017_分布式机器学习

Git前言（版本控制）

1.Git目前世界上最先进的分布式版本控制系统。
Starbright.·2025-03-11 15:23

Zookeeper与Kafka学习笔记

一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用
上海研博数据·2025-03-11 15:51

Zookeeper学习

Zookeeper是一个开源的分布式协调框架，它主要用于处理分布式系统中的一些常见问题，如同步、配置管理、命名服务和集群管理等。
种豆走天下·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
珠峰日记·2025-03-11 15:20

Zookeeper实践指南

Zookeeper是Apache旗下的一个开源分布式协调框架，主要用于解决分布式系统中的一致性问题，提供高效可靠的分布式数据管理能力。
Kale又菜又爱玩·2025-03-11 15:20

程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍？这份实战手册请收好

还记得去年调试分布式系统时的痛苦经历吗？当时我对着
·2025-03-11 15:56

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
喵了个AI·2025-03-11 13:37

2.10 Spring Boot定时任务：@Scheduled与Quartz对比分析

、核心特性对比特性**@Scheduled**Quartz依赖复杂度内置于Spring（零配置）需额外依赖与配置任务持久化不支持（内存存储）支持（数据库持久化）动态任务管理仅静态配置支持运行时增删改查分布式支持需自行实现原生集群支持调度策略固定速率
Sendingab·2025-03-11 13:04

R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型，其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程；它能够计算陆地－大气的能量通量，考虑土壤性质和土地利用的影响，自带有简化的湖泊/湿地模块，也能够将植被状
weixin_贾·2025-03-11 12:24

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战
金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

基于HarmonyNext的ArkTS高级实战：构建高性能跨平台应用

ArkTS基于TypeScript，结合了HarmonyOS的分布式能力，使得开发者能够轻松构建高性能、跨平台的应用。
·2025-03-11 11:52

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。
·2025-03-11 11:52

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式数据同步是一个核心功能，它允许设备之间无缝共享和同步数据。
·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式数据同步是一个核心特性，它允许设备之间无缝共享和同步数据。
·2025-03-11 11:50

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

历史文章汇总

仿照实现项目Nettygit地址VPNgit地址TCP、HTTP、WebSocket、SOCKS5、DNS协议实现git地址实现DNS协议java版java实现socks5Txlcn手写分布式id生成器
Nuan_Feng·2025-03-11 11:45

内容中台的核心架构是什么？

基础层以统一数据治理体系为支撑，通过标准化接口实现结构化与非结构化数据的统一存储，例如Baklib采用分布式存储架构保障数据安全性与访问效率。
清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

Redis的主从复制（Replication）是构建高可用、高性能分布式缓存和数据库系统的核心机制。
月落星还在·2025-03-11 10:12

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。
程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

鸿蒙（HarmonyOS NEXT）开发实战：Distributed Service Kit（分布式管理服务开发）

DistributedServiceKit（分布式管理服务）实现了分布式设备管理、分布式硬件管
我很英俊 小名男男·2025-03-11 09:01

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
IT古董·2025-03-11 08:25

Spring Cloud Alibaba微服务架构实战教程—17分布式缓存下Redis设计

前言大多数的文章，开头就是告诉你使用redis做缓存，怎么怎么样，而本系列，不打算采用这样无趣的写法，这和直接搬运有什么区别？笔者力求读者能得到更大程度的系统学习，会从为什么使用缓存来给大家进行学习。问问大家，当系统的执行速度慢怎么办？对于更新速度不是很快的站点，可以采用静态化来避免过多的数据查询。通常前端使用Freemaker或Velocity、thymeleaf等模板引擎来实现页面的静态化。对
江湖一点雨·2025-03-11 08:24

5、请简述公司的系统服务架构类型（单体架构、分布式架构、微服务架构、分层架构、集群架构、SOA 架构、中台架构）

架构图用户界面业务逻辑数据访问数据库分布式架构简述：把系统拆分为多个子系统或服务，分布在不同节点上独立运行，通过网络通信协作完成业务功能，可扩展性和可靠性较高，能应对大规模
静静在思考·2025-03-11 08:24

ClickHouse 作用，优缺点。

ClickHouseClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统(DBMS)，专门设计用于实时分析(OLAP)。
mldsh13·2025-03-11 07:22

Git 的详细介绍及用法

一、Git的优点分布式版本控制每个开发者都拥有完整的仓库副本，无需依赖中央服务器（如SVN）。支持离线操作（提交、查看历史、创建分支等）。高效的分支管理创建和切换分支速度快（几乎是瞬间完成）。
xluo1715·2025-03-11 07:50

doris：Elasticsearch

ElasticsearchCatalog除了支持自动映射ES元数据外，也可以利用Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案
向阳1218·2025-03-11 07:20

Flink实时流处理入门与实践

1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架，支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次（exactly-onc
随风九天·2025-03-11 07:19

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
Wis4e·2025-03-11 07:47

如何实现集群中的session共享存储？思维导图 代码示例（java 架构)

集群中Session共享存储的实现在分布式系统或集群环境中，确保用户会话（Session）能够在所有节点之间共享是一个关键问题。为了实现这一点，可以采用多种策略和技术。
用心去追梦·2025-03-11 06:08

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。
綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

【技术干货】三大常见网络攻击类型详解：DDoS/XSS/中间人攻击，原理、危害及防御方案

DDoS（DistributedDenialofService，分布式拒绝服务攻击）通过操控大量“僵尸设备”（Botnet）向目标服务器发送海量请求，耗尽服务器资源（带宽、CPU、内存），导致正常用户无法访问服务
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:01

ClickHouse Keeper 源码解析

ClickHouseKeeper是完全兼容Zookeeper协议的分布式协调服务。本文对开源版本ClickHousev21.8.10.19-lts源码进行了解析。
阿里云云栖号·2025-03-11 05:01

如何使用Java和ElasticSearch实现全文搜索

ElasticSearch是一个分布式搜索和分析引擎，能够处理大规模数据并提供实时搜索功能。在本文中，我们将介绍如何使用Java客户端与ElasticSearch进行交互，实现简单的全文搜索功能
微赚淘客系统开发者@聚娃科技·2025-03-11 05:29

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。
qq_375279829·2025-03-11 05:59

docker 安装ELK 8.17.3

Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，用于日志的存储,搜索,分析,查询。
离开水的飞鱼·2025-03-11 05:58

玩转Mysql系列 - 第26篇：聊聊mysql如何实现分布式锁？

本篇我们使用mysql实现一个分布式锁。
「已注销」·2025-03-11 04:25

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。
❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
jhonwyyc·2025-03-11 04:50

《Python实战进阶》No20: 网络爬虫开发：Scrapy框架详解

No20:网络爬虫开发：Scrapy框架详解摘要本文深入解析Scrapy核心架构，通过中间件链式处理、布隆过滤器增量爬取、Splash动态渲染、分布式指纹策略四大核心技术，结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例
带娃的IT创业者·2025-03-11 03:15

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描
scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。
白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
@心都·2025-03-11 00:23
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