奇异学习理论：RLCT视角下的模型涌现能力预测 大家好，今天我们来深入探讨一个激动人心的领域——奇异学习理论（Singular Learning Theory, SLT），以及它如何利用真实对数规范阈值（Real Log Canonical Threshold, RLCT）来预测深度学习模型等复杂模型的涌现能力。SLT为理解和预测模型的泛化性能提供了一个强大的数学框架，尤其是在传统统计学习理论失效的场景下。 1. 引言：传统学习理论的局限与SLT的必要性 传统的统计学习理论，如VC维理论、Rademacher复杂度等，在分析模型泛化能力时取得了显著的成果。然而，这些理论通常基于以下假设： 模型是良态的（well-behaved），即其参数空间是光滑的，损失函数是凸的或至少是局部凸的。 存在唯一的全局最优解。 模型满足一致收敛性。 但现实中的深度学习模型往往不满足这些条件。深度神经网络具有高度非线性和复杂结构，其参数空间包含大量的局部极小值、鞍点和奇异点。此外，损失函数通常是非凸的，并且模型的行为可能表现出不一致的收敛性。因此，传统的学习理论无法准确预测深度学习模型的泛化性能，尤其是在模 …
`pt-kill` 的高级用法：基于正则表达式或阈值自动终止异常连接
🔪 pt-kill 高级用法：让问题连接“猝死”于黎明前 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的程序猿老王。今天，咱们来聊聊一个能让你在半夜安心睡觉，不用担心数据库被“熊孩子”连接拖垮的神器—— pt-kill。 别看它名字带个“kill”，听起来血腥暴力，其实它是个温柔的“守护天使”，能帮你自动识别并“优雅地”终止那些“不听话”的连接，让你的数据库服务器永远保持最佳状态。 开场白：为什么我们需要 pt-kill？ 想象一下，凌晨三点，你正做着一夜暴富的美梦，突然被手机的报警声吵醒，迷迷糊糊一看，数据库CPU飙升到100%！你揉着惺忪睡眼，颤抖着手指登录服务器，发现罪魁祸首是一条执行了几个小时还没跑完的巨型SQL，或者是一堆长时间空闲的“僵尸”连接，霸占着宝贵的资源。 这种场景是不是很熟悉？ 手动 kill 掉这些连接？效率太低，等你操作完，可能数据库都宕机了。而且，你不可能24小时盯着服务器啊！ 这时候，pt-kill 就派上用场了。它就像一个尽职尽责的门卫，时刻监控着数据库的连接，一旦发现“可疑分子”，立刻采取行动，将它们“请”出去，确保数据库的安全和稳定 …