分布式机器学习第43页

【机器学习】机器学习简单入门

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

·2024-02-11 17:43

卫星通讯领域FPGA关注技术：算法和图像方面（1）

ASIC、信号处理算法等工程师可能需要关注的技术，有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR图像处理，以下做了一些基础的调研：1LMS算法：LMS（LeastMeanSquare最小均方）算法可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法

徐丹FPGA之路·2024-02-11 17:42

Ceph入门到精通-sysctl参数优化

Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。

·2024-02-11 17:41

机器学习流程之收集数据

引言：在当今信息时代，数据被认为是新时代的燃料，而机器学习则是一种强大的工具，可以从数据中发现模式、提取见解，并做出预测。然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。

·2024-02-11 17:40

初识gRPC

允许开发者直接调用另一台服务器上的程序，而开发者无需另外的为这个调用过程编写网络通信相关代码，使得开发网络分布式程序在内的应用程序更加容易。RPC采用客户端/服务器端的工作模式，

F3nGaoXS·2024-02-11 17:09

实现分布式锁

背景分布式锁是一种用于协调分布式系统中多个节点之间并发访问共享资源的机制。在分布式系统中，由于存在多个节点同时访问共享资源的可能性，需要使用分布式锁来保证数据的一致性和正确性。

毛毛不怕困难·2024-02-11 16:20

gensim 语言训练库 2018-10-26

一、安装gensimpipinstallgensim二、使用这个训练库很厉害,里面封装很多机器学习的算法,是目前人工智能的主流应用库importjiebaimportgensimfromgensimimportcorporafromgensimimportmodelsfromgensimimportsimilaritiesl1

Mr_Du_Biao·2024-02-11 15:17

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 15:00

fast.ai 机器学习笔记（四）

机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

我的创作纪念日

当时，作为一名来自南京的大二大数据专业学生，我被分配到了一个大型分布式系统测试团队中，亲身经历了从零构建测试框架、设计复杂测试场景到验证大数据组件性能的过程。这份实践让我意识到，软件测试不仅是

yueqingll·2024-02-11 14:14

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的

陌简宁·2024-02-11 14:40

gRPC-go源码剖析与实战技术专栏介绍

grpc-go专栏图片.jpg1、背景介绍无论是分布式架构，还是微服务架构，服务之间如何高效、可靠性的通信是具有一定的挑战性的；那么，解决方案之一就是使用RPC通信；而由google开发的grpc-go

码二哥·2024-02-11 14:10

108个Python精选库，看完收获丰富

而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。

程序员晚枫·2024-02-11 13:54

python when库_Python精选库大全，建议收藏留用！

而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。

weixin_39946964·2024-02-11 13:24

决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

人工智能预测地震

AI或是精准预测地震的“救世主”事实上，在20世纪90年代，就有人尝试着用机器学习来预测地震，但收效甚微。

kuntoria·2024-02-11 12:06

2019-10-31 人工智能、机器学习、深度学习的概念

一、什么叫人工智能、机器学习、深度学习人工智能：computationalagents(机器）可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems（系统），可以做以下的事情：rationally

可乐W·2024-02-11 12:30

Kafka概念和基本架构

1、Kafka介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx

悠然予夏·2024-02-11 12:38

kafka基础概念分享

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，Rabbit

小豆腐和小豆浆·2024-02-11 12:38

kafka基本概念

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据以及物联网设备的采样信息。

L.S.V.·2024-02-11 12:38

kafka基础概念

简介Kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replication）的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。

大河院开心鸭·2024-02-11 12:37

Kafka 概念，安装，常用命令（一）

Kafka有点像消息系统，允许发布和订阅消息流，但是它和传统的消息系统有很大的差异，首先，Kafka是个现代分布式系统，以集群的方式运行，可以自由伸缩。

响彻天堂丶·2024-02-11 12:06

Kafka

第一章：Kafka的概述1.1、kafka是一个分布式的基于发布/订阅模型的消息队列，主要用于大数据实时处理领域。

小白鼠捉大猫咪·2024-02-11 12:06

RocketMQ 分布式事务消息

一、什么是事务事务是将一次执行过程中所涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下才能提交，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。一句话来说，就是保证多个操作要么都做，要么都不做。同时一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。二、事务的四个特性（ACID）A:原子性(Atomicity)一个事务(transaction)中的所有

AYSAML·2024-02-11 12:13

Java面试题之：Kafka 概念

Java面试题之：Kafka概念Kafka概念Kafka概念 Kafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，目前是Apache的开源项目

faramita_of_mine·2024-02-11 12:06

WebSocketServer+redis实时更新页面数据

redis实现发布订阅功能具体实现_redisconvertandsend-CSDN博客主要看上面这个使用redis做websocket分布式消息推送服务_websocketredis-CSDN博客ClassCastException

奋豆来袭·2024-02-11 12:34

机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型

1.学习与推断基于概率图模型定义的分布，能对目标变量的边际分布（marginaldistribution）或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型，还需确定具体分布的参数，称为参数估计或学习问题，通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量，则参数估计过程和推断十分相似，可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x＝｛x1，x2，···，xn｝能分为XE

三月七꧁ ꧂·2024-02-11 12:56

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（1）人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。

giszz·2024-02-11 12:26

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 12:56

关于DNS不得不说的一些事

所谓域名系统（DomainNameSystem缩写DNS，DomainName被译为域名）是因特网的一项核心服务，它作为可以将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,可以balabala..省略一万字不表

码农小光·2024-02-11 12:12

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m

是Dream呀·2024-02-11 11:15

Elasticsearch中的模板：定义、作用与实践

Elasticsearch，作为一款开源的分布式搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而广受好评。在处理大规模数据时，如何有效地管理和维护索引成为了一个关键问题。

地瓜伯伯·2024-02-11 11:11

移植美团 leaf 从 java 到 golang

引言关于生成分布式ID服务的方案有很多，基本上都是基于twitter的snowflake来实现，而美团的leaf则把snowflake和号段模式给集成到一起。

DigitMagic魔数实验室·2024-02-11 11:44

fast.ai 机器学习笔记（三）

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记

绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发

1、背景边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备，例如智能手机、传感器、工业机器人等。

初心不忘产学研·2024-02-11 10:41

WWW 万维网

·万维网是分布式超媒体(hypermedia)系统。是超文本(hypertext)系统的扩充。·超文本：由多个信息源链接成。是万维网的基础。·超媒体与超

山间未相见·2024-02-11 10:02

在Windows QT下使用ZeroMQ

zeroMQ作为一个嵌入式消息队列系统，以其轻便灵活的使用方式，极为适合应用程序分布式通讯处理，或者是一种有效的代替常规saocket通讯的方法。

weixin_30578677·2024-02-11 09:30

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工

魏清宇·2024-02-11 09:55

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

Java和JVM将GPU和容器归零

，这将是支持机器学习和人工智能工作量的关键。Oracle的JavaSE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM了解应该在GPU上运行哪些工作负载以及哪些应该在CPU上运行。

追梦人在路上不断追寻·2024-02-11 09:55

大数据技术之 Flume

第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。

骚戴·2024-02-11 09:34

【大数据】Flume-1.9.0安装➕入门案例

hive.log）到HDFS案例4.实时读取目录文件到HDFS案例5.实时监控目录下多个追加文件总结前言大数据解决的无非是海量数据的采集、存储、计算，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集

欧叶冲冲冲·2024-02-11 09:34

大数据Flume--入门

安装部署安装地址安装部署Flume入门案例监控端口数据官方案例实时监控单个追加文件实时监控目录下多个新文件实时监控目录下的多个追加文件FlumeFlume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集

泛黄的咖啡店·2024-02-11 09:04

fast.ai 机器学习笔记（二）

机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记

绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

ZooKeeper分布式锁

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它主要用于维护配置信息、提供分布式同步、命名服务等。

辞暮尔尔-烟火年年·2024-02-11 08:22

Clickhouse 优点与缺点（个人测评）

4、高效实用CPU,并行处理单个查询，充分利用多核，在多个服务器山分布式处理。5、开源的列存储，支持线性扩展，简单方便，高可用容错。缺点1

u013250861·2024-02-11 08:48

clickhouse常见部署图及LowCardinality低基数类型优缺点

clickhouse使用jdbc进行查询插入数据操作的部署图一.读sql的核心是读分布式表的数据（分布式表可以读取互为副本的本地表的数据，起到容灾的目的），然后使用nginx作为负载均衡器和反向代理，代理后端

lixia0417mul2·2024-02-11 08:46

ClickHouse的特征,性能,优点,缺点,应用场景以及什么是OLAP,Clickhouse的相关优化

1.什么是clickhouse:提供了sql结构化的查询语言;clickhouse是一款分布式数据库;clickhouse可以存储海量数据;因为clickhouse是分布式存储海量数据,所以解决了高并发的问题

晓晓很可爱·2024-02-11 08:15

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