machines

zookeeper admin 笔记

  Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines
braveCS·2015-07-19 20:00

add to sudoers and auto start services on Centos

.## Next comes the main part: which users can run what software on## which machines (the sudoers file
Belinda407·2015-07-02 15:00

深度学习之神经网络与支持向量机

引言：神经网络（Neural Network）与支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是统计学习的代表方法。
猪猪daxia·2015-06-29 09:00

机器学习 Support Vector Machines 3

Optimalmarginclassifiers前面我们讲过，对如下的原始的优化问题我们希望找到一个优化的边界分类器。minγ,w,bs.t.12∥w∥2y(i)(wTx(i)+b)⩾1,i=1,...m我们可以将约束条件改写成如下：gi(w)=−y(i)(wTx(i)+b)+1⩽0对于每一个训练样本，我们都有这样一个约束条件，而且从KKT条件我们知道，只有当训练样本的函数边界为1时，该训练样本的
shinian1987·2015-06-12 11:00

机器学习 Support Vector Machines 2

优化的边界分类器上一讲里我们介绍了函数边界和几何边界的概念，给定一组训练样本，如果能够找到一条决策边界，能够使得几何边界尽可能地大，这将使分类器可以很可靠地预测训练样本，特别地，这可以让分类器用一个“间隔”将正负样本分开。现在，我们假设给定的一组训练样本是线性可分的，即有可能找到这样一条分界面，将正负样本分开。如何找到这样一个分界面可以使得几何边界最大？我们将这个优化问题用如下的表达式给出：max
shinian1987·2015-06-05 14:00

机器学习 Support Vector Machines 1

引言这一讲及接下来的几讲，我们要介绍supervisedlearning算法中最好的算法之一：SupportVectorMachines(SVM,支持向量机)。为了介绍支持向量机，我们先讨论“边界”的概念，接下来，我们将讨论优化的边界分类器，并将引出拉格朗日数乘法。我们还会给出kernelfunction的概念，利用kernelfunction，可以有效地处理高维(甚至无限维数)的特征向量，最后，
shinian1987·2015-06-05 14:00

Ubuntu VirtualBox扩容vdi

resize-virtualbox-disk-image-manipulate-vdi/#sthash.PsRAzv8q.dpbs 和http://www.howtogeek.com/124622/how-to-enlarge-a-virtual-machines-disk-in
cyper·2015-05-28 00:00

Jenkins Master,Slave 使用问题汇总及解决方案

slave机器见： https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Step+by+step+guide+to+set+up+master+and+slave+machines1
achang21·2015-04-20 17:00

Configure VNC Server on CentOS 7 / RHEL 7

ThefollowingsimpleguidehelpyoutosetuptheVNCserveron RHEL7/CentOS7 machines,VNChelptosharethedesktopwiththeothermachineswhichhasaclientinstalled.VNCserverandclientarenotinstalledbydefault
Ericklee·2015-03-27 18:29

Configure VNC Server on CentOS 7 / RHEL 7

ThefollowingsimpleguidehelpyoutosetuptheVNCserveronRHEL7/CentOS7machines,VNChelptosharethedesktopwiththeothermachineswhichhasaclientinstalled.VNCserverandclientarenotinstalledbydefault
Ericklee·2015-03-27 18:29

Configure VNC Server on CentOS 7 / RHEL 7

ThefollowingsimpleguidehelpyoutosetuptheVNCserveron RHEL7/CentOS7 machines,VNChelptosharethedesktopwiththeothermachineswhichhasaclientinstalled.VNCserverandclientarenotinstalledbydefault
Ericklee·2015-03-27 18:29

Support Vector Machines支持向量机(Week 7)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44522881机器学习MachineLearning-AndrewNGcourses学习笔记SupportVectorMachines支持向量机{学习复杂非线性函数的有力方法}优化目标OptimizationObjective逻辑回归SVM的Costfunction另一个角度看待单个样本的cost：SV
-柚子皮-·2015-03-21 21:54

Support Vector Machines支持向量机(Week 7)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44522881机器学习MachineLearning-AndrewNG courses学习笔记SupportVectorMachines支持向量机{学习复杂非线性函数的有力方法}优化目标OptimizationObjective看待逻辑回归的另一种视角单个样本的costNote:1. 线条表示：蓝色线代
pipisorry·2015-03-21 21:00

Facebook AI Director Yann LeCun on His Quest to Unleash Deep Learning and Make Machines Smarter

原文链接：http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/artificial-intelligence/facebook-ai-director-yann-lecun-on-deep-learning本文主要是自己的点评和摘要，仅为娱乐原文链接httpspectrumieeeorgautomatonroboticsartificial-intelligen
shuimuqingyi·2015-03-01 11:00

Hyper-V: Making Template Virtual Machines

 Hyper-V:MakingTemplateVirtualMachineshttp://sondreb.com/blog/post/Hyper-V-Making-Template-Virtual-Machines.aspx
mozhenhua·2014-11-14 21:29

Storm集群中运行的各种组件及其并行

为了方便理解Storm如何并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件：Nodes(machines):集
suifeng3051·2014-11-13 16:00

深度学习(Deep Learning)综述及算法简介

引言：神经网络（Neural Network）与支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是统计学习的代表方法。
u013524655·2014-11-09 10:00

CentOS 7 修改fstab文件导致进入只读文件系统的处理办法！

             CentOS7下实现自动挂载NTFS分区是比较简单的，下个ntfs-3g工具编译下，然后mount-tntfs-3g/dev/sda5/mnt/Virtual\Machines
2536465230·2014-11-08 20:38

怎样导出Windows系统变量和用户变量

  I found it is hard to keep my environment variables sync on different machines.
kanglecjr·2014-11-07 20:00

怎样导出Windows系统变量和用户变量

  I found it is hard to keep my environment variables sync on different machines.
kanglecjr·2014-11-07 20:00

I/O虚拟化

这是我在看论文[vale,a switched ethernet for virtual machines]的时候总结的有关io虚拟化技术，概括性的和思考结果比较多，细节内容比较少。    
yin_wuzhe·2014-10-31 14:00

Factorization Machines 学习笔记（二）模型方程

 最近学习了一种叫做FactorizationMachines（简称FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括:1)可用于高度稀疏数据场景；2)具有线性的计算复杂度。本文将对FM框架进行简单介绍，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。 相关链接：（一）预测任务（二）模型方程（三）回归和分类（四）学习算法作者:peghoty 出处: http
peghoty·2014-10-28 10:00

Factorization Machines 学习笔记（三）回归和分类

 最近学习了一种叫做FactorizationMachines（简称FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括:1)可用于高度稀疏数据场景；2)具有线性的计算复杂度。本文将对FM框架进行简单介绍，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。 相关链接：（一）预测任务（二）模型方程（三）回归和分类（四）学习算法作者:peghoty 出处: http
peghoty·2014-10-28 10:00

Factorization Machines 学习笔记（四）学习算法

 最近学习了一种叫做FactorizationMachines（简称FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括:1)可用于高度稀疏数据场景；2)具有线性的计算复杂度。本文将对FM框架进行简单介绍，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。 相关链接：（一）预测任务（二）模型方程（三）回归和分类（四）学习算法作者:peghoty 出处: http
peghoty·2014-10-28 10:00

Factorization Machines 学习笔记（一）预测任务

 最近学习了一种叫做FactorizationMachines（简称FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括:1)可用于高度稀疏数据场景；2)具有线性的计算复杂度。本文将对FM框架进行简单介绍，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘法（ALS）法进行详细推导。 相关链接：（一）预测任务（二）模型方程（三）回归和分类（四）学习算法作者:peghoty 出处: htt
peghoty·2014-10-28 10:00

支持向量机（Support Vector Machines SVM）基础学习

支持向量机简介：SVM是一种二分类模型，它的基础模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技术，这使它成为实际的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题，SVM的学习算法是求解凸二次规划的最优算法。SVM的主要思想可以概括：(1)它是针对线性可分情况进行分析，对于线
qunxingvip·2014-10-25 09:00

Openstack Neutron OVS ARP Responder

In any environment, be it the physical data-center, your home, or a virtualization cloud, machines need
·2014-10-21 15:00

Monitor Tool(1)Nagios

Nagios IntroductionNagios, Nagios-pluginsNRPE - watch the resources used on nodes machines.NSCA - node
sillycat·2014-08-28 00:00

Stanford ML - Support Vector Machines 支持向量机

SVM，感觉很高大上的一个名词，最开始听到的时候还以为是SpaceVectorModel呢，碰巧那几天看点信息检索的东西；原来是SupportVectorMachines。从逻辑回归来推导得出SVM的代价方程为：其中cost0，cost1如下。可以看出，当满足条件(y=1&&theta'*x>>0或者y=0&&theta'*x<<0)时，SVM的代价方程取值最小-只有后面theta那一项。这里C是
u013166464·2014-08-27 00:00

Oracle WebLogic Server 12c: Node Manager配置与使用

在生产环境中，WebLogic服务器实例经常会跨多个管理域（domains）、物理主机（machines）或地域（geographiclocations）分开部署。
netyeaxi·2014-08-25 23:38

Python 解析 json

It is easy for machines
·2014-08-22 21:00

vagrant教程

1.视频 http://railscasts.com/episodes/292-virtual-machines-with-vagrant、   2.rei的文章 http://chloerei.com
flowerwrong·2014-08-17 20:00

Zabbix之监控虚拟主机EXSI

Zabbix 可以使用low-level discovery 规则去自动发现 VMware hypervisors and virtual machines 之后创建主机并监控他们, 基于之前定义的主机规则
oceanszf·2014-08-14 18:50

[SQL in Azure] Getting Started with SQL Server in Azure Virtual Machines

This topic provides guidelines on how to sign up for SQL Server on a Azure virtual machine and how to get started creating SQL Server databases in Microsoft public cloud environment. With SQL Server
·2014-08-07 11:00

Support Vector Machines(SVM支持向量机)

SupportVectorMachine(SVM)-OptimizationobjectiveSofar,we'veseenarangeofdifferentalgorithmsWithsupervisedlearningalgorithms-performanceisprettysimilarWhatmattersmoreoftenis;TheamountoftrainingdataSkillo
chlele0105·2014-07-29 14:00

kvm命令参数介绍

，可以看到支持的机器类型 Supported machines are:     pc RHEL 6.2.0 PC (alias of rhel6.2.0)  &
我爱罗我爱罗·2014-07-18 16:00

让virtualbox虚拟机既能和主机通信，又能上网的方法

http://askubuntu.com/questions/293816/in-virtualbox-how-do-i-set-up-host-only-virtual-machines-that-can-access-the-in8downvoteacceptedIcangetthesetupIwantbysettinguptwoadaptersonthevm.VirtualBox4.2.12
baikaishui525·2014-07-08 16:00

Kafka可靠性的思考

http://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines
·2014-06-26 19:00

Spark1.0.0 生态圈一览

   Spark生态圈，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室精心打造的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成，来展现大数据应用的一个平台
book_mmicky·2014-06-08 13:00

Passwordless SSH Login

原文地址：http://manjeetdahiya.com/2011/03/03/passwordless-ssh-login/ Consider two machines A and B.
·2014-06-05 15:00

用pigz代替gzip -- 并行压缩软件

http://zlib.net/pigz一句话简介： A parallel implementation of gzip for modernmulti-processor, multi-core machines
·2014-05-15 14:00

ubuntu 12.04卸载 vmware

ubuntu 安装玩VMware 9 后，始终卸载不掉，一直提示：   The vmware installer could not shut down all running virtual machines
doloveme·2014-05-06 14:00

ubuntu 12.04卸载 vmware

ubuntu 安装玩VMware 9 后，始终卸载不掉，一直提示：   The vmware installer could not shut down all running virtual machines
doloveme·2014-05-06 14:00

How does YARN compare to Mesos?

How-does-YARN-compare-to-Mesos Both systems have the same goal: allowing you to share a large cluster of machines
cloudeagle_bupt·2014-04-22 11:00

How does YARN compare to Mesos?

How-does-YARN-compare-to-Mesos Both systems have the same goal: allowing you to share a large cluster of machines
cloudeagle·2014-04-22 11:00

How does YARN compare to Mesos?

How-does-YARN-compare-to-Mesos Both systems have the same goal: allowing you to share a large cluster of machines
cloudeagle_bupt·2014-04-22 11:00

java connection to oracle

Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");//this method is only valid for JDK-compliant Java virtual machines
Vitas_Wang·2014-04-08 19:00

Sorry, this application cannot run under a Virtual Machine的解决

http://communities.vmware.com/message/593280 记事本打开 VMX 文件（在虚拟机目录里）  类似  D:\VMware\Virtual Machines
isy·2014-04-04 15:00

模式识别 - SVM(support vector machines)公式 简介

SVM(supportvectormachines)公式简介本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/22726061SVM做为机器学习领域重要的方法之一,是需要掌握的.下面就是SVM的基本公式,只有理解公式,才能熟练掌握参数,核函数(kernel)和C参数;以下是方法概况:分为5个部分:1.测试集2.超平面3.二次规划4.
u012515223·2014-04-01 13:00

RBM训练指导手册粗略（A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines）

引言这是GeoreyHinton的文章APracticalGuidetoTrainingRestrictedBoltzmannMachines的主要内容翻译，有大量省略主要的目的是对于RBM训练中几个关键点参数设置的指导原文在GeoreyHinton的个人网站可以下载到PDF版本主要内容以问答形式记录在这里当使用对比散度（CD）时收集信息的技巧Q：在吉布斯采样时，隐含节点的值如何取？A：在单步吉布
vinson0526·2014-03-03 20:00
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