行表示。 + +![][img-13] + +从图 1-13 可知，在一开始初始化$W^Q,W^K,W^V$W^Q,W^K,W^V 这 3 个权重矩阵时，可以直接同时初始化$h$h 个头的权重，然后再进行后续的计算。而且事实上，在真正的代码实现过程中也是采用的这样的方式，这部分内容将在 3.3.2 节中进行介绍。因此，对图 1-13 中的多头计算过程，还可以根据图 1-14 来进行表示。 + +![][img-14] + +说了这么多，终于把铺垫做完了。此时，假如有如图 1-15 所示的头注意力计算过程： + +![][img-15] + +如图 1-15 所示，该计算过程采用了头注意力机制来进行计算，且头的计算过程还可通过图 1-16 来进行表示。 + +![][img-16] + +那现在的问题是图 1-16 中的$Z$Z 能够计算得到吗？答案是不能。为什么？因为我没有告诉你这里的$h$h 等于多少。如果我告诉你多头$h=2$h=2，那么毫无疑问图 1-16 的计算过程就等同于图 1-14 的计算过程，即 + +![][img-17] + +且此时$d_k=d_m/2$d_k=d_m/2。但是如果我告诉你多头$h=3$h=3，那么图 1-16 的计算过程会变成 + +![][img-18] + +那么此时$d_k$d_k 则为$d_m/3$d_m/3。 + +现在回到一开始的问题上，根据上面的论述我们可以发现，在$d_m$d_m 固定的情况下，不管是使用单头还是多头的方式，在实际的处理过程中直到进行注意力权重矩阵计算前，两者之前没有任何区别。当进行进行注意力权重矩阵计算时，$h$h 越大那么$Q,K,V$Q,K,V 就会被切分得越小，进而得到的注意力权重分配方式越多，如图 1-19 所示。 + +![][img-19] + +从图 1-19 可以看出，如果$h=1$h=1，那么最终可能得到的就是一个各个位置只集中于自身位置的注意力权重矩阵；如果$h=2$h=2，那么就还可能得到另外一个注意力权重稍微分配合理的权重矩阵；$h=3$h=3 同理如此。因而多头这一做法也恰好是论文作者提出用于克服**模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置**的问题。这里再插入一张真实场景下同一层的不同注意力权重矩阵可视化结果图： + +![][img-20] + +同时，当$h$h 不一样时，$d_k$d_k 的取值也不一样，进而使得对权重矩阵的 scale 的程度不一样。例如，如果$d_m=768$d_m=768，那么当$h=12$h=12 时，则$d_k=64$d_k=64；当$h=1$h=1 时，则$d_k=768$d_k=768。 + +所以，当模型的维度$d_m$d_m 确定时，一定程度上$h$h 越大整个模型的表达能力越强，越能提高模型对于注意力权重的合理分配。 + +### **2. 位置编码与编码解码过程** + +### **2.1 Embedding 机制** + +在正式介绍 Transformer 的网络结构之前，我们先来一起看看 Transformer 如何对字符进行 Embedding 处理。 + +### **2.1.1 Token Embedding** + +熟悉文本处理的读者可能都知道，在对文本相关的数据进行建模时首先要做的便是对其进行向量化。例如在机器学习中，常见的文本表示方法有 one-hot 编码、词袋模型以及 TF-IDF 等。不过在深度学习中，更常见的做法便是将各个词（或者字）通过一个 Embedding 层映射到低维稠密的向量空间。因此，在 Transformer 模型中，首先第一步要做的同样是将文本以这样的方式进行向量化表示，并且将其称之为 Token Embedding，也就是深度学习中常说的词嵌入（Word Embedding）如图 2-1 所示。 + +![][img-21] + +如果是换做之前的网络模型，例如 CNN 或者 RNN，那么对于文本向量化的步骤就到此结束了，因为这些网络结构本身已经具备了捕捉时序特征的能力，不管是 CNN 中的 n-gram 形式还是 RNN 中的时序形式。但是这对仅仅只有自注意力机制的网络结构来说却不行。为什么呢？根据自注意力机制原理的介绍我们知道，自注意力机制在实际运算过程中不过就是几个矩阵来回相乘进行线性变换而已。因此，这就导致即使是打乱各个词的顺序，那么最终计算得到的结果本质上却没有发生任何变换，换句话说仅仅只使用自注意力机制会丢失文本原有的序列信息。 + +![][img-22] + +如图 2-2 所示，在经过词嵌入表示后，序列 “我 在 看 书” 经过了一次线性变换。现在，我们将序列变成“书 在 看 我”，然后同样以中间这个权重矩阵来进行线性变换，过程如图 2-3 所示。 + +![][img-23] + +根据图 2-3 中的计算结果来看，序列在交换位置前和交换位置后计算得到的结果在本质上并没有任何区别，仅仅只是交换了对应的位置。因此，基于这样的原因，Transformer 在原始输入文本进行 Token Embedding 后，又额外的加入了一个 Positional Embedding 来刻画数据在时序上的特征。 + +> Since our model contains no recurrence and no convolution, in order for the model to make use of the order of the sequence, we must inject some information about the relative or absolute position of the tokens in the sequence. + +### **2.1.2 Positional Embedding** + +说了这么多，那到底什么又是 Positional Embedding 呢？数无形时少直觉，下面我们先来通过一幅图直观看看经过 Positional Embedding 处理后到底产生了什么样的变化。 + +![][img-24] + +如图 2-4 所示，横坐标表示输入序列中的每一个 Token，每一条曲线或者直线表示对应 Token 在每个维度上对应的位置信息。在左图中，每个维度所对应的位置信息都是一个不变的常数；而在右图中，每个维度所对应的位置信息都是基于某种公式变换所得到。换句话说就是，左图中任意两个 Token 上的向量都可以进行位置交换而模型却不能捕捉到这一差异，但是加入右图这样的位置信息模型却能够感知到。例如位置 20 这一处的向量，在左图中无论你将它换到哪个位置，都和原来一模一样；但在右图中，你却再也找不到与位置 20 处位置信息相同的位置。 + +下面，笔者通过两个实际的示例来进行说明。 + +![][img-25] + +如图 2-5 所示，原始输入在经过 Token Embedding 后，又加入了一个常数位置信息的的 Positional Embedding。在经过一次线性变换后便得到了图 2-5 左右边所示的结果。接下来，我们再交换序列的位置，并同时进行 Positional Embedding 观察其结果。 + +![][img-26] + +如图 2-6 所示，在交换序列位置后，采用同样的 Positional Embedding 进行处理，并且进行线性变换。可以发现，其计算结果同图 2-5 中的计算结果本质上也没有发生变换。因此，这就再次证明，如果 Positional Embedding 中位置信息是以常数形式进行变换，那么这样的 Positional Embedding 是无效的。 + +在 Transformer 中，作者采用了如公式$(2.1)$(2.1) 所示的规则来生成各个维度的位置信息，其可视化结果如图 2-4 右所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;(2.1) \\ + +其中$PE$PE 就是这个 Positional Embedding 矩阵，$pos\in[0,max\_len)$pos\in[0,max\_len) 表示具体的某一个位置，$i\in[0,d_{model}/2)$i\in[0,d_{model}/2) 表示具体的某一维度。 + +最终，在融入这种非常数的 Positional Embedding 位置信息后，便可以得到如图 2-7 所示的对比结果。 + +![][img-27] + +从图 2-7 可以看出，在交换位置前与交换位置后，与同一个权重矩阵进行线性变换后的结果截然不同。因此，这就证明通过 Positional Embedding 可以弥补自注意力机制不能捕捉序列时序信息的缺陷。 + +说完 Transformer 中的 Embedding 后，接下来我们再来继续探究 Transformer 的网络结构。 + +### **2.2 Transformer 网络结构** + +如图 2-8 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图。 + +![][img-28] + +如图 2-8 所示，整个 Transformer 网络包含左右两个部分，即 Encoder 和 Decoder。下面，我们就分别来对其中的各个部分进行介绍。 + +### **2.2.1 Encoder 层** + +首先，对于 Encoder 来说，其网络结构如图 2-8 左侧所示（尽管论文中是以 6 个这样相同的模块堆叠而成，但这里我们先以堆叠一层来进行介绍，多层的 Transformer 结构将在稍后进行介绍）。 + +![][img-29] + +如图 2-9 所示，对于 Encoder 部分来说其内部主要由两部分网络所构成：多头注意力机制和两层前馈神经网络。 + +> The encoder is composed of a stack of N = 6 identical layers. Each layer has two sub-layers. The first is a multi-head self-attention mechanism, and the second is a simple, position- wise fully connected feed-forward network. + +同时，对于这两部分网络来说，都加入了残差连接，并且在残差连接后还进行了层归一化操作。这样，对于每个部分来说其输出均为$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}$\text{LayerNorm(x+Sublayer(x))}，并且在都加入了 Dropout 操作。 + +> We apply dropout to the output of each sub-layer, before it is added to the sub-layer input and normalized. + +进一步，为了便于在这些地方使用残差连接，这两部分网络输出向量的维度均为$d_{model}=512$d_{model}=512。 + +对于第 2 部分的两层全连接网络来说，其具体计算过程为 + +$$\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\$$ + +\text{FFN}(x)=\text{max}(0,xW_1+b_1)W_2+b_2\;\;\;\;\;\;(2.2) \\ + +其中输入$x$x 的维度为$d_{model}=512$d_{model}=512，第 1 层全连接层的输出维度为$d_{ff}=2048$d_{ff}=2048，第 2 层全连接层的输出为$d_{model}=512$d_{model}=512，且同时对于第 1 层网络的输出还运用了 Relu 激活函数。 + +到此，对于单层 Encoder 的网络结构就算是介绍完了，接下来让我们继续探究 Decoder 部分的网络结构。 + +### **2.2.2 Decoder 层** + +同 Encoder 部分一样，论文中也采用了 6 个完全相同的网络层堆叠而成，不过这里我们依旧只是先看 1 层时的情况。对于 Decoder 部分来说，其整体上与 Encoder 类似，只是多了一个用于与 Encoder 输出进行交互的多头注意力机制，如图 2-10 所示。 + +![][img-30] + +不同于 Encoder 部分，在 Decoder 中一共包含有 3 个部分的网络结构。最上面的和最下面的部分（暂时忽略 Mask）与 Encoder 相同，只是多了中间这个与 Encoder 输出（Memory）进行交互的部分，作者称之为 “Encoder-Decoder attention”。对于这部分的输入，**Q 来自于下面多头注意力机制的输出，K 和 V 均是 Encoder 部分的输出（Memory）经过线性变换后得到**。而作者之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +> In "encoder-decoder attention" layers, the queries come from the previous decoder layer, and the memory keys and values come from the output of the encoder. This mimics the typical encoder-decoder attention mechanisms in sequence-to-sequence models + +为了能够更好的理解这里 Q、K、V 的含义，我们先来看看传统的基于 Encoder-Decoder 的 Seq2Seq 翻译模型是如何进行解码的，如图 2-11 所示。 + +![][img-31] + +如图 2-11 所示是一个经典的基于 Encoder-Decoder 的机器翻译模型。左下边部分为编码器，右下边部分为解码器，左上边部分便是注意力机制部分。在图 2-11 中，$\overline{h_i}$\overline{h_i} 表示的是在编码过程中，各个时刻的隐含状态，称之为每个时刻的 Memory；$h_t$h_t 表示解码当前时刻时的隐含状态。此时注意力机制的思想在于，希望模型在解码的时刻能够参考编码阶段每个时刻的记忆。 + +因此，在解码第一个时刻`""`时，$h_t$h_t 会首先同每个记忆状态进行相似度比较得到注意力权重。这个注意力权重所蕴含的意思就是，在解码第一个时刻时应该将$50\%$50\% 的注意力放在编码第一个时刻的记忆上（其它的同理），最终通过加权求和得到 4 个 Memory 的权重和，即 context vector。同理，在解码第二时刻`"我"`时，也会遵循上面的这一解码过程。可以看出，此时注意力机制扮演的就是能够使得 Encoder 与 Decoder 进行交互的角色。 + +回到 Transformer 的 Encoder-Decoder attention 中，**K 和 V 均是编码部分的输出 Memory 经过线性变换后的结果**（此时的 Memory 中包含了原始输入序列每个位置的编码信息），**而 Q 是解码部分多头注意力机制输出的隐含向量经过线性变换后的结果**。在 Decoder 对每一个时刻进行解码时，首先需要做的便是通过 Q 与 K 进行交互（query 查询），并计算得到注意力权重矩阵；然后再通过注意力权重与 V 进行计算得到一个权重向量，该权重向量所表示的含义就是在解码时如何将注意力分配到 Memory 的各个位置上。这一过程我们可以通过如图 2-12 和图 2-13 所示的过程来进行表示。 + +![][img-32] + +如图 2-12 所示，待解码向量和 Memory 分别各自乘上一个矩阵后得到 Q、K、V。 + +![][img-33] + +如图 2-13 所示，在解码第 1 个时刻时，首先 Q 通过与 K 进行交互得到权重向量，此时可以看做是 Q（待解码向量）在 K（本质上也就是 Memory）中查询 Memory 中各个位置与 Q 有关的信息；然后将权重向量与 V 进行运算得到解码向量，此时这个解码向量可以看作是考虑了 Memory 中各个位置编码信息的输出向量，也就是说它包含了在解码当前时刻时应该将注意力放在 Memory 中哪些位置上的信息。 + +进一步，在得到这个解码向量并经过图 2-10 中最上面的两层全连接层后，便将其输入到分类层中进行分类得到当前时刻的解码输出值。 + +### **2.2.3 Decoder 预测解码过程** + +当第 1 个时刻的解码过程完成之后，解码器便会将解码第 1 个时刻时的输入，以及解码第 1 个时刻后的输出均作为解码器的输入来解码预测第 2 个时刻的输出。整个过程可以通过如图 2-14 所示的过程来进行表示。 + +![][img-34] + +如图 2-14 所示，Decoder 在对当前时刻进行解码输出时，都会将当前时刻之前所有的预测结果作为输入来对下一个时刻的输出进行预测。假设现在需要将`"我 是 谁"`翻译成英语`"who am i"`，且解码预测后前两个时刻的结果为`"who am"`，接下来需要对下一时刻的输出`"i"`进行预测，那么整个过程就可以通过图 2-15 和图 2-16 来进行表示。 + +![][img-35] + +如图 2-15 所示，左上角的矩阵是解码器对输入`" who am"`这 3 个词经过解码器中自注意力机制编码后的结果；左下角是编码器对输入`"我 是 谁"`这 3 个词编码后的结果（同图 2-12 中的一样）；两者分别在经过线性变换后便得到了 Q、K 和 V 这 3 个矩阵。此时值得注意的是，左上角矩阵中的每一个向量在经过自注意力机制编码后，每个向量同样也包含了其它位置上的编码信息。 + +进一步，Q 与 K 作用和便得到了一个权重矩阵；再将其与 V 进行线性组合便得到了 Encoder-Decoder attention 部分的输出，如图 2-16 所示。 + +![][img-36] + +如图 2-16 所示，左下角便是 Q 与 K 作用后的权重矩阵，它的每一行就表示在对 Memory（这里指图 2-16 中的 V）中的每一位置进行解码时，应该如何对注意力进行分配。例如第 3 行$[0.6,0.2,0.2]$[0.6,0.2,0.2] 的含义就是在解码当前时刻时应该将$60\%$60\% 的注意力放在 Memory 中的`"我"`上，其它同理。这样，在经过解码器中的两个全连接层后，便得到了解码器最终的输出结果。接着，解码器会循环对下一个时刻的输出进行解码预测，直到预测结果为`""`或者达到指定长度后停止。 + +同时，这里需要注意的是，在通过模型进行实际的预测时，只会取解码器输出的其中一个向量进行分类，然后作为当前时刻的解码输出。例如图 2-16 中解码器最终会输出一个形状为`[3,tgt_vocab_len]`的矩阵，那么只会取其最后一个向量喂入到分类器中进行分类得到当前时刻的解码输出。具体细节见后续代码实现。 + +### **2.2.4 Decoder 训练解码过程** + +在介绍完预测时 Decoder 的解码过程后，下面就继续来看在网络在训练过程中是如何进行解码的。从 2.2.3 小节的内容可以看出，在真实预测时解码器需要将上一个时刻的输出作为下一个时刻解码的输入，然后一个时刻一个时刻的进行解码操作。显然，如果训练时也采用同样的方法那将是十分费时的。因此，在训练过程中，解码器也同编码器一样，一次接收解码时所有时刻的输入进行计算。这样做的好处，一是通过多样本并行计算能够加快网络的训练速度；二是在训练过程中直接喂入解码器正确的结果而不是上一时刻的预测值（因为训练时上一时刻的预测值可能是错误的）能够更好的训练网络。 + +例如在用平行预料`"我 是 谁"`<==>`"who am i"`对网络进行训练时，编码器的输入便是`"我 是 谁"`，而解码器的输入则是`" who am i"`，对应的正确标签则是`"who am i "`。 + +假设现在解码器的输入`" who am i"`在分别乘上一个矩阵进行线性变换后得到了 Q、K、V，且 Q 与 K 作用后得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），如图 2-17 所示。 + +![][img-37] + +从图 2-17 可以看出，此时已经计算得到了注意力权重矩阵。由第 1 行的权重向量可知，在解码第 1 个时刻时应该将$20\%$20\%（严格来说应该是经过 softmax 后的值）的注意力放到`""`上，$30\%$30\% 的注意力放到`"who"`上等等。不过此时有一个问题就是，在 2.2.3 节中笔者介绍到，模型在实际的预测过程中只是将当前时刻之前（包括当前时刻）的所有时刻作为输入来预测下一个时刻，也就是说模型在预测时是看不到当前时刻之后的信息。因此，Transformer 中的 Decoder 通过加入注意力掩码机制来解决了这一问题。 + +> self-attention layers in the decoder **allow each position in the decoder to attend to all positions in the decoder up to and including that position**. We need to prevent leftward information flow in the decoder to preserve the auto-regressive property. We implement this inside of scaled dot-product attention by masking out (setting to −∞) all values in the input of the softmax which correspond to illegal connections. + +如图 2-18 所示，左边依旧是通过 Q 和 K 计算得到了注意力权重矩阵（此时还未进行 softmax 操作），而中间的就是所谓的注意力掩码矩阵，两者在相加之后再乘上矩阵 V 便得到了整个自注意力机制的输出，也就是图 2-10 中的 Masked Multi-Head Attention。 + +![][img-38] + +那为什么注意力权重矩阵加上这个注意力掩码矩阵就能够达到这样的效果呢？以图 2-18 中第 1 行权重为例，当解码器对第 1 个时刻进行解码时其对应的输入只有`""`，因此这就意味着此时应该将所有的注意力放在第 1 个位置上（尽管在训练时解码器一次喂入了所有的输入），换句话说也就是第 1 个位置上的权重应该是 1，而其它位置则是 0。从图 2-17 可以看出，第 1 行注意力向量在加上第 1 行注意力掩码，再经过 softmax 操作后便得到了一个类似$[1,0,0,0,0]$[1,0,0,0,0] 的向量。那么，通过这个向量就能够保证在解码第 1 个时刻时只能将注意力放在第 1 个位置上的特性。同理，在解码后续的时刻也是类似的过程。 + +到此，对于整个单层 Transformer 的网络结构以及编码解码过程就介绍完了，更多细节内容见后续代码实现。 + +### **2.2.5 位置编码与 Attention Mask** + +在刚接触 Transformer 的时候，有的人会认为在 Decoder 中，既然已经有了 Attention mask 那么为什么还需要 Positional Embedding 呢？如图 2-18 所示，持这种观点的朋友认为，Attention mask 已经有了使得输入序列依次输入解码器的能力，因此就不再需要 Positional Embedding 了。这样想对吗？ + +根据 2.2.4 节内容的介绍可以知道，Attention mask 的作用只有一个，那就是在训练过程中掩盖掉当前时刻之后所有位置上的信息，而这也是在模仿模型在预测时只能看到当前时刻及其之前位置上的信息。因此，持有上述观点的朋友可能是把 “能看见” 和“能看见且有序”混在一起了。 + +虽然看似有了 Attention mask 这个掩码矩阵能够使得 Decoder 在解码过程中可以**有序地**看到当前位置之前的所有信息，但是事实上没有 Positional Embedding 的 Attention mask 只能做到看到当前位置之前的所有信息，**而做不到有序**。前者的 “有序” 指的是喂入解码器中序列的顺序，而后者的 “有序” 指的是序列本身固有的语序。 + +如果不加 Postional Embedding 的话，那么以下序列对于模型来说就是一回事： + +``` + → 北 → 京 → 欢 → 迎 → 你 → + → 北 → 京 → 迎 → 欢 → 你 → + → 北 → 京 → 你 → 迎 → 欢 → + +``` + +虽然此时 Attention mask 具有能够让上述序列一个时刻一个时刻的按序喂入到解码器中，但是它却无法识别出这句话本身固有的语序。 + +### **2.2.6 原始 Q、K、V 来源** + +在 Transformer 中各个部分的 Q、K、V 到底是怎么来的一直以来都是初学者最大的一个疑问，并且这部分内容在原论文中也没有进行交代，只是交代了如何根据 Q、K、V 来进行自注意力机制的计算。虽然在第 2 部分的前面几个小节已经提及过了这部分内容，但是这里再给大家进行一次总结。 + +根据图 2-8（Transformer 结构图）可知，在整个 Transformer 中涉及到自注意力机制的一共有 3 个部分：Encoder 中的 Multi-Head Attention；Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention；Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention。 + +① 对于 Encoder 中的 Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Encoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换（各自乘以一个权重矩阵）后得到了 Q、K、V（也就是图 1-4 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Encoder 部分的输出结果 Memory。 + +② 对于 Decoder 中的 Masked Multi-Head Attention 来说，其原始 q、k、v 均是 Decoder 的 Token 输入经过 Embedding 后的结果。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V，然后再进行自注意力运算得到 Masked Multi-Head Attention 部分的输出结果，即待解码向量。 + +对于 Encoder 和 Decoder 交互部分的 Multi-Head Attention，其原始 q、k、v 分别是上面的带解码向量、Memory 和 Memory。q、k、v 分别经过一次线性变换后得到了 Q、K、V（也就是图 2-12 中的示例），然后再进行自注意力运算得到 Decoder 部分的输出结果。之所以这样设计也是在模仿传统 Encoder-Decoder 网络模型的解码过程。 + +### **3. 网络结构与自注意力实现** + +在通过前面几部分内容详细介绍完 Transformer 网络结构的原理后，接下来就让我们来看一看如何借用 Pytorch 框架来实现 MultiHeadAttention 这一结构。同时，需要说明的一点是，下面所有的实现代码都是笔者直接从 Pytorch 1.4 版本中`torch.nn.Transformer`模块里摘取出来的简略版，目的就是为了让大家对于整个实现过程有一个清晰的认识。并且为了使得大家在阅读完以下内容后也能够对 Pytorch 中的相关模块有一定的了解，所以下面的代码在变量名方面也与 Pytorch 保持了一致。 + +### **3.1 多层 Transformer** + +在第 2 部分中，笔者详细介绍了单层 Transformer 网络结构中的各个组成部分。尽管多层 Transformer 就是在此基础上堆叠而来，不过笔者认为还是有必要在这里稍微提及一下。 + +![][img-39] + +如图 3-1 所示便是一个单层 Transformer 网络结构图，左边是编码器右边是解码器。而多层的 Transformer 网络就是在两边分别堆叠了多个编码器和解码器的网络模型，如图 3-2 所示。 + +![][img-40] + +如图 3-2 所示便是一个多层的 Transformer 网络结构图（原论文中采用了 6 个编码器和 6 个解码器），其中的每一个 Encoder 都是图 3-1 中左边所示的网络结构（Decoder 同理）。可以发现，它真的就是图 3-1 堆叠后的形式。不过需要注意的是其整个解码过程。 + +在多层 Transformer 中，多层编码器先对输入序列进行编码，然后得到最后一个 Encoder 的输出 Memory；解码器先通过 Masked Multi-Head Attention 对输入序列进行编码，然后将输出结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 1 层解码器的输出；接着再将第 1 层 Decoder 的输出通过 Masked Multi-Head Attention 进行编码，最后再将编码后的结果同 Memory 通过 Encoder-Decoder Attention 后得到第 2 层解码器的输出，以此类推得到最后一个 Decoder 的输出。 + +值得注意的是，在多层 Transformer 的解码过程中，每一个 Decoder 在 Encoder-Decoder Attention 中所使用的 Memory 均是同一个。 + +### **3.2 Transformer 中的掩码** + +由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在 Transformer 中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第 1 个地方就是在 2.2.4 节中介绍到的 Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第 2 个地方便是对一个 batch 中不同长度的序列在 Padding 到相同长度后，对 Padding 部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进行介绍。 + +### **3.2.1 Attention Mask** + +如图 3-3 所示，在训练过程中对于每一个样本来说都需要这样一个对称矩阵来掩盖掉当前时刻之后所有位置的信息。 + +![][img-41] + +从图 3-3 可以看出，这个注意力掩码矩阵的形状为`[tgt_len,tgt_len]`，其具体 Mask 原理在 2.2.4 节中笔者已经介绍过 l，这里就不再赘述。在后续实现过程中，我们将通过`generate_square_subsequent_mask`方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过`attn_mask`这一变量名来指代这个矩阵。 + +### **3.2.2 Padding Mask** + +在 Transformer 中，使用到掩码的第 2 个地方便是 Padding Mask。由于在网络的训练过程中同一个 batch 会包含有多个文本序列，而不同的序列长度并不一致。因此在数据集的生成过程中，就需要将同一个 batch 中的序列 Padding 到相同的长度。但是，这样就会导致在注意力的计算过程中会考虑到 Padding 位置上的信息。 + +![][img-42] + +如图 3-4 所示，P 表示 Padding 的位置，右边的矩阵表示计算得到的注意力权重矩阵。可以看到，此时的注意力权重对于 Padding 位置山的信息也会加以考虑。因此在 Transformer 中，作者通过在生成训练集的过程中记录下每个样本 Padding 的实际位置；然后再将注意力权重矩阵中对应位置的权重替换成负无穷，经 softmax 操作后对应 Padding 位置上的权重就变成了 0，从而达到了忽略 Padding 位置信息的目的。这种做法也是 Encoder-Decoder 网络结构中通用的一种办法。 + +![][img-43] + +如图 3-5 所示，对于`"我 是 谁 P P"`这个序列来说，前 3 个字符是正常的，后 2 个字符是 Padding 后的结果。因此，其 Mask 向量便为`[True, True, True, False, False]`。通过这个 Mask 向量可知，需要将权重矩阵的最后两列替换成负无穷，在后续我们会通过`torch.masked_fill`这个方法来完成这一步，并且在实现时将使用`key_padding_mask`来指代这一向量。 + +到此，对于 Transformer 中所要用到 Mask 的地方就介绍完了，下面正式来看如何实现多头注意力机制。 + +### **3.3 实现多头注意力机制** + +### **3.3.1 多头注意力机制** + +根据前面的介绍可以知道，多头注意力机制中最为重要的就是自注意力机制，也就是需要前计算得到 Q、K 和 V，如图 3-6 所示。 + +![][img-44] + +图 3-6. Q、K 和 V 计算过程 + +然后再根据 Q、K、V 来计算得到最终的注意力编码，如图 3-7 所示： + +![][img-45] + +同时，为了避免单个自注意力机制计算得到的注意力权重过度集中于当前编码位置自己所在的位置（同时更应该关注于其它位置），所以作者在论文中提到通过采用多头注意力机制来解决这一问题，如图 3-8 所示。 + +![][img-46] + +**3.3.2 定义类 MyMultiHeadAttention** + +综上所述，我们可以给出类`MyMultiHeadAttentiond`的定义为 + +``` +class MyMultiheadAttention(nn.Module): + def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0., bias=True): + super(MyMultiheadAttention, self).__init__() + """ + :param embed_dim: 词嵌入的维度，也就是前面的d_model参数，论文中的默认值为512 + :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量，也就是前面的nhead参数， 论文默认值为 8 + :param bias: 最后对多头的注意力（组合）输出进行线性变换时，是否使用偏置 + """ + self.embed_dim = embed_dim # 前面的d_model参数 + self.head_dim = embed_dim // num_heads # head_dim 指的就是d_k,d_v + self.kdim = self.head_dim + self.vdim = self.head_dim + self.num_heads = num_heads # 多头个数 + self.dropout = dropout + assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim 除以 num_heads必须为整数" + # 上面的限制条件就是论文中的 d_k = d_v = d_model/n_head 条件 + self.q_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # embed_dim = kdim * num_heads + # 这里第二个维度之所以是embed_dim，实际上这里是同时初始化了num_heads个W_q堆叠起来的, 也就是num_heads个头 + self.k_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_k, embed_dim = kdim * num_heads + self.v_proj_weight = Parameter(torch.Tensor(embed_dim, embed_dim)) + # W_v, embed_dim = vdim * num_heads + self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias) + # 最后将所有的Z组合起来的时候，也是一次性完成， embed_dim = vdim * num_heads + +``` + +在上述代码中，`embed_dim`表示模型的维度（图 3-8 中的 d_m）；`num_heads`表示多头的个数；`bias`表示是否在多头线性组合时使用偏置。同时，为了使得实现代码更加高效，所以 Pytorch 在实现的时候是多个头注意力机制一起进行的计算，也就上面代码的第 17-22 行，分别用来初始化了多个头的权重值（这一过程从图 3-8 也可以看出）。当多头注意力机制计算完成后，将会得到一个形状为`[src_len,embed_dim]`的矩阵，也就是图 3-8 中多个$z_i$z_i 水平堆叠后的结果。因此，第 24 行代码将会初始化一个线性层来对这一结果进行一个线性变换。 + +### **3.3.3 定义前向传播过程** + +在定义完初始化函数后，便可以定义如下所示的多头注意力前向传播的过程 + +``` + def forward(self, query, key, value, attn_mask=None, key_padding_mask=None): + """ + 在论文中，编码时query, key, value 都是同一个输入， + 解码时 输入的部分也都是同一个输入， + 解码和编码交互时 key,value指的是 memory, query指的是tgt + :param query: # [tgt_len, batch_size, embed_dim], tgt_len 表示目标序列的长度 + :param key: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param value: # [src_len, batch_size, embed_dim], src_len 表示源序列的长度 + :param attn_mask: # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + 一般只在解码时使用，为了并行一次喂入所有解码部分的输入，所以要用mask来进行掩盖当前时刻之后的位置信息 + :param key_padding_mask: [batch_size, src_len], src_len 表示源序列的长度 + :return: + attn_output: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_output_weights: # [batch_size, tgt_len, src_len] + """ + return multi_head_attention_forward(query, key, value, self.num_heads, + self.dropout, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias, + training=self.training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + q_proj_weight=self.q_proj_weight, + k_proj_weight=self.k_proj_weight, + v_proj_weight=self.v_proj_weight, + attn_mask=attn_mask) + + +``` + +在上述代码中，`query`、`key`、`value`指的并不是图 3-6 中的 Q、K 和 V，而是没有经过线性变换前的输入。例如在编码时三者指的均是原始输入序列`src`；在解码时的 Mask Multi-Head Attention 中三者指的均是目标输入序列`tgt`；在解码时的 Encoder-Decoder Attention 中三者分别指的是 Mask Multi-Head Attention 的输出、Memory 和 Memory。`key_padding_mask`指的是编码或解码部分，输入序列的 Padding 情况，形状为`[batch_size,src_len]`或者`[batch_size,tgt_len]`;`attn_mask`指的就是注意力掩码矩阵，形状为`[tgt_len,src_len]`，**它只会在解码**时使用。 + +注意，在上面的这些维度中，`tgt_len`本质上指的其实是`query_len`；`src_len`本质上指的是`key_len`。只是在不同情况下两者可能会是一样，也可能会是不一样。 + +### **3.3.4 多头注意力计算过程** + +在定义完类`MyMultiHeadAttentiond`后，就需要定义出多头注意力的实际计算过程。由于这部分代码较长，所以就分层次进行介绍。 + +``` +def multi_head_attention_forward( + query, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + key, # [src_len, batch_size, embed_dim] + value, # [src_len, batch_size, embed_dim] + num_heads, + dropout_p, + out_proj_weight, # [embed_dim = vdim * num_heads, embed_dim] + out_proj_bias, + training=True, + key_padding_mask=None, # [batch_size,src_len/tgt_len] + q_proj_weight=None, # [embed_dim,kdim * num_heads] + k_proj_weight=None, # [embed_dim, kdim * num_heads] + v_proj_weight=None, # [embed_dim, vdim * num_heads] + attn_mask=None, # [tgt_len,src_len] + ): + # 第一阶段： 计算得到Q、K、V + q = F.linear(query, q_proj_weight) + # [tgt_len,batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [tgt_len,batch_size,kdim * num_heads] + k = F.linear(key, k_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,kdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,kdim * num_heads] + v = F.linear(value, v_proj_weight) + # [src_len, batch_size,embed_dim] x [embed_dim,vdim * num_heads] + # = [src_len,batch_size,vdim * num_heads] + + +``` + +在上述代码中，第 17-23 行所做的就是根据输入进行线性变换得到图 3-6 中的 Q、K 和 V。 + +``` +# 第二阶段： 缩放，以及attn_mask维度判断 + tgt_len, bsz, embed_dim = query.size() # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + src_len = key.size(0) + head_dim = embed_dim // num_heads # num_heads * head_dim = embed_dim + scaling = float(head_dim) ** -0.5 + q = q * scaling # [query_len,batch_size,kdim * num_heads] + + if attn_mask is not None: + # [tgt_len,src_len] or [num_heads*batch_size,tgt_len, src_len] + if attn_mask.dim() == 2: + attn_mask = attn_mask.unsqueeze(0) # [1, tgt_len,src_len] 扩充维度 + if list(attn_mask.size()) != [1, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 2D attn_mask is not correct.') + elif attn_mask.dim() == 3: + if list(attn_mask.size()) != [bsz * num_heads, query.size(0), key.size(0)]: + raise RuntimeError('The size of the 3D attn_mask is not correct.') + # 现在 atten_mask 的维度就变成了3D + + +``` + +接着，在上述代码中第 5-6 行所完成的就是图 3-7 中的缩放过程；第 8-16 行用来判断或修改`attn_mask`的维度，当然这几行代码只会在解码器中的 Masked Multi-Head Attention 中用到。 + +``` +# 第三阶段： 计算得到注意力权重矩阵 + q = q.contiguous().view(tgt_len, bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] + # 因为前面是num_heads个头一起参与的计算，所以这里要进行一下变形，以便于后面计算。 且同时交换了0，1两个维度 + k = k.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,kdim] + v = v.contiguous().view(-1, bsz*num_heads, head_dim).transpose(0,1) + #[batch_size * num_heads,src_len,vdim] + attn_output_weights = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) + # [batch_size * num_heads,tgt_len,kdim] x [batch_size * num_heads, kdim, src_len] + # = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] 这就num_heads个QK相乘后的注意力矩阵 + + +``` + +继续，在上述代码中第 1-7 行所做的就是交换 Q、K、V 中的维度，以便于多个样本同时进行计算；第 9 行代码便是用来计算注意力权重矩阵；其中上`contiguous()`方法是将变量放到一块连续的物理内存中；`bmm`的作用是用来计算两个三维矩阵的乘法操作 [4]。 + +需要提示的是，大家在看代码的时候，最好是仔细观察一下各个变量维度的变化过程，笔者也在每次运算后进行了批注。 + +``` +# 第四阶段： 进行相关掩码操作 + if attn_mask is not None: + attn_output_weights += attn_mask # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + if key_padding_mask is not None: + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + # 变成 [batch_size, num_heads, tgt_len, src_len]的形状 + attn_output_weights = attn_output_weights.masked_fill( + key_padding_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2), float('-inf')) + # 扩展维度，从[batch_size,src_len]变成[batch_size,1,1,src_len] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz * num_heads, tgt_len,src_len) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + + +``` + +进一步，在上述代码中第 2-3 行便是用来执行图 3-3 中的步骤；第 4-8 行便是用来执行图 3-5 中的步骤，同时还进行了维度扩充。 + +``` + attn_output_weights = F.softmax(attn_output_weights, dim=-1) + # [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] + attn_output_weights = F.dropout(attn_output_weights, p=dropout_p, training=training) + attn_output = torch.bmm(attn_output_weights, v) + # Z = [batch_size * num_heads, tgt_len, src_len] x [batch_size * num_heads,src_len,vdim] + # = # [batch_size * num_heads,tgt_len,vdim] + # 这就num_heads个Attention(Q,K,V)结果 + + attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous().view(tgt_len, bsz, embed_dim) + # 先transpose成 [tgt_len, batch_size* num_heads ,kdim] + # 再view成 [tgt_len,batch_size,num_heads*kdim] + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + + Z = F.linear(attn_output, out_proj_weight, out_proj_bias) + # 这里就是多个z 线性组合成Z [tgt_len,batch_size,embed_dim] + return Z, attn_output_weights.sum(dim=1) / num_heads # 将num_heads个注意力权重矩阵按对应维度取平均 + + +``` + +最后，在上述代码中第 1-4 行便是用来对权重矩阵进行归一化操作，以及计算得到多头注意力机制的输出；第 14 行代码便是用来对多个注意力的输出结果进行线性组合；第 16 行代码用来返回线性组合后的结果，以及多个注意力权重矩阵的平均值。 + +### **3.3.5 示例代码** + +在实现完类`MyMultiHeadAttention`的全部代码后，便可以通过类似如下的方式进行使用。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 1 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [src_len, src_len] + + my_mh = MyMultiheadAttention(embed_dim=dmodel, num_heads=num_head) + r = my_mh(src, src, src,key_padding_mask = src_key_padding_mask) + + +``` + +在上述代码中，第 6-11 行其实也就是 Encoder 中多头注意力机制的实现过程。同时，在计算过程中还可以打印出各个变量的维度变化信息： + +``` +进入多头注意力计算: + 多头num_heads = 1, d_model=32, d_k = d_v = d_model/num_heads=32 + query的shape([tgt_len, batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_q 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + Q 的shape([tgt_len, batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + key 的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_k 的shape([embed_dim,kdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + K 的shape([src_len,batch_size,kdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + value的shape([src_len,batch_size, embed_dim]):torch.Size([5, 2, 32]) + W_v 的shape([embed_dim,vdim * num_heads]):torch.Size([32, 32]) + V 的shape([src_len,batch_size,vdim * num_heads]):torch.Size([5, 2, 32]) + ---------------------------------------------------------------------- + ***** 注意，这里的W_q, W_k, W_v是多个head同时进行计算的. 因此，Q,K,V分别也是包含了多个head的q,k,v堆叠起来的结果 ***** + 多头注意力中,多头计算结束后的形状（堆叠）为([tgt_len,batch_size,num_heads*kdim])torch.Size([5, 2, 32]) + 多头计算结束后，再进行线性变换时的权重W_o的形状为([num_heads*vdim, num_heads*vdim ])torch.Size([32, 32]) + 多头线性变化后的形状为([tgt_len,batch_size,embed_dim]) torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +### **4 Transformer 的实现过程** + +在前面几部分内容中，笔者陆续介绍了多头注意力机制的原理、Transformer 中编码器和解码器的工作流程以及多头注意力的实现过程等。接下来，笔者将会一步一步地来详细介绍如何通过 Pytorch 框架实现 Transformer 的整体网络结构，包括 Token Embedding、Positional Embedding、编码器和解码器等。 + +下面，首先要介绍的就是对于 Embedding 部分的编码实现。 + +### **4.1 Embedding 实现** + +### **4.1.1 Token Embedding** + +这里首先要实现的便是最基础的 Token Enbedding，也是字符转向量的一种常用做法，如下所示： + +``` +class TokenEmbedding(nn.Module): + def __init__(self, vocab_size: int, emb_size): + super(TokenEmbedding, self).__init__() + self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size) + self.emb_size = emb_size + + def forward(self, tokens): + """ + :param tokens: shape : [len, batch_size] + :return: shape: [len, batch_size, emb_size] + """ + return self.embedding(tokens.long()) * math.sqrt(self.emb_size) + + +``` + +如上代码所示便是 TokenEmbedding 的实现过程，由于这部分代码并不复杂所以就不再逐行进行介绍。注意，第 12 行代码对原始向量进行缩放是出自论文中 3.4 部分的描述。 + +### **4.1.2 Positional Embedding** + +在 2.1.2 节中笔者已经对 Positional Embedding 的原理做了详细的介绍，其每个位置的变化方式如式$(1)$(1) 所示。 + +$$PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\$$ + +PE_{pos,2i}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\\ PE_{pos,2i+1}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})\;\;\;\;\;\;\;\;(4.1) \\ + +进一步，我们还可以对式$(4.1)$(4.1) 中括号内的参数进行化简得到如式$(4.2)$(4.2) 中的形式。 + +$$\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\$$ + +\frac{1}{10000^{2i/d_{model}}}=\text{exp}\{\text{log}(10000)^{\frac{-2i}{d_{model}}}\}=\text{exp}\{\frac{-2i\cdot\text{log(10000)}}{d_{model}}\}=\text{exp}\{2i\cdot(\frac{\text{-log}(10000)}{d_{model}})\}\;\;\;\;\;\;\;\;(4.2) \\ + +由此，根据式$(4.1)(4.2)$(4.1)(4.2) 便可以实现 Positional Embedding 部分的代码，如下所示： + +``` +class PositionalEncoding(nn.Module): + def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000): + super(PositionalEncoding, self).__init__() + self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) + pe = torch.zeros(max_len, d_model) # [max_len, d_model] + position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # [max_len, 1] + div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) + # [d_model/2] + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # [max_len, d_model/2] + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1) # [max_len, 1, d_model] + self.register_buffer('pe', pe) + + def forward(self, x): + """ + :param x: [x_len, batch_size, emb_size] + :return: [x_len, batch_size, emb_size] + """ + x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [x_len, batch_size, d_model] + return self.dropout(x) + + +``` + +如上代码所示便是整个 Positional Embedding 的实现过程，其中第 5 行代码是用来初始化一个全 0 的位置矩阵（也就是图 1 中从左往右数第 2 个矩阵），同时还指定了一个序列的最大长度；第 6-10 行是用来计算每个维度（每一列）的相关位置信息；第 19 行代码首先是在位置矩阵中取与输入序列长度相等的前`x_len`行，然后在加上 Token Embedding 的结果；第 20 行是用来返回最后得到的结果并进行 Dropout 操作。同时，这里需要注意的一点便是，在输入`x`的维度中`batch_size`并不是第 1 个维度。 + +![][img-47] + +### **4.1.3 Embedding 代码示例** + +在实现完这部分代码后，便可以通过如下方式进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + x = torch.tensor([[1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]], dtype=torch.long) + x = x.reshape(5, 2) # [src_len, batch_size] + token_embedding = TokenEmbedding(vocab_size=11, emb_size=512) + x = token_embedding(tokens=x) + pos_embedding = PositionalEncoding(d_model=512) + x = pos_embedding(x=x) + print(x.shape) # torch.Size([5, 2, 512]) + + +``` + +### **4.2 Transformer 实现** + +在介绍完 Embedding 部分的编码工作后，下面就开始正式如何来实现 Transformer 网络结构。如图 4-2 所示，对于 Transformer 网络的实现一共会包含 4 个部分：`TransformerEncoderLayer`、`TransformerEncoder`、`TransformerDecoderLayer`和`TransformerDecoder`，其分别表示定义一个单独编码层、构造由多个编码层组合得到的编码器、定义一个单独的解码层以及构造由多个解码层得到的解码器。 + +![][img-48] + +需要注意的是，图 4-2 中的一个 EncoderLayer 指的就是图 3-2 中的一个对应的 Encoder，DecoderLayer 同理。 + +### **4.2.1 编码层的实现** + +首先，我们需要实现最基本的编码层单元，也就是图 4-2 中的 TransformerEncoderLayer，其内部结构为图 4-3 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![][img-49] + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerEncoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerEncoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + self.activation = F.relu + + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + +``` + +在上述代码中，第 10 行用来定义一个多头注意力机制模块，并传入相应的参数；第 11-20 行代码便是用来定义其它层归一化和线性变换的模块。在完成类`MyTransformerEncoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param src_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, + key_padding_mask=src_key_padding_mask, )[0] # 计算多头注意力 + # src2: [src_len,batch_size,num_heads*kdim] num_heads*kdim = embed_dim + src = src + self.dropout1(src2) # 残差连接 + src = self.norm1(src) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + + src2 = self.activation(self.linear1(src)) # [src_len,batch_size,dim_feedforward] + src2 = self.linear2(self.dropout(src2)) # [src_len,batch_size,num_heads*kdim] + src = src + self.dropout2(src2) + src = self.norm2(src) + return src # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + +``` + +在上述代码中，第 7-8 行便是用来实现图 4-3 中 Multi-Head Attention 部分的前向传播过程；第 10-11 行用来实现多头注意力后的 Add&Norm 部分；第 13-16 行用来实现图 4-3 中最上面的 Feed Forward 部分和 Add&Norm 部分。 + +这里再次提醒大家，在阅读代码的时候最好是将对应的维度信息带入以便于理解。 + +### **4.2.2 编码器实现** + +在实现完一个标准的编码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个编码层，从而得到 Transformer 中的编码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +def _get_clones(module, N): + return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)]) + +class MyTransformerEncoder(nn.Module): + def __init__(self, encoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerEncoder, self).__init__() + """ + encoder_layer: 就是包含有多头注意力机制的一个编码层 + num_layers: 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + norm: 归一化层 + """ + self.layers = _get_clones(encoder_layer, num_layers) + # 克隆得到多个encoder layers 论文中默认为6 + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + +``` + +在上述代码中，第 1-2 行是用来定义一个克隆多个编码层或解码层功能函数；第 12 行中的`encoder_layer`便是一个实例化的编码层，`self.layers`中保存的便是一个包含有多个编码层的`ModuleList`。在完成类`MyTransformerEncoder`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, src, mask=None, src_key_padding_mask=None): + """ + :param src: 编码部分的输入，形状为 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = src + for mod in self.layers: + output = mod(output, src_mask=mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # 多个encoder layers层堆叠后的前向传播过程 + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 8-10 行便是用来实现多个编码层堆叠起来的效果，并完成整个前向传播过程；第 11-13 行用来对多个编码层的输出结果进行层归一化并返回最终的结果。 + +### **4.2.3 编码器使用示例** + +在完成 Transformer 中编码器的实现过程后，便可以将其用于对输入序列进行编码。例如可以仅仅通过一个编码器对输入序列进行编码，然后将最后的输出喂入到分类器当中进行分类处理，这部分内容在后续也会进行介绍。下面先看一个使用示例。 + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + num_head = 3 + num_layers = 2 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + my_transformer_encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model=dmodel, nhead=num_head) + my_transformer_encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer=my_transformer_encoder_layer, + num_layers=num_layers, + norm=nn.LayerNorm(dmodel)) + memory = my_transformer_encoder(src=src, mask=None, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(memory.shape) # torch.Size([5, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 2-6 行定义了编码器中各个部分的参数值；第 11-12 行则是首先定义一个编码层，然后再定义由多个编码层组成的编码器；第 15-16 行便是用来得到整个编码器的前向传播输出结果，并且需要注意的是在编码器中不需要掩盖当前时刻之后的位置信息，所以`mask=None`。 + +### **4.2.4 解码层实现** + +在介绍完编码器的实现后，下面就开始介绍如何实现 Transformer 中的解码器部分。同编码器的实现流程一样，首先需要实现的依旧是一个标准的解码层，也就是图 4-4 所示的前向传播过程（不包括 Embedding 部分）。 + +![][img-50] + +对于这部分前向传播过程，可以通过如下代码来进行实现： + +``` +class MyTransformerDecoderLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformerDecoderLayer, self).__init__() + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + self.self_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + self.multihead_attn = MyMultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=nhead, dropout=dropout) + # 编码部分输出（memory）和解码部分之间的多头注意力机制。 + self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) + + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model) + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout3 = nn.Dropout(dropout) + self.activation = F.relu + + +``` + +在上述代码中，第 10 行代码用来定义图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程；第 12 行则是用来定义图 4-4 中编码器与解码器交互的多头注意力机制模块；第 14-24 行是用来定义剩余的全连接层以及层归一化相关操作。在完成类`MyTransformerDecoderLayer`的初始化后，便可以实现整个前向传播的`forward`方法： + +``` + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分的输出（memory）, [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return:# [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + attn_mask=tgt_mask, + key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)[0] + # 解码部分输入序列之间的多头注意力（也就是论文结构图中的Masked Multi-head attention) + tgt = tgt + self.dropout1(tgt2) # 接着是残差连接 + tgt = self.norm1(tgt) # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.multihead_attn(tgt, memory, memory, # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + attn_mask=memory_mask, + key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] + # 解码部分的输入经过多头注意力后同编码部分的输出（memory）通过多头注意力机制进行交互 + tgt = tgt + self.dropout2(tgt2) # 残差连接 + tgt = self.norm2(tgt) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + + tgt2 = self.activation(self.linear1(tgt)) # [tgt_len, batch_size, dim_feedforward] + tgt2 = self.linear2(self.dropout(tgt2)) # [tgt_len, batch_size, embed_dim] + # 最后的两层全连接 + tgt = tgt + self.dropout3(tgt2) + tgt = self.norm3(tgt) + return tgt # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 12-14 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 部分的前向传播过程，其中的`tgt_mask`就是在训练时用来掩盖当前时刻之后位置的注意力掩码；第 16-17 行用来完成图 4-4 中 Masked Multi-head Attention 之后 Add&Norm 部分的前向传播过程；第 19-21 行用来实现解码器与编码器之间的交互过程，其中`memory_mask`为`None`，`memory_key_padding_mask`为`src_key_padding_mask`用来对编码器的输出进行（序列）填充部分的掩盖，这一点同编码器中的`key_padding_mask`原理一样；第 23-31 行便是用来实现余下的其它过程。 + +### **4.2.5 解码器实现** + +在实现完一个标准的解码层之后，便可以基于此来实现堆叠多个解码层，从而得到 Transformer 中的解码器。对于这部分内容，可以通过如下代码来实现： + +``` +class MyTransformerDecoder(nn.Module): + def __init__(self, decoder_layer, num_layers, norm=None): + super(MyTransformerDecoder, self).__init__() + self.layers = _get_clones(decoder_layer, num_layers) + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + + def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, + memory_key_padding_mask=None): + """ + :param tgt: 解码部分的输入，形状为 [tgt_len,batch_size, embed_dim] + :param memory: 编码部分最后一层的输出 [src_len,batch_size, embed_dim] + :param tgt_mask: 注意力Mask输入，用于掩盖当前position之后的信息, [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: 编码器-解码器交互时的注意力掩码，一般为None + :param tgt_key_padding_mask: 解码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: 编码部分输入的padding情况，形状为 [batch_size, src_len] + :return: # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + output = tgt # [tgt_len,batch_size, embed_dim] + for mod in self.layers: # 这里的layers就是N层解码层堆叠起来的 + output = mod(output, memory, + tgt_mask=tgt_mask, + memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，第 4 行用来克隆得到多个解码层；第 20-25 行用来实现多层解码层的前向传播过程；第 28 行便是用来返回最后的结果。 + +### **4.2.6 Transformer 网络实现** + +在实现完 Transformer 中各个基础模块的话，下面就可以来搭建最后的 Transformer 模型了。总体来说这部分的代码也相对简单，只需要将上述编码器解码器组合到一起即可，具体代码如下所示： + +``` +class MyTransformer(nn.Module): + def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): + super(MyTransformer, self).__init__() + + """ + :param d_model: d_k = d_v = d_model/nhead = 64, 模型中向量的维度，论文默认值为 512 + :param nhead: 多头注意力机制中多头的数量，论文默认为值 8 + :param num_encoder_layers: encoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param num_decoder_layers: decoder堆叠的数量，也就是论文中的N，论文默认值为6 + :param dim_feedforward: 全连接中向量的维度，论文默认值为 2048 + :param dropout: 丢弃率，论文中的默认值为 0.1 + """ + # ================ 编码部分 ===================== + encoder_layer = MyTransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.encoder = MyTransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm) + # ================ 解码部分 ===================== + decoder_layer = MyTransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) + decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.decoder = MyTransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers, decoder_norm) + self._reset_parameters() # 初始化模型参数 + self.d_model = d_model + self.nhead = nhead + + +``` + +在上述代码中，第 15-17 行是用来定义编码器部分；第 19-21 行是用来定义解码器部分；第 22 行用来以某种方式初始化 Transformer 中的权重参数，具体实现在稍后的内容中。在定义完类`MyTransformer`的初始化函数后，便可以来实现 Transformer 的整个前向传播过程，代码如下： + +``` + def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, + memory_mask=None, src_key_padding_mask=None, + tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None): + """ + :param src: [src_len,batch_size,embed_dim] + :param tgt: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + :param src_mask: None + :param tgt_mask: [tgt_len, tgt_len] + :param memory_mask: None + :param src_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :param tgt_key_padding_mask: [batch_size, tgt_len] + :param memory_key_padding_mask: [batch_size, src_len] + :return: [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + """ + memory = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + # [src_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [src_len,batch_size,embed_dim] + output = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=memory_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) + return output # [tgt_len, batch_size, num_heads * kdim] <==> [tgt_len,batch_size,embed_dim] + + +``` + +在上述代码中，`src`表示编码器的输入；`tgt`表示解码器的输入；`src_mask`为空，因为编码时不需要对当前时刻之后的位置信息进行掩盖；`tgt_mask`用于掩盖解码输入中当前时刻以后的所有位置信息；`memory_mask`为空；`src_key_padding_mask`表示对编码输入序列填充部分的 Token 进行 mask；`tgt_key_padding_mask`表示对解码输入序列填充部分的 Token 进行掩盖；`memory_key_padding_mask`表示对编码器的输出部分进行掩盖，掩盖原因等同于编码输入时的 mask 操作。 + +到此，对于整个 Transformer 的网络结构就算是搭建完毕了，不过这还没有实现论文中基于 Transformer 结构的翻译模型，而这部分内容笔者也将会在下一节中进行详细的介绍。当然，出了上述模块之外，Transformer 中还有两个部分需要实现的就是参数初始化方法和注意力掩码矩阵生成方法，具体代码如下： + +``` + def _reset_parameters(self): + for p in self.parameters(): + if p.dim() > 1: + xavier_uniform_(p) + + def generate_square_subsequent_mask(self, sz): + mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) + mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) + return mask # [sz,sz] + + +``` + +### **4.2.7 Transfromer 使用示例** + +在实现完 Transformer 的整个完了结构后，便可以通过如下步骤进行使用： + +``` +if __name__ == '__main__': + src_len = 5 + batch_size = 2 + dmodel = 32 + tgt_len = 6 + num_head = 8 + src = torch.rand((src_len, batch_size, dmodel)) # shape: [src_len, batch_size, embed_dim] + src_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False], + [True, True, True, True, False]]) # shape: [batch_size, src_len] + + tgt = torch.rand((tgt_len, batch_size, dmodel)) # shape: [tgt_len, batch_size, embed_dim] + tgt_key_padding_mask = torch.tensor([[True, True, True, False, False, False], + [True, True, True, True, False, False]]) # shape: [batch_size, tgt_len] + + my_transformer = MyTransformer(d_model=dmodel, nhead=num_head, num_encoder_layers=6, + num_decoder_layers=6, dim_feedforward=500) + tgt_mask = my_transformer.generate_square_subsequent_mask(tgt_len) + out = my_transformer(src=src, tgt=tgt, tgt_mask=tgt_mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask, + tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask, + memory_key_padding_mask=src_key_padding_mask) + print(out.shape) #torch.Size([6, 2, 32]) + + +``` + +在上述代码中，第 7-13 行用来生成模拟的输入数据；第 15-16 行用来实例化类`MyTransformer`；第 17 行用来生成解码输入时的注意力掩码矩阵；第 18-21 行用来执行 Transformer 网络结构的前向传播过程。 + +由于知乎字数限制，余下三节内容在这里就不在介绍。私信 “Transformer” 即可获得全文高清 PDF，建议直接下载 PDF 内容阅读。 + +### **5 基于 Transformer 的翻译模型** + +[空字符：This post is all you need（⑤基于 Transformer 的翻译模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/398788125) + +### 6 基于 Transformer 的分类模型 + +[https://www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.ylkz.life/deeplearning/p10550146/) + +### 7 基于 Transformer 的对联模型 + +[空字符：This post is all you need（基于 Transformer 的对联生成模型）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/408310666) + +### **8 总结** + +在本篇文章中，笔者首先详细地介绍了 Transformer 论文的动机以及自注意力机制的原理与多头注意力机制的作用；然后介绍了 Transformer 中的位置编码以及整个预测和训练过程中模型的编码解码过程；接着进一步介绍了 Transformer 的网络结构、自注意力机制的原理实现以及 Transformer 网络的实现；最后，笔者还通过三个实例（包括论文中的翻译模型、文本分类模型，以及对联生成模型）从代码的角度来介绍了整个 Transformer 网络的原理与使用示例。 + +本次内容就到此结束，感谢您的阅读！如果你觉得上述内容对你有所帮助，欢迎分享至一位你的朋友！**青山不改，绿水长流，我们月来客栈见！** + +### **引用** + +[1] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need + +[2] The Illustrated Transformer [http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//jalammar.github.io/illustrated-transformer/) + +[3] [https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-transformers-step-by-step-explanation-f74876522bc0) + +[4] [https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html?highlight=bmm#torch.bmm](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html%3Fhighlight%3Dbmm%23torch.bmm) + +[5] LANGUAGE TRANSLATION WITH TRANSFORMER [https://pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html) + +[6] The Annotated Transformer [http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html) + +[7] SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT [https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html) + +[8] Transformer model for language understanding [https://tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer?hl=en#multi-head_attention](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tensorflow.google.cn/text/tutorials/transformer%3Fhl%3Den%23multi-head_attention) + +[9] [https://github.com/multi30k/dataset](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/multi30k/dataset) + +[[10] 你还在手动构造词表？试试 torchtext.vocab](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNjU0NjA3Ng%3D%3D%26mid%3D2247489373%26idx%3D1%26sn%3D1b9fdec0bbc6ee5bd74aa729b3be94c9%26chksm%3D9b0ae0aeac7d69b80390ed3b86699cdc4683ed2e1442c8c56241396b4624db261cb61d6baf5e%26token%3D1146417095%26lang%3Dzh_CN%23rd) + +[11] [https://github.com/moon-hotel/TransformerTranslation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerTranslation) + +[12] [https://github.com/moon-hotel/TransformerClassification](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerClassification) + +[13] [https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html) + +[14] [https://github.com/moon-hotel/TransformerCouplet](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/moon-hotel/TransformerCouplet) + +[img-0]:data:image/svg+xml;base64,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\ No newline at end of file diff --git a/知识管理/理论知识/用户增长/基本概念.md b/知识管理/理论知识/用户增长/基本概念.md new file mode 100644 index 0000000..5548b4b --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/用户增长/基本概念.md @@ -0,0 +1,17 @@ + +## AARRR海盗模型 + +海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段： + +A 拉新(Acquisition):  通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。 +- 涉及关键指标例如 新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等，我们通过这些指标就可反应出获取目标用户的效果是怎样的。 + +A 活跃(Activation)：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。 + +- 涉及关键指标例如 DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等。通过这些指标可以反映出用户的活跃情况。 + +R 留存(Retention)：衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如 留存率、流失率等。通过这些指标可以反映出用户的留存情况。 + +R 变现(Revenue): 主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如 生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等。这些指标可以反映出产品的商业价值。 + +R 推荐(Referral)：衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如 邀请率、裂变系数等。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/理论知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/知识管理/理论知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..fb78c5e --- /dev/null +++ b/知识管理/理论知识/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,174 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- + +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #article + +## Page Notes +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abd5baa3d078f37535e2d82720b201b6.png) + +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + + - 空间解耦 + - 时间解藕 + - 同步 Synchronization 解藕 + + - 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式。事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定。- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 。 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息： + + - 基于主题的过滤：每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + + - 基于内容的过滤 ：broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + + - 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 订阅发布模式与消息队列模式区别 + - 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + + - 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + + - 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- MQTT基本概念 + - MQTT Client + - publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + + - 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + + - MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器. + + - MQTT Broker + - broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + + - MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + + - MQTT链接 + - MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + + - 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- 消息 + - MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + + - CONNECT + + - 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + + - 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + + ![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a705b334a0d4cb20f22070038ec1cc98.png) + + - ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + + - 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + + - CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + + - Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + + - LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + + - keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + + - CONNACK + - 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应 + + - CONNACK 消息包括两部分内容 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/43255ffc270491b4b99a411422899b01.png) + + - SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + + - ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 + + - 发布 + + - MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + + - MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + + - MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c0633b77a9c1cfb864bf472795e73131.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + + - TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + + - Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + + - RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + + - Payload：这个是每条消息的实际内容 + + - Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + + - 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + + - 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + + - 订阅 + + - client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400a2de3b1cca165e543c3de7214eab6.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 + - ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + + - 确认消息 + - client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2a0be7b3a5825b41d6282c893853f137.png) + + - 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1617d6fdc0aba70e124f06bded808008.png) + + - 退订 + + - SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e8ce80a3cb32f0f98372e2ade155df75.png) + + - 确认退订 + + - 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0b069167a84eaf73290022c071ef8456.png) + + - 退订和确认退订的流程如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e3d655c72474894f37c5e02cb2719edf.png) + +- Topic + + - MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + + - 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + + - 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + + - 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + + - 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + + + diff --git a/知识管理/电脑使用经验/Ubuntu/Ubuntu源码编译安装Python.md b/知识管理/电脑使用经验/Ubuntu/Ubuntu源码编译安装Python.md new file mode 100644 index 0000000..e47968e --- /dev/null +++ b/知识管理/电脑使用经验/Ubuntu/Ubuntu源码编译安装Python.md @@ -0,0 +1,25 @@ + +1. 安装依赖： + +```bash +sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libsqlite3-dev libreadline-dev libffi-dev libbz2-dev liblzma-dev +``` + +2. 下载源码(以Python3.7.9为例)并解压 + +```shell +wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.9/Python-3.7.9.tgz +tar -zxvf Python-3.7.9.tgz +``` + +3. 编译安装 +```shell +# 进入目标文件夹 +cd Python3.7.9 +# 生成配置 +./configure --enable-optimizations +# make +make +# 安装，强烈推荐使用altinstall而不是install，因为install会覆盖系统原有的python，这会影响系统的正常运行 +sudo make altinstall +``` diff --git a/知识管理/电脑使用经验/kindle/越狱与刷入Android.md b/知识管理/电脑使用经验/kindle/越狱与刷入Android.md new file mode 100644 index 0000000..49c4df6 --- /dev/null +++ b/知识管理/电脑使用经验/kindle/越狱与刷入Android.md @@ -0,0 +1,86 @@ +## 1. 越狱 + +使用**WinterBreak**越狱，前提是将kindle切换到美区，要能看到购物车图标： + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292055816.png) + +1. 下载WinterBreadk，[官网链接](https://github.com/KindleModding/WinterBreak/releases/latest) +2. 将文件解压，注意其中的隐藏文件夹**.active_content_sandbox**，后续复制的时候一定要复制进去，解压后文件结构如下： + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292054293.png) + +3. 开启Kindle的飞行模式 + + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501291908756.png) +4. 将kindle连接至电脑并将之前解压的文件放到kindle根目录下； +5. 弹出 Kindle 磁盘并**拔掉 USB 数据线**； +6. 重启 Kindle 设备； +7. 进入 Kindle 后点击商店图标; +8. 这时会出现如下图所示的提示框，选择“好的”： + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292057794.png) + +9. 正常情况下会看到如下图所示页面 + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292057693.png) + +10. 点击 WinterBreak 图片出现如下界面： + ![Kindle中WinterBreak完成越狱](https://bookfere.com/wp-content/uploads/2025/01/kindle-winter-break-completed.png) +11. 越狱完毕; + +## 2. 安装补丁 + +安装热修复补丁(**Hotfix**)可以防止越狱在更新固件后失效，步骤如下： +1. 下载Hotfix，[官方地址](https://github.com/KindleModding/Hotfix/releases/latest/download/Update_hotfix_universal.bin) +2. 用 USB 数据线将你的 Kindle 连接到电脑； +3. 将下载到的 .bin 文件拷贝到 Kindle 根目录； +4. 弹出 Kindle 磁盘并断开 USB 数据线连接； +5. 前往【设置 → 更新您的 Kindle】安装补丁； +6. 等待 Kindle 自动重新启动； +7. 进入 Kindle 后点击名为“Run Hotfix”的电子书。 + +以上完成后，越狱就算成功了，可以删除拷贝到kindle的文件，尤其需要删除.active_content_sandbox，否则可能无法正常访问商店； + + +## 3. 安装插件 + +为安装android系统，需要安装MRPI和KUAL两款插件，其中MRPI需选择支持HF 的版本 + +1. MRPI安装： + 1. 下载 MRPI（支持HF版本），[官方链接](https://fw.notmarek.com/khf/#:~:text=MRPI%20%2D%20modified%20to%20support%20HF) + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292235965.png) + + 2. 将下载得到的文件解压； + 3. 把文件夹内的 **extensions** 和 **mrpackages** 拷贝到 Kindle 的根目录； + 4. 在搜索栏中输入;log mrpi 点击回车 +2. KUAL安装： + 1. 下载KUAL，[官方链接](http://www.mobileread.com/forums/showthread.php?t=225030) + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292237155.png) + 2. 将下载到的文件解压缩； + 3. 在解压的文件夹中找到 Update_KUALBooklet_v2.x.xx_install.bin 文件，拷贝到 Kindle 根目录下的 mrpackages 文件夹； + 4. 在搜索栏中输入;log mrpi 点击回车； + 5. 这时会调用 mrpi 安装 KUAL，安装完成并等待 Kindle 重启完毕后即可使用 KUAL。 + +## 4. 刷入Android + +1. 安装fastboot驱动，[驱动链接](https://xdaforums.com/attachments/adb-setup-1-4-3-zip.5759975/)； +2. 下载对应kindle版本的文件，[文件链接](https://xdaforums.com/t/guide-installing-android-on-your-aging-kindle-e-reader.4450117/)，下面以paperwhite3为例， 下载文件名：kpw3.220810.zip； +3. 将下载到的文件解压，得到两个文件夹，kpw3和uboot； +4. 将uboot文件夹里的**main-htmlviewer.tar.gz**拷贝到Kindle根目录，**该文件不要解压**！ +5. 将uboot文件夹中的extensions.zip解压，并将解压后的内容拷贝到Kindle的extensions文件夹中； + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292256360.png) +6. 打开KUAL，可以看到FlashAndroid选项，点击(请注意，**保证Kindle的电量足够**)； + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292257895.png) +7. 点击FlashAndroid后，kindle会重启，其启动进度条可能会卡主，这是正常的，此时电脑应该会发出U盘不断插入拔出的声音； +8. 运行kpw3文件夹中的Start.exe文件，在选项表中选择8； + ![image.png](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292301620.png) +9. 等待刷写完成，kindle可能会自动重启，如果没有需要手动重启，重启完成后kindle应进入android系统； + ![Snipaste_2025-01-29_23-05-48.jpg](https://raw.githubusercontent.com/lzybetter/my_pic_bed/main/202501292306570.jpg) + +## 5. 安装微信读书 + +1. 下载1.5.2版本的微信读书墨水瓶版， [百度网盘链接(搜集自网络，安全性自行评估)](https://pan.baidu.com/s/17sIg8wejIvne-hW2uVwOPA)，提取码496m； +2. 将apk文件拷贝到kindle，并安装； + +### 参考链接 + +1. 书伴：[2025 Kindle 越狱教程：不限 Kindle 型号，不限固件版本](https://bookfere.com/post/1145.html) +2. 书伴：[Kindle 越狱插件资源下载及详细安装步骤](https://bookfere.com/post/311.html) +3. CSDN：[kindle刷安卓系统，安装微信读书](https://blog.csdn.net/qq_33441128/article/details/143233642) +4. XDA论坛：[(guide)Installing android on your (aging) kindle e-reader](https://xdaforums.com/t/guide-installing-android-on-your-aging-kindle-e-reader.4450117/) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/电脑使用经验/obsidian/网页标记.md b/知识管理/电脑使用经验/obsidian/网页标记.md new file mode 100644 index 0000000..0dbcd52 --- /dev/null +++ b/知识管理/电脑使用经验/obsidian/网页标记.md @@ -0,0 +1,5 @@ +- 使用Edge浏览器Hypothesis插件和Obsidian的Hypothesis插件； + + + +[Hypothesis 使用小记](https://seviche.cc/2022-05-25-hypothesis/) diff --git a/知识管理/编程经验/HIVE/HIVE JOIN类型.md b/知识管理/编程经验/HIVE/HIVE JOIN类型.md new file mode 100644 index 0000000..ad5177b --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/HIVE/HIVE JOIN类型.md @@ -0,0 +1,68 @@ +1. common join(shuffle join/reduce join) + 1. 概要：common join是hive的默认join类型，其在reduce阶段完成join工作，包含map、shuffle和reduce三个阶段； + 2. 执行过程 + 1. map阶段：map阶段读取数据源表，以join中的条件列为key，若有多个条件列，则以多个条件列的组合作为key，value中包含tag和reduce阶段需要使用的列(如，select或where中需要使用的列)； + 2. shuffle阶段：对key进行hash，推送至不同的reduce中，确保两个相同的key位于同一个reduce中； + 3. reduce阶段：根据key值完成reduce，在此期间使用tag识别不同的来源表； + 3. 实例：输入以下代码common join的流程如图 + ```sql + SELECT a.id,a.dept,b.age FROM a join b ON (a.id = b.id); +``` +![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/21fd4bb9cb287566940f203be96f7cbe.png) +1. map join： + 1. 概要：map join适用于小表join大表，hive在map阶段会先将小表读取到内存生成HashTableFiles上传至[Distributed Cache](obsidian://open?vault=%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%AE%A1%E7%90%86&file=%E7%BC%96%E7%A8%8B%E7%BB%8F%E9%AA%8C%2Fhadoop%2F%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%BC%93%E5%AD%98)，在map阶段，大表会直接读取小表的缓存完成join过程，不涉及shuffle； + 2. 执行过程： + - Local Task： + - hive将小表的数据发送到hive客户端； + - 客户端将小表的数据转换为HashTable的数据结构，并创建一个.gz的压缩文件； + - 客户端将HashTable的.gz压缩文件上传至hadoop的Distributed Cache中； + - MR：hive执行一个没有reduce的MR任务，在map阶段根据大表的每条记录与Distributed Cache中小表对应的HashTable进行关联； + - 返回：由于没有Reduce过程，map阶段直接返回结果，并且有多少个map就有多少个文件； + ![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1cd47eba5789a49a2a288ce5930d817f.png) + 3. 适用范围： + 1. 小表与大表的连接，其中小表应小到存入内存而不影响性能，否则可能导致oom； + 2. 若连接中的大表存在数据倾斜，则更应该使用mapjoin； + 3. map join适合进行不等式连接，这是因为在hive2.2之前，hive不支持在on之后写不等式，必须写在where语句中，这会导致必须先求笛卡尔积之后再进行过滤，使性能大幅下降，而map join在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响。 而且hive的where条件本身就是在map阶段进行的操作，所以在where里写入不等值比对的话，也不会造成额外负担；**但在hive2.2之后，hive支持在on语句中执行不等式操作，所以2.2之后没有这个问题**; + +3. Bucket Map Join + 1. 概述：Bucket Map Join是对map join的改进，其解决了map join中要求一个表是小表的问题。其基本思想是利用分桶的表，只将符合连接条件的分桶数据发送到map端，之后再map段执行map join； + 2. 条件： + 1. 参与join的表均为大表； + 2. 参与join的表都是[分桶表](obsidian://open?vault=%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%AE%A1%E7%90%86&file=%E7%BC%96%E7%A8%8B%E7%BB%8F%E9%AA%8C%2FHIVE%2F%E5%88%86%E5%8C%BA%E3%80%81%E5%88%86%E6%A1%B6)，并且都以join的key为分桶字段； + 3. 参与join的表分桶数相同，或一个表的分桶数是其他表的倍数； + 3. 执行过程： + 1. hive将较小的表根据分桶，生成多个HashTable； + 2. 根据较大表的分桶情况，将较小表中分桶情况对应的HashTable发送到较大表的map端，二者按map join的方式进行join，并返回结果； + + 4. 实例： + 假设有两个大表，table1和table2，其中table2为较table1小；执行下述查询语句： + ```sql + SELECT /*+ MAPJOIN(table2) */ table1.emp_id, table1.emp_name, table2.job_title FROM table1 JOIN table2 ON table1.emp_id = table2.emp_id; + ``` + ![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/cff7e38b0b3074430c915ee0d021f408.png) + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ac4e32f14406446e8370170bdfe5d861.png) + +4. Sort Merge Bucket Join(SMB join) + 1. 概述：SMB join是对bucket join的进一步改进，在bucket join中，map端仍然至少需要存储较小表的一个桶的数据，同时，需要将较小的表转化为HashTable数据。而SMB join利用了排序且分桶的数据，每个map端只需要读取固定的对应key的row即可，且由于数据是排序的，不需要转换为HashTable结构，可以直接进行join； + 2. 条件： + 1. 参与join的表均为大表； + 2. 参与join的表均以join的key作为分桶字段分桶， + 3. 参与join的表均以join的key进行排序； + 4. **参与join的表的分桶数必须相同**； + 3. 执行过程： + 1. maper读取较大表的数据； + 2. maper读取较小表的数据； + 3. 在maper中完成join； + 4. 实例： + 假设有两个表，table1和table2，其中table2较table1小； + ![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/46eb9643e64bdeea27459fde2fe528cd.png) + +***参考文献*** +1. [Implementation Limitations of MapJoin in Hive 0.13 on MR](http://dmtolpeko.com/2014/10/01/implementation-limitations-of-mapjoin-in-hive-0-13-on-mr/); +2. [Map Join Limitations – Out of Memory in Local Task](http://dmtolpeko.com/2014/10/14/map-join-limitations-out-of-memory-in-local-task/); +3. [LanguageManual Joins](https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins)(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins); +4. [【Hive】Hive中的MapJoin，CommonJoin，SMBJoin详细介绍](https://blog.csdn.net/qq_32727095/article/details/107803199); +5. [Bucket Map Join in Hive](https://www.clairvoyant.ai/blog/bucket-map-join-in-hive); +6. [Optimizing Your Apache Hive Queries: Bucketing and Sort Merge Bucket Map Join](https://www.linkedin.com/pulse/optimizing-your-apache-hive-queries-bucketing-sort-merge-varun-rao); +7. [Sort Merge Bucket Join in Hive – SMB Join](https://data-flair.training/blogs/hive-sort-merge-bucket-join/); \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/HIVE/Hive中过多使用窗口函数导致内存OOM.md b/知识管理/编程经验/HIVE/Hive中过多使用窗口函数导致内存OOM.md new file mode 100644 index 0000000..ba506ff --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/HIVE/Hive中过多使用窗口函数导致内存OOM.md @@ -0,0 +1,22 @@ +## 1. 问题 + +在hive中使用了过多的窗口函数导致了内存OOM + +## 2. 原因 + +每一个窗口函数，hive都会在内存中执行一次窗口划分，消耗大量的内存，最终导致OOM； + +## 3. 解决方法 + +使用window算子，复用窗口，如： +```sql +select + id, + ts, + v, + lead(v) over w as lead_v, + lag(v) over w as lag_v +from + test +WINDOW w as (partition by id order by ts) +``` \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/JAVA/JAVA使用经验.md b/知识管理/编程经验/JAVA/JAVA使用经验.md new file mode 100644 index 0000000..dec4339 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/JAVA/JAVA使用经验.md @@ -0,0 +1,3 @@ +## 一、JDBC使用经验 +### 1.1 Statement +1. Statement实例使用setstring等函数时，其下标是从1开始的，而不是从0开始； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/LeetCode刷题/二叉树题整理.md b/知识管理/编程经验/LeetCode刷题/二叉树题整理.md new file mode 100644 index 0000000..3c33ed4 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/LeetCode刷题/二叉树题整理.md @@ -0,0 +1,77 @@ +## 1. 基本概念 + +1. 完全二叉树：若二叉树的高度是 h，除第 h 层之外，其他（1~h-1）层的节点数都达到了最大个数，并且第 h 层的节点都连续的集中在最左边。想到点什么没？实际上，完全二叉树和堆联系比较紧密。 + +2. 满二叉树：除最后一层外，每一层上的所有节点都有两个子节点，最后一层都是叶子节点。 + +3. 哈夫曼树：给定 n 个权值作为 n 的叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树 (Huffman tree)。 + +4. 二叉排序树：又称二叉查找树（Binary Search Tree），亦称二叉搜索树。二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： + + 1. 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； + 2. 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值； + 3. 左、右子树也分别为二叉排序树； + 4. 没有键值相等的节点 + 5. 二分查找的时间复杂度是 O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是 O(n)（相当于顺序查找） + +6. 平衡二叉树：又称 AVL 树。平衡二叉树是二叉搜索树的进化版，所谓平衡二叉树指的是，左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。 + +7. 红黑树：红黑树是每个节点都带颜色的树，节点颜色或是红色或是黑色，红黑树是一种查找树。红黑树有一个重要的性质，从根节点到叶子节点的最长的路径不多于最短的路径的长度的两倍。对于红黑树，插入，删除，查找的复杂度都是 O（log N）。 + +## 2. 面试题总结 + +1. 遍历问题 + 1. 前序遍历 +```python +def preOrderTraverse(node): + if not node: + return None + print(node.val) + preOrderTraverse(node.left) + preOrderTraverse(node.right) +``` + 2. 中序遍历 +```python +def inOrderTraverse(node): + if node is None: + return None + inOrderTraverse(node.left) + print(node.val) + inOrderTraverse(node.right) +``` + 3. 后序遍历 +```python + +def postOrderTraverse(node): + if node is None: + return None + postOrderTraverse(node.left) + postOrderTraverse(node.right) + print(node.val) +``` + 4. 层次遍历 +[二叉树层次遍历](https://www.bilibili.com/video/BV1GY4y1u7b2/) +```python +class Solution: + def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]: + if not root: return [] + res = [] + queue = [root] + while queue: + num = len(queue) + tmp = [] + for _ in range(num): + node = queue.pop(0) + tmp.append(node.val) + if node.left: + queue.append(node.left) + if node.right: + queue.append(node.right) + res.append(tmp) + return res +``` + +2. + + + diff --git a/知识管理/编程经验/LeetCode刷题/链表题整理.md b/知识管理/编程经验/LeetCode刷题/链表题整理.md new file mode 100644 index 0000000..fc26c50 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/LeetCode刷题/链表题整理.md @@ -0,0 +1,503 @@ +> https://zhuanlan.zhihu.com/p/43142694 + +本文首发于我的个人博客：[尾尾部落](https://weiweiblog.cn/linkedlist_summary/) + +链表是面试过程中经常被问到的，这里把剑指 offer 和 LeetCode 中的相关题目做一个汇总，方便复习。 + +## **1. 在 O(1) 时间删除链表节点** + +**题目描述**：给定单向链表的头指针和一个节点指针这里的意思是这个要被删除的节点是已知的，不需要遍历找到该节点，定义一个函数在 O(1) 时间删除该节点。 +**解题思路**：常规的做法是从链表的头结点开始遍历，找到需要删除的节点的前驱节点，把它的 next 指向要删除节点的下一个节点，平均时间复杂度为 O(n)，不满足题目要求。 +那是不是一定要得到被删除的节点的前一个节点呢？其实不用的。我们可以很方面地得到要删除节点的下一个节点，如果我们把下一个节点的内容复制到要删除的节点上覆盖原有的内容，再把下一个节点删除，那就相当于把当前要删除的节点删除了。举个栗子，我们要删除的节点 i，先把 i 的下一个节点 j 的内容复制到 i，然后把 i 的指针指向节点 j 的下一个节点。此时再删除节点 j，其效果刚好是把节点 i 给删除了。 +要注意两种情况： + +1. 如果链表中只有一个节点，即头节点等于要删除的节点，此时我们在删除节点之后，还需要把链表的头节点设置为 NULL。 +2. 如果要删除的节点位于链表的尾部，那么它就没有下一个节点，这时我们就要从链表的头节点开始，顺序遍历得到该节点的前序节点，并完成删除操作。 + +**参考代码** + +``` +public static ListNode deleteNode(ListNode head, ListNode toBeDeleted) { + // 如果输入参数有空值就返回表头结点 + if (head == null || toBeDeleted == null) { + return head; + } + // 如果删除的是头结点，直接返回头结点的下一个结点 + if (head == toBeDeleted) { + return head.next; + } + // 下面的情况链表至少有两个结点 + // 在多个节点的情况下，如果删除的是最后一个元素 + if (toBeDeleted.next == null) { + // 找待删除元素的前驱 + ListNode tmp = head; + while (tmp.next != toBeDeleted) { + tmp = tmp.next; + } + // 删除待结点 + tmp.next = null; + } + // 在多个节点的情况下，如果删除的是某个中间结点 + else { + // 将下一个结点的值输入当前待删除的结点 + toBeDeleted.value = toBeDeleted.next.value; + // 待删除的结点的下一个指向原先待删除引号的下下个结点，即将待删除的下一个结点删除 + toBeDeleted.next = toBeDeleted.next.next; + } + // 返回删除节点后的链表头结点 + return head; +} +``` + +## **2. 翻转单链表** + +**题目描述**：输出一个单链表的逆序反转后的链表。 +**解题思路**：用三个临时指针 prev、cur、next 在链表上循环一遍即可。 +> +> 外部引用：Python实现 +> [https://cloud.tencent.com/developer/article/1725642](https://cloud.tencent.com/developer/article/1725642) + +[[剑指 offer] 从尾到头打印链表](https://weiweiblog.cn/printlistfromtailtohead/) +[[剑指 offer] 反转链表](https://weiweiblog.cn/reverselist/) + +## **3. 翻转部分单链表：** + +**题目描述**：给定一个单向链表的头结点 head, 以及两个整数 from 和 to, 在单链表上把第 from 个节点和第 to 个节点这一部分进行反转 + +举例：1->2->3->4->5->null, from = 2, to = 4 +结果：1->4->3->2->5->null + +``` +public ListNode reverseBetween(ListNode head, int m, int n) { + if (head == null) return null; + if (head.next == null) return head; + int i = 1; + ListNode reversedNewHead = null;// 反转部分链表反转后的头结点 + ListNode reversedTail = null;// 反转部分链表反转后的尾结点 + ListNode oldHead = head;// 原链表的头结点 + ListNode reversePreNode = null;// 反转部分链表反转前其头结点的前一个结点 + ListNode reverseNextNode = null; + while (head != null) { + if (i > n) { + break; + } + if (i == m - 1) { + reversePreNode = head; + } + if (i >= m && i <= n) { + if (i == m) { + reversedTail = head; + } + reverseNextNode = head.next; + head.next = reversedNewHead; + reversedNewHead = head; + head = reverseNextNode; + } else { + head = head.next; + } + i++; + } + reversedTail.next = reverseNextNode; + if (reversePreNode != null) { + reversePreNode.next = reversedNewHead; + return oldHead; + } else { + return reversedNewHead; + } +} +``` + +## **4. 旋转单链表** + +**题目描述**：给定一个单链表，设计一个算法实现链表向右旋转 K 个位置。 +举例： 给定 1->2->3->4->5->6->NULL, K=3 +则 4->5->6->1->2->3->NULL +**解题思路**： + +* **方法一** 双指针，快指针先走 k 步，然后两个指针一起走，当快指针走到末尾时，慢指针的下一个位置是新的顺序的头结点，这样就可以旋转链表了。 +> +> 外部引用： Python实现 +> [https://blog.csdn.net/weixin_41958153/article/details/81258992](https://blog.csdn.net/weixin_41958153/article/details/81258992) + +* **方法二** 先遍历整个链表获得链表长度 n，然后此时把链表头和尾链接起来，在往后走 n - k % n 个节点就到达新链表的头结点前一个点，这时断开链表即可。 + +方法二代码： + +``` +public class Solution { { + public ListNode rotateRight(ListNode head, int k) { + if (!head) return null; + int n = 1; + ListNode cur = head; + while (cur.next) { + ++n; + cur = cur.next; + } + cur.next = head; + int m = n - k % n; + for (int i = 0; i < m; ++i) { + cur = cur.next; + } + ListNode newhead = cur.next; + cur.next = NULL; + return newhead; + } +}; +``` + +## **5. 删除单链表倒数第 n 个节点** + +**题目描述**：删除单链表倒数第 n 个节点，1 <= n <= length，尽量在一次遍历中完成。 +**解题思路**：双指针法，找到倒数第 n+1 个节点，将它的 next 指向倒数第 n-1 个节点。要注意，本题中并没有给出被删除节点的指针，因此需要先找到被删除节点 + + +> 备注： +> 要注意，本题中并没有给出被删除节点的指针，因此需要先找到被删除节点 +> +> 外部引用： +> [https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/17028715.html](https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/17028715.html) + +[[剑指 offer] 链表中倒数第 k 个结点](https://weiweiblog.cn/findkthtotail/) + +## **6. 求单链表的中间节点** + +**题目描述**：求单链表的中间节点，如果链表的长度为偶数，返回中间两个节点的任意一个，若为奇数，则返回中间节点。 +**解题思路**：快慢指针，慢的走一步，快的走两步，当快指针到达尾节点时，慢指针移动到中间节点。快的速度是慢的两倍，因此快指针走到链表结尾时，慢指针走到链表中部，这个思路也可以用来求四分之一节点位置 + +``` +// 遍历一次，找出单链表的中间节点 +public ListNode findMiddleNode(ListNode head) { + if (null == head) { + return; + } + ListNode slow = head; + ListNode fast = head; + + while (null != fast && null != fast.next) { + fast = fast.next.next; + slow = slow.next; + } + return slow; +} +``` + +## **7. 链表划分** + +**题目描述**： 给定一个单链表和数值 x，划分链表使得所有小于 x 的节点排在大于等于 x 的节点之前。新建两个链表，一个存储小于x的节点，一个存储大于等于x的节点。最后把两个链表连接起来。注意把最后一个节点的next置为None，否则可能出现死循环。 + +> 思路： +> 新建两个链表，一个存储小于x的节点，一个存储大于等于x的节点。最后把两个链表连接起来。注意把最后一个节点的next置为None，否则可能出现死循环。 +> +> 外部引用： +> [https://blog.csdn.net/yurenguowang/article/details/77449206](https://blog.csdn.net/yurenguowang/article/details/77449206) + +``` +public class Solution { + /** + * @param head: The first node of linked list. + * @param x: an integer + * @return: a ListNode + */ + public ListNode partition(ListNode head, int x) { + // write your code here + if(head == null) return null; + ListNode leftDummy = new ListNode(0); + ListNode rightDummy = new ListNode(0); + ListNode left = leftDummy, right = rightDummy; + + while (head != null) { + if (head.val < x) { + left.next = head; + left = head; + } else { + right.next = head; + right = head; + } + head = head.next; + } + + right.next = null; + left.next = rightDummy.next; + return leftDummy.next; + } +} +``` + +## **8. 链表求和其实只要将数据依次取出并按位相加即可，但是要注意进位的问题** + +**题目描述**：你有两个用链表代表的整数，其中每个节点包含一个数字。数字存储按照在原来整数中相反的顺序，使得第一个数字位于链表的开头。写出一个函数将两个整数相加，用链表形式返回和。 +**解题思路**：做个大循环，对每一位进行操作： + +当前位：(A[i]+B[i])%10 +进位：（A[i]+B[i]）/10 + +``` +public class Solution { + public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { + ListNode c1 = l1; + ListNode c2 = l2; + ListNode sentinel = new ListNode(0); + ListNode d = sentinel; + int sum = 0; + while (c1 != null || c2 != null) { + sum /= 10; + if (c1 != null) { + sum += c1.val; + c1 = c1.next; + } + if (c2 != null) { + sum += c2.val; + c2 = c2.next; + } + d.next = new ListNode(sum % 10); + d = d.next; + } + if (sum / 10 == 1) + d.next = new ListNode(1); + return sentinel.next; + } +} +``` + +## **9. 单链表排序** + +**题目描述**：在 O(nlogn) 时间内对链表进行排序。 +**快速排序**： + +``` +public ListNode sortList(ListNode head) { + //采用快速排序 + quickSort(head, null); + return head; +} +public static void quickSort(ListNode head, ListNode end) { + if (head != end) { + ListNode node = partion(head, end); + quickSort(head, node); + quickSort(node.next, end); + } +} + +public static ListNode partion(ListNode head, ListNode end) { + ListNode p1 = head, p2 = head.next; + + //走到末尾才停 + while (p2 != end) { + + //大于key值时，p1向前走一步，交换p1与p2的值 + if (p2.val < head.val) { + p1 = p1.next; + + int temp = p1.val; + p1.val = p2.val; + p2.val = temp; + } + p2 = p2.next; + } + + //当有序时，不交换p1和key值 + if (p1 != head) { + int temp = p1.val; + p1.val = head.val; + head.val = temp; + } + return p1; +} +``` + +**归并排序**： + +``` +public ListNode sortList(ListNode head) { + //采用归并排序 + if (head == null || head.next == null) { + return head; + } + //获取中间结点 + ListNode mid = getMid(head); + ListNode right = mid.next; + mid.next = null; + //合并 + return mergeSort(sortList(head), sortList(right)); +} + +/** + * 获取链表的中间结点,偶数时取中间第一个 + * + * @param head + * @return + */ +private ListNode getMid(ListNode head) { + if (head == null || head.next == null) { + return head; + } + //快慢指针 + ListNode slow = head, quick = head; + //快2步，慢一步 + while (quick.next != null && quick.next.next != null) { + slow = slow.next; + quick = quick.next.next; + } + return slow; +} + +/** + * + * 归并两个有序的链表 + * + * @param head1 + * @param head2 + * @return + */ +private ListNode mergeSort(ListNode head1, ListNode head2) { + ListNode p1 = head1, p2 = head2, head; + //得到头节点的指向 + if (head1.val < head2.val) { + head = head1; + p1 = p1.next; + } else { + head = head2; + p2 = p2.next; + } + + ListNode p = head; + //比较链表中的值 + while (p1 != null && p2 != null) { + + if (p1.val <= p2.val) { + p.next = p1; + p1 = p1.next; + p = p.next; + } else { + p.next = p2; + p2 = p2.next; + p = p.next; + } + } + //第二条链表空了 + if (p1 != null) { + p.next = p1; + } + //第一条链表空了 + if (p2 != null) { + p.next = p2; + } + return head; +} +``` + +## **10. 合并两个排序的链表** + +**题目描述**：输入两个单调递增的链表，输出两个链表合成后的链表，当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。 + +[[剑指 offer] 合并两个排序的链表](https://weiweiblog.cn/mergelinklist/) + +## **11. 复杂链表的复制** + +**题目描述**：输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点），返回结果为复制后复杂链表的 head。（注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用，否则判题程序会直接返回空）思路： 1. 在旧链表中创建新链表，此时不去创建随机指针； 2. 遍历链表，复制旧链表中的随机指针； 3. 从旧链表中拆分新链表； + + +> 思路： +> 1. 在旧链表中创建新链表，此时不去创建随机指针； +> 2. 遍历链表，复制旧链表中的随机指针； +> 3. 从旧链表中拆分新链表； +> +> 外部引用： +> [https://zhuanlan.zhihu.com/p/38888164](https://zhuanlan.zhihu.com/p/38888164) + +[[剑指 offer] 复杂链表的复制](https://weiweiblog.cn/clonelink/) + +## **12. 删除链表中重复的结点** + +**题目描述**：在一个排序的链表中，存在重复的结点，请删除该链表中重复的结点，重复的结点不保留，返回链表头指针。 例如，链表 1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5 + +[[剑指 offer] 删除链表中重复的结点](https://weiweiblog.cn/deleteduplication/) + +## **13. 判断单链表是否存在环** + +**题目描述**：判断一个单链表是否有环 +分析：快慢指针，慢指针每次移动一步，快指针每次移动两步，如果存在环，那么两个指针一定会在环内相遇。 + +## **14. 单链表是否有环扩展：找到环的入口点** + +**题目描述**：判断单链表是否有环，如果有，找到环的入口点 +**解题思路**：在第 5 题两个指针相遇后，让其中一个指针回到链表的头部，另一个指针在原地，同时往前每次走一步，当它们再次相遇时，就是在环路的入口点。 + +[[剑指 offer] 链表中环的入口结点](https://weiweiblog.cn/entrynodeofloop/) + +## **15. 判断两个无环单链表是否相交** + +**题目描述**：给出两个无环单链表 +**解题思路**： + +* **方法一** 最直接的方法是判断 A 链表的每个节点是否在 B 链表中，但是这种方法的时间复杂度为 O(Length(A) * Length(B))。 +* **方法二** 转化为环的问题。把 B 链表接在 A 链表后面，如果得到的链表有环，则说明两个链表相交。可以之前讨论过的快慢指针来判断是否有环，但是这里还有更简单的方法。如果 B 链表和 A 链表相交，把 B 链表接在 A 链表后面时，B 链表的所有节点都在环内，所以此时只需要遍历 B 链表，看是否会回到起点就可以判断是否相交。这个方法需要先遍历一次 A 链表，找到尾节点，然后还要遍历一次 B 链表，判断是否形成环，时间复杂度为 O(Length(A) + Length(B))。 +* **方法三** 除了转化为环的问题，还可以利用 “如果两个链表相交于某一节点，那么之后的节点都是共有的” 这个特点，如果两个链表相交，那么最后一个节点一定是共有的。所以可以得出另外一种解法，先遍历 A 链表，记住尾节点，然后遍历 B 链表，比较两个链表的尾节点，如果相同则相交，不同则不相交。时间复杂度为 O(Length(A) + Length(B))，空间复杂度为 O(1)，思路比解法 2 更简单。 + +方法三的代码： + +``` +public boolean isIntersect(ListNode headA, ListNode headB) { + if (null == headA || null == headB) { + return false; + } + if (headA == headB) { + return true; + } + while (null != headA.next) { + headA = headA.next; + } + while (null != headB.next) { + headB = headB.next; + } + return headA == headB; +} +``` + +## **16. 两个链表相交扩展：求两个无环单链表的第一个相交点** + +**题目描述**：找到两个无环单链表第一个相交点，如果不相交返回空，要求在线性时间复杂度和常量空间复杂度内完成。 +**解题思路**： + +* **方法一** 如果两个链表存在公共结点，那么它们从公共结点开始一直到链表的结尾都是一样的，因此我们只需要从链表的结尾开始，往前搜索，找到最后一个相同的结点即可。但是题目给出的单向链表，我们只能从前向后搜索，这时，我们就可以借助栈来完成。先把两个链表依次装到两个栈中，然后比较两个栈的栈顶结点是否相同，如果相同则出栈，如果不同，那最后相同的结点就是我们要的返回值。 +* **方法二** 先找出 2 个链表的长度，然后让长的先走两个链表的长度差，然后再一起走，直到找到第一个公共结点。 +* **方法三** 由于 2 个链表都没有环，我们可以把第二个链表接在第一个链表后面，这样就把问题转化为求环的入口节点问题。 +* **方法四** 两个指针 p1 和 p2 分别指向链表 A 和链表 B，它们同时向前走，当走到尾节点时，转向另一个链表，比如 p1 走到链表 A 的尾节点时，下一步就走到链表 B，p2 走到链表 B 的尾节点时，下一步就走到链表 A，当 p1=p2 时，就是链表的相交点； + +> 思路： +> 这个办法的思路是，让两个指针走过的长度相同，从而讲问题转化为两个长度相同的链表，这样当两个指针相等时就是第一个公共节点了 +> +> 外部引用： +> [https://blog.csdn.net/Lynette_bb/article/details/75674765](https://blog.csdn.net/Lynette_bb/article/details/75674765) + +方法四的代码： + +``` +public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { + if (null == headA || null == headB) { + return null; + } + if (headA == headB) { + return headA; + } + + ListNode p1 = headA; + ListNode p2 = headB; + while (p1 != p2) { + // 遍历完所在链表后从另外一个链表再开始 + // 当 p1 和 p2 都换到另一个链表时，它们对齐了： + // （1）如果链表相交，p1 == p2 时为第一个相交点 + // （2）如果链表不相交，p1 和 p2 同时移动到末尾，p1 = p2 = null，然后退出循环 + p1 = (null == p1) ? headB : p1.next; + p2 = (null == p2) ? headA : p2.next; + } + return p1; +} +``` + +[[剑指 offer] 两个链表的第一个公共结点](https://weiweiblog.cn/findfirstcommonnode/) + +## **17. 两个链表相交扩展：判断两个有环单链表是否相交** + +**题目描述**：上面的问题是针对无环链表的，如果是链表有环呢？ +**解题思路**：如果两个有环单链表相交，那么它们一定共有一个环，即环上的任意一个节点都存在于两个链表上。因此可以先用之前快慢指针的方式找到两个链表中位于环内的两个节点，如果相交的话，两个节点在一个环内，那么移动其中一个节点，在一次循环内肯定可以与另外一个节点相遇。 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/Python/Python获取目录.md b/知识管理/编程经验/Python/Python获取目录.md new file mode 100644 index 0000000..222698d --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Python/Python获取目录.md @@ -0,0 +1,3 @@ + +1. os.getcwd()获取的是目前python程序运行的目录； +2. 想获取某个文件的完整目录可以使用__file__变量，但是这个变量仅在文件内有效； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/Pytorch/个人总结/Pytorch中GRU模型的关键参数及输入输出维度.md b/知识管理/编程经验/Pytorch/个人总结/Pytorch中GRU模型的关键参数及输入输出维度.md new file mode 100644 index 0000000..bffd1dc --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Pytorch/个人总结/Pytorch中GRU模型的关键参数及输入输出维度.md @@ -0,0 +1,47 @@ + +## 一、GRU模型的关键参数 + +1. input_size：输入的特征数，代表输入序列数据中每个值由多少个特征表示，比如NLP中，每个单次由几维的词向量表示； + + > 个人经验：在氢燃料电池系统性能均值预测模型中，input_size代表了输入序列中每个值有多少个特征维度； + +2. hidden_size：隐藏层特征数； +3. num_layers：代表GRU的层数； +4. bias：是否带有偏置， False则没有偏置，即$b_{ih}=0, b_{hh}=0$. 默认为True +5. batch_first：输入序列中，第一个维度是否为batch. 默认为False; +6. dropout：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0 +7. bidirectional：是否为双向GRU，默认为False； + +## 二、GRU模型的输入和输出及维度 + +### 2.1 输入 + +1. GRU模型的输入为input和$h_0$，其中input是输入的序列数据，$h_0$是第一个GRU cell的隐藏层在每个batch中的初始值，$h_0$可以不提供，系统会默认生成一个符合维度要求的全零tensor。 +2. 输入维度： + 1. input，当参数batch_first为False时，input的维度为(seq_size, batch_size, feature_size)，当batch_first为True时，input的维度为(batch_size, seq_size, feature_size)； + 2. $h_0$的维度为(num_layers×GRU方向数，batch_size，hidden_size)； + +### 2.2 输出 + +1. GRU模型的输出为output和$h_n$，其中output为模型输出值，$h_n$为模型最后一个GRU cell的隐藏层状态； +2. 输出维度： + 1. output的维度为(seq_size，batch_size，num_layers×GRU方向数) + 2. $h_n$的维度为(num_layers×GRU方向数，batch_size，hidden_size) + +> 1. GRU方向数：当bidirectional为True时，GRU方向数为2，当bidirectional为False时，GRU方向数为1； +> 2. seq_size为输入的单个序列长度，对于NLP代表了每个句子的长度，对于氢燃料电池系统性能均值预测模型中，seq_size代表了序列的时间窗口长度； + +## 三、对应关系 + +1. GRU设置参数中input_size与输入序列input的最后一个维度即feature_size对应； +2. GRU设置参数中hidden_size与输入$h_0$、输出output和$h_n$的最后一个维度对应； +3. GRU设置参数中num_layers与输入$h_0$、输出$h_n$的第一个维度中num_layers对应； +4. GRU设置参数中bidirectional与输入$h_0$、输出output和$h_n$的第一个维度中GRU方向数对应； +5. GRU输入和输出中seq_size、batch_size不变，但是最后一个维度由输入的feature_size变为输出的hidden_size； + +> 由于上述对应关系，在encoder-decoder架构中，decoder和encoder的hidden_size必须保持一致，否则会出现维度不匹配的问题； + +## 参考文献 + +1. [循环神经网络 - torch.nn.GRU（）参数详解](https://blog.51cto.com/u_11299290/4727876) +2. [RNN, LSTM, GRU中输入输出维度](https://blog.csdn.net/sophicchen/article/details/108005115) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/Pytorch/代码实现/transformer网络.md b/知识管理/编程经验/Pytorch/代码实现/transformer网络.md new file mode 100644 index 0000000..4650530 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Pytorch/代码实现/transformer网络.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 位置编码 +2. 自注意力 +3. 多头自注意力 +4. 全连接网络 +5. 残差连接 +6. \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别.md b/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别.md new file mode 100644 index 0000000..7361f44 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075' +--- + +## Metadata + +- Reference: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075 + + +## Highlights + +## mode.train()和mode.eval()作用 + +### train + +- 启用 Batch Normalization 和 Dropout，如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train() + +### eval + +- 在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码， 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。 + +- 修复很简单，我们将model.train() 向下移动一行，让其在训练循环中。理想的模式设置是尽可能接近推理步骤，以避免忘记设置它。修正后，我们的训练过程看起来更合理，没有中间的峰值出现。 + +## mode.eval()和torch.no_grad()区别 + +- 主要用于通知dropout层和BN层在training和validation/test模式间切换： 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p，设置保留激活单元的概率（保留概率=p)。BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。 + +- 2.eval模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。 + +- 而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。 + +- 如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。 + diff --git a/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/torch_view()、transpose() 和 permute().md b/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/torch_view()、transpose() 和 permute().md new file mode 100644 index 0000000..096f2b8 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/torch_view()、transpose() 和 permute().md @@ -0,0 +1,125 @@ + +最近被 [pytorch](https://so.csdn.net/so/search?q=pytorch&spm=1001.2101.3001.7020) 的几种 Tensor 维度转换方式搞得头大，故钻研了一下，将钻研历程和结果简述如下 + +_**注意：torch.__version__ == '1.2.0’**_ + +## [torch](https://so.csdn.net/so/search?q=torch&spm=1001.2101.3001.7020).transpose() 和 torch.permute() + +两者作用相似，都是用于交换不同维度的内容。但其中`torch.transpose()`是交换指定的两个维度的内容，`permute()`则可以一次性交换多个维度。具体情况如 code 所示： +**transpose()**: 两个维度的交换 + +``` +>>> a = torch.Tensor([[[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]], + [[-1,-2,-3,-4,-5], [-6,-7,-8,-9,-10], [-11,-12,-13,-14,-15]]]) + >>> a.shape + torch.Size([2, 3, 5]) + >>> print(a) + tensor([[[ 1., 2., 3., 4., 5.], + [ 6., 7., 8., 9., 10.], + [ 11., 12., 13., 14., 15.]], + + [[ -1., -2., -3., -4., -5.], + [ -6., -7., -8., -9., -10.], + [-11., -12., -13., -14., -15.]]]) + >>> b = a.transpose(1,2) # 使用transpose，将维度1和2进行交换。这个很好理解。转换后tensor与其shape如下 + >>> print(b, b.shape) + (tensor([[[ 1., 6., 11.], + [ 2., 7., 12.], + [ 3., 8., 13.], + [ 4., 9., 14.], + [ 5., 10., 15.]], + + [[ -1., -6., -11.], + [ -2., -7., -12.], + [ -3., -8., -13.], + [ -4., -9., -14.], + [ -5., -10., -15.]]]), +torch.Size([2, 5, 3]))) +``` + +**permute()**：一次性做任意维度的交换 + +``` +>>> c = a.permute(2, 0, 1) + >>> print(c, c.shape) # 此举将原维度0,1,2的次序变为2,1,0，所以shape也发生了相应的变化。 + (tensor([[[ 1., 6., 11.], + [ -1., -6., -11.]], + + [[ 2., 7., 12.], + [ -2., -7., -12.]], + + [[ 3., 8., 13.], + [ -3., -8., -13.]], + + [[ 4., 9., 14.], + [ -4., -9., -14.]], + + [[ 5., 10., 15.], + [ -5., -10., -15.]]]), + torch.Size([5, 2, 3])) +``` + +transpose() 和 permute() 之间的转化： + +``` +>>> b = a.permute(2,0,1) +>>> c = a.transpose(1,2).transpose(0,1) +>>> print(b == c, b.shape) +(tensor([[[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]]]), + torch.Size([5, 2, 3])) +``` + +如代码所示，先将 [Tensor](https://so.csdn.net/so/search?q=Tensor&spm=1001.2101.3001.7020) a 的 1，2 维度进行交换，再将得到的 Tensor 的 0，1 维度再交换，得到的结果和 permute 是一样的。 + +## transpose() 和 view() + +`view()`是个在 pytorch 中很常见的函数。该函数也起到转换 Tensor 维度的作用，但它转换的方式和 transpose()/permute() 截然不同。如果说`tranpose()`是按照 Tensor 的原有维度忠实地进行交换，那么`view()`就直接而且简单的多——首先，view() 函数会将 Tensor 所有维度拉平成一维，然后再根据传入的的维度信息重构出一个 Tensor。code 如下： + +``` +# 还是上面的Tensor a + >>> print(a.shape) + torch.Size([2, 3, 5]) + >>> print(a.view(2,5,3)) + tensor([[[ 1., 2., 3.], + [ 4., 5., 6.], + [ 7., 8., 9.], + [ 10., 11., 12.], + [ 13., 14., 15.]], + + [[ -1., -2., -3.], + [ -4., -5., -6.], + [ -7., -8., -9.], + [-10., -11., -12.], + [-13., -14., -15.]]]) + >>> c = a.transpose(1,2) + >>> print(c, c.shape) +(tensor([[[ 1., 6., 11.], + [ 2., 7., 12.], + [ 3., 8., 13.], + [ 4., 9., 14.], + [ 5., 10., 15.]], + + [[ -1., -6., -11.], + [ -2., -7., -12.], + [ -3., -8., -13.], + [ -4., -9., -14.], + [ -5., -10., -15.]]]), + torch.Size([2, 5, 3])) +``` + +如代码所示。即使`view()`和`transpose()`最终得到的 Tensor 的 shape 是一样的，但二者内容并不相同。view 函数只是按照给定的 (2,5,3) 的 Tensor 维度，将元素**按顺序**一个个填进去；而 transpose 函数，则的确是在进行第一个第二维度的**转置**。 + +此外，有些情况下转置 (transpose) 后的 Tensor 是无法被 **view** 的，原因在于，转置后的 Tensor 不是 “连续”（non-contiguous）的。关于 contiguous array 的问题 numpy 里也一样，在这里有个[很棒的解释](https://stackoverflow.com/questions/26998223/what-is-the-difference-between-contiguous-and-non-contiguous-arrays/26999092#26999092) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/理解Pytorch的loss.backward()和optimizer.step().md b/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/理解Pytorch的loss.backward()和optimizer.step().md new file mode 100644 index 0000000..4ec99cf --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Pytorch/网页剪辑/理解Pytorch的loss.backward()和optimizer.step().md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://zhuanlan.zhihu.com/p/445009191' +--- + +## Metadata + +- Reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/445009191 +- Tags: + +## Highlights + +- loss.backward()故名思义，就是将损失loss 向输入侧进行反向传播，同时对于需要进行梯度计算的所有变量 xxx (requires_grad=True)，计算梯度 $\frac{d}{dx}loss$，并将其累积到梯度 $x.grad$ 中备用，即： $x.grad=x.grad+ddxlossx.grad =x.grad +\frac{d}{dx}lossx.grad =x.grad +\frac{d}{dx}loss$ + +- optimizer.step()是优化器对 xxx 的值进行更新，以随机梯度下降SGD为例：学习率(learning rate, lr)来控制步幅，即：$x=x−lr∗x.gradx$，减号是由于要沿着梯度的反方向调整变量值以减少Cost。 +```python +x = torch.tensor([1., 2.], requires_grad=True) +# x: tensor([1., 2.], requires_grad=True) +y = 100*x +# y: tensor([100., 200.], grad_fn=) + +loss = y.sum(). # tensor(300., grad_fn=) + +# Compute gradients of the parameters respect to the loss +print(x.grad) # None, 反向传播前，梯度不存在 +loss.backward() +print(x.grad) # tensor([100., 100.]) loss对y的梯度为1， 对x的梯度为100 + +optim = torch.optim.SGD([x], lr=0.001) # 随机梯度下降， 学习率0.001 +print(x) # tensor([1., 2.], requires_grad=True) +optim.step() # 更新x +print(x) # tensor([0.9000, 1.9000], requires_grad=True) 变化量=梯度X学习率 0.1=100*0.001 +``` + +- optimizer.zero_grad()清除了优化器中所有 xxx 的 $x.grad$ ，在每次loss.backward()之前，不要忘记使用，否则之前的梯度将会累积，这通常不是我们所期望的( 也不排除也有人需要利用这个功能)。 + diff --git a/知识管理/编程经验/Redis/常用命令.md b/知识管理/编程经验/Redis/常用命令.md new file mode 100644 index 0000000..1f2a488 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Redis/常用命令.md @@ -0,0 +1,16 @@ + +1. redis-py-cluster在连接集群时会自动创建连接池，并使用连接池进行连接； + +2. 连接池的最大连接数必须大于redis集群的节点数量； + +3. 可以使用python命令：redis_cli.client_setname命令对连接进行命名，以方便后续查找 + +4. 可以使用redis-cli命令：client setname对连接进行命名； + +5. 使用redis-cli连接redis集群的命令为：redis-cli -h host -p port -c进行连接； + +6. 完成连接后，可以使用auth “password”进行授权，可以在连接集群时使用-a “password”进行授权； + +7. 可以使用CLIENT LIST命令列出所有的redis连接； + +8. 可以使用redis_cli.connection_pool.\_available\_connections查看目前连接池中可用的连接； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/Spark/UserDefinedAggregateFunction使用.md b/知识管理/编程经验/Spark/UserDefinedAggregateFunction使用.md new file mode 100644 index 0000000..8b13789 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/Spark/UserDefinedAggregateFunction使用.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/知识管理/编程经验/TDengine/DataSource V2使用流程.svg b/知识管理/编程经验/TDengine/DataSource V2使用流程.svg new file mode 100644 index 0000000..6022a22 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/TDengine/DataSource V2使用流程.svg @@ -0,0 +1 @@ +
继承DataSourceV2和WriteSupport接口，返回
继承DataSourceWriter
返回writerFactory
继承 DataWriterFactory, 重写DataWriter
 继承 DataWriter 重写 write 方法实现具体的写入数据库逻辑，重写 commit 方法用来提交事务，重写 abort 方法用来做事务回滚
 \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/TDengine/Spark与TDengine链接经验总结.md b/知识管理/编程经验/TDengine/Spark与TDengine链接经验总结.md new file mode 100644 index 0000000..fb0635c --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/TDengine/Spark与TDengine链接经验总结.md @@ -0,0 +1,225 @@ +## 一、官方JDBC使用 + +TDengine官方提供了JDBC，Spark读取和写入均可以直接使用 + +### 1.1 依赖问题 + +1. 需要引用taos-jdbcdriver-2.0.42.jar这个包，版本上强烈推荐2.0.42，其他版本会有各种问题； + +2. taos-jdbc的依赖与南京spark集群存在冲突，需要手动引入依赖，方法为： + 1. 下载正确的依赖，并上传hadoop； + 2. 在提交spark任务的时候，手动制定依赖： + +```shell +--conf spark.driver.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar \ +--conf spark.executor.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar +--jars path-to-jar/guava-30.1.1-jre.jar,path-to-jar/failureaccess-1.0.1.jar +``` + +```pom + + com.taosdata.jdbc + taos-jdbcdriver + 2.0.42 + +``` + +3. 对于scala可以在pom中引入依赖，并将所有依赖打包到jar包中，但是python做不到，所以对于pyspark程序，最好引用taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar + +```shell +--conf spark.driver.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar:taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar +--conf spark.executor.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar:taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar +--jars path-to-jar/guava-30.1.1-jre.jar,path-to-jar/failureaccess-1.0.1.jar,path-to-jar/taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar +``` + +### 1.2 读取 + +可以使用下面的方法读取TDegine + +1. 读取整个表 +```Python +info = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password")\ + #这里是设置网络超时的，如果一次性读取的信息比较多可以把这里设置大一些，单位是ms，默认为5000 + .option("httpSocketTimeout", "100000") \ + .option("dbtable", "test.test")\ + .load() +``` + +2. 读取部分内容 + ```python +info = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password")\ + #这里是设置网络超时的，如果一次性读取的信息比较多可以把这里设置大一些，单位是ms，默认为5000 + .option("httpSocketTimeout", "100000") \ + .option("query", "select * from test.test limit 100")\ + .load() + ``` + +### 1.3 存储 + +可以使用下面的方法向TDegine保存数据 + +```python + toHbaseSave + .write + .format("jdbc") + .option("url", url) + .option("driver", driver) + .mode(SaveMode.Append) + .option("dbtable", "test.test") + .save() +``` + + + +## 二、使用自定义数据源写入数据 + +对于spark来说，直接使用官方的jdbc进行连接只能实现向普通表中写入数据，无法利用TDengine超级表的特性，为了能向超级表中写入数据，需要自定义数据源。由于只需要写入特性，因此下面的内容中只实现了写入的逻辑，没有实现读取的逻辑。 + +1. extends DataSourceV2 with WriteSupport 并重写createWriter方法，创建自定义的数据源； +```scala +class TDSourceV2 extends DataSourceV2 with WriteSupport with Serializable { + + override def createWriter( + jobId: String, + structType: StructType, + saveMode: SaveMode, + dataSourceOptions: DataSourceOptions): Optional[DataSourceWriter] = { + Optional.of(new TDSourceWriter( + //地址 + dataSourceOptions.get("url").get(), + //用户名 + dataSourceOptions.get("user").get(), + //密码 + dataSourceOptions.get("password").get(), + //数据库名称 + dataSourceOptions.get("db").get(), + //超级表名称 + dataSourceOptions.get("stable").get())) + } +``` +2. 继承 DataSourceWriter 重写 createWriterFactory 方法并返回自定义的 DataWriterFactory，重写 commit 方法，用来提交整个事务, 重写 abort 方法，用来做事务回滚； +```scala +class TDSourceWriter( + url: String, + user: String, + password: String, + db: String, + stable: String) extends DataSourceWriter with Serializable{ + + override def createWriterFactory(): DataWriterFactory[InternalRow] = { + new TDWriterFactory(url, user, password, db, stable) + } + // 2.6版本的TDengine不支持事务 + override def commit(writerCommitMessages: Array[WriterCommitMessage]): Unit = Unit + // 2.6版本的TDengine不支持事务 + override def abort(writerCommitMessages: Array[WriterCommitMessage]): Unit = Unit +} +``` +3. 继承 DataWriterFactory, 重写 createDataWriter方法返回自定义的 DataWriter； +```scala +class TDWriterFactory( + url: String, + user: String, + password: String, + db: String, + stable: String) extends DataWriterFactory[InternalRow] with Serializable { + override def createDataWriter( + partitionId: Int, + taskId: Long, + epochId: Long): DataWriter[InternalRow] = { + new TDDataWriter(url, user, password, db, stable) + } +} +``` +4. 继承 DataWriter 重写 write 方法实现具体的写入数据库逻辑，重写 commit 方法用来提交事务，重写 abort 方法用来做事务回滚 ； +```scala +class TDDataWriter( + url: String, + user: String, + password: String, + db: String, + stable: String) extends DataWriter[InternalRow] with Serializable { + + private val logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass) + private var conn: Connection = null + private var stmt: Statement = null + + override def write(record: InternalRow): Unit = { + + //在这里编写将数据插入数据库的逻辑 + + Class.forName("com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver") + val jdbcUrl = s"jdbc:TAOS-RS://$url/$db?user=$user&password=$password" + + // 可以通过record.getxxx获取对应列的内容 + // 如table_name = record.getString(0) + + val variable1 = record.getString(0) + val variable2 = record.getInt(1) + val variable3 = record.getFloat(2) + + // 构建插入数据库的sql语句 + // 请注意，只有原生连接方式才支持参数绑定的插入方式， + // 由于要在spark集群上跑，这里用的是Rest的连接方式， + // 所以只能手动构建插入数据库的sql语句 + // 关于原生连接、Rest连接和参数绑定插入，请见官方文档 + + val sql = "insert to ..." + + logger.info(sql) + + conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl) + stmt = conn.createStatement() + stmt.execute(s"use $db") + + try{ + stmt.execute(sql) + conn.commit() + }catch { + case e: Exception => e.printStackTrace() + }finally { + conn.close() + } + } + + // Tdengine2.6版本不支持事务，因此此处并无实际需要做的事情 + // 创建WriterCommitMessage类，绝对不能传null，网上有些代码是错误的 + object WriteSucceeded extends WriterCommitMessage + override def commit(): WriterCommitMessage = WriteSucceeded + + // Tdengine2.6版本不支持事务，因此此处并无实际需要做的事情 + override def abort(): Unit = Unit +} +``` + +5. 调用，在程序中指定自定义的datasource并传入参数 +```scala +toTdSave + .write + .format("org.example.TDSourceV2") + .mode(SaveMode.Append) + // 地址 + .option("url", url) + // 数据库名 + .option("db", db) + // 用户名 + .option("user", user) + // 超级表名 + .option("stable", stable) + // 密码 + .option("password", password) + .save() +``` + + +参考文献： +1. [暑期2021项目经验分享：实现Spark对接openGauss](https://www.modb.pro/db/132365) +2. [Spark DataSource V1 & V2 API 一文理解](https://blog.csdn.net/penriver/article/details/115672072) +3. [Spark SQL DataSource V2 学习入门 + 代码模板](http://www.jsledd.cn/2019/04/05/datasourcev2/) +4. [Tdengine v2.6 官方文档](https://docs.taosdata.com/2.6/reference/connector/java/) \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/错误经验整理/Doris.md b/知识管理/编程经验/错误经验整理/Doris.md new file mode 100644 index 0000000..1a597a8 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/错误经验整理/Doris.md @@ -0,0 +1,15 @@ +1. 错误：select list expression not prduced by aggregation ouput(missing from GROUP BY caluse?) + + 1. 原因：查询时查询结果的别名与group by字句中的列名冲突，如： + +``` sql +select + sum(dd) as b +from + a +group by + b, + c +``` + + 2. 解决方法：将查询结果中的列别名进行修改即可； \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/编程经验/错误经验整理/Redis.md b/知识管理/编程经验/错误经验整理/Redis.md new file mode 100644 index 0000000..8587a48 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/错误经验整理/Redis.md @@ -0,0 +1,22 @@ + + + + +## 错误记录 + +### redis.exceptions.ResponseError: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it is currently not able to persist on disk. + +1. 现象：在执行命令时Redis报错，如下： +```shell + redis.exceptions.ResponseError: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it is currently not able to persist on disk. +``` + +2. 原因：Redis集群问题，根本原因需要检查Redis log并确认 + +3. 解决方案：**该方法为临时解决方案** + + +对Redis进行如下设置： +```python + redis_cli.config_set("stop-writes-on-bgsave-error", "no") +``` diff --git a/知识管理/编程经验/错误经验整理/SCALA.md b/知识管理/编程经验/错误经验整理/SCALA.md new file mode 100644 index 0000000..a865553 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/错误经验整理/SCALA.md @@ -0,0 +1,35 @@ +### 1. java.lang.ClassCastException: scala.runtime.BoxedUnit cannot be cast to java.lang.Integer +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/19d5a4c3655d4be80078beacc65cedcb.png) + +1. 错误原因：在if-else语句中，对else情况没有给出结果，导致变量被赋予boxedunit类型的默认值，待满足判断条件后再想赋值正确的值就会导致类型错误 +- 错误代码： +```scala +some_var = if(someCondition){ + dosomething() +} +``` +- 正确代码 +```scala +some_var = if(someCondition){ + dosomething() +}else{ + default_value +} +``` + +### 2. java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.collect.Range.all() + +![db38ee8654c4b8e8db1221ac8e3b5dfa.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/653253bd7aa2574751d6b3c4b87b2b20.png) + +1. 软件环境： + 1. TDengine：2.4.6； + 2. TDengine-JDBC驱动：2.0.42； + 3. Spark版本：2.4.0； +2. 错误原因：TDengine的JDBC驱动引用了guava和failureaccess两个包与spark集群中的包版本不同，spark默认使用集群中的包，导致找不到对应的方法； +3. 解决方法：下载正确的依赖，并上传hadoop，之后在spark提交任务时引用正确版本的依赖文件，指定依赖文件的方法： +```shell +--conf spark.driver.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar \ +--conf spark.executor.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar +--jars path-to-jar/guava-30.1.1- jre.jar,path-to-jar/failureaccess-1.0.1.jar +``` + diff --git a/知识管理/编程经验/错误经验整理/Spark.md b/知识管理/编程经验/错误经验整理/Spark.md new file mode 100644 index 0000000..6149b64 --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/错误经验整理/Spark.md @@ -0,0 +1,371 @@ +Python版本：3.7.9 +Spark版本：2.4.7 +包版本：org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.7 + +## 程序报没有写hdfs权限，但是程序本身没有写hdfs： + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211027113018589.png) +![image-20211027131957690.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bed20a60175b61cb29b403747da2cef9.png) + +1. 原因：没有设置checkpoint地址，程序尝试写入到默认地址，但在默认地址没有读写权限； + +2. 解决方法：设置checkpoint地址:.option("checkpointLocation", "地址") + +## 程序报错java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:334)： + +```shell +java.lang.IllegalArgumentException at java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:334) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageSerializer.readMessage(MessageSerializer.java:543) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageChannelReader.readNext(MessageChannelReader.java:58) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowStreamReader.readSchema(ArrowStreamReader.java:132) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.initialize(ArrowReader.java:181) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.ensureInitialized(ArrowReader.java:172) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.getVectorSchemaRoot(ArrowReader.java:65) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:162) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:122) + +    at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:406) + +    at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec$$anon$2.(ArrowEvalPythonExec.scala:98) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec.evaluate(ArrowEvalPythonExec.scala:96) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.EvalPythonExec$$anonfun$doExecute$1.apply(EvalPythonExec.scala:127)... +``` +![image-20211027131957690.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bed20a60175b61cb29b403747da2cef9.png) + + +1.  错误原因：pyarrow版本不兼容导致; + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211027131957690.png) +2. 解决方法： + +1.  将pyarrow版本降到0.15.0以下，开发中使用的是0.14.0版本 + +2.  在spark安装目录的conf文件夹中的spark-env.sh文件中加入export RROW_PRE_0_15_IPC_FORMAT=1 + +## 程序报错 Did not pass numpy.dtype object： + +```shell +pyarrow.lib.ArrowTypeError: ('Did not pass numpy.dtype object', 'Conversion failed for column IN_MU_user_fee with type bool') +``` + + +1.  错误原因：numpy版本不兼容导致； + +2.  解决方法：将numpy版本降到1.20.0以下，开发中使用的是1.19.1 + +## 环境缺失组件：开发中遇到缺失rediscluster组件问题； + +![image-20211027132826309.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ef43169d2a4235c2cb925062df558dc4.png) + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211027132826309.png) + +1. 解决方法(指定Python zip包)： + +1.  将所需的模块从安装目录打包为Zip包； + +2.  上zip包上传至服务器； + +3.  用hadoop fs -mkdir hdfs:/user/faw_vhm_admin/lizhenyang/建立文件夹； + +4.  用hadoop fs -put python.zip hdfs:/user/faw_vhm_admin/lizhenyang/将zip包存入上面建立的文件夹内; + +5.  在提交spark任务时，使用 +```shell +--archives hdfs:/user/faw_vhm_admin/lizhenyang/spark_python_test.zip --conf spark.pyspark.python=./spark_python_test.zip/python374/bin/python3.7 +``` + +## pandas_udf函数不支持window聚合 + +1.  原因：在使用grouped_map模式的pandas_udf时，pandas_udf会将所有列都转为pandas的dataframe格式，这对window列是不可行的，因此引起报错 + +![image-20211027142210598.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400c4c8b8f71f40e271390c394af9baf.png) + +## 终端显示程序运行完毕，但是UI中显示有步骤Failed + +![image-20211027143314354.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/4deada076ad562615019770640de451f.png) + + +失败原因：Stage cancelled because SparkContext was shut down + +1.  原因：集群的内存不足(设置使用的内存不足，非集群物理内存不足)； + +2. 解决方案： + + 在提交运算时，使用--driver-memory 16G --executor-memory 16G --executor-cores 12 --num-executors 12参数将可用内存、CPU核数及节点数增大； + +## 在Structured steaming中实时向redis写入输入 + +1. 解决方法：自定义sink： + +1.  定义save_to_redis函数 + +2.  在writestream中使用foreach(save_to_redis)，foreach函数会将每一个行分别输入save_to_redis函数，在save_to_redis函数中对输入的每一行输入存入Redis + +## 在json序列化的时候遇到datetime不可序列化 + +1. 报错内容：TypeError: Object of type ‘datetime‘ is not JSON serializable + +2.  解决方案1：将需要序列化的列中的datetime转化为字符串 +```python +str(df1[df1.collectTime != np.nan]["collectTime"].values[0]) +``` + + +3.  解决方案2：重写构造json类，遇到datetime类时特殊处理 + +```python +from datetime import date, datetime + +class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): + +    def default(self, obj): + +        if isinstance(obj, datetime): + +            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + +        elif isinstance(obj, date): + +            return obj.strftime('%Y-%m-%d') + +        else: + +            return json.JSONEncoder.default(self, obj) +``` +并在json.dumps()时指定cls为ComplexEncoder +```python +import json + +json.dumps(your_data, cls=ComplexEncoder) +``` + +## 出现极大的统计项 + +1.  在部分指标中，出现上亿、上千万的值，如下图 + +![Snipaste_2023-02-23_13-47-33.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e69ecf782fb3ea7028dd6b670ea61611.png) + +2.  根本原因：在将新增数据的dataframe与原有数据的dataframe合并时，使用了union函数，而union函数是按列的位置进行合并，新增数据和原有数据dataframe中各个列的位置不同，从而导致将新增数据中的max_speed列错误合并到了rapid_acc_times列，导致错误 + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211106170533615.png) +![Snipaste_2023-02-23_13-48-42.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5acac47721ebff1a643303e26dcf7d10.png) + +![Snipaste_2023-02-23_13-49-58.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2ad711c71c848ec51e2670649c7ae053.png) + +3.  解决方法：使用unionbyname函数，该函数按列名进行合并，而不是列的位置； + +![image-20211106165606545.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/b576ec2f70adc926337cb206ba4c0a2b.png) + +## 在Spark SQL中将同一列的两个array量合并 + +1.  在统计dsm报警时间的时候，需要将同vin相同行程的dsm报警时间合并，因此需要在按vin码Group后将dsm_time_list列中的array合并； + +2.  解决方法：先使用collect_list函数，再使用udf函数 + +[参考](https://stackoverflow.com/questions/48406304/groupby-and-concat-array-columns-pyspark/48407212](https://stackoverflow.com/questions/48406304/groupby-and-concat-array-columns-pyspark/48407212) + +### python 2.x + +```python +spark.version + +# u'2.2.0' + +from pyspark.sql import functions as F + +import pyspark.sql.types as T + + +def fudf(val): + +    return reduce (lambda x, y:x+y, val) + +flattenUdf = F.udf(fudf, T.ArrayType(T.IntegerType())) + +df2 = df.groupBy("store").agg(F.collect_list("values")) + +df2.show(truncate=False) + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |store|                        collect_list(values) |  + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |1    |[WrappedArray(1, 2, 3), WrappedArray(4, 5, 6)]|  + +# |2    |[WrappedArray(2), WrappedArray(3)]            |  + +# +-----+----------------------------------------------+ + + +df3 = df2.select("store", flattenUdf("collect_list(values)").alias("values")) + +df3.show(truncate=False) + +# +-----+------------------+ + +# |store|          values | + +# +-----+------------------+ + +# |1    |[1, 2, 3, 4, 5, 6]| + +# |2    |[2, 3]            | + +# +-----+------------------+ + +``` + +### Python 3.x + +```python +spark.version + +# u'2.2.0' + +from pyspark.sql import functions as F + +import pyspark.sql.types as T + +import functools + +def fudf(val): + +    return functools.reduce(lambda x, y:x+y, val) + +flattenUdf = F.udf(fudf, T.ArrayType(T.IntegerType())) + +df2 = df.groupBy("store").agg(F.collect_list("values")) + +df2.show(truncate=False) + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |store|                        collect_list(values) |  + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |1    |[WrappedArray(1, 2, 3), WrappedArray(4, 5, 6)]|  + +# |2    |[WrappedArray(2), WrappedArray(3)]            |  + +# +-----+----------------------------------------------+ + +df3 = df2.select("store", flattenUdf("collect_list(values)").alias("values")) + +df3.show(truncate=False) + +# +-----+------------------+ + +# |store|          values | + +# +-----+------------------+ + +# |1    |[1, 2, 3, 4, 5, 6]| + +# |2    |[2, 3]            | + +# +-----+------------------+ +``` + +## Spark SQL删除array中的指定值 + +1.  需求：删除dsm_time_list中代表未发生DSM报警的”0”； + +2. 方法：使用array_remove函数； + +```python +df_join_tmp1 = df_join_tmp1.withColumn("dsm_time_list", + +                                    flattenUdf("dsm_time_list").alias("dsm_time_list"))\ + +                                    .withColumn("dsm_time_list",  + +                                    F.array_remove(F.col("dsm_time_list"), "0")) +``` + +## 合并后的数据出现重复记录 + +1.  问题：在完成新增数据合并后，使用distinct函数将重复数据去除，但是不成功； + +2.  原因：在取endTime和endMileage列的值时，错误使用了order命令，而max函数取的是到当前行为止之前所有数据的最大值，从而导致新增数据和原有数据有两个不同的endTime和endMileage值，因此无法使用distinct函数删除； + +3.  解决方法：应按如下代码取endTime和endMileage + +```python +df_union_joinTmp1=df_union.withColumn("et",F.max("endTime").over(Window.partitionBy("vin")))\ +    .withColumn("e_mil",F.max("endMileage").over(Window.partitionBy("vin"))) +``` + +## 设置Spark的log等级 + +1. Spark默认会打印Info等级的log，导致非常多的log产生； + +2. 解决方法：使用setLogLevel设置log等级； + +```python +spark = SparkSession \ + +    .builder \ + +    .getOrCreate() + +spark.sparkContext.setLogLevel("Warn") +``` + +## torage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file + +1. 问题：exec在运行中报错： + + +```shell +21/11/09 17:35:59 ERROR storage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file /data5/yarn/nm/usercache/faw_vhm_admin/appcache/application_1626872989805_21612/blockmgr-ef0c9858-08bc-48b9-b9a3-27fdcfe32ef0/17/temp_shuffle_1c325963-4015-4d79-b44f-5e971de31e10 + +java.nio.channels.ClosedByInterruptException + + at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202) + + at sun.nio.ch.FileChannelImpl.truncate(FileChannelImpl.java:372) + + at org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter$$anonfun$revertPartialWritesAndClose$2.apply$mcV$sp(DiskBlockObjectWriter.scala:218) + + at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1417) + + at org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter.revertPartialWritesAndClose(DiskBlockObjectWriter.scala:214) + + at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.stop(BypassMergeSortShuffleWriter.java:237) + + at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:105) + + at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:55) + + at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:121) + + at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner$$anonfun$11.apply(Executor.scala:407) + + at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1408) + + at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:413) + + at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) + + at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.```shell +``` + +2.  原因：Spark本身bug([https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-28340](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-28340))； + +3.  解决：Spark 3.0已修复该bug； + diff --git a/知识管理/编程经验/错误经验整理/TDengine.md b/知识管理/编程经验/错误经验整理/TDengine.md new file mode 100644 index 0000000..354b3ab --- /dev/null +++ b/知识管理/编程经验/错误经验整理/TDengine.md @@ -0,0 +1,53 @@ + +## 1. 利用Restful接口读取大量数据时报Timeout错误 + +```shell +py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o84.load. +: java.sql.SQLException: ERROR (2318): Read timed out + at com.taosdata.jdbc.TSDBError.createSQLException(TSDBError.java:72) + at com.taosdata.jdbc.utils.HttpClientPoolUtil.execute(HttpClientPoolUtil.java:131) + at com.taosdata.jdbc.rs.RestfulStatement.execute(RestfulStatement.java:66) + at com.taosdata.jdbc.rs.RestfulStatement.executeQuery(RestfulStatement.java:37) + at com.taosdata.jdbc.rs.RestfulPreparedStatement.executeQuery(RestfulPreparedStatement.java:45) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRDD$.resolveTable(JDBCRDD.scala:61) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRelation$.getSchema(JDBCRelation.scala:210) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:35) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:317) + at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) + at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) + at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) + at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) + at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) + at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) + at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) + at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) + at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) + at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) + at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) + at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) + at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) + at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) +``` + +1. 错误原因：restful接口默认等待数据返回时间为5000ms，当数据量较大时等待时间超过5000ms导致超时； +2. 解决方法：延长等待的时间； +3. 代码：pyspark中可以用下面两种方法设置等待时间 + 1. 方法一，在url中加入设置参数httpSocketTimeout=xx +```python +df = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password&httpSocketTimeout=xx")\ + .option("query", "select * from test.test")\ + .load() +``` + 2.方法二，在option中加入设置参数httpSocketTimeout +```python +df = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password")\ + .option("httpSocketTimeout", "xx") \ + .option("query", "select * from test.test")\ + .load() +``` \ No newline at end of file diff --git a/知识管理/网络通讯/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/知识管理/网络通讯/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..fb78c5e --- /dev/null +++ b/知识管理/网络通讯/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,174 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- + +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #article + +## Page Notes +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abd5baa3d078f37535e2d82720b201b6.png) + +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + + - 空间解耦 + - 时间解藕 + - 同步 Synchronization 解藕 + + - 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式。事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定。- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 。 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息： + + - 基于主题的过滤：每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + + - 基于内容的过滤 ：broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + + - 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 订阅发布模式与消息队列模式区别 + - 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + + - 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + + - 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- MQTT基本概念 + - MQTT Client + - publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + + - 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + + - MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器. + + - MQTT Broker + - broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + + - MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + + - MQTT链接 + - MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + + - 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- 消息 + - MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + + - CONNECT + + - 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + + - 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + + ![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a705b334a0d4cb20f22070038ec1cc98.png) + + - ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + + - 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + + - CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + + - Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + + - LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + + - keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + + - CONNACK + - 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应 + + - CONNACK 消息包括两部分内容 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/43255ffc270491b4b99a411422899b01.png) + + - SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + + - ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 + + - 发布 + + - MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + + - MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + + - MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c0633b77a9c1cfb864bf472795e73131.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + + - TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + + - Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + + - RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + + - Payload：这个是每条消息的实际内容 + + - Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + + - 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + + - 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + + - 订阅 + + - client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400a2de3b1cca165e543c3de7214eab6.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 + - ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + + - 确认消息 + - client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2a0be7b3a5825b41d6282c893853f137.png) + + - 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1617d6fdc0aba70e124f06bded808008.png) + + - 退订 + + - SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e8ce80a3cb32f0f98372e2ade155df75.png) + + - 确认退订 + + - 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0b069167a84eaf73290022c071ef8456.png) + + - 退订和确认退订的流程如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e3d655c72474894f37c5e02cb2719edf.png) + +- Topic + + - MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + + - 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + + - 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + + - 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + + - 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/Attention机制学习笔记.md b/知识管理/网页剪辑/Attention机制学习笔记.md new file mode 100644 index 0000000..340fb60 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/Attention机制学习笔记.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972' +--- +# 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() +- Title: 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +- Reference: https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: + +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/picbed/20200321225923264.png) + +- 上图就是引入了Attention 机制的Encoder-Decoder框架。咱们一眼就能看出上图不再只有一个单一的语义编码C，而是有多个C1,C2,C3这样的编码。当我们在预测Y1时，可能Y1的注意力是放在C1上，那咱们就用C1作为语义编码，当预测Y2时，Y2的注意力集中在C2上，那咱们就用C2作为语义编码，以此类推，就模拟了人类的注意力机制。 + +>*笔记*： +> encoder-decoder模型的问题是encoder会将整个输入都转换为唯一的语义编码C，之后C会作用于整个decoder的解码过程，这会导致两个问题：1. 在解码过程中输入对输出的每个部分影响是相同的，这与实际情况不符；2. 对于较长的输入，全部压缩成一个语义编码会导致信息的丢失；attention机制就是为了解决这两个问题提出的； + +- 将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成（对应到咱们上里面的例子，key和value是相等地，都是encoder的输出值h），此时给定Target中的某个元素Query（对应到上面的例子也就是decoder中的hi），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数 + +>*笔记：* +>注意力机制计算过程： +>1. 利用encoder的输出$h_1, h_2, h_3, ..., h_j$与当前时刻decoder的隐藏值$H_i$计算相关性$F_i$； +>2. 利用softmax函数处理$F_1$得到注意力分配权重$\alpha_{ij}$(j是encoder的时刻，i是decoder的时刻)； +>3. 将encoder的输出值h与对应的注意力分配权重α进行点乘求和，就得到注意力attention； + + +- 相似度计算方法1： 点积：就是将Query和Keyi进行点积，Transformer中就是用的这种方法。 +$$ +Similarity(Q,K_i) = Query \times Key_i +$$ +>*笔记* +>就是将decoder的隐藏值$H_i$分别与encoder的输出值$h_j$进行点乘 + +- 相似度计算方法2：：Cosine相似性-余弦相似度： +$$ +Similarity(Q,K_i) = \frac{Query\times Key_i}{||Query||·||Key_i||} +$$ +- 分子就是两个向量Query与Key的点积 分母就是两个向量的L2范数，(L2范数：指向量各元素的平方和然后求平方根) + +- 相似度计算方法3：MLP网络： +$$ +Similarity(Q,K_i) = MLP(Query, Key_i) +$$ + +- 计算出Query和Keyi的相似性后，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的相似性得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重； +$$ +\alpha_i=Softmax(Sim_i)=\frac{e^{Sim_{i}}}{\sum_{j=1}^{L_X}{e^{Sim_i}}} +$$ + +- 第二阶段的计算结果 $\alpha_i$ 即为 $Value_i$ 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值： +$$ +Attention(Query, Value) = \sum_{i=1}^{L_x}{\alpha_i·Value_i} +$$ + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/picbed/20200322210257300.png) + +- 阶段1：Query与每一个Key计算相似性得到相似性评分s +- 阶段2：将s评分进行softmax转换成\[0,1\]之间的概率分布 +- 阶段3：将\[a1,a2,a3…an\]作为权值矩阵对Value进行加权求和得到最后的Attention值 + +- 优缺点： +- 优点： 1.速度快。Attention机制不再依赖于RNN，解决了RNN不能并行计算的问题。这里需要说明一下，基于Attention机制的seq2seq模型，因为是有监督的训练，所以咱们在训练的时候，在decoder阶段并不是说预测出了一个词，然后再把这个词作为下一个输入，因为有监督训练，咱们已经有了target的数据，所以是可以并行输入的，可以并行计算decoder的每一个输出，但是再做预测的时候，是没有target数据地，这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来当做下一个时间节点decoder的输入。所以节省的是训练的时间。 +- 2.效果好。效果好主要就是因为注意力机制，能够获取到局部的重要信息，能够抓住重点。 +- 缺点： 1.只能在Decoder阶段实现并行运算，Encoder部分依旧采用的是RNN，LSTM这些按照顺序编码的模型，Encoder部分还是无法实现并行运算，不够完美。 +- 2.就是因为Encoder部分目前仍旧依赖于RNN，所以对于中长距离之间，两个词相互之间的关系没有办法很好的获取。 + +>*笔记：* +>总结来说，attention机制主要集中于对decoder的优化，并没有对encoder有太多优化； + +- Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。其具体计算过程是一样的，只是计算对象发生了变化而已，相当于是Query=Key=Value，计算过程与attention一样 + +
+- 我们想知道这句话中的its，在这句话里its指代的是什么，与哪一些单词相关，那么就可以将its作为Query，然后将这一句话作为Key和Value来计算attention值，找到与这句话中its最相关的单词。通过self-attention我们发现its在这句话中与之最相关的是Law和application，通过我们分析语句意思也十分吻合。 + +- 如此引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，因为如果是RNN或者LSTM，需要依次序序列计算，对于远距离的相互依赖的特征，要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来，而距离越远，有效捕获的可能性越小。但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来，所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短，有利于有效地利用这些特征。除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点，这就是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 + diff --git a/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train.md b/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train.md new file mode 100644 index 0000000..aab039f --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075' +--- +# Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() + +- Title: Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train +- Reference: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train() + +- 在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码， 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。 + +- 修复很简单，我们将model.train() 向下移动一行，让其在训练循环中。理想的模式设置是尽可能接近推理步骤，以避免忘记设置它。修正后，我们的训练过程看起来更合理，没有中间的峰值出现。 + +- 主要用于通知dropout层和BN层在training和validation/test模式间切换： 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p，设置保留激活单元的概率（保留概率=p)。BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。 + +- 2.eval模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。 + +- 而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。 + +- 如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释.md b/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释.md new file mode 100644 index 0000000..279c2a3 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972' +--- +# 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() +- Title: 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +- Reference: https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 上图就是引入了Attention 机制的Encoder-Decoder框架。咱们一眼就能看出上图不再只有一个单一的语义编码C，而是有多个C1,C2,C3这样的编码。当我们在预测Y1时，可能Y1的注意力是放在C1上，那咱们就用C1作为语义编码，当预测Y2时，Y2的注意力集中在C2上，那咱们就用C2作为语义编码，以此类推，就模拟了人类的注意力机制。 + +- 将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成（对应到咱们上里面的例子，key和value是相等地，都是encoder的输出值h），此时给定Target中的某个元素Query（对应到上面的例子也就是decoder中的hi），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数 + +- 点积：就是将Query和Keyi进行点积，Transformer中就是用的这种方法。 + +- Cosine相似性-余弦相似度： 分子就是两个向量Query与Key的点积 分母就是两个向量的L2范数，(L2范数：指向量各元素的平方和然后求平方根) + +- 计算出Query和Keyi的相似性后，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的相似性得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重 + +- 第二阶段的计算结果 ai 即为 Valuei 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值： + +- 阶段1：Query与每一个Key计算相似性得到相似性评分s 阶段2：将s评分进行softmax转换成[0,1]之间的概率分布 阶段3：将[a1,a2,a3…an]作为权值矩阵对Value进行加权求和得到最后的Attention值 + +- 看到这你应该已经能够Attention的强大之处了，但是如此强大的Attention真的是无懈可击，没有一点缺点的吗？ 优点： 1.速度快。Attention机制不再依赖于RNN，解决了RNN不能并行计算的问题。这里需要说明一下，基于Attention机制的seq2seq模型，因为是有监督的训练，所以咱们在训练的时候，在decoder阶段并不是说预测出了一个词，然后再把这个词作为下一个输入，因为有监督训练，咱们已经有了target的数据，所以是可以并行输入的，可以并行计算decoder的每一个输出，但是再做预测的时候，是没有target数据地，这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来当做下一个时间节点decoder的输入。所以节省的是训练的时间。 2.效果好。效果好主要就是因为注意力机制，能够获取到局部的重要信息，能够抓住重点。 缺点： 1.只能在Decoder阶段实现并行运算，Encoder部分依旧采用的是RNN，LSTM这些按照顺序编码的模型，Encoder部分还是无法实现并行运算，不够完美。 2.就是因为Encoder部分目前仍旧依赖于RNN，所以对于中长距离之间，两个词相互之间的关系没有办法很好的获取。 + +- Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。其具体计算过程是一样的，只是计算对象发生了变化而已，相当于是Query=Key=Value，计算过程与attention一样 + +- 我们想知道这句话中的its，在这句话里its指代的是什么，与哪一些单词相关，那么就可以将its作为Query，然后将这一句话作为Key和Value来计算attention值，找到与这句话中its最相关的单词。通过self-attention我们发现its在这句话中与之最相关的是Law和application，通过我们分析语句意思也十分吻合。 + +- 如此引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，因为如果是RNN或者LSTM，需要依次序序列计算，对于远距离的相互依赖的特征，要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来，而距离越远，有效捕获的可能性越小。但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来，所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短，有利于有效地利用这些特征。除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点，这就是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer.md b/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer.md new file mode 100644 index 0000000..e12642e --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105080033' +--- +# 史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() +- Title: 史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer +- Reference: https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105080033 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 输入inputs embedding后需要给每个word的词向量添加位置编码positional encoding + +- 咱们的Transformer 的是完全基于self-Attention地，而self-attention是不能获取词语位置信息地 + +- 《Attention Is All You Need》论文中Transformer使用的是正余弦位置编码。位置编码通过使用不同频率的正弦、余弦函数生成，然后和对应的位置的词向量相加，位置向量维度必须和词向量的维度一致 + +- 可以通过数据训练学习得到positional encoding，类似于训练学习词向量，goole在之后的bert中的positional encoding便是由训练得到地 + +- pos表示单词在句子中的绝对位置，pos=0，1，2…，例如：Jerry在"Tom chase Jerry"中的pos=2；dmodel表示词向量的维度，在这里dmodel=512；2i和2i+1表示奇偶性，i表示词向量中的第几维，例如这里dmodel=512，故i=0，1，2…255。 + +- 拼接相加都可以，只是本身词向量的维度512维就已经蛮大了，再拼接一个512维的位置向量，变成1024维，这样训练起来会相对慢一些，影响效率。两者的效果是差不多地，既然效果差不多当然是选择学习习难度较小的相加了。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/cnblogs.com/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/知识管理/网页剪辑/cnblogs.com/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..0995897 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/cnblogs.com/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,156 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- +# MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + +- 空间解耦 + +- 时间解藕 + +- 同步 Synchronization 解藕 + +- 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式 + +- 事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定 + +- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息 + +- 基于主题的过滤 + +- 基于内容的过滤 + +- 每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + +- broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + +- 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + +- 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + +- 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + +- 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + +- MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器 + +- broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + +- MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + +- MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + +- 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + +- 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + +- 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + +- ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + +- 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + +- CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。 + +- 如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + +- Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + +- LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + +- keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + +- 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应。CONNACK 消息包括两部分内容 + +- SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 + +- SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + +- ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 发布 + +- MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + +- MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + +- MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下。 + +- Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + +- TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + +- Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + +- RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。 + +- MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + +- Payload：这个是每条消息的实际内容 + +- Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + +- 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + +- 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + +- 订阅 + +- CONNACK + +- CONNECT + +- client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个 SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + +- Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + +- 确认消息 + +- client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + +- 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + +- 退订 + +- SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + +- 确认退订 + +- 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息 + +- 退订和确认退订的流程如下 + +- MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + +- 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + +- 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + +- 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + +- 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + diff --git a/知识管理/网页剪辑/developer.aliyun.com/MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区.md b/知识管理/网页剪辑/developer.aliyun.com/MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区.md new file mode 100644 index 0000000..cb485d8 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/developer.aliyun.com/MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://developer.aliyun.com/article/786001' +--- +# MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区 +## Metadata +- Author: [developer.aliyun.com]() +- Title: MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区 +- Reference: https://developer.aliyun.com/article/786001 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- MQTTv3协议是为在低带宽、不可靠的网络上工作的传感器而设计的基于TCP的应用层协议，适用于IoT场景 + +- 使用发布/订阅消息模式，支持一对多的消息分发 + +- 报文格式设计精简， 适用于小规模数据传输以及资源受限的IoT设备 + +- 支持QoS0、QoS1、QoS2 三种消息QoS。 + +- MQTT-SN(Sensor Networks) 是MQTT协议的传感器网络版本，最早用在zigBee无线网络中，主要面对电池供电，有限的处理器能力和存储能力的设备。只有很小的内存和CPU，TCP 对于这些设备来说非常奢侈，甚至无法允许TCP协议栈。 + +- MQTT 5.0在协议层提供了更大的自定义扩展空间，平台基于扩展点可支持更丰富的协议能力 + +- 设备状态一致性策略设计，包括session管理机制、心跳检测机制、异地登陆问题、状态最终一致性策略 + +- 协议层本地有session管理器来对本地会话进行管理，通过心跳检测、会话自检来保证跟设备之间的连接状态一致性 + +- 设备状态一致性策略：设备到MQTT协议接入层之间是tcp长连接，通过心跳机制保证心跳周期内设备状态的最终一致性 + +- 通过分布式会话版本号，保证分布式会话并发更新安全，通过上行消息/心跳定时触发会话自检机制，解决异常情况下本地/分布式会话状态不一致的问题。 + +- MQTT协议是基于PUB/SUB的异步通信模式 + +- MQTT协议层针对不同场景支持多种MQTT接入方式，同时支持tcp直连、tls、ws、wss等方式接入 + +- 协议层实现了多协议端口复用，也就是一个端口同时支持多种协议 + +- 通过topic中包含的messageId匹配请求与响应，对业务数据零侵入messageId的生成与匹配、超时控制等逻辑，调用方无感知简化了业务方调用逻辑，扩展了MQTT使用场景。 + diff --git a/知识管理/网页剪辑/jianshu.com/MQTT协议详解.md b/知识管理/网页剪辑/jianshu.com/MQTT协议详解.md new file mode 100644 index 0000000..e9c8a3f --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/jianshu.com/MQTT协议详解.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.jianshu.com/p/17a28814a925' +--- +# MQTT协议详解 +## Metadata +- Author: [jianshu.com]() +- Title: MQTT协议详解 +- Reference: https://www.jianshu.com/p/17a28814a925 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 该协议构建于TCP/IP协议上 + +- MQTT最大优点在于，可以以极少的代码和有限的带宽，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务 + diff --git a/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..1e9c8c5 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7195433939593330749' +--- +# 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7195433939593330749 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 斯皮尔曼相关系数的适用条件比皮尔逊相关系数要广，只需两个变量的观测值是成对的等级评定数据，或者是由连续变量观测数据转化得到的等级数据，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关系数来进行研究。只要数据满足单调关系（例如线性函数、指数函数、对数函数等）就能够使用。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..1e9c8c5 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7195433939593330749' +--- +# 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7195433939593330749 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 斯皮尔曼相关系数的适用条件比皮尔逊相关系数要广，只需两个变量的观测值是成对的等级评定数据，或者是由连续变量观测数据转化得到的等级数据，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关系数来进行研究。只要数据满足单调关系（例如线性函数、指数函数、对数函数等）就能够使用。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..155eaef --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,18 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7196290097549361209' +--- +# 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7196290097549361209 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 总结一下对于皮尔逊相关系数的使用场景，有三种必要的特性使用皮尔逊系数最佳： 连续数据 正态分布 线性关系 + +- 上述三个条件均满足才能使用pearson相关系数，否则就用spearman相关系数。定序数据之间也只用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..155eaef --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,18 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7196290097549361209' +--- +# 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7196290097549361209 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 总结一下对于皮尔逊相关系数的使用场景，有三种必要的特性使用皮尔逊系数最佳： 连续数据 正态分布 线性关系 + +- 上述三个条件均满足才能使用pearson相关系数，否则就用spearman相关系数。定序数据之间也只用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..aafd567 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7187943854141046839' +--- +# 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7187943854141046839 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- Kendall(肯德尔)系数的定义：n个同类的统计对象按特定属性排序，其他属性通常是乱序的。同序对（concordant pairs）和异序对（discordant pairs）之差与总对数（n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。 + +- 肯德尔相关则是基于样本数据对之间的关系来进行相关系数的强弱的分析，数据对可以分为一致对(Concordant)和分歧对(Discordant)。 + +- 变量数据是有序的（ ordinal） 或者是连续的（continuous）. 有序尺度（Ordinal scales ）的数据通常用于用数值的方式来衡量非数值的概念 + +- 连续尺度的数据就勿需解释了，常见的温度啊、体重啊、收入啊等等都（或严格、或近似）算是连续尺度的数据。 + +- 肯德尔系数有两个计算公式，一个称为Tau-c，另一个称为Tau-b。两者的区别是Tau-b可以处理有相同值的情况，即并列排位(tied ranks)。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..aafd567 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7187943854141046839' +--- +# 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7187943854141046839 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- Kendall(肯德尔)系数的定义：n个同类的统计对象按特定属性排序，其他属性通常是乱序的。同序对（concordant pairs）和异序对（discordant pairs）之差与总对数（n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。 + +- 肯德尔相关则是基于样本数据对之间的关系来进行相关系数的强弱的分析，数据对可以分为一致对(Concordant)和分歧对(Discordant)。 + +- 变量数据是有序的（ ordinal） 或者是连续的（continuous）. 有序尺度（Ordinal scales ）的数据通常用于用数值的方式来衡量非数值的概念 + +- 连续尺度的数据就勿需解释了，常见的温度啊、体重啊、收入啊等等都（或严格、或近似）算是连续尺度的数据。 + +- 肯德尔系数有两个计算公式，一个称为Tau-c，另一个称为Tau-b。两者的区别是Tau-b可以处理有相同值的情况，即并列排位(tied ranks)。 + + diff --git a/知识管理/网页剪辑/mengte.online/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md b/知识管理/网页剪辑/mengte.online/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md new file mode 100644 index 0000000..1b92867 --- /dev/null +++ b/知识管理/网页剪辑/mengte.online/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md @@ -0,0 +1,20 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mengte.online/archives/1879' +--- +# Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 +## Metadata +- Author: [mengte.online]() + +- Title: Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 +- Reference: https://mengte.online/archives/1879 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 先将变量X、Y分别从小到大排序编秩，用秩次RX和RY表示。排序时，出现数据相等从而造成秩次相同的现象称为相持(tie)，此时，取其平均秩次为每个数据的秩次 + +- Spearman相关性分析，需要满足2个条件： 条件1：变量包含等级变量、或变量不服从正态分布或分布类型未知。 条件2：两变量之间存在单调关系。 + +- Spearman相关，又称秩相关、等级相关，是对两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。对于服从Pearson相关的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能更低。 Spearman相关系数(rs)介于-1与1之间，rs >0为正相关，rs <0为负相关。rs的绝对值(|rs|)越大，变量间的相关性越强。 参考Pearson相关系数对rs进行等级划分：当0.9 List[List[int]]: + if not root: return [] + res = [] + queue = [root] + while queue: + num = len(queue) + tmp = [] + for _ in range(num): + node = queue.pop(0) + tmp.append(node.val) + if node.left: + queue.append(node.left) + if node.right: + queue.append(node.right) + res.append(tmp) + return res +``` + +2. + + + diff --git a/编程经验/LeetCode刷题/链表题整理.md b/编程经验/LeetCode刷题/链表题整理.md new file mode 100644 index 0000000..fc26c50 --- /dev/null +++ b/编程经验/LeetCode刷题/链表题整理.md @@ -0,0 +1,503 @@ +> https://zhuanlan.zhihu.com/p/43142694 + +本文首发于我的个人博客：[尾尾部落](https://weiweiblog.cn/linkedlist_summary/) + +链表是面试过程中经常被问到的，这里把剑指 offer 和 LeetCode 中的相关题目做一个汇总，方便复习。 + +## **1. 在 O(1) 时间删除链表节点** + +**题目描述**：给定单向链表的头指针和一个节点指针这里的意思是这个要被删除的节点是已知的，不需要遍历找到该节点，定义一个函数在 O(1) 时间删除该节点。 +**解题思路**：常规的做法是从链表的头结点开始遍历，找到需要删除的节点的前驱节点，把它的 next 指向要删除节点的下一个节点，平均时间复杂度为 O(n)，不满足题目要求。 +那是不是一定要得到被删除的节点的前一个节点呢？其实不用的。我们可以很方面地得到要删除节点的下一个节点，如果我们把下一个节点的内容复制到要删除的节点上覆盖原有的内容，再把下一个节点删除，那就相当于把当前要删除的节点删除了。举个栗子，我们要删除的节点 i，先把 i 的下一个节点 j 的内容复制到 i，然后把 i 的指针指向节点 j 的下一个节点。此时再删除节点 j，其效果刚好是把节点 i 给删除了。 +要注意两种情况： + +1. 如果链表中只有一个节点，即头节点等于要删除的节点，此时我们在删除节点之后，还需要把链表的头节点设置为 NULL。 +2. 如果要删除的节点位于链表的尾部，那么它就没有下一个节点，这时我们就要从链表的头节点开始，顺序遍历得到该节点的前序节点，并完成删除操作。 + +**参考代码** + +``` +public static ListNode deleteNode(ListNode head, ListNode toBeDeleted) { + // 如果输入参数有空值就返回表头结点 + if (head == null || toBeDeleted == null) { + return head; + } + // 如果删除的是头结点，直接返回头结点的下一个结点 + if (head == toBeDeleted) { + return head.next; + } + // 下面的情况链表至少有两个结点 + // 在多个节点的情况下，如果删除的是最后一个元素 + if (toBeDeleted.next == null) { + // 找待删除元素的前驱 + ListNode tmp = head; + while (tmp.next != toBeDeleted) { + tmp = tmp.next; + } + // 删除待结点 + tmp.next = null; + } + // 在多个节点的情况下，如果删除的是某个中间结点 + else { + // 将下一个结点的值输入当前待删除的结点 + toBeDeleted.value = toBeDeleted.next.value; + // 待删除的结点的下一个指向原先待删除引号的下下个结点，即将待删除的下一个结点删除 + toBeDeleted.next = toBeDeleted.next.next; + } + // 返回删除节点后的链表头结点 + return head; +} +``` + +## **2. 翻转单链表** + +**题目描述**：输出一个单链表的逆序反转后的链表。 +**解题思路**：用三个临时指针 prev、cur、next 在链表上循环一遍即可。 +> +> 外部引用：Python实现 +> [https://cloud.tencent.com/developer/article/1725642](https://cloud.tencent.com/developer/article/1725642) + +[[剑指 offer] 从尾到头打印链表](https://weiweiblog.cn/printlistfromtailtohead/) +[[剑指 offer] 反转链表](https://weiweiblog.cn/reverselist/) + +## **3. 翻转部分单链表：** + +**题目描述**：给定一个单向链表的头结点 head, 以及两个整数 from 和 to, 在单链表上把第 from 个节点和第 to 个节点这一部分进行反转 + +举例：1->2->3->4->5->null, from = 2, to = 4 +结果：1->4->3->2->5->null + +``` +public ListNode reverseBetween(ListNode head, int m, int n) { + if (head == null) return null; + if (head.next == null) return head; + int i = 1; + ListNode reversedNewHead = null;// 反转部分链表反转后的头结点 + ListNode reversedTail = null;// 反转部分链表反转后的尾结点 + ListNode oldHead = head;// 原链表的头结点 + ListNode reversePreNode = null;// 反转部分链表反转前其头结点的前一个结点 + ListNode reverseNextNode = null; + while (head != null) { + if (i > n) { + break; + } + if (i == m - 1) { + reversePreNode = head; + } + if (i >= m && i <= n) { + if (i == m) { + reversedTail = head; + } + reverseNextNode = head.next; + head.next = reversedNewHead; + reversedNewHead = head; + head = reverseNextNode; + } else { + head = head.next; + } + i++; + } + reversedTail.next = reverseNextNode; + if (reversePreNode != null) { + reversePreNode.next = reversedNewHead; + return oldHead; + } else { + return reversedNewHead; + } +} +``` + +## **4. 旋转单链表** + +**题目描述**：给定一个单链表，设计一个算法实现链表向右旋转 K 个位置。 +举例： 给定 1->2->3->4->5->6->NULL, K=3 +则 4->5->6->1->2->3->NULL +**解题思路**： + +* **方法一** 双指针，快指针先走 k 步，然后两个指针一起走，当快指针走到末尾时，慢指针的下一个位置是新的顺序的头结点，这样就可以旋转链表了。 +> +> 外部引用： Python实现 +> [https://blog.csdn.net/weixin_41958153/article/details/81258992](https://blog.csdn.net/weixin_41958153/article/details/81258992) + +* **方法二** 先遍历整个链表获得链表长度 n，然后此时把链表头和尾链接起来，在往后走 n - k % n 个节点就到达新链表的头结点前一个点，这时断开链表即可。 + +方法二代码： + +``` +public class Solution { { + public ListNode rotateRight(ListNode head, int k) { + if (!head) return null; + int n = 1; + ListNode cur = head; + while (cur.next) { + ++n; + cur = cur.next; + } + cur.next = head; + int m = n - k % n; + for (int i = 0; i < m; ++i) { + cur = cur.next; + } + ListNode newhead = cur.next; + cur.next = NULL; + return newhead; + } +}; +``` + +## **5. 删除单链表倒数第 n 个节点** + +**题目描述**：删除单链表倒数第 n 个节点，1 <= n <= length，尽量在一次遍历中完成。 +**解题思路**：双指针法，找到倒数第 n+1 个节点，将它的 next 指向倒数第 n-1 个节点。要注意，本题中并没有给出被删除节点的指针，因此需要先找到被删除节点 + + +> 备注： +> 要注意，本题中并没有给出被删除节点的指针，因此需要先找到被删除节点 +> +> 外部引用： +> [https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/17028715.html](https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/17028715.html) + +[[剑指 offer] 链表中倒数第 k 个结点](https://weiweiblog.cn/findkthtotail/) + +## **6. 求单链表的中间节点** + +**题目描述**：求单链表的中间节点，如果链表的长度为偶数，返回中间两个节点的任意一个，若为奇数，则返回中间节点。 +**解题思路**：快慢指针，慢的走一步，快的走两步，当快指针到达尾节点时，慢指针移动到中间节点。快的速度是慢的两倍，因此快指针走到链表结尾时，慢指针走到链表中部，这个思路也可以用来求四分之一节点位置 + +``` +// 遍历一次，找出单链表的中间节点 +public ListNode findMiddleNode(ListNode head) { + if (null == head) { + return; + } + ListNode slow = head; + ListNode fast = head; + + while (null != fast && null != fast.next) { + fast = fast.next.next; + slow = slow.next; + } + return slow; +} +``` + +## **7. 链表划分** + +**题目描述**： 给定一个单链表和数值 x，划分链表使得所有小于 x 的节点排在大于等于 x 的节点之前。新建两个链表，一个存储小于x的节点，一个存储大于等于x的节点。最后把两个链表连接起来。注意把最后一个节点的next置为None，否则可能出现死循环。 + +> 思路： +> 新建两个链表，一个存储小于x的节点，一个存储大于等于x的节点。最后把两个链表连接起来。注意把最后一个节点的next置为None，否则可能出现死循环。 +> +> 外部引用： +> [https://blog.csdn.net/yurenguowang/article/details/77449206](https://blog.csdn.net/yurenguowang/article/details/77449206) + +``` +public class Solution { + /** + * @param head: The first node of linked list. + * @param x: an integer + * @return: a ListNode + */ + public ListNode partition(ListNode head, int x) { + // write your code here + if(head == null) return null; + ListNode leftDummy = new ListNode(0); + ListNode rightDummy = new ListNode(0); + ListNode left = leftDummy, right = rightDummy; + + while (head != null) { + if (head.val < x) { + left.next = head; + left = head; + } else { + right.next = head; + right = head; + } + head = head.next; + } + + right.next = null; + left.next = rightDummy.next; + return leftDummy.next; + } +} +``` + +## **8. 链表求和其实只要将数据依次取出并按位相加即可，但是要注意进位的问题** + +**题目描述**：你有两个用链表代表的整数，其中每个节点包含一个数字。数字存储按照在原来整数中相反的顺序，使得第一个数字位于链表的开头。写出一个函数将两个整数相加，用链表形式返回和。 +**解题思路**：做个大循环，对每一位进行操作： + +当前位：(A[i]+B[i])%10 +进位：（A[i]+B[i]）/10 + +``` +public class Solution { + public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { + ListNode c1 = l1; + ListNode c2 = l2; + ListNode sentinel = new ListNode(0); + ListNode d = sentinel; + int sum = 0; + while (c1 != null || c2 != null) { + sum /= 10; + if (c1 != null) { + sum += c1.val; + c1 = c1.next; + } + if (c2 != null) { + sum += c2.val; + c2 = c2.next; + } + d.next = new ListNode(sum % 10); + d = d.next; + } + if (sum / 10 == 1) + d.next = new ListNode(1); + return sentinel.next; + } +} +``` + +## **9. 单链表排序** + +**题目描述**：在 O(nlogn) 时间内对链表进行排序。 +**快速排序**： + +``` +public ListNode sortList(ListNode head) { + //采用快速排序 + quickSort(head, null); + return head; +} +public static void quickSort(ListNode head, ListNode end) { + if (head != end) { + ListNode node = partion(head, end); + quickSort(head, node); + quickSort(node.next, end); + } +} + +public static ListNode partion(ListNode head, ListNode end) { + ListNode p1 = head, p2 = head.next; + + //走到末尾才停 + while (p2 != end) { + + //大于key值时，p1向前走一步，交换p1与p2的值 + if (p2.val < head.val) { + p1 = p1.next; + + int temp = p1.val; + p1.val = p2.val; + p2.val = temp; + } + p2 = p2.next; + } + + //当有序时，不交换p1和key值 + if (p1 != head) { + int temp = p1.val; + p1.val = head.val; + head.val = temp; + } + return p1; +} +``` + +**归并排序**： + +``` +public ListNode sortList(ListNode head) { + //采用归并排序 + if (head == null || head.next == null) { + return head; + } + //获取中间结点 + ListNode mid = getMid(head); + ListNode right = mid.next; + mid.next = null; + //合并 + return mergeSort(sortList(head), sortList(right)); +} + +/** + * 获取链表的中间结点,偶数时取中间第一个 + * + * @param head + * @return + */ +private ListNode getMid(ListNode head) { + if (head == null || head.next == null) { + return head; + } + //快慢指针 + ListNode slow = head, quick = head; + //快2步，慢一步 + while (quick.next != null && quick.next.next != null) { + slow = slow.next; + quick = quick.next.next; + } + return slow; +} + +/** + * + * 归并两个有序的链表 + * + * @param head1 + * @param head2 + * @return + */ +private ListNode mergeSort(ListNode head1, ListNode head2) { + ListNode p1 = head1, p2 = head2, head; + //得到头节点的指向 + if (head1.val < head2.val) { + head = head1; + p1 = p1.next; + } else { + head = head2; + p2 = p2.next; + } + + ListNode p = head; + //比较链表中的值 + while (p1 != null && p2 != null) { + + if (p1.val <= p2.val) { + p.next = p1; + p1 = p1.next; + p = p.next; + } else { + p.next = p2; + p2 = p2.next; + p = p.next; + } + } + //第二条链表空了 + if (p1 != null) { + p.next = p1; + } + //第一条链表空了 + if (p2 != null) { + p.next = p2; + } + return head; +} +``` + +## **10. 合并两个排序的链表** + +**题目描述**：输入两个单调递增的链表，输出两个链表合成后的链表，当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。 + +[[剑指 offer] 合并两个排序的链表](https://weiweiblog.cn/mergelinklist/) + +## **11. 复杂链表的复制** + +**题目描述**：输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点），返回结果为复制后复杂链表的 head。（注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用，否则判题程序会直接返回空）思路： 1. 在旧链表中创建新链表，此时不去创建随机指针； 2. 遍历链表，复制旧链表中的随机指针； 3. 从旧链表中拆分新链表； + + +> 思路： +> 1. 在旧链表中创建新链表，此时不去创建随机指针； +> 2. 遍历链表，复制旧链表中的随机指针； +> 3. 从旧链表中拆分新链表； +> +> 外部引用： +> [https://zhuanlan.zhihu.com/p/38888164](https://zhuanlan.zhihu.com/p/38888164) + +[[剑指 offer] 复杂链表的复制](https://weiweiblog.cn/clonelink/) + +## **12. 删除链表中重复的结点** + +**题目描述**：在一个排序的链表中，存在重复的结点，请删除该链表中重复的结点，重复的结点不保留，返回链表头指针。 例如，链表 1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5 + +[[剑指 offer] 删除链表中重复的结点](https://weiweiblog.cn/deleteduplication/) + +## **13. 判断单链表是否存在环** + +**题目描述**：判断一个单链表是否有环 +分析：快慢指针，慢指针每次移动一步，快指针每次移动两步，如果存在环，那么两个指针一定会在环内相遇。 + +## **14. 单链表是否有环扩展：找到环的入口点** + +**题目描述**：判断单链表是否有环，如果有，找到环的入口点 +**解题思路**：在第 5 题两个指针相遇后，让其中一个指针回到链表的头部，另一个指针在原地，同时往前每次走一步，当它们再次相遇时，就是在环路的入口点。 + +[[剑指 offer] 链表中环的入口结点](https://weiweiblog.cn/entrynodeofloop/) + +## **15. 判断两个无环单链表是否相交** + +**题目描述**：给出两个无环单链表 +**解题思路**： + +* **方法一** 最直接的方法是判断 A 链表的每个节点是否在 B 链表中，但是这种方法的时间复杂度为 O(Length(A) * Length(B))。 +* **方法二** 转化为环的问题。把 B 链表接在 A 链表后面，如果得到的链表有环，则说明两个链表相交。可以之前讨论过的快慢指针来判断是否有环，但是这里还有更简单的方法。如果 B 链表和 A 链表相交，把 B 链表接在 A 链表后面时，B 链表的所有节点都在环内，所以此时只需要遍历 B 链表，看是否会回到起点就可以判断是否相交。这个方法需要先遍历一次 A 链表，找到尾节点，然后还要遍历一次 B 链表，判断是否形成环，时间复杂度为 O(Length(A) + Length(B))。 +* **方法三** 除了转化为环的问题，还可以利用 “如果两个链表相交于某一节点，那么之后的节点都是共有的” 这个特点，如果两个链表相交，那么最后一个节点一定是共有的。所以可以得出另外一种解法，先遍历 A 链表，记住尾节点，然后遍历 B 链表，比较两个链表的尾节点，如果相同则相交，不同则不相交。时间复杂度为 O(Length(A) + Length(B))，空间复杂度为 O(1)，思路比解法 2 更简单。 + +方法三的代码： + +``` +public boolean isIntersect(ListNode headA, ListNode headB) { + if (null == headA || null == headB) { + return false; + } + if (headA == headB) { + return true; + } + while (null != headA.next) { + headA = headA.next; + } + while (null != headB.next) { + headB = headB.next; + } + return headA == headB; +} +``` + +## **16. 两个链表相交扩展：求两个无环单链表的第一个相交点** + +**题目描述**：找到两个无环单链表第一个相交点，如果不相交返回空，要求在线性时间复杂度和常量空间复杂度内完成。 +**解题思路**： + +* **方法一** 如果两个链表存在公共结点，那么它们从公共结点开始一直到链表的结尾都是一样的，因此我们只需要从链表的结尾开始，往前搜索，找到最后一个相同的结点即可。但是题目给出的单向链表，我们只能从前向后搜索，这时，我们就可以借助栈来完成。先把两个链表依次装到两个栈中，然后比较两个栈的栈顶结点是否相同，如果相同则出栈，如果不同，那最后相同的结点就是我们要的返回值。 +* **方法二** 先找出 2 个链表的长度，然后让长的先走两个链表的长度差，然后再一起走，直到找到第一个公共结点。 +* **方法三** 由于 2 个链表都没有环，我们可以把第二个链表接在第一个链表后面，这样就把问题转化为求环的入口节点问题。 +* **方法四** 两个指针 p1 和 p2 分别指向链表 A 和链表 B，它们同时向前走，当走到尾节点时，转向另一个链表，比如 p1 走到链表 A 的尾节点时，下一步就走到链表 B，p2 走到链表 B 的尾节点时，下一步就走到链表 A，当 p1=p2 时，就是链表的相交点； + +> 思路： +> 这个办法的思路是，让两个指针走过的长度相同，从而讲问题转化为两个长度相同的链表，这样当两个指针相等时就是第一个公共节点了 +> +> 外部引用： +> [https://blog.csdn.net/Lynette_bb/article/details/75674765](https://blog.csdn.net/Lynette_bb/article/details/75674765) + +方法四的代码： + +``` +public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { + if (null == headA || null == headB) { + return null; + } + if (headA == headB) { + return headA; + } + + ListNode p1 = headA; + ListNode p2 = headB; + while (p1 != p2) { + // 遍历完所在链表后从另外一个链表再开始 + // 当 p1 和 p2 都换到另一个链表时，它们对齐了： + // （1）如果链表相交，p1 == p2 时为第一个相交点 + // （2）如果链表不相交，p1 和 p2 同时移动到末尾，p1 = p2 = null，然后退出循环 + p1 = (null == p1) ? headB : p1.next; + p2 = (null == p2) ? headA : p2.next; + } + return p1; +} +``` + +[[剑指 offer] 两个链表的第一个公共结点](https://weiweiblog.cn/findfirstcommonnode/) + +## **17. 两个链表相交扩展：判断两个有环单链表是否相交** + +**题目描述**：上面的问题是针对无环链表的，如果是链表有环呢？ +**解题思路**：如果两个有环单链表相交，那么它们一定共有一个环，即环上的任意一个节点都存在于两个链表上。因此可以先用之前快慢指针的方式找到两个链表中位于环内的两个节点，如果相交的话，两个节点在一个环内，那么移动其中一个节点，在一次循环内肯定可以与另外一个节点相遇。 \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/Python/Python获取目录.md b/编程经验/Python/Python获取目录.md new file mode 100644 index 0000000..222698d --- /dev/null +++ b/编程经验/Python/Python获取目录.md @@ -0,0 +1,3 @@ + +1. os.getcwd()获取的是目前python程序运行的目录； +2. 想获取某个文件的完整目录可以使用__file__变量，但是这个变量仅在文件内有效； \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/Pytorch/个人总结/Pytorch中GRU模型的关键参数及输入输出维度.md b/编程经验/Pytorch/个人总结/Pytorch中GRU模型的关键参数及输入输出维度.md new file mode 100644 index 0000000..bffd1dc --- /dev/null +++ b/编程经验/Pytorch/个人总结/Pytorch中GRU模型的关键参数及输入输出维度.md @@ -0,0 +1,47 @@ + +## 一、GRU模型的关键参数 + +1. input_size：输入的特征数，代表输入序列数据中每个值由多少个特征表示，比如NLP中，每个单次由几维的词向量表示； + + > 个人经验：在氢燃料电池系统性能均值预测模型中，input_size代表了输入序列中每个值有多少个特征维度； + +2. hidden_size：隐藏层特征数； +3. num_layers：代表GRU的层数； +4. bias：是否带有偏置， False则没有偏置，即$b_{ih}=0, b_{hh}=0$. 默认为True +5. batch_first：输入序列中，第一个维度是否为batch. 默认为False; +6. dropout：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0 +7. bidirectional：是否为双向GRU，默认为False； + +## 二、GRU模型的输入和输出及维度 + +### 2.1 输入 + +1. GRU模型的输入为input和$h_0$，其中input是输入的序列数据，$h_0$是第一个GRU cell的隐藏层在每个batch中的初始值，$h_0$可以不提供，系统会默认生成一个符合维度要求的全零tensor。 +2. 输入维度： + 1. input，当参数batch_first为False时，input的维度为(seq_size, batch_size, feature_size)，当batch_first为True时，input的维度为(batch_size, seq_size, feature_size)； + 2. $h_0$的维度为(num_layers×GRU方向数，batch_size，hidden_size)； + +### 2.2 输出 + +1. GRU模型的输出为output和$h_n$，其中output为模型输出值，$h_n$为模型最后一个GRU cell的隐藏层状态； +2. 输出维度： + 1. output的维度为(seq_size，batch_size，num_layers×GRU方向数) + 2. $h_n$的维度为(num_layers×GRU方向数，batch_size，hidden_size) + +> 1. GRU方向数：当bidirectional为True时，GRU方向数为2，当bidirectional为False时，GRU方向数为1； +> 2. seq_size为输入的单个序列长度，对于NLP代表了每个句子的长度，对于氢燃料电池系统性能均值预测模型中，seq_size代表了序列的时间窗口长度； + +## 三、对应关系 + +1. GRU设置参数中input_size与输入序列input的最后一个维度即feature_size对应； +2. GRU设置参数中hidden_size与输入$h_0$、输出output和$h_n$的最后一个维度对应； +3. GRU设置参数中num_layers与输入$h_0$、输出$h_n$的第一个维度中num_layers对应； +4. GRU设置参数中bidirectional与输入$h_0$、输出output和$h_n$的第一个维度中GRU方向数对应； +5. GRU输入和输出中seq_size、batch_size不变，但是最后一个维度由输入的feature_size变为输出的hidden_size； + +> 由于上述对应关系，在encoder-decoder架构中，decoder和encoder的hidden_size必须保持一致，否则会出现维度不匹配的问题； + +## 参考文献 + +1. [循环神经网络 - torch.nn.GRU（）参数详解](https://blog.51cto.com/u_11299290/4727876) +2. [RNN, LSTM, GRU中输入输出维度](https://blog.csdn.net/sophicchen/article/details/108005115) \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/Pytorch/代码实现/transformer网络.md b/编程经验/Pytorch/代码实现/transformer网络.md new file mode 100644 index 0000000..4650530 --- /dev/null +++ b/编程经验/Pytorch/代码实现/transformer网络.md @@ -0,0 +1,6 @@ +1. 位置编码 +2. 自注意力 +3. 多头自注意力 +4. 全连接网络 +5. 残差连接 +6. \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/Pytorch/网页剪辑/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别.md b/编程经验/Pytorch/网页剪辑/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别.md new file mode 100644 index 0000000..7361f44 --- /dev/null +++ b/编程经验/Pytorch/网页剪辑/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075' +--- + +## Metadata + +- Reference: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075 + + +## Highlights + +## mode.train()和mode.eval()作用 + +### train + +- 启用 Batch Normalization 和 Dropout，如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train() + +### eval + +- 在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码， 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。 + +- 修复很简单，我们将model.train() 向下移动一行，让其在训练循环中。理想的模式设置是尽可能接近推理步骤，以避免忘记设置它。修正后，我们的训练过程看起来更合理，没有中间的峰值出现。 + +## mode.eval()和torch.no_grad()区别 + +- 主要用于通知dropout层和BN层在training和validation/test模式间切换： 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p，设置保留激活单元的概率（保留概率=p)。BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。 + +- 2.eval模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。 + +- 而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。 + +- 如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。 + diff --git a/编程经验/Pytorch/网页剪辑/torch_view()、transpose() 和 permute().md b/编程经验/Pytorch/网页剪辑/torch_view()、transpose() 和 permute().md new file mode 100644 index 0000000..096f2b8 --- /dev/null +++ b/编程经验/Pytorch/网页剪辑/torch_view()、transpose() 和 permute().md @@ -0,0 +1,125 @@ + +最近被 [pytorch](https://so.csdn.net/so/search?q=pytorch&spm=1001.2101.3001.7020) 的几种 Tensor 维度转换方式搞得头大，故钻研了一下，将钻研历程和结果简述如下 + +_**注意：torch.__version__ == '1.2.0’**_ + +## [torch](https://so.csdn.net/so/search?q=torch&spm=1001.2101.3001.7020).transpose() 和 torch.permute() + +两者作用相似，都是用于交换不同维度的内容。但其中`torch.transpose()`是交换指定的两个维度的内容，`permute()`则可以一次性交换多个维度。具体情况如 code 所示： +**transpose()**: 两个维度的交换 + +``` +>>> a = torch.Tensor([[[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]], + [[-1,-2,-3,-4,-5], [-6,-7,-8,-9,-10], [-11,-12,-13,-14,-15]]]) + >>> a.shape + torch.Size([2, 3, 5]) + >>> print(a) + tensor([[[ 1., 2., 3., 4., 5.], + [ 6., 7., 8., 9., 10.], + [ 11., 12., 13., 14., 15.]], + + [[ -1., -2., -3., -4., -5.], + [ -6., -7., -8., -9., -10.], + [-11., -12., -13., -14., -15.]]]) + >>> b = a.transpose(1,2) # 使用transpose，将维度1和2进行交换。这个很好理解。转换后tensor与其shape如下 + >>> print(b, b.shape) + (tensor([[[ 1., 6., 11.], + [ 2., 7., 12.], + [ 3., 8., 13.], + [ 4., 9., 14.], + [ 5., 10., 15.]], + + [[ -1., -6., -11.], + [ -2., -7., -12.], + [ -3., -8., -13.], + [ -4., -9., -14.], + [ -5., -10., -15.]]]), +torch.Size([2, 5, 3]))) +``` + +**permute()**：一次性做任意维度的交换 + +``` +>>> c = a.permute(2, 0, 1) + >>> print(c, c.shape) # 此举将原维度0,1,2的次序变为2,1,0，所以shape也发生了相应的变化。 + (tensor([[[ 1., 6., 11.], + [ -1., -6., -11.]], + + [[ 2., 7., 12.], + [ -2., -7., -12.]], + + [[ 3., 8., 13.], + [ -3., -8., -13.]], + + [[ 4., 9., 14.], + [ -4., -9., -14.]], + + [[ 5., 10., 15.], + [ -5., -10., -15.]]]), + torch.Size([5, 2, 3])) +``` + +transpose() 和 permute() 之间的转化： + +``` +>>> b = a.permute(2,0,1) +>>> c = a.transpose(1,2).transpose(0,1) +>>> print(b == c, b.shape) +(tensor([[[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]], + + [[True, True, True], + [True, True, True]]]), + torch.Size([5, 2, 3])) +``` + +如代码所示，先将 [Tensor](https://so.csdn.net/so/search?q=Tensor&spm=1001.2101.3001.7020) a 的 1，2 维度进行交换，再将得到的 Tensor 的 0，1 维度再交换，得到的结果和 permute 是一样的。 + +## transpose() 和 view() + +`view()`是个在 pytorch 中很常见的函数。该函数也起到转换 Tensor 维度的作用，但它转换的方式和 transpose()/permute() 截然不同。如果说`tranpose()`是按照 Tensor 的原有维度忠实地进行交换，那么`view()`就直接而且简单的多——首先，view() 函数会将 Tensor 所有维度拉平成一维，然后再根据传入的的维度信息重构出一个 Tensor。code 如下： + +``` +# 还是上面的Tensor a + >>> print(a.shape) + torch.Size([2, 3, 5]) + >>> print(a.view(2,5,3)) + tensor([[[ 1., 2., 3.], + [ 4., 5., 6.], + [ 7., 8., 9.], + [ 10., 11., 12.], + [ 13., 14., 15.]], + + [[ -1., -2., -3.], + [ -4., -5., -6.], + [ -7., -8., -9.], + [-10., -11., -12.], + [-13., -14., -15.]]]) + >>> c = a.transpose(1,2) + >>> print(c, c.shape) +(tensor([[[ 1., 6., 11.], + [ 2., 7., 12.], + [ 3., 8., 13.], + [ 4., 9., 14.], + [ 5., 10., 15.]], + + [[ -1., -6., -11.], + [ -2., -7., -12.], + [ -3., -8., -13.], + [ -4., -9., -14.], + [ -5., -10., -15.]]]), + torch.Size([2, 5, 3])) +``` + +如代码所示。即使`view()`和`transpose()`最终得到的 Tensor 的 shape 是一样的，但二者内容并不相同。view 函数只是按照给定的 (2,5,3) 的 Tensor 维度，将元素**按顺序**一个个填进去；而 transpose 函数，则的确是在进行第一个第二维度的**转置**。 + +此外，有些情况下转置 (transpose) 后的 Tensor 是无法被 **view** 的，原因在于，转置后的 Tensor 不是 “连续”（non-contiguous）的。关于 contiguous array 的问题 numpy 里也一样，在这里有个[很棒的解释](https://stackoverflow.com/questions/26998223/what-is-the-difference-between-contiguous-and-non-contiguous-arrays/26999092#26999092) \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/Pytorch/网页剪辑/理解Pytorch的loss.backward()和optimizer.step().md b/编程经验/Pytorch/网页剪辑/理解Pytorch的loss.backward()和optimizer.step().md new file mode 100644 index 0000000..4ec99cf --- /dev/null +++ b/编程经验/Pytorch/网页剪辑/理解Pytorch的loss.backward()和optimizer.step().md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://zhuanlan.zhihu.com/p/445009191' +--- + +## Metadata + +- Reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/445009191 +- Tags: + +## Highlights + +- loss.backward()故名思义，就是将损失loss 向输入侧进行反向传播，同时对于需要进行梯度计算的所有变量 xxx (requires_grad=True)，计算梯度 $\frac{d}{dx}loss$，并将其累积到梯度 $x.grad$ 中备用，即： $x.grad=x.grad+ddxlossx.grad =x.grad +\frac{d}{dx}lossx.grad =x.grad +\frac{d}{dx}loss$ + +- optimizer.step()是优化器对 xxx 的值进行更新，以随机梯度下降SGD为例：学习率(learning rate, lr)来控制步幅，即：$x=x−lr∗x.gradx$，减号是由于要沿着梯度的反方向调整变量值以减少Cost。 +```python +x = torch.tensor([1., 2.], requires_grad=True) +# x: tensor([1., 2.], requires_grad=True) +y = 100*x +# y: tensor([100., 200.], grad_fn=) + +loss = y.sum(). # tensor(300., grad_fn=) + +# Compute gradients of the parameters respect to the loss +print(x.grad) # None, 反向传播前，梯度不存在 +loss.backward() +print(x.grad) # tensor([100., 100.]) loss对y的梯度为1， 对x的梯度为100 + +optim = torch.optim.SGD([x], lr=0.001) # 随机梯度下降， 学习率0.001 +print(x) # tensor([1., 2.], requires_grad=True) +optim.step() # 更新x +print(x) # tensor([0.9000, 1.9000], requires_grad=True) 变化量=梯度X学习率 0.1=100*0.001 +``` + +- optimizer.zero_grad()清除了优化器中所有 xxx 的 $x.grad$ ，在每次loss.backward()之前，不要忘记使用，否则之前的梯度将会累积，这通常不是我们所期望的( 也不排除也有人需要利用这个功能)。 + diff --git a/编程经验/Redis/常用命令.md b/编程经验/Redis/常用命令.md new file mode 100644 index 0000000..1f2a488 --- /dev/null +++ b/编程经验/Redis/常用命令.md @@ -0,0 +1,16 @@ + +1. redis-py-cluster在连接集群时会自动创建连接池，并使用连接池进行连接； + +2. 连接池的最大连接数必须大于redis集群的节点数量； + +3. 可以使用python命令：redis_cli.client_setname命令对连接进行命名，以方便后续查找 + +4. 可以使用redis-cli命令：client setname对连接进行命名； + +5. 使用redis-cli连接redis集群的命令为：redis-cli -h host -p port -c进行连接； + +6. 完成连接后，可以使用auth “password”进行授权，可以在连接集群时使用-a “password”进行授权； + +7. 可以使用CLIENT LIST命令列出所有的redis连接； + +8. 可以使用redis_cli.connection_pool.\_available\_connections查看目前连接池中可用的连接； \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/Spark/UserDefinedAggregateFunction使用.md b/编程经验/Spark/UserDefinedAggregateFunction使用.md new file mode 100644 index 0000000..8b13789 --- /dev/null +++ b/编程经验/Spark/UserDefinedAggregateFunction使用.md @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/编程经验/TDengine/DataSource V2使用流程.svg b/编程经验/TDengine/DataSource V2使用流程.svg new file mode 100644 index 0000000..6022a22 --- /dev/null +++ b/编程经验/TDengine/DataSource V2使用流程.svg @@ -0,0 +1 @@ +
继承DataSourceV2和WriteSupport接口，返回
继承DataSourceWriter
返回writerFactory
继承 DataWriterFactory, 重写DataWriter
 继承 DataWriter 重写 write 方法实现具体的写入数据库逻辑，重写 commit 方法用来提交事务，重写 abort 方法用来做事务回滚
 \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/TDengine/Spark与TDengine链接经验总结.md b/编程经验/TDengine/Spark与TDengine链接经验总结.md new file mode 100644 index 0000000..fb0635c --- /dev/null +++ b/编程经验/TDengine/Spark与TDengine链接经验总结.md @@ -0,0 +1,225 @@ +## 一、官方JDBC使用 + +TDengine官方提供了JDBC，Spark读取和写入均可以直接使用 + +### 1.1 依赖问题 + +1. 需要引用taos-jdbcdriver-2.0.42.jar这个包，版本上强烈推荐2.0.42，其他版本会有各种问题； + +2. taos-jdbc的依赖与南京spark集群存在冲突，需要手动引入依赖，方法为： + 1. 下载正确的依赖，并上传hadoop； + 2. 在提交spark任务的时候，手动制定依赖： + +```shell +--conf spark.driver.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar \ +--conf spark.executor.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar +--jars path-to-jar/guava-30.1.1-jre.jar,path-to-jar/failureaccess-1.0.1.jar +``` + +```pom + + com.taosdata.jdbc + taos-jdbcdriver + 2.0.42 + +``` + +3. 对于scala可以在pom中引入依赖，并将所有依赖打包到jar包中，但是python做不到，所以对于pyspark程序，最好引用taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar + +```shell +--conf spark.driver.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar:taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar +--conf spark.executor.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar:taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar +--jars path-to-jar/guava-30.1.1-jre.jar,path-to-jar/failureaccess-1.0.1.jar,path-to-jar/taos-jdbcdriver-2.0.42-dist.jar +``` + +### 1.2 读取 + +可以使用下面的方法读取TDegine + +1. 读取整个表 +```Python +info = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password")\ + #这里是设置网络超时的，如果一次性读取的信息比较多可以把这里设置大一些，单位是ms，默认为5000 + .option("httpSocketTimeout", "100000") \ + .option("dbtable", "test.test")\ + .load() +``` + +2. 读取部分内容 + ```python +info = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password")\ + #这里是设置网络超时的，如果一次性读取的信息比较多可以把这里设置大一些，单位是ms，默认为5000 + .option("httpSocketTimeout", "100000") \ + .option("query", "select * from test.test limit 100")\ + .load() + ``` + +### 1.3 存储 + +可以使用下面的方法向TDegine保存数据 + +```python + toHbaseSave + .write + .format("jdbc") + .option("url", url) + .option("driver", driver) + .mode(SaveMode.Append) + .option("dbtable", "test.test") + .save() +``` + + + +## 二、使用自定义数据源写入数据 + +对于spark来说，直接使用官方的jdbc进行连接只能实现向普通表中写入数据，无法利用TDengine超级表的特性，为了能向超级表中写入数据，需要自定义数据源。由于只需要写入特性，因此下面的内容中只实现了写入的逻辑，没有实现读取的逻辑。 + +1. extends DataSourceV2 with WriteSupport 并重写createWriter方法，创建自定义的数据源； +```scala +class TDSourceV2 extends DataSourceV2 with WriteSupport with Serializable { + + override def createWriter( + jobId: String, + structType: StructType, + saveMode: SaveMode, + dataSourceOptions: DataSourceOptions): Optional[DataSourceWriter] = { + Optional.of(new TDSourceWriter( + //地址 + dataSourceOptions.get("url").get(), + //用户名 + dataSourceOptions.get("user").get(), + //密码 + dataSourceOptions.get("password").get(), + //数据库名称 + dataSourceOptions.get("db").get(), + //超级表名称 + dataSourceOptions.get("stable").get())) + } +``` +2. 继承 DataSourceWriter 重写 createWriterFactory 方法并返回自定义的 DataWriterFactory，重写 commit 方法，用来提交整个事务, 重写 abort 方法，用来做事务回滚； +```scala +class TDSourceWriter( + url: String, + user: String, + password: String, + db: String, + stable: String) extends DataSourceWriter with Serializable{ + + override def createWriterFactory(): DataWriterFactory[InternalRow] = { + new TDWriterFactory(url, user, password, db, stable) + } + // 2.6版本的TDengine不支持事务 + override def commit(writerCommitMessages: Array[WriterCommitMessage]): Unit = Unit + // 2.6版本的TDengine不支持事务 + override def abort(writerCommitMessages: Array[WriterCommitMessage]): Unit = Unit +} +``` +3. 继承 DataWriterFactory, 重写 createDataWriter方法返回自定义的 DataWriter； +```scala +class TDWriterFactory( + url: String, + user: String, + password: String, + db: String, + stable: String) extends DataWriterFactory[InternalRow] with Serializable { + override def createDataWriter( + partitionId: Int, + taskId: Long, + epochId: Long): DataWriter[InternalRow] = { + new TDDataWriter(url, user, password, db, stable) + } +} +``` +4. 继承 DataWriter 重写 write 方法实现具体的写入数据库逻辑，重写 commit 方法用来提交事务，重写 abort 方法用来做事务回滚 ； +```scala +class TDDataWriter( + url: String, + user: String, + password: String, + db: String, + stable: String) extends DataWriter[InternalRow] with Serializable { + + private val logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass) + private var conn: Connection = null + private var stmt: Statement = null + + override def write(record: InternalRow): Unit = { + + //在这里编写将数据插入数据库的逻辑 + + Class.forName("com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver") + val jdbcUrl = s"jdbc:TAOS-RS://$url/$db?user=$user&password=$password" + + // 可以通过record.getxxx获取对应列的内容 + // 如table_name = record.getString(0) + + val variable1 = record.getString(0) + val variable2 = record.getInt(1) + val variable3 = record.getFloat(2) + + // 构建插入数据库的sql语句 + // 请注意，只有原生连接方式才支持参数绑定的插入方式， + // 由于要在spark集群上跑，这里用的是Rest的连接方式， + // 所以只能手动构建插入数据库的sql语句 + // 关于原生连接、Rest连接和参数绑定插入，请见官方文档 + + val sql = "insert to ..." + + logger.info(sql) + + conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl) + stmt = conn.createStatement() + stmt.execute(s"use $db") + + try{ + stmt.execute(sql) + conn.commit() + }catch { + case e: Exception => e.printStackTrace() + }finally { + conn.close() + } + } + + // Tdengine2.6版本不支持事务，因此此处并无实际需要做的事情 + // 创建WriterCommitMessage类，绝对不能传null，网上有些代码是错误的 + object WriteSucceeded extends WriterCommitMessage + override def commit(): WriterCommitMessage = WriteSucceeded + + // Tdengine2.6版本不支持事务，因此此处并无实际需要做的事情 + override def abort(): Unit = Unit +} +``` + +5. 调用，在程序中指定自定义的datasource并传入参数 +```scala +toTdSave + .write + .format("org.example.TDSourceV2") + .mode(SaveMode.Append) + // 地址 + .option("url", url) + // 数据库名 + .option("db", db) + // 用户名 + .option("user", user) + // 超级表名 + .option("stable", stable) + // 密码 + .option("password", password) + .save() +``` + + +参考文献： +1. [暑期2021项目经验分享：实现Spark对接openGauss](https://www.modb.pro/db/132365) +2. [Spark DataSource V1 & V2 API 一文理解](https://blog.csdn.net/penriver/article/details/115672072) +3. [Spark SQL DataSource V2 学习入门 + 代码模板](http://www.jsledd.cn/2019/04/05/datasourcev2/) +4. [Tdengine v2.6 官方文档](https://docs.taosdata.com/2.6/reference/connector/java/) \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/错误经验整理/Doris.md b/编程经验/错误经验整理/Doris.md new file mode 100644 index 0000000..1a597a8 --- /dev/null +++ b/编程经验/错误经验整理/Doris.md @@ -0,0 +1,15 @@ +1. 错误：select list expression not prduced by aggregation ouput(missing from GROUP BY caluse?) + + 1. 原因：查询时查询结果的别名与group by字句中的列名冲突，如： + +``` sql +select + sum(dd) as b +from + a +group by + b, + c +``` + + 2. 解决方法：将查询结果中的列别名进行修改即可； \ No newline at end of file diff --git a/编程经验/错误经验整理/Redis.md b/编程经验/错误经验整理/Redis.md new file mode 100644 index 0000000..8587a48 --- /dev/null +++ b/编程经验/错误经验整理/Redis.md @@ -0,0 +1,22 @@ + + + + +## 错误记录 + +### redis.exceptions.ResponseError: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it is currently not able to persist on disk. + +1. 现象：在执行命令时Redis报错，如下： +```shell + redis.exceptions.ResponseError: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it is currently not able to persist on disk. +``` + +2. 原因：Redis集群问题，根本原因需要检查Redis log并确认 + +3. 解决方案：**该方法为临时解决方案** + + +对Redis进行如下设置： +```python + redis_cli.config_set("stop-writes-on-bgsave-error", "no") +``` diff --git a/编程经验/错误经验整理/SCALA.md b/编程经验/错误经验整理/SCALA.md new file mode 100644 index 0000000..a865553 --- /dev/null +++ b/编程经验/错误经验整理/SCALA.md @@ -0,0 +1,35 @@ +### 1. java.lang.ClassCastException: scala.runtime.BoxedUnit cannot be cast to java.lang.Integer +![image.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/19d5a4c3655d4be80078beacc65cedcb.png) + +1. 错误原因：在if-else语句中，对else情况没有给出结果，导致变量被赋予boxedunit类型的默认值，待满足判断条件后再想赋值正确的值就会导致类型错误 +- 错误代码： +```scala +some_var = if(someCondition){ + dosomething() +} +``` +- 正确代码 +```scala +some_var = if(someCondition){ + dosomething() +}else{ + default_value +} +``` + +### 2. java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.collect.Range.all() + +![db38ee8654c4b8e8db1221ac8e3b5dfa.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/653253bd7aa2574751d6b3c4b87b2b20.png) + +1. 软件环境： + 1. TDengine：2.4.6； + 2. TDengine-JDBC驱动：2.0.42； + 3. Spark版本：2.4.0； +2. 错误原因：TDengine的JDBC驱动引用了guava和failureaccess两个包与spark集群中的包版本不同，spark默认使用集群中的包，导致找不到对应的方法； +3. 解决方法：下载正确的依赖，并上传hadoop，之后在spark提交任务时引用正确版本的依赖文件，指定依赖文件的方法： +```shell +--conf spark.driver.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar \ +--conf spark.executor.extraClassPath=guava-30.1.1-jre.jar:failureaccess-1.0.1.jar +--jars path-to-jar/guava-30.1.1- jre.jar,path-to-jar/failureaccess-1.0.1.jar +``` + diff --git a/编程经验/错误经验整理/Spark.md b/编程经验/错误经验整理/Spark.md new file mode 100644 index 0000000..6149b64 --- /dev/null +++ b/编程经验/错误经验整理/Spark.md @@ -0,0 +1,371 @@ +Python版本：3.7.9 +Spark版本：2.4.7 +包版本：org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.7 + +## 程序报没有写hdfs权限，但是程序本身没有写hdfs： + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211027113018589.png) +![image-20211027131957690.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bed20a60175b61cb29b403747da2cef9.png) + +1. 原因：没有设置checkpoint地址，程序尝试写入到默认地址，但在默认地址没有读写权限； + +2. 解决方法：设置checkpoint地址:.option("checkpointLocation", "地址") + +## 程序报错java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:334)： + +```shell +java.lang.IllegalArgumentException at java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:334) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageSerializer.readMessage(MessageSerializer.java:543) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageChannelReader.readNext(MessageChannelReader.java:58) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowStreamReader.readSchema(ArrowStreamReader.java:132) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.initialize(ArrowReader.java:181) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.ensureInitialized(ArrowReader.java:172) + +    at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.getVectorSchemaRoot(ArrowReader.java:65) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:162) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:122) + +    at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:406) + +    at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec$$anon$2.(ArrowEvalPythonExec.scala:98) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec.evaluate(ArrowEvalPythonExec.scala:96) + +    at org.apache.spark.sql.execution.python.EvalPythonExec$$anonfun$doExecute$1.apply(EvalPythonExec.scala:127)... +``` +![image-20211027131957690.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/bed20a60175b61cb29b403747da2cef9.png) + + +1.  错误原因：pyarrow版本不兼容导致; + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211027131957690.png) +2. 解决方法： + +1.  将pyarrow版本降到0.15.0以下，开发中使用的是0.14.0版本 + +2.  在spark安装目录的conf文件夹中的spark-env.sh文件中加入export RROW_PRE_0_15_IPC_FORMAT=1 + +## 程序报错 Did not pass numpy.dtype object： + +```shell +pyarrow.lib.ArrowTypeError: ('Did not pass numpy.dtype object', 'Conversion failed for column IN_MU_user_fee with type bool') +``` + + +1.  错误原因：numpy版本不兼容导致； + +2.  解决方法：将numpy版本降到1.20.0以下，开发中使用的是1.19.1 + +## 环境缺失组件：开发中遇到缺失rediscluster组件问题； + +![image-20211027132826309.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/ef43169d2a4235c2cb925062df558dc4.png) + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211027132826309.png) + +1. 解决方法(指定Python zip包)： + +1.  将所需的模块从安装目录打包为Zip包； + +2.  上zip包上传至服务器； + +3.  用hadoop fs -mkdir hdfs:/user/faw_vhm_admin/lizhenyang/建立文件夹； + +4.  用hadoop fs -put python.zip hdfs:/user/faw_vhm_admin/lizhenyang/将zip包存入上面建立的文件夹内; + +5.  在提交spark任务时，使用 +```shell +--archives hdfs:/user/faw_vhm_admin/lizhenyang/spark_python_test.zip --conf spark.pyspark.python=./spark_python_test.zip/python374/bin/python3.7 +``` + +## pandas_udf函数不支持window聚合 + +1.  原因：在使用grouped_map模式的pandas_udf时，pandas_udf会将所有列都转为pandas的dataframe格式，这对window列是不可行的，因此引起报错 + +![image-20211027142210598.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400c4c8b8f71f40e271390c394af9baf.png) + +## 终端显示程序运行完毕，但是UI中显示有步骤Failed + +![image-20211027143314354.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/4deada076ad562615019770640de451f.png) + + +失败原因：Stage cancelled because SparkContext was shut down + +1.  原因：集群的内存不足(设置使用的内存不足，非集群物理内存不足)； + +2. 解决方案： + + 在提交运算时，使用--driver-memory 16G --executor-memory 16G --executor-cores 12 --num-executors 12参数将可用内存、CPU核数及节点数增大； + +## 在Structured steaming中实时向redis写入输入 + +1. 解决方法：自定义sink： + +1.  定义save_to_redis函数 + +2.  在writestream中使用foreach(save_to_redis)，foreach函数会将每一个行分别输入save_to_redis函数，在save_to_redis函数中对输入的每一行输入存入Redis + +## 在json序列化的时候遇到datetime不可序列化 + +1. 报错内容：TypeError: Object of type ‘datetime‘ is not JSON serializable + +2.  解决方案1：将需要序列化的列中的datetime转化为字符串 +```python +str(df1[df1.collectTime != np.nan]["collectTime"].values[0]) +``` + + +3.  解决方案2：重写构造json类，遇到datetime类时特殊处理 + +```python +from datetime import date, datetime + +class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): + +    def default(self, obj): + +        if isinstance(obj, datetime): + +            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + +        elif isinstance(obj, date): + +            return obj.strftime('%Y-%m-%d') + +        else: + +            return json.JSONEncoder.default(self, obj) +``` +并在json.dumps()时指定cls为ComplexEncoder +```python +import json + +json.dumps(your_data, cls=ComplexEncoder) +``` + +## 出现极大的统计项 + +1.  在部分指标中，出现上亿、上千万的值，如下图 + +![Snipaste_2023-02-23_13-47-33.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e69ecf782fb3ea7028dd6b670ea61611.png) + +2.  根本原因：在将新增数据的dataframe与原有数据的dataframe合并时，使用了union函数，而union函数是按列的位置进行合并，新增数据和原有数据dataframe中各个列的位置不同，从而导致将新增数据中的max_speed列错误合并到了rapid_acc_times列，导致错误 + +![](//localhost:32447/ks/note/view/6235ffd0-474e-11ec-947d-816f42b524c6/8bfd8b6e-9923-4851-a485-3d4ed2adfc79/index_files/image-20211106170533615.png) +![Snipaste_2023-02-23_13-48-42.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/5acac47721ebff1a643303e26dcf7d10.png) + +![Snipaste_2023-02-23_13-49-58.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2ad711c71c848ec51e2670649c7ae053.png) + +3.  解决方法：使用unionbyname函数，该函数按列名进行合并，而不是列的位置； + +![image-20211106165606545.png](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/b576ec2f70adc926337cb206ba4c0a2b.png) + +## 在Spark SQL中将同一列的两个array量合并 + +1.  在统计dsm报警时间的时候，需要将同vin相同行程的dsm报警时间合并，因此需要在按vin码Group后将dsm_time_list列中的array合并； + +2.  解决方法：先使用collect_list函数，再使用udf函数 + +[参考](https://stackoverflow.com/questions/48406304/groupby-and-concat-array-columns-pyspark/48407212](https://stackoverflow.com/questions/48406304/groupby-and-concat-array-columns-pyspark/48407212) + +### python 2.x + +```python +spark.version + +# u'2.2.0' + +from pyspark.sql import functions as F + +import pyspark.sql.types as T + + +def fudf(val): + +    return reduce (lambda x, y:x+y, val) + +flattenUdf = F.udf(fudf, T.ArrayType(T.IntegerType())) + +df2 = df.groupBy("store").agg(F.collect_list("values")) + +df2.show(truncate=False) + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |store|                        collect_list(values) |  + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |1    |[WrappedArray(1, 2, 3), WrappedArray(4, 5, 6)]|  + +# |2    |[WrappedArray(2), WrappedArray(3)]            |  + +# +-----+----------------------------------------------+ + + +df3 = df2.select("store", flattenUdf("collect_list(values)").alias("values")) + +df3.show(truncate=False) + +# +-----+------------------+ + +# |store|          values | + +# +-----+------------------+ + +# |1    |[1, 2, 3, 4, 5, 6]| + +# |2    |[2, 3]            | + +# +-----+------------------+ + +``` + +### Python 3.x + +```python +spark.version + +# u'2.2.0' + +from pyspark.sql import functions as F + +import pyspark.sql.types as T + +import functools + +def fudf(val): + +    return functools.reduce(lambda x, y:x+y, val) + +flattenUdf = F.udf(fudf, T.ArrayType(T.IntegerType())) + +df2 = df.groupBy("store").agg(F.collect_list("values")) + +df2.show(truncate=False) + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |store|                        collect_list(values) |  + +# +-----+----------------------------------------------+  + +# |1    |[WrappedArray(1, 2, 3), WrappedArray(4, 5, 6)]|  + +# |2    |[WrappedArray(2), WrappedArray(3)]            |  + +# +-----+----------------------------------------------+ + +df3 = df2.select("store", flattenUdf("collect_list(values)").alias("values")) + +df3.show(truncate=False) + +# +-----+------------------+ + +# |store|          values | + +# +-----+------------------+ + +# |1    |[1, 2, 3, 4, 5, 6]| + +# |2    |[2, 3]            | + +# +-----+------------------+ +``` + +## Spark SQL删除array中的指定值 + +1.  需求：删除dsm_time_list中代表未发生DSM报警的”0”； + +2. 方法：使用array_remove函数； + +```python +df_join_tmp1 = df_join_tmp1.withColumn("dsm_time_list", + +                                    flattenUdf("dsm_time_list").alias("dsm_time_list"))\ + +                                    .withColumn("dsm_time_list",  + +                                    F.array_remove(F.col("dsm_time_list"), "0")) +``` + +## 合并后的数据出现重复记录 + +1.  问题：在完成新增数据合并后，使用distinct函数将重复数据去除，但是不成功； + +2.  原因：在取endTime和endMileage列的值时，错误使用了order命令，而max函数取的是到当前行为止之前所有数据的最大值，从而导致新增数据和原有数据有两个不同的endTime和endMileage值，因此无法使用distinct函数删除； + +3.  解决方法：应按如下代码取endTime和endMileage + +```python +df_union_joinTmp1=df_union.withColumn("et",F.max("endTime").over(Window.partitionBy("vin")))\ +    .withColumn("e_mil",F.max("endMileage").over(Window.partitionBy("vin"))) +``` + +## 设置Spark的log等级 + +1. Spark默认会打印Info等级的log，导致非常多的log产生； + +2. 解决方法：使用setLogLevel设置log等级； + +```python +spark = SparkSession \ + +    .builder \ + +    .getOrCreate() + +spark.sparkContext.setLogLevel("Warn") +``` + +## torage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file + +1. 问题：exec在运行中报错： + + +```shell +21/11/09 17:35:59 ERROR storage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file /data5/yarn/nm/usercache/faw_vhm_admin/appcache/application_1626872989805_21612/blockmgr-ef0c9858-08bc-48b9-b9a3-27fdcfe32ef0/17/temp_shuffle_1c325963-4015-4d79-b44f-5e971de31e10 + +java.nio.channels.ClosedByInterruptException + + at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202) + + at sun.nio.ch.FileChannelImpl.truncate(FileChannelImpl.java:372) + + at org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter$$anonfun$revertPartialWritesAndClose$2.apply$mcV$sp(DiskBlockObjectWriter.scala:218) + + at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1417) + + at org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter.revertPartialWritesAndClose(DiskBlockObjectWriter.scala:214) + + at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.stop(BypassMergeSortShuffleWriter.java:237) + + at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:105) + + at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:55) + + at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:121) + + at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner$$anonfun$11.apply(Executor.scala:407) + + at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1408) + + at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:413) + + at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) + + at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.```shell +``` + +2.  原因：Spark本身bug([https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-28340](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-28340))； + +3.  解决：Spark 3.0已修复该bug； + diff --git a/编程经验/错误经验整理/TDengine.md b/编程经验/错误经验整理/TDengine.md new file mode 100644 index 0000000..354b3ab --- /dev/null +++ b/编程经验/错误经验整理/TDengine.md @@ -0,0 +1,53 @@ + +## 1. 利用Restful接口读取大量数据时报Timeout错误 + +```shell +py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o84.load. +: java.sql.SQLException: ERROR (2318): Read timed out + at com.taosdata.jdbc.TSDBError.createSQLException(TSDBError.java:72) + at com.taosdata.jdbc.utils.HttpClientPoolUtil.execute(HttpClientPoolUtil.java:131) + at com.taosdata.jdbc.rs.RestfulStatement.execute(RestfulStatement.java:66) + at com.taosdata.jdbc.rs.RestfulStatement.executeQuery(RestfulStatement.java:37) + at com.taosdata.jdbc.rs.RestfulPreparedStatement.executeQuery(RestfulPreparedStatement.java:45) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRDD$.resolveTable(JDBCRDD.scala:61) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRelation$.getSchema(JDBCRelation.scala:210) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:35) + at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:317) + at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) + at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) + at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) + at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) + at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) + at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) + at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) + at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) + at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) + at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) + at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) + at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) + at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) + at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) +``` + +1. 错误原因：restful接口默认等待数据返回时间为5000ms，当数据量较大时等待时间超过5000ms导致超时； +2. 解决方法：延长等待的时间； +3. 代码：pyspark中可以用下面两种方法设置等待时间 + 1. 方法一，在url中加入设置参数httpSocketTimeout=xx +```python +df = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password&httpSocketTimeout=xx")\ + .option("query", "select * from test.test")\ + .load() +``` + 2.方法二，在option中加入设置参数httpSocketTimeout +```python +df = spark.read\ + .format("jdbc")\ + .option("driver", "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver")\ + .option("url", "jdbc:TAOS-RS://ip:port/db?user=user&password=password")\ + .option("httpSocketTimeout", "xx") \ + .option("query", "select * from test.test")\ + .load() +``` \ No newline at end of file diff --git a/网络通讯/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/网络通讯/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..fb78c5e --- /dev/null +++ b/网络通讯/车联网/通讯协议/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,174 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- + +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #article + +## Page Notes +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/abd5baa3d078f37535e2d82720b201b6.png) + +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + + - 空间解耦 + - 时间解藕 + - 同步 Synchronization 解藕 + + - 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式。事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定。- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 。 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息： + + - 基于主题的过滤：每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + + - 基于内容的过滤 ：broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + + - 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 订阅发布模式与消息队列模式区别 + - 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + + - 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + + - 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- MQTT基本概念 + - MQTT Client + - publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + + - 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + + - MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器. + + - MQTT Broker + - broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + + - MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + + - MQTT链接 + - MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + + - 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- 消息 + - MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + + - CONNECT + + - 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + + - 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + + ![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/a705b334a0d4cb20f22070038ec1cc98.png) + + - ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + + - 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + + - CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + + - Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + + - LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + + - keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + + - CONNACK + - 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应 + + - CONNACK 消息包括两部分内容 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/43255ffc270491b4b99a411422899b01.png) + + - SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + + - ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 + + - 发布 + + - MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + + - MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + + - MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/c0633b77a9c1cfb864bf472795e73131.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + + - TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + + - Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + + - RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + + - Payload：这个是每条消息的实际内容 + + - Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + + - 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + + - 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + + - 订阅 + + - client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/400a2de3b1cca165e543c3de7214eab6.png) + + - Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 + - ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + + - 确认消息 + - client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/2a0be7b3a5825b41d6282c893853f137.png) + + - 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/1617d6fdc0aba70e124f06bded808008.png) + + - 退订 + + - SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e8ce80a3cb32f0f98372e2ade155df75.png) + + - 确认退订 + + - 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息。 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/0b069167a84eaf73290022c071ef8456.png) + + - 退订和确认退订的流程如下 + + ![](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed_big/picbed/e3d655c72474894f37c5e02cb2719edf.png) + +- Topic + + - MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + + - 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + + - 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + + - 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + + - 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + + + diff --git a/网页剪辑/Attention机制学习笔记.md b/网页剪辑/Attention机制学习笔记.md new file mode 100644 index 0000000..340fb60 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/Attention机制学习笔记.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972' +--- +# 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() +- Title: 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +- Reference: https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: + +## Highlights + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/picbed/20200321225923264.png) + +- 上图就是引入了Attention 机制的Encoder-Decoder框架。咱们一眼就能看出上图不再只有一个单一的语义编码C，而是有多个C1,C2,C3这样的编码。当我们在预测Y1时，可能Y1的注意力是放在C1上，那咱们就用C1作为语义编码，当预测Y2时，Y2的注意力集中在C2上，那咱们就用C2作为语义编码，以此类推，就模拟了人类的注意力机制。 + +>*笔记*： +> encoder-decoder模型的问题是encoder会将整个输入都转换为唯一的语义编码C，之后C会作用于整个decoder的解码过程，这会导致两个问题：1. 在解码过程中输入对输出的每个部分影响是相同的，这与实际情况不符；2. 对于较长的输入，全部压缩成一个语义编码会导致信息的丢失；attention机制就是为了解决这两个问题提出的； + +- 将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成（对应到咱们上里面的例子，key和value是相等地，都是encoder的输出值h），此时给定Target中的某个元素Query（对应到上面的例子也就是decoder中的hi），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数 + +>*笔记：* +>注意力机制计算过程： +>1. 利用encoder的输出$h_1, h_2, h_3, ..., h_j$与当前时刻decoder的隐藏值$H_i$计算相关性$F_i$； +>2. 利用softmax函数处理$F_1$得到注意力分配权重$\alpha_{ij}$(j是encoder的时刻，i是decoder的时刻)； +>3. 将encoder的输出值h与对应的注意力分配权重α进行点乘求和，就得到注意力attention； + + +- 相似度计算方法1： 点积：就是将Query和Keyi进行点积，Transformer中就是用的这种方法。 +$$ +Similarity(Q,K_i) = Query \times Key_i +$$ +>*笔记* +>就是将decoder的隐藏值$H_i$分别与encoder的输出值$h_j$进行点乘 + +- 相似度计算方法2：：Cosine相似性-余弦相似度： +$$ +Similarity(Q,K_i) = \frac{Query\times Key_i}{||Query||·||Key_i||} +$$ +- 分子就是两个向量Query与Key的点积 分母就是两个向量的L2范数，(L2范数：指向量各元素的平方和然后求平方根) + +- 相似度计算方法3：MLP网络： +$$ +Similarity(Q,K_i) = MLP(Query, Key_i) +$$ + +- 计算出Query和Keyi的相似性后，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的相似性得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重； +$$ +\alpha_i=Softmax(Sim_i)=\frac{e^{Sim_{i}}}{\sum_{j=1}^{L_X}{e^{Sim_i}}} +$$ + +- 第二阶段的计算结果 $\alpha_i$ 即为 $Value_i$ 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值： +$$ +Attention(Query, Value) = \sum_{i=1}^{L_x}{\alpha_i·Value_i} +$$ + +![image](https://myonemanager.lzybetter.repl.co/picbed/picbed/20200322210257300.png) + +- 阶段1：Query与每一个Key计算相似性得到相似性评分s +- 阶段2：将s评分进行softmax转换成\[0,1\]之间的概率分布 +- 阶段3：将\[a1,a2,a3…an\]作为权值矩阵对Value进行加权求和得到最后的Attention值 + +- 优缺点： +- 优点： 1.速度快。Attention机制不再依赖于RNN，解决了RNN不能并行计算的问题。这里需要说明一下，基于Attention机制的seq2seq模型，因为是有监督的训练，所以咱们在训练的时候，在decoder阶段并不是说预测出了一个词，然后再把这个词作为下一个输入，因为有监督训练，咱们已经有了target的数据，所以是可以并行输入的，可以并行计算decoder的每一个输出，但是再做预测的时候，是没有target数据地，这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来当做下一个时间节点decoder的输入。所以节省的是训练的时间。 +- 2.效果好。效果好主要就是因为注意力机制，能够获取到局部的重要信息，能够抓住重点。 +- 缺点： 1.只能在Decoder阶段实现并行运算，Encoder部分依旧采用的是RNN，LSTM这些按照顺序编码的模型，Encoder部分还是无法实现并行运算，不够完美。 +- 2.就是因为Encoder部分目前仍旧依赖于RNN，所以对于中长距离之间，两个词相互之间的关系没有办法很好的获取。 + +>*笔记：* +>总结来说，attention机制主要集中于对decoder的优化，并没有对encoder有太多优化； + +- Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。其具体计算过程是一样的，只是计算对象发生了变化而已，相当于是Query=Key=Value，计算过程与attention一样 + +
+- 我们想知道这句话中的its，在这句话里its指代的是什么，与哪一些单词相关，那么就可以将its作为Query，然后将这一句话作为Key和Value来计算attention值，找到与这句话中its最相关的单词。通过self-attention我们发现its在这句话中与之最相关的是Law和application，通过我们分析语句意思也十分吻合。 + +- 如此引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，因为如果是RNN或者LSTM，需要依次序序列计算，对于远距离的相互依赖的特征，要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来，而距离越远，有效捕获的可能性越小。但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来，所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短，有利于有效地利用这些特征。除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点，这就是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 + diff --git a/网页剪辑/blog.csdn.net/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train.md b/网页剪辑/blog.csdn.net/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train.md new file mode 100644 index 0000000..aab039f --- /dev/null +++ b/网页剪辑/blog.csdn.net/Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075' +--- +# Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() + +- Title: Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别_初识-CV的博客-CSDN博客_pytorch train +- Reference: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train() + +- 在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码， 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。 + +- 修复很简单，我们将model.train() 向下移动一行，让其在训练循环中。理想的模式设置是尽可能接近推理步骤，以避免忘记设置它。修正后，我们的训练过程看起来更合理，没有中间的峰值出现。 + +- 主要用于通知dropout层和BN层在training和validation/test模式间切换： 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p，设置保留激活单元的概率（保留概率=p)。BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。 + +- 2.eval模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。 + +- 而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。 + +- 如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。 + + diff --git a/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释.md b/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释.md new file mode 100644 index 0000000..279c2a3 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972' +--- +# 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() +- Title: 史上最小白之Attention详解_Stink1995的博客-CSDN博客_attention小白解释 +- Reference: https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105012972 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 上图就是引入了Attention 机制的Encoder-Decoder框架。咱们一眼就能看出上图不再只有一个单一的语义编码C，而是有多个C1,C2,C3这样的编码。当我们在预测Y1时，可能Y1的注意力是放在C1上，那咱们就用C1作为语义编码，当预测Y2时，Y2的注意力集中在C2上，那咱们就用C2作为语义编码，以此类推，就模拟了人类的注意力机制。 + +- 将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成（对应到咱们上里面的例子，key和value是相等地，都是encoder的输出值h），此时给定Target中的某个元素Query（对应到上面的例子也就是decoder中的hi），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数 + +- 点积：就是将Query和Keyi进行点积，Transformer中就是用的这种方法。 + +- Cosine相似性-余弦相似度： 分子就是两个向量Query与Key的点积 分母就是两个向量的L2范数，(L2范数：指向量各元素的平方和然后求平方根) + +- 计算出Query和Keyi的相似性后，第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的相似性得分进行数值转换，一方面可以进行归一化，将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布；另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重 + +- 第二阶段的计算结果 ai 即为 Valuei 对应的权重系数，然后进行加权求和即可得到Attention数值： + +- 阶段1：Query与每一个Key计算相似性得到相似性评分s 阶段2：将s评分进行softmax转换成[0,1]之间的概率分布 阶段3：将[a1,a2,a3…an]作为权值矩阵对Value进行加权求和得到最后的Attention值 + +- 看到这你应该已经能够Attention的强大之处了，但是如此强大的Attention真的是无懈可击，没有一点缺点的吗？ 优点： 1.速度快。Attention机制不再依赖于RNN，解决了RNN不能并行计算的问题。这里需要说明一下，基于Attention机制的seq2seq模型，因为是有监督的训练，所以咱们在训练的时候，在decoder阶段并不是说预测出了一个词，然后再把这个词作为下一个输入，因为有监督训练，咱们已经有了target的数据，所以是可以并行输入的，可以并行计算decoder的每一个输出，但是再做预测的时候，是没有target数据地，这个时候就需要基于上一个时间节点的预测值来当做下一个时间节点decoder的输入。所以节省的是训练的时间。 2.效果好。效果好主要就是因为注意力机制，能够获取到局部的重要信息，能够抓住重点。 缺点： 1.只能在Decoder阶段实现并行运算，Encoder部分依旧采用的是RNN，LSTM这些按照顺序编码的模型，Encoder部分还是无法实现并行运算，不够完美。 2.就是因为Encoder部分目前仍旧依赖于RNN，所以对于中长距离之间，两个词相互之间的关系没有办法很好的获取。 + +- Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。其具体计算过程是一样的，只是计算对象发生了变化而已，相当于是Query=Key=Value，计算过程与attention一样 + +- 我们想知道这句话中的its，在这句话里its指代的是什么，与哪一些单词相关，那么就可以将its作为Query，然后将这一句话作为Key和Value来计算attention值，找到与这句话中its最相关的单词。通过self-attention我们发现its在这句话中与之最相关的是Law和application，通过我们分析语句意思也十分吻合。 + +- 如此引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征，因为如果是RNN或者LSTM，需要依次序序列计算，对于远距离的相互依赖的特征，要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来，而距离越远，有效捕获的可能性越小。但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来，所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短，有利于有效地利用这些特征。除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点，这就是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 + + diff --git a/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer.md b/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer.md new file mode 100644 index 0000000..e12642e --- /dev/null +++ b/网页剪辑/blog.csdn.net/史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105080033' +--- +# 史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer +## Metadata +- Author: [blog.csdn.net]() +- Title: 史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客-CSDN博客_transformer +- Reference: https://blog.csdn.net/Tink1995/article/details/105080033 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 输入inputs embedding后需要给每个word的词向量添加位置编码positional encoding + +- 咱们的Transformer 的是完全基于self-Attention地，而self-attention是不能获取词语位置信息地 + +- 《Attention Is All You Need》论文中Transformer使用的是正余弦位置编码。位置编码通过使用不同频率的正弦、余弦函数生成，然后和对应的位置的词向量相加，位置向量维度必须和词向量的维度一致 + +- 可以通过数据训练学习得到positional encoding，类似于训练学习词向量，goole在之后的bert中的positional encoding便是由训练得到地 + +- pos表示单词在句子中的绝对位置，pos=0，1，2…，例如：Jerry在"Tom chase Jerry"中的pos=2；dmodel表示词向量的维度，在这里dmodel=512；2i和2i+1表示奇偶性，i表示词向量中的第几维，例如这里dmodel=512，故i=0，1，2…255。 + +- 拼接相加都可以，只是本身词向量的维度512维就已经蛮大了，再拼接一个512维的位置向量，变成1024维，这样训练起来会相对慢一些，影响效率。两者的效果是差不多地，既然效果差不多当然是选择学习习难度较小的相加了。 + + diff --git a/网页剪辑/cnblogs.com/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md b/网页剪辑/cnblogs.com/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md new file mode 100644 index 0000000..0995897 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/cnblogs.com/MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园.md @@ -0,0 +1,156 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html' +--- +# MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +## Metadata +- Author: [cnblogs.com]() +- Title: MQTT 协议是个啥？这篇文章告诉你！ - 程序员cxuan - 博客园 +- Reference: https://www.cnblogs.com/cxuanBlog/p/14917187.html +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 还有一个优势就是 MQTT 在客户端容易实现，而且具有易用性，非常适合当今资源有限的设备。 + +- MQTT 协议与 HTTP 相比具有一个明显的优势：数据包开销较小 + +- pub/sub 最重要的方面是 publisher 与 subscriber 的解藕 + +- 空间解耦 + +- 时间解藕 + +- 同步 Synchronization 解藕 + +- 发布/订阅模式消除了传统客户-服务器之间的直接通信，把通信这个操作交给了 broker 进行代理，并在空间、时间、同步三个维度上进行了解藕。 + +- pub/sub 比传统的客户端-服务器模式有了更好的拓展，这是由于 broker 的高度并行化，并且是基于事件驱动的模式 + +- 事件驱动中的程序流程会由诸如用户操作（点击鼠标、键盘）、传感器输出或者从其他程序或传递的消息事件决定 + +- 事件驱动编程是图形用户界面和其他应用程序比如 Web 中使用的主要范式，这些应用程序能够响应用户输入执行某些操作为中心，这同时也适用于驱动程序的编程 + +- broker 能够对消息进行过滤，使每个订阅者只接收自己感兴趣的消息 + +- 基于主题的过滤 + +- 基于内容的过滤 + +- 每条消息都会有一个 topic ，接收客户端会向 borker 订阅感兴趣的 topic，订阅后，broker 就会确保客户端收到发布到 topic 中的消息 + +- broker 会根据特定的内容过滤消息，接受客户端会经过过滤他们感兴趣的内容。这种方法的一个显著的缺点就是必须事先知道消息的内容，不能加密或者轻易修改 + +- 基于类型的过滤 + +- 为了发布/订阅系统的挑战，MQTT 具有三个服务质量级别，你可以指定消息从客户端传到 broker 或者从 broker 传到客户端，在 topic 的订阅中，会存在 topic 没有 subscriber 订阅的情况，作为 broker 必须知道如何处理这种情况。 + +- 在传统的消息队列模式中，一条消息会存储在消息队列中等待被消费，每个传入的消息都存储在消息队列中，直到它被客户端（通常称之为消费者）所接收，如果没有客户端消费消息的话，这条消息就会存在消息队列中等待被消费。但是在消息队列中，不会存在消息没有客户端消费的情况，但是在 MQTT 中，确存在 topic 无 subscriber 订阅的情况。 + +- 在传统的消息队列模式中，一条消息只能被一个客户端所消费，负载会分布在队列的每个消费者之间；而在 MQTT 中，每个订阅者都会受到消息，每个订阅者有相同的负载。 + +- 在传统的消息队列模式中，必须使用单独的命令来显式创建队列，只有队列创建后，才可以生产或者消费消息；而在 MQTT 中，topic 比较灵活，可以即时创建。 + +- publisher 和 subscriber 都属于 MQTT Client。 + +- 发布和订阅的功能也可以由同一个 MQTT Client 实现。 + +- MQTT 客户端是指运行 MQTT 库并通过网络连接到 MQTT broker 的任何设备，这些设备可以从微控制器到成熟的服务器 + +- broker 负责接收所有消息，过滤消息，确定是哪个 client 订阅了每条消息，并将消息发送给对应的 client，broker 还负责保存会话数据，这些数据包括订阅的和错过的消息。broker 还负责客户端的身份验证和授权。 + +- MQTT 是基于 TCP/IP 协议基础之上的，所以 MQTT 的 client 和 broker 都需要 TCP/IP 协议的支持。 + +- MQTT 的连接总是在 client 和 broker 之间进行，client 和 client 之间并不会相互连接。如果要发起连接的话，那么 client 就会向 broker 发起 CONNECT 消息，代理会使用 CONNACK 消息和状态码进行响应 + +- 一旦 client 和 broker 的连接建立后，broker 就会使客户端的连接一直处于打开状态，直到 client 发出断开命令或者连接中断。 + +- MQTT 的消息报文主要分为 CONNECT 和 CONNACK 消息。 + +- 为了初始化连接，需要 client 向 broker 发送 CONNECT 消息 + +- 一个 MQTT 客户端发送一条 CONNECT 连接，这条 CONNECT 连接可能会包含下面这些信息 + +- ClientId：显而易见，这个就是每个客户端的 ID 标识，也就是连接到 MQTT broker 的每个 client。 + +- 这个 ID 应该是每个 client 和 broker 唯一的，如果你不需要 broker 持有状态的话，你可以发送一个空的 ClientId，空的 ClientId 会没有任何状态。在这种情况下，ClientSession 需要设置为 true，否则将会拒绝连接。 + +- CleanSession：CleanSession 会话标志会告诉 broker client 是否需要建立持久会话。在持久会话 （CleanSession = false）中，broker 存储 client 的所有订阅以及服务质量(Qos) 是 1 或 2 订阅的 client 的所有丢失的消息。 + +- 如果会话不是持久的（CleanSession = true），那么 broker 则不会为 client 存储任何内容并且会清除先前持久会话中的所有信息。 + +- Username/Password ：MQTT 会发送 username 和 password 进行 client 认证和授权 + +- LastWillxxx ：LastWillxxx 表示的是遗愿，client 在连接 broker 的时候将会设立一个遗愿，这个遗愿会保存在 broker 中，当 client 因为非正常原因断开与 broker 的连接时，broker 会将遗愿发送给订阅了这个 topic（订阅遗愿的 topic）的 client。 + +- keepAlive：keepAlive 是 client 在连接建立时与 broker 通信的时间间隔，通常以秒为单位。这个时间指的是 client 与 broker 在不发送消息下所能承受的最大时长。 + +- 当 broker 收到 CONNECT 消息时，它有义务回复 CONNACK 消息进行响应。CONNACK 消息包括两部分内容 + +- SessionPresent：会话当前标识，这个标志会告诉 client 当前 broker 是否有一个持久性会话与 client 进行交互。 + +- SessionPresent 标志和 CleanSession 标志有关，当 client 在 CleanSession 设置为 true 的情况下连接时，SessionPresent 始终为 false，因为没有持久性会话可以使用。如果 CleanSession 设置为 false，则有两种可能性，如果 ClientId 的会话信息可用，并且 broker 已经存储了会话信息，那么 SessionPresent 为 true，否则如果没有 ClientId 的任何会话信息，那么 SessionPresent 为 false。 + +- ReturnCode：CONNACK 消息中的第二个标志是连接确认标志。这个标志包含一个返回码，告诉客户端连接尝试是否成功。连接确认标志有下面这些选项。 + +- 消息类型 发布 + +- MQTT 使用的是基于 topic 主题的过滤。每条消息都应该包含一个 topic ，broker 可以使用 topic 将消息发送给感兴趣的 client。除此之外，每条消息还会包含一个负载(Payload)，Payload 中包含要以字节形式发送的数据。 + +- MQTT 是数据无关性的，也就是说数据是由发布者 - publisher 决定要发送的是 XML 、JSON 还是二进制数据、文本数据 + +- MQTT 中的 PUBLISH 消息结构如下。 + +- Packet Identifier：这个 PacketId 标识在 client 和 broker 之间唯一的消息标识。packetId 仅与大于零的 Qos 级别相关 + +- TopicName：主题名称是一个简单的字符串，/ 代表着分层结构 + +- Qos：这个数字表示的是服务质量水平，服务质量水平有三个等级：0、1 和 2，服务级别决定了消息到达 client 或者 broker 的保证类型，来决定消息是否丢失 + +- RetainFlag：这个标志表示 broker 将最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息保存在服务器端（内存或者文件）。 + +- MQTT 服务器只会为每一个 Topic 保存最近收到的一条 RETAIN 标志位为true的消息 + +- Payload：这个是每条消息的实际内容 + +- Dupflag：这个标志表示该消息是重复的并且由于预期的 client 或者 broker 没有确认所以重新发送了一次。 + +- 当 client 向 broker 发送消息时，broker 会读取消息，根据 Qos 的级别进行消息确认，然后处理消息。处理消息其实就是确定哪些 subscriber 订阅了 topic 并将消息发送给他们。 + +- 发布消息的 client 不会知道是否有人对发布的消息感兴趣，同时也不知道多少 client 从 broker 收到了消息。 + +- 订阅 + +- CONNACK + +- CONNECT + +- client 会向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息来接收有关感兴趣的 topic，这个 SUBSCRIBE 消息非常简单，它包含了一个唯一的数据包标识和一个订阅列表 + +- Packet Identifier：这个 PacketId 和上面的 PacketId 一样，都表示消息的唯一标识符。 ListOfSubscriptions：SUBSCRIBE 消息可以包含一个 client 的多个订阅，每个订阅都会由一个 topic 和一个 Qos 构成。订阅消息中的 topic 可以包含通配符。 + +- 确认消息 + +- client 在向 broker 发送 SUBSCRIBE 消息后，为了确认每个订阅，broker 会向 client 发送 SUBACK 确认消息。这个 SUBACK 包含原始 SUBSCRIBE 消息的 packetId 和返回码列表。 + +- 发布 - 订阅 - 确认消息，这三种消息的示意图如下。 + +- 退订 + +- SUBSCRIBE 消息对应的是 UNSUBSCRIBE 消息，这条消息发送后，broker 会删除关于 client 的订阅。 + +- 确认退订 + +- 取消订阅也需要 broker 的确认，此时 broker 会向 client 发送一个 UNSUBACK 消息 + +- 退订和确认退订的流程如下 + +- MQTT Topic 非常轻量级，client 在发布或订阅之前不需要先创建所需要的 Topic，broker 在接收每个 Topic 前不用进行初始化操作。 + +- 当客户端订阅 Topic 时，它可以订阅已发布消息的确切 Topic，也可以使用通配符来同时订阅多个 Topic + +- 单级通配符可以替换 Topic 的一个级别，+ 号代表 Topic 中的单级通配符 + +- 多级通配符涵盖多个 Topic，# 代表 Topic 中的多级通配符。为了让 broker 能够确定和哪些 Topic 匹配，多级通配符必须作为 Topic 中的最后一个字符放置，并以 / 开头 + +- 当 client 订阅带有多级通配符的 Topic 时，不论 Topic 有多长多深，它都会收到通配符之前 Topic 的所有消息。如果你只将 Topic 定义为 # 的话，那么你将会收到所有的消息。 + diff --git a/网页剪辑/developer.aliyun.com/MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区.md b/网页剪辑/developer.aliyun.com/MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区.md new file mode 100644 index 0000000..cb485d8 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/developer.aliyun.com/MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://developer.aliyun.com/article/786001' +--- +# MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区 +## Metadata +- Author: [developer.aliyun.com]() +- Title: MQTT协议详解及v5.0实践-阿里云开发者社区 +- Reference: https://developer.aliyun.com/article/786001 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- MQTTv3协议是为在低带宽、不可靠的网络上工作的传感器而设计的基于TCP的应用层协议，适用于IoT场景 + +- 使用发布/订阅消息模式，支持一对多的消息分发 + +- 报文格式设计精简， 适用于小规模数据传输以及资源受限的IoT设备 + +- 支持QoS0、QoS1、QoS2 三种消息QoS。 + +- MQTT-SN(Sensor Networks) 是MQTT协议的传感器网络版本，最早用在zigBee无线网络中，主要面对电池供电，有限的处理器能力和存储能力的设备。只有很小的内存和CPU，TCP 对于这些设备来说非常奢侈，甚至无法允许TCP协议栈。 + +- MQTT 5.0在协议层提供了更大的自定义扩展空间，平台基于扩展点可支持更丰富的协议能力 + +- 设备状态一致性策略设计，包括session管理机制、心跳检测机制、异地登陆问题、状态最终一致性策略 + +- 协议层本地有session管理器来对本地会话进行管理，通过心跳检测、会话自检来保证跟设备之间的连接状态一致性 + +- 设备状态一致性策略：设备到MQTT协议接入层之间是tcp长连接，通过心跳机制保证心跳周期内设备状态的最终一致性 + +- 通过分布式会话版本号，保证分布式会话并发更新安全，通过上行消息/心跳定时触发会话自检机制，解决异常情况下本地/分布式会话状态不一致的问题。 + +- MQTT协议是基于PUB/SUB的异步通信模式 + +- MQTT协议层针对不同场景支持多种MQTT接入方式，同时支持tcp直连、tls、ws、wss等方式接入 + +- 协议层实现了多协议端口复用，也就是一个端口同时支持多种协议 + +- 通过topic中包含的messageId匹配请求与响应，对业务数据零侵入messageId的生成与匹配、超时控制等逻辑，调用方无感知简化了业务方调用逻辑，扩展了MQTT使用场景。 + diff --git a/网页剪辑/jianshu.com/MQTT协议详解.md b/网页剪辑/jianshu.com/MQTT协议详解.md new file mode 100644 index 0000000..e9c8a3f --- /dev/null +++ b/网页剪辑/jianshu.com/MQTT协议详解.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://www.jianshu.com/p/17a28814a925' +--- +# MQTT协议详解 +## Metadata +- Author: [jianshu.com]() +- Title: MQTT协议详解 +- Reference: https://www.jianshu.com/p/17a28814a925 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 该协议构建于TCP/IP协议上 + +- MQTT最大优点在于，可以以极少的代码和有限的带宽，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务 + diff --git a/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md b/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..1e9c8c5 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7195433939593330749' +--- +# 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7195433939593330749 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 斯皮尔曼相关系数的适用条件比皮尔逊相关系数要广，只需两个变量的观测值是成对的等级评定数据，或者是由连续变量观测数据转化得到的等级数据，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关系数来进行研究。只要数据满足单调关系（例如线性函数、指数函数、对数函数等）就能够使用。 + + diff --git a/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md b/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..1e9c8c5 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/juejin.cn/斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7195433939593330749' +--- +# 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7195433939593330749 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 斯皮尔曼相关系数的适用条件比皮尔逊相关系数要广，只需两个变量的观测值是成对的等级评定数据，或者是由连续变量观测数据转化得到的等级数据，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关系数来进行研究。只要数据满足单调关系（例如线性函数、指数函数、对数函数等）就能够使用。 + + diff --git a/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md b/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..155eaef --- /dev/null +++ b/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,18 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7196290097549361209' +--- +# 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7196290097549361209 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 总结一下对于皮尔逊相关系数的使用场景，有三种必要的特性使用皮尔逊系数最佳： 连续数据 正态分布 线性关系 + +- 上述三个条件均满足才能使用pearson相关系数，否则就用spearman相关系数。定序数据之间也只用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。 + + diff --git a/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md b/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..155eaef --- /dev/null +++ b/网页剪辑/juejin.cn/皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,18 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7196290097549361209' +--- +# 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7196290097549361209 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 总结一下对于皮尔逊相关系数的使用场景，有三种必要的特性使用皮尔逊系数最佳： 连续数据 正态分布 线性关系 + +- 上述三个条件均满足才能使用pearson相关系数，否则就用spearman相关系数。定序数据之间也只用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。 + + diff --git a/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md b/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..aafd567 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解 python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7187943854141046839' +--- +# 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7187943854141046839 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- Kendall(肯德尔)系数的定义：n个同类的统计对象按特定属性排序，其他属性通常是乱序的。同序对（concordant pairs）和异序对（discordant pairs）之差与总对数（n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。 + +- 肯德尔相关则是基于样本数据对之间的关系来进行相关系数的强弱的分析，数据对可以分为一致对(Concordant)和分歧对(Discordant)。 + +- 变量数据是有序的（ ordinal） 或者是连续的（continuous）. 有序尺度（Ordinal scales ）的数据通常用于用数值的方式来衡量非数值的概念 + +- 连续尺度的数据就勿需解释了，常见的温度啊、体重啊、收入啊等等都（或严格、或近似）算是连续尺度的数据。 + +- 肯德尔系数有两个计算公式，一个称为Tau-c，另一个称为Tau-b。两者的区别是Tau-b可以处理有相同值的情况，即并列排位(tied ranks)。 + + diff --git a/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md b/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md new file mode 100644 index 0000000..aafd567 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/juejin.cn/肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://juejin.cn/post/7187943854141046839' +--- +# 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +## Metadata +- Author: [juejin.cn]() + +- Title: 肯德尔系数相关性分析一文详解+python实例代码 - 掘金 +- Reference: https://juejin.cn/post/7187943854141046839 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- Kendall(肯德尔)系数的定义：n个同类的统计对象按特定属性排序，其他属性通常是乱序的。同序对（concordant pairs）和异序对（discordant pairs）之差与总对数（n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。 + +- 肯德尔相关则是基于样本数据对之间的关系来进行相关系数的强弱的分析，数据对可以分为一致对(Concordant)和分歧对(Discordant)。 + +- 变量数据是有序的（ ordinal） 或者是连续的（continuous）. 有序尺度（Ordinal scales ）的数据通常用于用数值的方式来衡量非数值的概念 + +- 连续尺度的数据就勿需解释了，常见的温度啊、体重啊、收入啊等等都（或严格、或近似）算是连续尺度的数据。 + +- 肯德尔系数有两个计算公式，一个称为Tau-c，另一个称为Tau-b。两者的区别是Tau-b可以处理有相同值的情况，即并列排位(tied ranks)。 + + diff --git a/网页剪辑/mengte.online/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md b/网页剪辑/mengte.online/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md new file mode 100644 index 0000000..1b92867 --- /dev/null +++ b/网页剪辑/mengte.online/Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通.md @@ -0,0 +1,20 @@ +--- +doc_type: hypothesis-highlights +url: 'https://mengte.online/archives/1879' +--- +# Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 +## Metadata +- Author: [mengte.online]() + +- Title: Spearman相关性分析(Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通 +- Reference: https://mengte.online/archives/1879 +- Category: #source/article🗞 +- Tags: +## Highlights +- 先将变量X、Y分别从小到大排序编秩，用秩次RX和RY表示。排序时，出现数据相等从而造成秩次相同的现象称为相持(tie)，此时，取其平均秩次为每个数据的秩次 + +- Spearman相关性分析，需要满足2个条件： 条件1：变量包含等级变量、或变量不服从正态分布或分布类型未知。 条件2：两变量之间存在单调关系。 + +- Spearman相关，又称秩相关、等级相关，是对两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围较广。对于服从Pearson相关的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能更低。 Spearman相关系数(rs)介于-1与1之间，rs >0为正相关，rs <0为负相关。rs的绝对值(|rs|)越大，变量间的相关性越强。 参考Pearson相关系数对rs进行等级划分：当0.9