Deploying MLflow in GCP Using Terraform: A Step-by-Step Guide
管理和部署 ML 基础架构的复杂性不断增加，确实令人生畏。前段时间，我们分享了“在 Google Cloud Platform 上设置 MLflow 的分步指南”，该指南广受好评。然而，随着时间的推移，技术的进步为我们提供了简化和自动化此过程的潜力 […]文章使用 Terraform 在 GCP 中部署 MLflow：由 DLabs.AI 提供的分步指南。
Reporting an R-Squared Measure for Count Data Models
这篇文章的灵感来自于我前段时间收到的一封电子邮件，该邮件来自一位博客读者。我认为，更“广泛”的回应可能会引起其他读者的兴趣......尽管存在许多局限性，但在报告最小二乘回归结果时，包括判定系数 (R2) 或其“调整后”的值是标准做法。就我个人而言，我认为 R2 是我们结果中包含的最不重要的统计数据之一，但我们都这样做。（请参阅上一篇文章。）如果所讨论的回归模型是线性的（在参数中）并且包含截距，并且如果参数由普通最小二乘法 (OLS) 估计，则 R2 具有许多众所周知的属性。这些包括：0 ≤ R2 ≤ 1。如果我们向模型中添加回归量，R2 的值不会减小。无论我们将这个度量定义为“解释平方和”与
正如前段时间提到的，我被授予了 757/767 的飞行资格，但训练要到 10 月底才能开始，这意味着我还要再在 Mad Dog 上待四个月。昨天我刚和亚特兰大的几个人共进午餐，虽然他们现在都驾驶 757/767，但其中一个人说他“在 Mad Dog 上度过了五个夏天……因为你总是用夏天来衡量在那架飞机上的时间！”我建议，如果他在巡航中真的感到无聊，他应该试着计算一下他在这五个夏天流了多少加仑的汗。或者不——我想这有点恶心。基本问题是，由于 Mad Dog 是从早期的飞机上拉长的，辅助动力装置和空气循环机（“包”）也没有升级以适应增加的客舱体积。在中等温度下或两个发动机都以高功率运行以排出大量引
周日，驾驶 88 号国民警卫队雪佛兰的小戴尔·恩哈特 (Dale Earnhardt Jr.) 和驾驶 8 号军车的马克·马丁 (Mark Martin) 在德克萨斯州赛车场的前段争夺位置。 MartinAca,!a,,cs陆军队奋战了一整天，最终获得了eig...
