分布式机器学习论文笔记第16页

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。

Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

无论你是机器学习初学者，还

二川bro·2025-03-12 14:56

Golang与Erlang有哪些差异

以下是它们之间的一些关键差异：1.语言设计目标：Erlang：设计用于构建高度并发、容错和分布式的系统，特别是在电信和实时系统中表现优异。它强调利用消息传递进行并发处理和故障恢复。

·2025-03-12 13:57

崖山YashanDB：下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践

deepseek智能体目录第一章：YashanDB的崛起背景与战略定位1.1国产数据库的破局时刻1.2YashanDB的差异化定位第二章：核心技术架构解析2.1存储引擎：LSM-Tree的革新设计2.2分布式事务引擎

Lethehong·2025-03-12 12:42

机器学习背后的数学芝士

在当今快速发展的科技领域，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。

小技工丨·2025-03-12 11:36

Kafka 深入解析：架构原理、基本使用及丢数据场景分析

Kafka是一个高吞吐、分布式的消息队列系统，被广泛应用于日志处理、流式数据处理和事件驱动架构。本篇文章将详细介绍Kafka的架构原理、基本使用方法，并分析Kafka可能的丢数据场景及其解决方案。

唐唐爱吃糖111·2025-03-12 11:36

springboot中的观察者模式

SpringBoot中的观察者模式与消息通信机制深度解析引言在现代分布式系统中，模块解耦和高效通信是系统设计的核心挑战。

stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘UIAutomationCore.dll‘解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-12 10:25

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。

福葫芦·2025-03-12 09:22

JSON-RPC-CXX深度解析：C++中的远程调用利器

随着软件系统的日益复杂和分布式架构的广泛应用，高效的远程过程调用成为构建强大应用程序的关键。JSON-RPC以其简洁的JSON数据格式，使得不同的系统之

极地星光·2025-03-12 09:22

Java集成消息队列实战：从RabbitMQ到Kafka的完整解决方案 [特殊字符]

一、为什么消息队列是分布式系统的血脉？

添砖Java中·2025-03-12 09:51

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概

IT古董·2025-03-12 09:17

深入理解分布式锁：原理、应用与挑战

但是在分布式环境中，这种线程间的锁机制已经不起作用了，因为系统会被部署在不同机器上，这些资源已经不是在线程间共享了，而是进程之间共享资源。为了解决这个问题，分布式锁应运而生。本文将详

·2025-03-12 09:23

保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例

从安装到运行手把手教学，保证不迷路～零基础友好版教程第一步：安装必备工具包别慌！这里有两种安装方式，选你顺手的方式1：用代码自动安装（推荐新手）直接在你的Python代码最前面加这几行，运行时会自动安装：#把这坨代码贴在文件最前面！importsysimportsubprocess#需要装的包列表packages=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-lea

dami_king·2025-03-12 08:45

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

00_01 python机器学习_环境搭建

机器学习环境的搭建Windows+Python3Python3下载地址python环境设置安装尽量安装在自定义目录下,方便查找,其他选项都用默认值就行.安装成功后,cmd里输入python校验.下载用于机器学习的虚拟环境的包

辛　欣·2025-03-12 07:03

代理模式（Proxy Pattern）详解

远程访问：通过代理访问分布式系统中的远程对象（

FHKHH·2025-03-12 06:54

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

使用AINetwork进行AI模型管理

核心原理解析AINetwork通过结合区块链技术和去中心化的计算资源，分布式管理和执行大规模的AI模型运算任务。这意味着开发者能够在网络中高效利用共享的GPU资

qahaj·2025-03-12 05:44

携程开源的分布式apollo技术，整合springboot集成实现动态刷新配置

最后这份文档从构建一个键值数据库的关键架构入手，不仅带你建立起全局观，还帮你迅速抓住核心主线。除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。整理不易，觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~你的支持，我的动力；祝各位前程似锦，offer不断！！！本文已被CODING开源项目：【

2401_84584854·2025-03-12 04:10

Spring Boot 整合 Apollo 配置中心实战

SpringBoot整合Apollo配置中心实战一、Apollo简介二、环境准备三、项目整合步骤四、配置使用示例五、常见问题及解决在分布式系统开发中，配置管理至关重要。

m0_51274464·2025-03-12 04:09

使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询

技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库，广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能，作为全文搜索服务的一部分，支持在应用中进行高效的语义查询。

eahba·2025-03-12 04:05

RDD 行动算子

在ApacheSpark中，RDD（弹性分布式数据集）是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。

阿强77·2025-03-12 03:02

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

日常工作，MQ的7种常用使用场景

目录1.异步处理详细解释运用场景代码示例2.流量削峰详细解释运用场景代码示例3.日志处理详细解释运用场景代码示例4.数据同步详细解释运用场景代码示例5.任务调度详细解释运用场景代码示例6.分布式事务详细解释运用场景代码示例

浪九天·2025-03-12 03:57

向量空间与范数

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

互信息详解

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

Spring Cloud相关面试题

SpringCloud是一个基于SpringBoot构建的微服务开发工具集，用于简化分布式系统开发，提供服务注册与发现、配置管理、全链路监控等功能。2.SpringCloud的核心组件有哪些？

努力的搬砖人.·2025-03-12 02:53

QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）

QP问题是线性规划（LP，LinearProgramming）的扩展形式，广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下：min⁡x12xTQx

BineHello·2025-03-12 02:22

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods

Cachel wood·2025-03-12 01:44

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度

qq_27390023·2025-03-12 01:42

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法

EchoToMe·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。

Wis4e·2025-03-12 00:31

考研复习之记忆方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

A800算力部署实战策略

本书以A800芯片的并行计算特性为切入点，深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制，覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

当前算力架构正经历从集中式向分布式演进，通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化，显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

什么是分布式系统？什么是微服务架构？

什么是分布式系统？分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。

BELONGS TO YOU .·2025-03-11 21:38

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

一张表多少记录，会成为大表？如何计算

比如，对于MySQL来说，百万级别的记录可能已经算大表，而对于一些分布式数据库，可能处理十亿级别的数据才算挑战。接下来，用户可能想知道如何判断自己的表是否过大，以及如何计算这个阈值。

18你磊哥·2025-03-11 20:02

使用Spring Boot集成Kafka开发：接收Kafka消息的Java应用

Kafka是一个分布式的流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性和容错性的特点。SpringBoot提供了与Kafka集成的便捷方式，使得开发者可以轻松地创建Kafka消息接收应用。

YazIdris·2025-03-11 20:30

讲一下Spark的shuffle过程

首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分，shuffle数据存储，shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。

冰火同学·2025-03-11 20:29

Spring Boot 集成 Kafka

在现代软件开发中，分布式系统和微服务架构越来越受到关注。为了实现系统之间的异步通信和解耦，消息队列成为了一种重要的技术手段。Kafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于各种场景。

m0_74824592·2025-03-11 20:57

推荐频道

分布式机器学习论文笔记