分布式机器学习第30页

Redis

redis是什么redis能干嘛分布式缓存内存储存和持久化redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上，同时不影响继续服务如果断电，redis可以自主把内存里的数据写入硬盘，下次有电直接找回，不用再从mysql

若水uy·2024-02-20 03:29

Git软件

管理开发项目的人力资源代码资源文档资源基础功能：1.保存和管理软件2.提供客户端工具进行访问3.提供不同版本文件的比对功能不怕中央服务器出问题：分布式版本控制(git).git文件夹是本地仓库再次对本地文件修改

若水uy·2024-02-20 03:25

微服务开发框架：eureka和nacos介绍

一.微服务1.单体架构和分布式架构单体架构分布式架构根据业务功能对系统进行拆分，每个业务模块作为独立项目开发，成为一个服务优点：缺点：服务拆分力度、服务集群地址如何维护、服务之间实现远程调用、服务健康状态如何感知微服务特点

昭昭昭昭·2024-02-20 03:21

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

Rocky006·2024-02-20 02:58

速盾网络：cdn加速服务器代理分销

CDN（ContentDeliveryNetwork）是一种分布式网络架构，旨在提供快速、安全和高效的内容传输和分发服务。

速盾cdn·2024-02-20 02:23

Spring Cloud Hystrix：服务容错与熔断

1.理解服务容错与熔断1.1服务容错的概念和重要性在分布式系统中，由于各种原因（例如网络延迟、服务故障等），服务之间的通信可能会出现故障或者延迟。

星光闪闪k·2024-02-20 02:00

Spring Cloud Ribbon：负载均衡

1.介绍SpringCloudRibbon1.1什么是SpringCloudRibbonSpringCloudRibbon是Netflix开源的负载均衡器，它为分布式服务提供了客户端负载均衡的功能。

星光闪闪k·2024-02-20 02:28

对部分区块链技术应用的浅见

区块链本质上来说是一个分布式的公共账本，能够直接通过互联网传递价值，并具备不可篡改的特性。

Aichris·2024-02-20 02:36

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习

人工智能学家·2024-02-20 02:55

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

我姓许啊·2024-02-20 01:41

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1，0和1分别代表一类）于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

【Git】大厂代码提交原则（适用新手，细节拉满）

目录git是什么，为什么要学git开发目录提交到github/gitee的命令提交代码时的注意事项git的其他命令git是什么，为什么要学gitgit是一个免费的、开源的分布式版本控制系统，git可以追踪文件的修改历史

王果冻ddd·2024-02-20 01:55

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

sensitive-word v0.13 特性版本发布支持英文单词全词匹配

拓展阅读sensitive-word-adminv1.3.0发布如何支持分布式部署？

老马啸西风·2024-02-20 00:08

Java面试题之：MongoDB

Java面试题之：MongoDB一、概念二、特点一、概念 MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

faramita_of_mine·2024-02-20 00:52

【Java面试】MongoDB

MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。再高负

网络冒险家·2024-02-20 00:20

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

Spring Cloud Alibaba 实战(八) - 审核业务的分布式事务处理实现

Github博客地址本文主要讲解RabbitMQ的介绍和安装,SpringCloudStream核心概念,SpringCloudAlibabaRocketMQ学习,异步消息推送与消费1审核业务的实现com/javaedge/contentcenter/service/content/ShareService.java假设添加积分操作很耗时,我们的主要操作是审核,而不关心积分,所以可以将其异步化1.

JavaEdge·2024-02-19 23:30

关于 Git 的基本概念和使用

一、Git的概述Git是一个分布式版本控制系统，它主要用于协同开发和管理代码的变更历史。

御翮·2024-02-19 23:36

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。

御翮·2024-02-19 23:35

java-场景题

1、项目中的分布式锁redis分布式锁：获取锁：SETNX为避免死锁设置过期时间()key过期，业务却未处理完在锁将要过期的时候，如果服务还没有处理完业务，那么将这个锁再续一段时间。

HBryce24·2024-02-19 23:00

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法

会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用

无水先生·2024-02-19 23:50

DLRover：蚂蚁开源大规模智能分布式训练系统

文｜沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式深度学习领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力，未来我们会发布一系列文章，来从同步

·2024-02-19 23:04

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。

X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块

恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。

迷璃学妹·2024-02-19 23:45

kafka-面试题

1、消息队列如何保证消息可靠性消息不重复生产者控制消费者幂等消息不丢失生产者发送，要确认broker收到并持久化broker确认消费者消费完，再删除消息2、kafka是什么Kafka是一种高吞吐量、分布式

HBryce24·2024-02-19 22:08

分布式事务详解

概述随着互联网的发展，软件系统由原来的单体应用转变为分布式应用。分布式系统把一个单体应用拆分为可独立部署的多个服务，因此需要服务与服务之间远程协作才能完成事务操作。

xdpcxq1029·2024-02-19 22:11

【9】知识存储

单节点的服务器可承载上亿级的节点和关系，单节点性能不够时也可进行分布式集群部署。Neo4j有自己的后端存储，不必如同JanusGraph等一样还要依赖另外的数据库存储。

铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:06

一篇文章带你了解分布式系统理论基础 - CAP、BASE

1.CAP理论任何分布式架构设计的系统，只能同时满足CAP中的任意两种，无法同时三种并存。

程序领域·2024-02-19 22:59

浅谈分布式系统中的补偿机制设计问题

我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过DNS服务，网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备，而这些服务于设备都不一定是一直稳定的

架构文摘·2024-02-19 22:59

分布式事务--补偿模式+Mq/TCC

阅读：【分布式事务】TCC补偿性方案https://blog.csdn.net/hu_zhiting/article/details/77190272补偿模式MQ（事务消息）：举个例子，Bob向Smith

xk_一步一步来·2024-02-19 22:28

10分钟说透Saga分布式事务

长按扫描上方二维码一元抢购开篇随着微服务架构的兴起，越来越多的公司会在实际场景中遇到分布式事务的问题。特别是在金融应用场景，几个跨进程的应用共同完成一个任务，就更离不开分布式事务的参与。

石杉的架构笔记·2024-02-19 22:28

Jmeter 分布式压测

下面介绍一种分布式压测。使用场景单台的JMeter压测能力有限，最大并发压测在1k内的，单机基本满足日常需求了。但对于有项目来说，需要上万并发的压测，那就需要采用JMeter的分布式压

咖啡加剁椒·2024-02-19 22:58

我理解的分布式系统，你需要了解的我都有

前言说到分布式系统，不得不说集中式系统。传统集中式系统中整个项目所有的东西都在一个应用里面。

ZYQZXF·2024-02-19 22:57

面试官：浅谈分布式系统中的补偿机制设计问题？