分布式机器学习第51页

机器为什么能学习(上)

本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。

ringotc·2024-02-13 21:16

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要

挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

（三十六）大数据实战——ClickHouse数据库的部署安装实现

分布式架构：支持分布式部署，可以轻松地扩展到

厉害哥哥吖·2024-02-13 20:13

为什么要用Dubbo

就这样为分布式系统的服务治理框架就出现了，Dubbo也就这样产生了。2、Dubbo的整体架构设计有哪些分层?接口服务层（

资深程序员·2024-02-13 20:01

国内DCS系统发展现状

DCS系统大多用于工业控制领域，主要用于控制生产制造系统，所体现的是控制功能分散而管理功能集中，属于分布式控制系统。实现集中管理和生产控制器交互，完成生产任务。

卿名本是诗·2024-02-13 20:56

ELK 日志采集框架（四）：Kafka安装与配置

192.168.51.4JRE1.8如果已安装请忽略kafka2.12-2.1.0IP:192.168.51.4zookeeper3.4.10IP:192.168.51.42介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式

小P聊技术·2024-02-13 19:17

03-03 elasticsearch

入门篇使用场景海量存储：支持分布式存储实时搜索：lucene倒排索引，海量数据下近乎实时搜索a.日志分析，es+logstash+kibanab.Github代码数据分析：支持数据分析及处理基本功能分布式的搜索引擎和数据分析引擎全文检索

nan得糊涂·2024-02-13 19:26

京东平台研发：领域驱动设计（DDD）实践总结

中文详细注释的开源项目RPC框架Dubbo源码解析网络应用框架Netty源码解析消息中间件RocketMQ源码解析数据库中间件Sharding-JDBC和MyCAT源码解析作业调度中间件Elastic-Job源码解析分布式事务中

公众号-芋道源码·2024-02-13 18:26

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理

·2024-02-13 18:51

springboot集成Sa-Token及Redis的redisson客户端

Sa-Token是一个轻量级Java权限认证框架，主要解决：登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权等一系列权限相关问题。

enjoy编程·2024-02-13 17:14

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。

freedomme·2024-02-13 17:11

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

读分布式稳定性建设指南文档

小强聊it·2024-02-13 15:40

能玩上一天的网站，宅家也不无聊！

打出单词，都能有音调，就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过机器学习将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏

编程星语·2024-02-13 15:18

ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析

分布式DDL查询作为子句实现，该子句另外描述。

张飞的猪大数据·2024-02-13 15:32

解密 ARMS 持续剖析：如何用一个全新视角洞察应用的性能瓶颈？

尽管经过过去十几年的发展，分布式系统与之对应的可观测技术快速演进，在一定程度上解决了很多问题，但有一些问题定位起来仍

·2024-02-13 15:18

2020-03-15

web（WorldWideWeb）即全球广域网，也称为万维网，他是一种基于超文本和HTML的，全球性的，动态交互的，跨平台的分布式图形信息系统。

董宇浩·2024-02-13 15:52

Redis的分布式锁及其实现Redisson的全过程

前言分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。

前程有光·2024-02-13 14:14

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。

whyte王·2024-02-13 14:31

分布式事务2pc和3pc

一、两阶段提交（2PC）两阶段提交又称2PC,2PC是一个非常经典的强一致、中心化的原子提交协议。这里所说的中心化是指协议中有两类节点：一个是中心化协调者节点（coordinator）和N个参与者节点（partcipant）。两个阶段：第一阶段：投票阶段和第二阶段：提交/执行阶段。举例订单服务A，需要调用支付服务B去支付，支付成功则处理购物订单为待发货状态，否则就需要将购物订单处理为失败状态。那么

程序员kk·2024-02-13 14:05

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

MongoDB：开启你的NoSQL之旅（一）

一、MongoDB是什么MongoDB简介MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展

地瓜伯伯·2024-02-13 13:44

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

hadoop 分布式集群安装与原理

对很多人来说，学习大数据都止步于集群搭建，即使是那些工作过很多年的JAVA程序员也不例外，我们分享一套能让您轻松完成集群搭建的方法，包括Hadoop的源码编译、企业级环境安装与配置和常用大数据组件的基本原理，请点击下面连接按笔记顺序进行学习服务器基础环境批量操作多台服务器zookeeper编译hadoop源码高可用（HA）HDFS安装HDFS原理以及常用命令yarn原理以及日常使用

海牛大数据_青牛老师·2024-02-13 12:44

【重识云原生】第六章容器6.1.7.1节——Docker核心技术cgroups综述

主流虚拟化技术之VMareESXi第二章计算第3节——主流虚拟化技术之Xen第二章计算第4节——主流虚拟化技术之KVM第二章计算第5节——商用云主机方案第二章计算第6节——裸金属方案第三章云存储第1节——分布式云存储总述第三章云存储第

江中散人·2024-02-13 12:00

Windows安装DeepSpeed

文章目录问题描述解决方案AssertionError:Unabletopre-compileasync_io参考文献问题描述DeepSpeed是一款微软推出的深度学习优化库，它使分布式训练和推理变得简单高效

XerCis·2024-02-13 12:30

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

Elasticsearch的使用场景深入详解

Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎，它提供了一个分布式多用户能力，能够处理PB级别的结构化或非结构化数据。

Y T·2024-02-13 08:30

Elasticsearch—概念、安装和配置

13.jpg前言：Elasticsearch是一款很火热的，很优秀的，基于lucene的开源的分布式的搜索引擎，话不多说，本篇文章主要是Elasticsearch基本概念介绍、安装和配置。

Sunflow007·2024-02-13 08:03

git入门

分布式版本控制系统DVCSgit就是一个典型的分布式版本控制系统分布式版本控制系统可以不用联网就可以工作，因为每个人的电脑上都是完整的版本库，当你修改了某个文件后，你只需要将自己的修改推送给别人就可以了

入梦皆星河·2024-02-13 07:08

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

一文讲清楚分布式事务+分布式锁实现及各技能知识要点

1分布式锁1.1问题分析上面抢单过程实现了，但其实还是有问题，会发生超卖问题，如下图：在多线程执行的情况下，上面的抢单流程会发生超卖问题，比如只剩下1个商品，多线程同时判断是否有库存的时候，会同时判断有库存

纵然间·2024-02-13 07:02

推荐频道

分布式机器学习