分布式机器学习

JNPF.java前后端分离框架，SpringBoot+SpringCloud开发微服务

前后端分离已成为互联网项目开发的业界标准开发方式，通过nginx+tomcat等方式有效的进行解耦合，并且前后端分离会为以后的大型分布式架构、弹性计算架构、微服务架构、多端化服务打下坚实的基础。
「已注销」·2025-03-24 20:37

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模
·2025-03-24 20:50

Hadoop安装

Hadoop的安装方式有三种，分别是单机模式，伪分布式模式，分布式模式。单机模式：单机模式：Hadoop默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。
Cindy_0124·2025-03-24 19:59

Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1
weixin_38135241·2025-03-24 18:25

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解RocketMQ作为一个高性能的分布式消息中间件，其消费者负载均衡机制是保障系统可扩展性和稳定性的关键。
慢德·2025-03-24 18:52

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
秋野酱·2025-03-24 17:47

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时
满木悦·2025-03-24 16:07

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上
伶星37·2025-03-24 14:57

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论
分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

【监控系列】open-falcon

Open-Falcon是一款由小米开源的分布式监控系统，具备高性能、高可用性和易扩展的特点。以下从多个维度对其进行详细解析：1.核心特点分布式架构：模块化设计，各组件独立部署，支持水平扩展。
yunqi1215·2025-03-24 13:18

Elasticsearch 搜索引擎原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是开源分布式搜索引擎，提供搜素、分析、数据可视化等功能。
AI天才研究院·2025-03-24 13:16

spring +kotlin 配置redis 和redis的常用方法

在SpringBoot+Kotlin项目中，可以同时使用RedissonClient（提供分布式对象和高级功能）和RedisTemplate（SpringDataRedis的标准操作）。
LCY133·2025-03-24 13:43

Operating System Concepts读书笔记——操作系统本质、类型与发展【1】

操作系统基础概念1.操作系统功能2.计算机系统组成部分3.用户角度对操作系统的需求4.系统角度二、各类型操作系统1.大型机系统1.1批处理系统1.2多道程序系统1.3分时系统2.桌面系统3.多处理器系统4.分布式系统
墨汁儿·2025-03-24 12:10

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

1.介绍NebulaGraph的定位和用途NebulaGraph是一款开源的分布式图数据库，专注于存储和处理大规模图数据。
一休哥助手·2025-03-24 11:26

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
墨夶·2025-03-24 10:49

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 总结

典型案例包括淘宝架构因业务爆发力被迫转型为分布式系统。开放与协作的价值互联网的开放生态通过API经济（如淘宝Open
诺亚凹凸曼·2025-03-24 09:11

如何设计一个高可用的 Seata 集群？

——从零搭建永不宕机的分布式事务协调系统一、为什么需要高可用Seata集群？在分布式系统中，事务协调器TC是全局事务的“大脑”。
码农技术栈·2025-03-24 08:33

SpringCloud框架下的注册中心比较：Eureka与Consul的实战解析

摘要在探讨SpringCloud框架中的两种注册中心之前，有必要回顾单体架构与分布式架构的特点。单体架构将所有业务功能集成在一个项目中，优点是架构简单、部署成本低，但耦合度高。
耶耶Norsea·2025-03-24 08:29

Spring Cloud Config 快速介绍与实例

SpringCloudConfig是一个用于分布式系统的配置管理工具，提供集中化的外部配置支持。
oscar999·2025-03-24 08:26

Seata分布式事务框架及四种模式原理解析

一、Seata核心概念Seata（SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture）是阿里开源的分布式事务解决方案，核心思想是通过事务协调器（TC）统一管理全局事务分支的状态
Cloud_.·2025-03-24 07:23

Spring Boot 整合 RabbitMQ：注解声明队列与交换机详解

RabbitMQ作为一款高性能的消息中间件，在分布式系统中广泛应用。
Cloud_.·2025-03-24 07:23

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

云原生工程师必修课：如何揪出“假忙真闲”的应用元凶

开始介绍在分布式系统和高并发场景中，高负载（HighLoad）与低使用率（LowUtilization）的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强，传统监控指标难以直接定位根因。
YAMLMaster·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

基于Redis分布锁+事务补偿解决数据不一致性问题

基于Redis的分布式设备库存服务设计与实现概述本文介绍一个基于Redis实现的分布式设备库存服务方案，通过分布式锁、重试机制和事务补偿等关键技术，保证在并发场景下库存操作的原子性和一致性。
yiridancan·2025-03-24 05:37

http协议与https协议

HTTP（HyperTextTransferProtocol：超文本传输协议）是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。
网络文化·2025-03-24 05:32

使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储

Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力，使其成为优秀的选择。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

使用GitHub API进行智能文档加载

它采用Git软件，增强了分布式版本控制，同时提供了访问控制、错误跟踪、软件功能请求、任务管理、持续集成和项目的wiki等功能。
fgayif·2025-03-24 02:07

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

Java架构师成长之路

原理剖析日志机制解析2.框架源码掌握Spring底层原理带你手写一个Spring解析IOC、AOP源码、以及事务原理3.并发编程剖析Java底层锁机制CAS、JUC工具使用、AQS源码分析以及并发的集合类的讲解4.分布式开发剖析分布式中使用
hweiyu00·2025-03-24 00:50

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

在分布式系统中，强一致性往往和高可用、高吞吐是矛盾的。比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。
寻雾&启示·2025-03-24 00:46

【自建分布式数据库详细指南】（五）使用：常见API及使用问题

延续前几篇文章，下面着重从一些基本的API讲讲从入门到习惯的常用方法，后续更新。USAGE1节点管理设置主节点，又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node('new-node',12345);step2.删除节点step3.新增节点后重新
大板牙花生·2025-03-24 00:43

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

Rust作为一门系统级编程语言，近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起，以其内存安全、高性能著称，与TDengine的高效特性天然契合，适合构建高可靠、高
涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战
城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战 第一章 机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息
LuoY、·2025-03-23 18:27
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