TensorFlow Federated：基于分散式数据的机器学习

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https://www.tensorflow.org/federated/ TensorFlow Federated (TFF) 是一个开源框架,用于对分散式数据进行机器学习和其他计算.我们开发 TFF 是为了促进联合学习 (FL) 的开放研究和实验,FL 是一种机器学习方法,使我们能够跨多个参与客户端训练共享全局模型,并将训练数据保存在本地.例如,FL 已被用于训练手机键盘的预测模型,但不会将敏感的输入数据上传到服务器. 开发者可以利用借助 TFF 对其模型和数据模拟所包含的联合学习算法,以及…

H2O是开源基于大数据的机器学习库包

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的统计分析机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练…

字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化

背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高. 目前字节跳动中国区 M…

徒手打造基于Spark的数据工厂（Data Factory）：从设计到实现

在大数据处理和人工智能时代,数据工厂(Data Factory)无疑是一个非常重要的大数据处理平台.市面上也有成熟的相关产品,比如Azure Data Factory,不仅功能强大,而且依托微软的云计算平台Azure,为大数据处理提供了强大的计算能力,让大数据处理变得更为稳定高效.由于工作中我的项目也与大数据处理相关,于是我就在思考,是否自己也可以设计打造一个数据工厂,以便寻求一些技术痛点的解决方案,并且引入一些有趣的新功能. 因此,我利用业余时间,逐步打造了一个基于Spark的数据工厂,并取名…

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…

DCOMP——分散式计算

新型网络DCOMP 据国外媒体2017年11月7日报道,曾经发明互联网的秘密机构“美国国防部高级研究计划局(DARPA)”如今正致力于研发能够完胜互联网的新网络,并且启动了一项链接物联网.智能手机.智能车辆等终端极端资源的计划,称之为DCOMP. DCOMP项目为包括雾计算.边缘计算和分布式计算在内的一系列新兴技术增添了一个新名词,但是DCOMP也进一步讲这些模式推向了一个新的阶段,该网络可以在需要时从多个节点借用处理资源和通信资源,以完成用户需要处理的任何任务. 美国国防部将DCOMP的目标首…