机器学习云计算集群posix 第41页

产品经理内容分享(六)：AI产品经理需必备那些能力

目录必备的AI技术知识第一章：AI产品经理是否需要懂技术及其程度第二章：AI产品经理必备的AI技术基础知识——基础算法与机器学习方法第三章：AI产品经理必须要懂的AI技术知识——场景应用第四章：AI算法与模型的关系第五章

之乎者也··2024-02-12 20:45

2020-12-22

调整一下记录的时间准备把时间放到早晨经过一晚上的沉淀也是昨天的一个回忆同时也可以对今天的任务做一个规划短暂的停歇也是可以原谅的但是不可以原谅的是一蹶不振要知道自己是干嘛的每个阶段以及每个时期的任务一点点的向目标靠近走很长的路要记得最初的目的不是为了锻炼身体就要记得自己的目标沿途的风景交往的人都是生活一个是对老梁昨天讲的关于情商的课程的一个回顾以及自己的一个看法收获不足与提升的方面还有就是机器学习接

QuietRG·2024-02-12 20:20

探索嵌入式系统的未来发展趋势

1.人工智能与机器学习的融合随着人工智能和机器学习技术的快速发展，嵌入式系统将更多地融合这些先进技术。未来的嵌入式系统将具备更强大的智能和

迷璃学妹·2024-02-12 20:40

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。过拟合过拟合的表现模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差，低偏差状态。(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数

是Dream呀·2024-02-12 19:05

学习笔记12-zookeeper

什么是zookeeper简介:ApacheZookeeper是一种用于分布式应用程序的高性能协调服务,提供一种集中式信息存储服务特点:数据存在内存中,类似文件系统的树形结构(文件和目录),高吞吐和低延迟,集群高可靠作用

在知识的海洋里遨游·2024-02-12 19:09

图解word2vec，入门自然语言处理必看

图解word2vec精翻版，加入了自己的理解，和稍微有点出入，http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入（embedding）是机器学习中最惊人的创造

学术Fun·2024-02-12 19:42

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linge511873822·2024-02-12 18:21

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linge511873822·2024-02-12 18:20

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linge511873822·2024-02-12 18:20

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linge511873822·2024-02-12 18:17

机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】

K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章，主要介绍的是K紧邻算法，这是机器学习中最简单的一种分类算法，也是机器学习中最基础的一种算法。

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

机器学习原理到Python代码实现之PolynomialRegression

PolynomialRegression多项式回归模型该文章作为机器学习的第五篇文章，主要介绍多项式回归模型的原理和实现方法。这个算法是建立在线性回归基础之上的，所以需要对线性回归有一定的了解。

神仙盼盼·2024-02-12 18:44

【K8S】为了考试而学习01：如何搭建一个K8S集群

1.环境准备1.操作系统环境Ubuntu-18.04.62.地址分配情况节点名称地址备注部署内容Master172.168.0.129主节点dockerkubeadmkubeletkubectlNode01172.168.0.130Node01节点dockerkubeadmkubeletkubectlNode02172.168.0.131Node02节点dockerkubeadmkubeletku

Lz_heng·2024-02-12 18:54

XEX数字货币交易平台：量化交易策略与市场趋势解析

未来，随着人工智能和机器学习技术的进一步发展，量化

焦点易讯·2024-02-12 18:36

Flink第二篇：集群搭建

Flink集群搭建.Flink可以选择的部署方式有：Local、Standalone（资源利用率低）、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes、AWS。

菜鸟Coders·2024-02-12 17:22

SpringBoot整合Elasticsearch详细教程从导入数据开始详细教学

一、修改配置1.先进入elasticsearch的config文件夹中，找到elasticsearch.yml配置文件进行如下修改#集群名称17cluster.name:my-application#节点名称

one piece（｡ò ∀ ó｡）·2024-02-12 17:58

kubernetes（k8s）部署 Metrics Server 资源

这些指标可以直接被用户访问，比如使用kubectltop命令行，或者被集群中的控制器（例如HorizontalPodAutoscalers)使用来做决策。

小陈运维·2024-02-12 17:54

Hbase - 迁移数据[导出,导入]

>有没有这样一样情况，把一个集群中的某个表导到另一个群集中，或者hbase的表结构发生了更改，但是数据还要，比如预分区没做，导致某台RegionServer很吃紧，Hbase的导出导出都可以很快的完成这些操作

kikiki5·2024-02-12 16:55

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

引言之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。

程序员老冉·2024-02-12 16:34

阿里云计算型c7、通用型g7和内存型r7云服务器网络带宽能力及详细使用场景介绍

计算型c7、通用型g7和内存型r7是阿里云推荐的上云首选第七代云服务器，突破算力极限，属于高性价比云服务器，极致性能，安全加码，覆盖多行业场景应用，,由于计算型c7实例vCPU内存比为1:2，通用型g7实例vCPU内存比为1:4，内存型r7实例vCPU内存比为1:8，因此，不同实例就会有多种配置可选，不同配置的网络带宽能力及详细使用场景是不同的，下面小编为大家介绍下计算型c7、通用型g7和内存型r

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-12 16:12

明天开课 | 第六届核磁机器学习班（训练营：2023.7.24~8.5）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 16:34

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

边缘计算的重要性与应用场景

然而，随着数据量的不断增长，传统的云计算已经难以满足我们的需求。边缘计算的出现，为我们提供了一种新的解决方案，让我们能够更好地处理、分析和利用这些数据。边缘计算的重要性体现在以下几个方面。

准备钟·2024-02-12 16:57

shapash，一个神奇的 Python 库！

Github地址：https://github.com/MAIF/shapash在机器学习领域，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。

漫走云雾·2024-02-12 15:18

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从20世纪80年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

Python自学之路：从入门到精通

一、引言Python，作为最受欢迎的编程语言之一，不仅语法简洁易懂，而且应用领域广泛，从数据科学、机器学习、网络开发到自动化脚本编写等，无所不能。

白猫a~·2024-02-12 15:37

阿里云Redis

集群版：通过分片技术实现数据的水平扩展，支持更大的数据量和更高的并发量。集群版可以进一步细分为

编织幻境的妖·2024-02-12 15:35

如何搭建glusterfs分布式存储系统

目录前言什么是分布式存储分布式存储的优点本章重点glusterfs相关术语glusterfs的逻辑卷类型准备6台测试服务器storage服务器安装glusterfs软件并启动分布式集群的结构配置可信池pool

MssGuo·2024-02-12 14:55

Week10

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型

kidling_G·2024-02-12 14:29

nacos的服务注册以及健康检测机制

namespace下的服务才可以相互调用新增namespace步骤如下：注册服务列表相关备注（因为使用的rpc框架有多种，所以这里就不提及相关的rpc配置）服务名：注册时定义的服务名称分组名称：用于定义一类系统的分组集群名称

望湖楼醉·2024-02-12 13:37

云计算时代操作系统Kubernetes之动态配置

笔者关于配置的话题已经有多篇了，不过细心的读者会发现，我们前边所有介绍的内容中，都是讲如何把确定的配置信息传递给容器实例，也就是我们的应用程序，但是情况不总是如此，有些时候我们无法在编写YAML文件的时候，确定具体配置项的值。举几个例子来说明一下，作为Kubernetes平台的用户，当我们通过kubectl将要部署的应用程序推到APIServer之后，对象数据会被保存到ETCD，接着控制器会收到通

攀师傅·2024-02-12 13:17

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

随着2023年AIGC的火热，个人的热情被带动起来，有必要系统、全面的对人工智能、机器学习、深度学习进行总结和再学习。那就设立一个可量化的学习目标吧：考个人工智能相关的认证，以证促学。

North_D·2024-02-12 13:59

【大数据】Flink on Kubernetes 原理剖析

.核心概念4.架构5.JobManager6.TaskManager7.交互8.实践8.1SessionCluster8.2JobCluster9.问题解答Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统

G皮T·2024-02-12 13:27

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段

吵吵人·2024-02-12 12:48

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

·2024-02-12 12:41

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

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！

·2024-02-12 12:11

【更新】以集群促发展：中国各省市高新区创新型产业集群DID（2010-2024）

一、“城市创新”发文趋势和主题分布二、数据来源：国家科技部三、时间跨度：2010-2024年四、数据范围：中国各省五、数据指标1行政区划代码2年份3所属省份4地区5长江经济带6经度7纬度8TreatPost9statement行政区划代码年份所属省份地区长江经济带经度纬度TreatPost1100002010北京市北京市0116.40752639.90403001100002011北京市北京市01

T0620514·2024-02-12 12:40

Docker环境下创建Redis集群出现ERR Invalid node address specified: redis1:6379错误

利用容器名称创建redis集群里报ERRInvalidnodeaddressspecified:redis1:6379错误。集群创建错误解决方法把容器名称改在IP地址即可解决。

AdairSong·2024-02-12 12:53

「精心整理」Ceph搭建硬件建议详解

Ceph是专为在商品硬件上运行而设计的，这使得构建和维护超大规模的数据集群在经济上是可行的。当规划出你的集群硬件时，你需要平衡一些考虑因素，包括故障域和潜在的性能问题。

Lin_b0c9·2024-02-12 12:41

【Spring学习】Spring Data Redis：RedisTemplate、Repository、Cache注解

spring-data-redis官网1）特点提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）提供了RedisTemplate统一API来操作Redis支持Redis的发布订阅模型支持Redis哨兵和Redis集群支持基于

兔兔西·2024-02-12 12:35

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非

stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。

bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

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