机器学习分布式系统云计算第27页

来吧，展示！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

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

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

云计算 - 负载均衡SLB方案全解与实战

云计算-负载均衡SLB方案全解与实战，介绍SLB的核心技术、用户最佳实践、阿里云SLB产品举例、应用场景。关注【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。

·2024-02-13 11:43

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

【浙江工业大学、中国人工智能学会联合主办，多单位&研究院&高校协办 | SPIE独立出版，往届会议均已完成独立出版及EI检索】第四届物联网与智慧城市国际学术会议（IoTSC 2024）

智慧城市的可持续发展一直是各个行业的重点，智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市中各行各业的城市信息化高级形态，以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术为核心支撑，全面感知、监测、分析、整合城市资源，

艾思科蓝 AiScholar·2024-02-13 11:28

给大家介绍一个云厂商：雨云

雨云云服务器是新一代云计算解决方案随着云计算技术的不断发展，云服务器已经成为企业和个人部署应用程序和存储数据的首选。

Chat_lsm2025·2024-02-13 11:13

雨云裸金属服务器

雨云服务器：灵活多变的云端之力雨云服务器，作为云计算的一种表现形式，以其弹性、可扩展性和按需付费的特点而著称。

Chat_lsm2025·2024-02-13 11:43

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

点赞人工智能在疫情防控中发挥的重要作用

现在，人类社会正步入智能时代，进入以人工智能发明和广泛使用的智能化的时代，国家提出了支持人工智能技术和产业发展，提出了建设5G、大数据、云计算、工业互联网、物联网等新型基础设施的要求。

袁静_15df·2024-02-13 09:32

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

大数据的基础探索之大数据时代

前言：大数据已经是大势所趋，在这个网络时代能够不断地整合资源的人本身也是一种能力拥有者，在这个时代，如果一个人可以掌握数据分析工具，利用好云计算的能力，对于自己的个人而言来说都是一个极其重要的参与程度。

待·2024-02-13 07:10

【更新】企业数字化转型-年度报告175个词频、文本统计

参考管理世界中吴非（2021）的做法，对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用五个维度76个数字化相关词频进行统计。

samLi0620·2024-02-13 07:40

Ubuntu 23.10通过APT安装Open vSwitch

，OpenStack是一个开源的云计算管理平台，作为云计算基础设施的核心组件，其本身并不提供基础功能，而是通过和其他技术相结合来构建和管理虚拟化环境。

Danileaf_Guo·2024-02-13 07:40

【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

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

Redis分布式锁

Redis分布式锁是一种在分布式系统中协调多个进程对共享资源访问的机制。在Redis中实现分布式锁主要依赖于几个关键的操作原子性。

辞暮尔尔-烟火年年·2024-02-13 07:26

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

云原生：下一代应用的构建与运行方式

随着云计算技术的快速发展，云原生（CloudNative）已经成为了一个炙手可热的话题。那么，什么是云原生？它为什么如此重要？在本文中，我们将一起探讨云原生的概念、优势以及如何构建云原生应用。

香蕉不会写代码·2024-02-13 07:49

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。

栈江湖·2024-02-13 06:27

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:19

如何成为一名优秀的互联网售前

今天思考了一下互联网公司的云计算业务的售前都需要哪些能力，作为一个售前人员，在给客户推荐方案的时候，首先要立足于客户的角度来思考问题，那么客户主要关注什么呢？我觉得首先要关注产品的特性。

船长1492·2024-02-13 04:33

AWS入门指南之一：怎样创建免费的AWS账号

这其中会穿插于介绍一些云和分布式系统的知识，但是以AWS的实现为主。可能会带有少量的代码，但是主体操作应该会使用AWSConsole和AWSCLI来完成。

书香门第·2024-02-13 03:52

通过写代码学习AWS DynamoDB（1）

DDB的实现应用了非常多的分布式系统的技术，例如SHARD，eventualconsistency，consistencyHash等。

书香门第·2024-02-13 03:22

Apache Ignite 使用SQL模式

作为SQL数据库，Ignite支持所有DML命令，包括SELECT、UPDATE、INSERT和DELETE查询，并且还实现了与分布式系统相关的DDL命令子集。

wank1259162·2024-02-13 03:21

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre

Jlan·2024-02-13 02:09

linux命令大全

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。

城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升

DeepNoMind·2024-02-12 23:01

云计算openstack核心组件——neutron网络服务（5）

一、虚拟机获取ip：用namspace隔离DHCP服务Neutron通过dnsmasq提供DHCP服务，而dnsmasq通过LinuxNetworkNamespace独立的为每个network服务隔离在二层网络上，VLAN可以将一个物理交换机分割成几个独立的虚拟交换机。类似地，在三层网络上，Linuxnetworknamespace可以将一个物理三层网络分割成几个独立的虚拟三层网络。每个names

WickJohn·2024-02-12 23:02

Linux中使用cgroup来限制资源使用

转自：http://linuxperformance.top/Linux中使用cgroup来限制资源使用作者:yanyun时间:August6,2017分类:OperationSystem在云计算领域中

badman250·2024-02-12 23:49

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

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