Machines)

[7][lecture] Lecture 4:VMware fault-tolerant virtual machines

6.8242018Lecture4:Primary/BackupReplicationVMwareFT，一个极端例子下的主备复制容错，即使出错也可以继续提供服务，应该具备以下条件：第一部分组件失效仍然可用；第二对外隐藏分布式，提供单机一样的一致性；第三，对客户端开发友好透明，对server开发友好透明；第四，性能足够好可以处理哪些失效？Fail-Stop类型的失效，独立的失效，网络丢包，网络分区无
WhateverYoung·2020-06-30 05:36

windows下默认安装docker后导致C盘空间不够用问题的解决方案

这个问题主要是由于虚拟硬盘默认安装在C盘下导致的，因此需要在windows下移动OracleVMVirtualBox的虚拟硬盘，步骤如下：1.默认虚拟盘在C:\Users\A\.docker\machine\machines
xpb1980·2020-06-30 03:28

蓝色巨人IBM（International Business Machines）

蓝色巨人IBM（InternationalBusinessMachines）,万国商用机器公司，因为IBM公司和蓝色有着不解之缘和自身在行业领先的地位，也被称为“BigBlue”（蓝色巨人）。IBM在IT行业的霸主地位是大家公认的，有人说，“IBM的前三十年就是IT的前三十年”，也有人说，“电脑的历史，就是IBM的历史”，美国《时代周刊》称：“IBM的企业精神是人类有史以来无人堪与匹敌的·····
油醋三椒·2020-06-29 05:35

Convolutional Pose Machines模型

论文来源题目:ConvolutionalPoseMachines-CVPR2016作者:Shih-EnWei,VarunRamakrishna,TakeoKanade,YaserSheikh团队:TheRoboticsInstituteCarnegieMellonUniversity简介CPM是目前比较有名的一个人体姿态估计模型，给定一张图片，可以得到人体的关节点，对body的估计有14个关节点，
yimon_·2020-06-28 19:22

Handling HTTP 404 Error in ASP.NET Web API

RPCserviceshasbecomeveryeasywiththenewASP.NETWebAPIframework.UsingASP.NETWebAPIframework,youcancreateHTTPserviceswhichcanbeaccessedfrombrowsers,machines
weixin_33949359·2020-06-28 08:09

【姿态估计】PoseMachine: 通过推理机进行关节姿态估计 Articulated Pose Estimation via Inference Machines

原文地址：http://www.cs.cmu.edu/~vramakri/poseMachines.htmlVarunRamakrishna,DanielMunoz,MartialHebert,J.AndrewBagnell,andYaserSheikh卡耐基梅隆大学机器人研究所摘要用于关节人体姿态估计的最先进方法基于部件的图模型。这些模型通常仅限于树形结构表示和简单的参数，以便实现易处理的推理。
ictzk·2020-06-27 09:50

论文笔记《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》

原文链接本文发表于信息检索领域顶级会议SIGIR2017代码链接摘要在当今互联网工业界中，有许多预测任务需要用到大量的类别特征。要想将这些类别特征送入到模型中，就必须得将其onehot。但这样一来，就会产生大量的稀疏特征，要想从这些稀疏特征中充分学习到有用的信息，必须要考虑特征之间的相互作用。FM算法是一种常用的解决方案，因为它充分考虑了二阶特征之间的相互作用。然而FM有一个缺点，就是它仅仅以线性
ttv56·2020-06-27 09:30

【最大流】LightOJ-1153 Internet Bandwidth

1153-InternetBandwidthPDF(English)StatisticsForumTimeLimit:2second(s)MemoryLimit:32MBOntheInternet,machines
J_Sure·2020-06-27 03:44

FM（Factorization Machines ）特征处理

博客链接：知乎，讲解的比较好https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267算法理论：https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/7879765.htmlFM/FFM算法https://zhuanlan.zhihu.com/p/34564014工程实践http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/8032553.htmlhttp
千寻～·2020-06-27 01:18

window7 修改docker安装的machine 位置

win7下安装docker，默认的machinelocation是在C:\users\xx\.docker\machine\machines下面，为了不占用系统盘，想修改盘符位置google了一下，发现只需要设置
淡淡的蛋蛋·2020-06-27 00:33

coursera Machine Learning 第七周 测验quiz答案解析 Support Vector Machines

1.选择D解析：SVM欠拟合，原来要调整lambda减少，而C=1/lambda，所以就要调整C增加，减少平方项。2.选择D解析：由于只减少了平方项，所以fi的位置不变，只是整个图像变窄了。3.选择AB解析：使第一项为零，必须保证cost1或者cost0的函数为零，则y=1时看cost1，要使z=thetaTx>=1才能让cost1等于0；同理，y=0时，z=thetaTx<=-1，使cost0等
小白一只an·2020-06-26 12:10

【人体姿态】Convolutional Pose Machines

Wei,Shih-En,etal.“ConvolutionalPoseMachines.”CVPR,2016本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。目前在2016年的MPII竞赛中名列前茅。作者在github提供了训练和测试源码。本文详解其思想和实践方法，并指出源码与论文中不同之处。思想本文的特色有三：1.用各部件响应图来表达各部件之间的空间约束。响应图和特征图一
shenxiaolu1984·2020-06-26 09:58

《Factorization Machines》 | FM模型及python实现

1FactorizationMachines原文2FM模型2.1背景计算广告和推荐系统中，CTR预估是一个非常重要的环节，判断一个item是否应该被推荐要根据CTR预估的点击率进行。CTR预估时，除了单特征以外，往往需要组合特征。数据经过one-hot编码以后，导致样本数据变得非常稀疏，另外，还导致特征空间变大。为了解决数据稀疏（one-hotcoding）情况下，特征如何组合的问题，FM由此诞生
蠡1204·2020-06-25 17:46

lightoj 1153 Internet Bandwidth（无向图最大流）

1153-InternetBandwidthPDF(English)StatisticsForumTimeLimit:2second(s)MemoryLimit:32MBOntheInternet,machines
shyoldman·2020-06-25 13:53

关键点检测的总结

一、三款模型几款模型目前来看的精度：CPMmachines-tensorflowcpm
华仔168168·2020-06-25 10:29

论文阅读：《Convolutional Pose Machines》CVPR 2016

概述本文使用CNN进行人体姿态估计，它的主要贡献在于使用顺序化的卷积架构来表达空间信息和纹理信息。顺序化的卷积架构表现在网络分为多个阶段，每一个阶段都有监督训练的部分。前面的阶段使用原始图片作为输入，后面阶段使用之前阶段的特征图作为输入，主要是为了融合空间信息，纹理信息和中心约束。另外，对同一个卷积架构同时使用多个尺度处理输入的特征和响应，既能保证精度，又考虑了各部件之间的远近距离关系。网络结构以
青青韶华·2020-06-25 10:49

【LeetCode】517. 超级洗衣机 解题报告 (python)

原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/super-washing-machines/submissions/题目描述：假设有n台超级洗衣机放在同一排上。
暮雨凉初透·2020-06-25 06:19

MongoDB与Spark整合的环境搭建

Spark介绍Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发通用内存并行计算框架。
红警专家·2020-06-25 05:21

姿态估计CPM

论文：ConvolutionalPoseMachinesGithub：https://github.com/timctho/convolutional-pose-machines-tensorflowhttps
watersink·2020-06-24 23:13

jenkins服务器搭建部署

本文使用京东云主机搭建jenkins服务器一、云硬盘挂载由于jenkins服务器需要使用云硬盘，将数据盘挂载至/data目录，主要参考文档如下：https://docs.jdcloud.com/cn/virtual-machines
拥抱java·2020-06-24 08:11

分解机(Factorization Machines)推荐算法

1分解机(FactorizationMachines)推荐算法原理1.1分解机(FactorizationMachines)推荐算法原理  因子分解机(FactorizationMachine,FM)是由SteffenRendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。  对于因子分解机FM来说，最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。现实中稀疏的数据很多，例如作者所举的推荐系统的例子便是一个
肥了个大西瓜·2020-06-24 07:19

卷积姿态机(单人姿态识别)论文阅读 CVPR2016

项目代码：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/convolutional-pose-machines-release论文原文：https://
just_sort·2020-06-23 23:55

vbox nat 联网方式下，主机访问客户机的方法，进行端口映射

smhx.javaeye.com/blog/338063http://blog.mcuol.com/User/xiaoxiaopig/Article/37472_1.htm其实下面三个命令是修改了VirtualBox/Machines
jixiuffff·2020-06-23 22:41

One hot encoding for state machines

Designershavelongfoundthattherearemanytradeoffsforareaandperformance.One-hot-state-encodingisanapproachtostatemachinedesignthatattemptstogainperformancebysimplifyingdecodelogic.Thesimplestexampleiscom
angsun8705·2020-06-22 14:43

chapter5 Support Vector Machines （支持向量机）

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。设置from__future__importdivision,print_function
别致的SmallSix·2020-06-21 07:10

go技术文章梳理（2017）

gocn_news_2017-12-31分布式系统下的Gochannelshttps://medium.com/@matryer/introducing-vice-go-channels-across-many-machines-bcac1147d7e2GoSocket
韩亚军·2020-06-21 01:17

Jenkins Master,Slave 使用问题汇总及解决方案

和slave机器见：https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Step+by+step+guide+to+set+up+master+and+slave+machines1
achang21·2020-06-20 23:31

Java如何启用Azure Linux虚拟机的诊断设置

在官方的这篇文档中为大家介绍了如何使用Java开启AzureWindows虚拟机的诊断设置，https://docs.azure.cn/zh-cn/articles/azure-operations-guide/virtual-machines
学习虾·2020-05-24 15:00

Jenkins安装与部署

docker和maven配置一、云硬盘挂载由于jenkins服务器需要使用云硬盘，将数据盘挂载至/data目录，主要参考文档如下：https://docs.jdcloud.com/cn/virtual-machines
爱书的瞎子·2020-05-23 19:09

论文阅读：（NFM）Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

文章目录摘要一、Introduction二、NFM基本原理1、系统框架1、EmbeddingLayer2、Bi-InteractionLayer3、HiddenLayer4、PredictionLayer2、NFMvsWide&Deep、DeepCross三、训练1、目标函数2、参数估计3、Dropout4、BatchNormalization四、实验部分1、数据集2、实验结果摘要在很多预测任务中
工藤旧一·2020-04-23 13:34

[翻译]AKKA笔记 - 有限状态机 -1

原文地址：http://rerun.me/2016/05/21/akka-notes-finite-state-machines-1/我最近有个机会在工作上使用了AkkaFSM，是个非常有趣的例子。
麦芽面包·2020-04-11 01:33

机器学习经典算法 - Support Vector Machines

支持向量机被很多人认为是最好的算法（之一），其代表了一族可以用于分类、回归和异常数据检测的算法。Supportvectormachines(SVMs)areasetofsupervisedlearningmethodsusedforclassification,regressionandoutliersdetection.支持向量机算法的核心思想在于找到那个可以最稳健的将样本进行分类的间隔超平面，
拓季·2020-04-09 09:46

AKKA 笔记 - 有限状态机 -2

原文地址：http://rerun.me/2016/05/22/akka-notes-finite-state-machines-2/在上一节的AkkaFSM笔记中，我们看了一些基本的使用AkkaFSM
麦芽面包·2020-03-28 23:38

2018-01-05英语新闻一则The next frontier Using thought to control machines

Brain-computerinterfacesmaychangewhatitmeanstobehumanTECHNOLOGIESareoftenbilledastransformative.ForWilliamKochevar,thetermisjustified.MrKochevarisparalysedbelowtheshouldersafteracyclingaccident,yethas
MY_CQ·2020-03-28 04:09

To see life

toseetheworld;toeyewitnessgreatevents;towatchthefacesofthepoorandthegesturesoftheproud;toseestrangethings–machines
千老师_职业生涯定位·2020-03-26 17:37

RECURRENT INFERENCE MACHINES FOR SOLVING INVERSE PROBLEMS

https://openreview.net/pdf?id=HkSOlP9lgInverseproblemsaretypicallysolvedbyfirstdefiningamodelandthenchoosinganinferenceprocedure.Withthisseparationofmodelingfrominference,inverseproblemscanbeframedina
朱小虎XiaohuZhu·2020-03-22 04:28

支持向量机(Support Vector Machines)

1.优化目标在监督学习中，很多监督学习算法的性能都非常相似，所以经常要考虑的东西，不是选择算法，而是更多的去考虑，你构建这些算法时所使用的数据量，这就体现了你使用这些算法的技巧。特征选择正则化参数的选择..支持向量机(SVM)，更清晰更强大的算法。优化目标：从logistic回归开始，看看如何作一些小小的改动来得到一个支持向量机。考虑单独一项对logistic回归总体代价函数的贡献：画一条直线，它
带刺的小花_ea97·2020-03-19 21:27

docker安装时host-only cidr conflicts with the network address of a host interface错误解决

default)Copying/Users/kaihuan/.docker/machine/cache/boot2docker.isoto/Users/kaihuan/.docker/machine/machines
陈哈哈·2020-03-17 09:07

经典例题-多机调度问题

privatestaticvoidgreedStrategy(){//sortArrays.sort(works,(a,b)->b-a);//whenworkNummachines[j]){flag=j;tmp=machines
MangoDai·2020-03-17 04:54

Docker入门

-virtual-machines安装系统源官方源加速器实战Nginx下载Image创建Container登录Container删除ContainerExpose-PortCopy-FileUse-Volume
诺之林·2020-03-16 21:08

奇葩的bash

source的区别看这个：http://www.cnblogs.com/pcat/p/5467188.htmldeclare-Amachinesmachines["workasdf"]=19echo${machines
zishuai·2020-03-12 19:01

第十二章 支持向量机（Support Vector Machines）

12.1大边界的直观理解先直观理解一下支持向量机，人们有时将支持向量机看作是大间距分类器。具体而言，如果你考察这样一个数据集，其中有正样本，也有负样本，可以看到这个数据集是线性可分的。我的意思是，存在一条直线把正负样本分开。当然有多条不同的直线，可以把正样本和负样本完全分开。比如，这就是一个决策边界可以把正样本和负样本分开。但是多多少少这个看起来并不是非常自然是么?或者我们可以画一条更差的决策界，
Colleen_oh·2020-03-10 04:38

修改docker安装的machine位置

win7下安装Docker，默认的machinelocation是在C:\users\xx.docker\machine\machines下面，为了不占用系统盘，想修改盘符位置google了一下，发现只需要设置
westinyang·2020-03-02 08:47

SVM

[1]http://files2.syncfusion.com/Downloads/Ebooks/support_vector_machines_succinctly.pdf[2]AnIntroductiontoSupportVectorMachinesandOtherKernel-basedLearningMethod
satyrs_sh·2020-02-22 05:06

Factorization Machines

FeatureVectorinSection2dependentinteractionfactormatrixinSection3complexityfrominSection3.A.41.INTRODUCTIONStandardSVMpredictorsarenotsuccessfulinthesetasksisthattheycannotlearnreliableparameters('hyp
天之見證·2020-02-17 14:34

Why can machines learn?

我们已经探讨了从训练集中学习得到可用于训练集之外数据的经验这件事可行的原因，要想得到有效的学习，需要以下两个方面：先抛开第二点不谈，这涉及到具体算法。单说第一点，可选假设数量M是有限的，这个条件是不容易满足的，即使是最简单的感知机模型，我们的假设空间包含的假设也是无限的，这样一来，我们将无法保证模型的泛化能力。很自然的思路就是寻找一个和假设空间H相关的有限值，来代替这个可能无限的M，来保证这个上界
单调不减·2020-02-12 12:17

【CV论文笔记】Convolutional Pose Machines（CPM理解）

本文主要用于介绍CMU开源项目OpenPose的前身CPM。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1712.00726.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要------------------1.1论文摘要PM提供了一套用于预测丰富空间信息的框架，在本论文的工作中，我们将卷积网络集成进PM
蘑菇轰炸机·2020-02-06 15:30

点击率预测《Factorization Machines》论文精读

摘要：在本文中，我们介绍了一种因式分解机，这是一种新的模型，结合了SVM的优点，利用了因式分解模型。类似SVM，因式分解机是一种通用的预测器，可以适用于任意的实值特征向量。对比SVM，FMs利用因式分解对变量之间的关系进行建模。因此，FMs可以在大量稀疏特征中进行相互关系的估计。我们展示了，模型的表达式可以在线性时间内求解，FMs可以进行直接的优化。所以，不像非线性的SVM，不需要进行对偶变换，模
ronghuaiyang·2020-02-02 09:24

2020寒假学习记录（1）——Spark及其生态圈的了解

生态体系以及观看了子雨大数据之Spark入门教程（Scala版）的介绍，现将对spark的初步了解以及日后可能会用到的一些知识总结如下：一、spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines
祺&Qi·2020-02-01 23:00

前端状态管理请三思

译者：阿里云前端-也树原文链接：managing-state-in-javascript-with-state-machines-stent我们避而不谈的是什么（Theelephantintheroom
_Icarus·2020-02-01 00:20
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他