分布式机器学习第50页

Git：Git基础概念与安装_2024-07-17_18-59-31.Tex

Git的设计灵感来源于BitKeeper和Monotone，但其独特的分布式架构和性能优化使其在开源社区中迅速流行起来。

chenjj4003·2025-02-07 19:47

自动驾驶领域成长方案

年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习

树上求索·2025-02-07 18:42

智能家居环境质量分析系统的设计与实现

智能家居环境质量分析系统的设计与实现关键词：智能家居、环境质量分析、传感器技术、数据采集、数据处理、机器学习、系统架构、实现案例、未来发展趋势摘要：本文全面探讨了智能家居环境质量分析系统的设计与实现。

AI天才研究院·2025-02-07 17:05

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-02-07 17:33

AI商业化：如何包装技术并找到客户需求？

一、引言在过去几年里，从GPT、Transformer到DeepSeek，以及分布式训练和微调技术的发展，为AI技术带来了质的飞跃。然而，光有先进的技术并不足以实现商业成功。如何将这些技术包装成易于

hjy1821·2025-02-07 17:34

苹果的AI策略：拒绝AGI，拥抱用户体验

苹果公司机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚（JohnGiannandrea）近日公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣，认为这既不现实，也有些轻率。

·2025-02-07 17:32

Python 数据挖掘与机器学习

模块一：Python编程Python编程入门1、Python环境搭建2、如何选择Python编辑器？3、Python基础4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）Python进阶与提高1、Numpy模块库2、Pandas模块库3、Matplotlib基本图形绘制4、图形样式的美化5、图形的布局6、高级图形绘制7、坐标轴高阶应用模块二：特征工程数据清洗1、描述性统计分析

岁月如歌，青春不败·2025-02-07 16:55

torch库介绍

Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库

codelyq·2025-02-07 15:22

Git 基础命令详解：从零开始掌握版本控制

Git作为目前最流行的分布式版本控制系统，几乎成为开发者必备技能。但对于新手来说，Git的命令和概念可能让人望而生畏。本文将详细解析Git的基础命令，帮助你快速上手，高效管理代码！

牛马人生·2025-02-07 14:44

AppML 案例未来

在这个充满变革的时代，AppML（应用机器学习）作为一种新兴技术，正在改变着应用开发的模式。本文将探讨AppML的应用案例及其未来发展趋势。

lly202406·2025-02-07 14:12

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词：大语言模型，MoE架构，参数高效微调，分布式训练，模型压缩，推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI架构设计之禅·2025-02-07 13:39

Hbase基础

1.HBase简介HBASE理论HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的开源数据库，对大数据实现了随机定位和实时读写。

yandao·2025-02-07 13:38

分布式缓存

分布式缓存是一项相对比较成熟的技术。各种形形色色的缓存产品已经进入了消费者市场，其中包括GemStone的GemFire、Tangosol的Coherence和GigaSpaces的DataGrid。

rubyzhudragon·2025-02-07 12:26

案例分析 4 分布式数据库缓存及其他

案例分析4分布式数据库缓存及其他212019分布式缓存系统18171413second13fifth12first12fourth21【Q2】预约人员(患者)登录系统后发超预约挂号请求，进入预约界面。

爱看老照片·2025-02-07 12:55

分布式数据库缓存的基本概念？MemCache和redis的详细比较？

分布式数据库缓存指的是在高并发环境下，为了减轻数据库压力和提高系统响应时间，在数据库系统和应用系统之间增加的独立缓存系统。

mischen520·2025-02-07 11:24

分布式数据库缓存的完美解决方案

分布式数据库缓存的完美解决方案一属性值数据库的每张表结构设置updateTime字段Cache设置readMapUpdateTime，updateMapUpdateTime的属性值readMapUpdateTime

gamezouni·2025-02-07 11:24

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

大模型，即大规模机器学习模型，是利用海量数据和强大算力训练出来的“大参数”模型。其发展历程可谓是一部科技创新的传奇史。从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame

DaskDataFrame是一个类似于PandasDataFrame的大型并行数据结构，它可以在分布式计算环境中高效地执行复杂的数据操作。

openwin_top·2025-02-07 11:21

SpringCloud详细讲解

学习目标微服务框架SpringCloud的核心组件分布式与集群SpringCloud优缺点微服务框架微服务框架是将某个应用程序开发划分为多个小型服务独立进行业务开发的一种架构模式。

上官花雨·2025-02-07 10:14

【系统架构设计师-2021年真题】案例分析-答案及详解

【说明】某公司拟开发一套机器学习应用开发平台，支持用户使用浏览器在线进行基于机器学习的智能应用开发活动。该平台的核心应用场景是用户通过

数据知道·2025-02-07 09:39

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

·2025-02-07 09:18

《集群、权重、时间戳回眸一识》

人物：王浩田时间：2016年9月11日地点：万达二楼玻璃屋主题：memcached分布式存储开篇之言通过演讲者王浩田在讲述的过程中，我发现有几个名词是之前听过但并未了解的新鲜事物，特写此篇来浅析集群、权重

杨晓风-linda·2025-02-07 09:08

浅谈分布式事务

分布式事务是指涉及多个独立数据源（如数据库、消息队列、缓存等）的事务，确保这些操作要么全部成功，要么全部回滚，以保证数据一致性。

纠结哥_Shrek·2025-02-07 07:27

3D数据可视化与SVM分类

在数据科学和机器学习中，数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。

t0_54coder·2025-02-07 07:24

Java面试场景题分享

这个问题引导你思考如何在高并发下确保库存更新的原子性，最直接的方式就是使用分布式锁。你可以解释使用Redis的RedLock或者是基于数据库的悲观锁来实现这个需求。

你也想高人一等啊？·2025-02-07 06:51

Redis

Redis基础：为什么要用分布式缓存？缓存的基本思想很多同学只知道缓存可以提高系统性能以及减少请求相应时间，但是，不太清楚缓存的本质思想是什么缓存的基本思想其实很简单，就是我们非常熟悉的空间换时间。

你也想高人一等啊？·2025-02-07 06:51

深度解读Kafka数据可靠性

Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。

程序の之道·2025-02-07 06:17

管理etcd的存储空间配额

在分布式系统中，etcd作为可靠的键值存储，很容易成为系统瓶颈。

*老工具人了*·2025-02-07 05:11

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

1.数据背景BankMarketing数据集是机器学习和数据分析领域中广泛使用的另一个经典数据集。该数据集来源于葡萄牙的一家银行，记录了该银行通过电话营销活动推广定期存款产品的客户互动情况。

张陈亚·2025-02-07 05:39

智能运维 AIOps

1、什么是AIOpsArtificialIntelligenceforITOperations（AIOps，IT智能运维）是指结合大数据和MachineLearning（机器学习），将包括异常检测、事件关联以及运营数据采集和处理在内的

数字化信息化智能化解决方案·2025-02-07 04:05

文武双全！为什么数据分析师需要既懂业务又懂技术

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。在企业中，数据分析

R3eE9y2OeFcU40·2025-02-07 04:35

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经

幸运 lucky·2025-02-07 03:28

RabbitMQ 深度解析与最佳实践

引言在现代分布式系统中，消息队列（MessageQueue,MQ）扮演着至关重要的角色，能够解耦系统、提高可用性、提升吞吐量。

( •̀∀•́ )920·2025-02-07 03:56

2024年技术总结与2025年最有潜力的技术发展方向

2024年技术总结1.人工智能与机器学习2024年，生成式人工智能（GenerativeAI）技术继续扩展应用范围。从文本生成到图像、音频、视频生成，这些技术被广泛应用于教育、娱乐、医

Allen-Steven·2025-02-07 02:23

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

决策树叶节点对应于决策结果，内部节点表示一个特征或属性。基本流程决策树算法递归返回的三个条件：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分;当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定为该节点所含样本最多的类别；当前结点包含的样本集合为空，不能划分；*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定其父节点所含样本最多的类别；划分选择决策树学习算法包括3部分

KE.WINE·2025-02-07 02:49

漂亮，功能就差？错！优秀可视化大屏一定是颜值体验功能三位一体

但随着分布式渲染架构与边缘计算的发展，技术边界已被突破。现代可视化大屏的本质是空间信息密度（SpatialInformationDen

贝格前端工场·2025-02-07 02:19

【分布式架构理论3】分布式调用（2）：API 网关分析

文章目录一、API网关的作用1.业务层面：简化调用复杂性2.系统层面：屏蔽客户端调用差异3.其他方面：二、API网关的技术原理1.协议转换2.链式处理3.异步请求机制1.Zuul1：同步阻塞处理2.Zuul2：异步非阻塞处理三、API网关与负载均衡的关系API网关在微服务架构中不仅可以汇总微服务调用，还包括路由、负载均衡、限流、缓存、日志等功能。本文将从业务、系统等层面分析API网关的作用。一、A

roman_日积跬步-终至千里·2025-02-07 02:18

大数据集群搭建基础：Hadoop完全分布式搭建学习指南！！

Hadoop完全分布式搭建学习指南Hadoop版本：Hadoop2.XJDK版本：JDK1.8一、准备工作设置主机名和IP在三台CentOS7.4机器上分别设置主机名和IP：node1:192.168.14.10node2

初次知晓·2025-02-07 01:16

如何处理大规模数据集中的数据处理：Spark和ApacheFlink

DataProcessing）任务调度（TaskScheduling）HadoopApacheSparkApacheFlink3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解1.MapReduce（1）概述（2）算法原理分布式文件系统

AI天才研究院·2025-02-07 01:43

神经网络Neural Networks概述

机器学习（ML）是解决人工智能问题的一个重要方法。深度学习（DL）则是机器学习的一个分支，它在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了新的高潮。

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

82K+机器学习、神经网络(github)(libhunt)Django高效的Web开发框架，促进快速开发。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征编码技术:one-hot编码与label编码1.背景介绍在机器学习和数据科学领域,特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

【springboot】springboot+dubbo+Zookeeper

主要用于分布式应用配置管理、统一命名服务、状态同步服务、集群管理等。zookeeper用来注册服务和进行负载均衡，通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除。

DreamBoy_W.W.Y·2025-02-06 23:03

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法=贝叶斯定理+特征条件独立。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征

ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)，表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P

SUNX-T·2025-02-06 23:58

Zookeeper（34）Zookeeper的延迟问题如何解决？

Zookeeper是一个高效、可靠的分布式协调服务，但在某些情况下，延迟问题可能会影响其性能。延迟问题可能由多种因素引起，如网络延迟、服务器负载、磁盘I/O等。

辞暮尔尔-烟火年年·2025-02-06 22:24

【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习：理论、方法与实践

文章目录迁移学习：理论、方法与实践引言第一章迁移学习的基本概念1.1什么是迁移学习1.2迁移学习的类型1.3迁移学习的优势第二章迁移学习的核心方法2.1特征重用（FeatureReuse）2.2微调（Fine-Tuning）2.3领域适应（DomainAdaptation）第三章迁移学习的应用实例3.1医疗影像分析3.2文本分类3.3工业故障检测第四章迁移学习的未来发展与挑战4.1领域差异与模型适

E绵绵·2025-02-06 22:52

分布式快照算法 Chandy-Lamport

0.引言上一篇文章最后说到Spark的StructuredStreaming的ContinuousProcessingMode的容错处理使用了分布式快照（DistributedSnapshot）算法Chandy-Lamport

冬至喵喵·2025-02-06 21:51

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