作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大…

AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下. (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. (2)训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合.Dropout虽有单独的论文论述,但是AlexNet将其实用化,通过实践…

1.前言 IM的群聊消息,究竟存1份(即扩散读方式)还是存多份(即扩散写方式)? 上一篇文章<IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现?>是说,“很容易想到,是存一份”,被网友们骂了,大家争论的很激烈(见下图). <ignore_js_op> 网友骂的对,任何技术方案,都不是天才般灵感乍现想到的,一定是一个演进迭代,逐步优化的过程.今天就聊一聊,IM群聊消息,为啥只需要存一份. 不过,从公开的技术资料来看,微信的群聊消息应该使用的是存多份(即扩散写方式),详细的方案可以在微信团队分享的…

Atiti.大企业病与小企业病 大公司病与小公司病 1. 大企业病,一般会符合机构臃肿 .多重领导 .人才流失的特点.1 2. 大企业病避免方法1 3. 小企业病 1 3.1.1. 表现1 4. 如何改善小企业病2 1. 大企业病,一般会符合机构臃肿 .多重领导 .人才流失的特点. 机构臃肿是“大企业病”的基本特征.本来一个人能够处理的事务却安排一个小组,一个小组能处理的事务安排大队人马. 一般都会有许许多多的中层领导.高层领导.负责人,遇到利益有一堆人竞争,到了关键时刻互相推诿责任,使下属不知…

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作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 Hadoop综合大作业 要求: 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 此处选取的是爬虫大作业——对猫眼电影上<小偷家族>电影的影评. 此处选取的是comment.csv文件,共计20865条数据. 将comment.csv上传到HDFS 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 编辑pre_deal.sh文件对csv文件进行数据预处理. 使得pr…

引言:读写大“二进制”文件,不必申请很大内存(fopen.fread.fwrite.fclose)!做到开源节流,提高速度! 每天告诉自己一次,『我真的很不错』.... 加速读写大文件,在实际工作过程当中其实想必很多人都有这样的经历-大家知道,如果使用记事本(notepad)打开10M的文本文件,那会卡到无响应,但是如果使用Sublime或者Notepad++则瞬间打开. 不展开讲了,接口简单,多说无益,直接上码. 函数 <?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到…

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

Reactor 模型(一)基本并发编程模型 Netty 系列目录 (https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10117436.html) 在讲解 Reactor 线程模型之前,我们需要先对基本并发编程模型:串行工作模型.并发工作模型进行讲解. 串行工作者模型和并行工作者模型关注的是将任务划分为 2 个阶段:一是任务的接受阶段:二是任务的处理阶段.而 Reactor 线程模型关注的是上述第二个阶段:任务在处理的过程中,继续划分为多个步骤进行处理. 一.串行模型 我们…