阿里云数加大数据体验馆-机器学习深度学习

本文将介绍一种利用深度学习实现的图片识别案例,这种功能可以用到图片的鉴黄、人脸识别、物体检测等各个领域。试用机器学习 企业咨询 企业咨询 场景概述 图片名称 查看大图 准备工作 1)用户拥有阿里云账号,并创建...
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开源大数据处理技术-圈子-云栖社区-阿里云

本篇文章就为你介绍集群规划。大数据应用案例:身体数据开启汽车防盗新境界 如今,生物识别技术到处可见,指纹识别成了最新款智能手机的标配,DNA鉴定技术也已普及,脸部识别结果也越来越受人们信赖,还有很多生物...
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聊聊JStorm的最佳实践-聚能聊-云栖社区-阿里云

可以自由切换行模式或mini-batch 模式,JStorm 不仅提供一个流式计算引擎,还提供实时计算的完整解决方案,涉及到更多的组件, 如jstorm-on-yarn,jstorm-on-docker,SQL Engine,Exactly-Once Framework 等等。应用...
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阿里云高校特惠,助力学生创业梦!0元体验,快速入门云计算!

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Spring Batch

背景介绍 一直以来,open source的项目和社区为企业级应用提供了大量的web-based和SOA messaging-based的框架,而对批处理(batch processing)关注的较少,因为缺少标准和可重用的批处理框架,导致企业内部出现了...
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如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与...

问题详情:在深度学习进行分布式训练时,常常采用同步数据并行的方式,也就是采用大的batch size进行训练,但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差,请问如何理解调试learning rate能使large batch...
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《Flink官方文档》Batch Examples(一)

“Setup”介绍了启动Flink的几种不同方法。最简单的方法是运行脚本./bin/start-local.sh,执行后一个启动本地JobManager。每个编译好的Flink源码包含了一个实例目录,其中包括了此页面每个例子的jar包。执行如下命令...
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神经网络算法Batch Normalization的分析与展望|大牛...

这里也就引出了今天介绍Batch Normalization的一个角度,一些随机数的累加和很可能服从正态分布(Normal distribution),中心极限定理。3. 神经网络训练困难的一个例子 广告结束,言归正传。神经网络很多年了,一个...
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Hadoop生态下一代计算引擎-streaming和batch的统一

stream,转换成一个离散的流,可以认为是把batch切小,每个batch可以认为是无限小,比如网络上一秒的数据形成一个RDD的batch,再来一个,再提一个,不停地提job。但是这个是batch,就相当于你再切,他还是一个batch,...
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SSH:Batch,在公有云中使用 ssh 工具箱

随便 Google 了一下「ssh batch」,就找到一个 Github repo,agentzh/sshbatch。进去看了一下 README,这是一个用 Perl 实现的工具箱,4 个命令分别实现如下功能:fornodes 计算机器列表 atnodes 在指定机器集上执行...
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SQL Server·特性介绍·聚集列存储索引

这项技术包含三个方面的创新:列存储索引、Batch Mode Processing和基于Column Segment的压缩。但是,SQL Server 2012列存储索引的一个致命缺点是列存储索引表会进入只读状态,用户无法更新操作。SQL Server 2014...
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RocksDB·特性介绍·HashLinkList 内存表

my_batch=0x7fffffffbb60)at db/db_impl_write.cc:48#7 0x000000000060ca99 in rocksdb:DB:Put(this=0xcf0000,opt=.,column_family=0xcce9e0,key=., value=.)at db/db_impl_write.cc:794#8 0x0000000000609240 in ...
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SQL Mon 介绍

原文:SQL Mon 介绍 这是一个相当高级的SQL Server监控工具,全面监控SQL Server的活动与性能,分析性能瓶颈,给出优化建议。red-gate有一个在线的数据库监控工具,不过那个商业的东西价钱不便宜。我写的这个平民版,...
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从零开始编写自己的C#框架(6)——...介绍(附源码)

原文:从零开始编写自己的C#框架(6)——SubSonic3.0插件介绍(附源码) 前面几章主要是概念性的东西为主,向初学者们介绍项目开始前的一些知识与内容,从本章开始将会进入实操阶段,希望跟着本系统学习的朋友认真按...
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Hadoop summit 2015 实时计算

Storm需要基于资源和网络拓扑的调度 由于这次是hadoop summit 所以介绍spark很少,介绍spark streaming就没有了 RealTime Process和 Batch Process的统一 Batch Process Stream Process Streaming And Batch ...
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ORACLE推导参数Derived Parameter介绍

Parameters)的介绍非常少,几乎就是那么一点,无法从v$parameter等系统视图获取那些是推导参数(Derived Parameters),查了一些资料似乎还有下面一些参数是推导参数.enqueue_hash_chains-The default value is ...
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Android的DataBinding原理介绍

Activity在inflate layout时,通过DataBindingUtil来生成绑定,从代码看,是遍历contentView得到View数组对象,然后通过数据绑定library生成对应的Binding类,含Views、变量、listeners等。生成类位于build/...
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Android ocr识别文字介绍(文字识别)

clone下来编译下就行了,github上相关介绍说的很详细,编译的过程这里就不做介绍了,我在编译的时候出现了permission权限的问题,文件的权限用chmod 777./这个命令修改下就Ok了。最后编译好的在libs下的so文件就是...
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SQL Server Reporting Service-命令行部署脚本介绍

l timeout Number of seconds before the connection to the server times out.Default is 60 seconds and 0 is infinite time out.-b Run as a batch and rollback if commands fail...
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MySQL·引擎特性·InnoDB Change Buffer介绍

```c/*By default we do a batch of 5%of the io_capacity*/n_pages= PCT_IO(5);mutex_enter(&ibuf_mutex);If the ibuf->size is more than half the max_size then we make more agreesive contraction.+1 is to ...
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大数据系列之并行计算引擎Spark介绍

Streaming:构建在Spark上处理Stream数据的框架,基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断(几秒),以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行...
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Github上新鲜出炉的深度学习系统mxnet的中文介绍

下图分别表示使用batch=128时,在做预测时和做训练时的不同算法在内部变量(除去模型,最初输入和最终输出)上的内存开销。可以看出,inplace和co-share两者都可以极大的降低内存使用。将两者合起来可以在训练时减少...
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一步一步带你用TensorFlow玩转LSTM

batch_x,batch_y=mnist.train.next_batch(batch_size=batch_size) batch_x=batch_x.reshape((batch_size,time_steps,n_input))sess.run(opt, feed_dict=)if iter%10=0:acc=sess.run(accuracy,feed_dict=) los=sess....
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纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part1

在第一部分中,我们将介绍两个非常重要的概念,在理解空间变化层次的内在工作机制上起决定性作用。我们将从检验一个基于仿射变换的图像变换技术的子集开始,然后深入到服从双线性插值的一般变换过程。在第二部分中,...
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TensorFlow构建循环神经网络

前面在《循环神经网络》文章中已经介绍了深度学习的循环神经网络模型及其原理,接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个循环神经网络,该例子能通过训练给定的语料生成模型并实现对字符的预测。这里选择使用最...
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TensorFlow实现seq2seq

前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理,接下去这篇文章将尝试使用TensorFlow来实现一个seq2seq网络结构,该例子能通过训练给定的训练集实现输入某个序列输出某个序列,其中输入序列...
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背景介绍 1.1为什么要重视PowerShell

Jeffery Hicks(杰弗瑞·希克斯)著,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看#第1章 背景介绍 自从2006年第一版Windows PowerShell面世以来,我们就一直在致力于对该技术进行教学推广。那时候,...
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用于实时大数据处理的Lambda架构

1.Lambda架构背景介绍 Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm,Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结...
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《HBase权威指南》一3.3 批量处理操作

现在我们已经介绍过添加、检索和删除表中数据的操作了,不过前面介绍的操作都是基于单个实例或基于列表的操作。这一节将会介绍一些API调用,这些调用可以批量处理跨多行的不同操作。文字事实上,许多基于列表的操作...
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数据系统架构——Lambda architecture

大数据系统的关键特性 Marz介绍Big Data System许具备的属性:a、Robust and fault-tolerant(容错性和鲁棒性):对大规模分布式系统来说,机器是不可靠的,可能会当机,但是系统需要是健壮、行为正确的,即使是遇到...
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数据同步框架MS Sync Framework-不同场景使用例子和...

上一篇http://www.cnblogs.com/2018/archive/2011/02/22/1961654.html 对这个框架一个总体介绍,这篇通过SDK内带的例子和一个综合的例子描述一下这个框架的使用 [例子基于SDK2.1]SDK的例子 C:\Program Files(x86)\...
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SQL SERVER SQLOS的任务调度

收藏以便日后之用【介绍】SQL Server 通过WORKER,SCHEDULER,TASK等来对任务进行调度和处理。了解这些概念,对于了解SQL Server 内部是如何工作,是非常有帮助的。通常来讲,SCHEDULER个数是跟CPU个数相匹配的 除了几...
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Spark Streaming 实现思路与模块概述

mini-batch,不过既然 Spark Streaming 官方的叫法就是 batch,我们这里就用 batch 表达 mini-batch 的意思了 所以,针对连续不断的 streaming data 进行多次切片,就会形成多个 batch,也就对应出来多个 RDD DAG...
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你在数据预处理上花费的时间,是否比机器学习还要多?

如开头介绍的,nuts-ml&是一个 Python 库,它提供了常见的预处理函数,即所谓的 “nuts”,能自由排列并且轻松扩展,以创建高效的数据预处理流水线。下面是节选的一段&nuts-ml 示例代码,展示了训练神经网络的流水线...
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《安娜卡列尼娜》文本生成——利用 TensorFlow 构建 ...

意味着每次向网络输入多少个样本,在上图中,当我们设置 batch_size=2 时,我们会将整个序列划分为 6 个 batch,每个 batch 中有两个数字。然而由于 RNN 中存在着 “记忆”,也就是循环。事实上一个循环神经网络能够...
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Spark Streaming场景应用-Spark Streaming计算模型及...

Batches刚提供每个batch处理的明细数据,具体包括batch time、input size、scheduling delay、processing Time、Total Delay等,具体信息见下图:Spark Streaming能够提供如此优雅的数据监控,是因在对监听器设计...
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Kaggle首席技术官发布——(Kaggle)NIPS 2017对抗学习...

np.zeros(batch_shape)filenames=[]idx=0 batch_size=batch_shape[0]for filepath in sorted(tf.gfile.Glob(os.path.join(input_dir,'*.png'))):with tf.gfile.Open(filepath,"rb")as f:images[idx,:,:,:]=imread(f,...
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Enterprise Library深入解析与灵活应用(5):创建一个...

name="Batch Job 1"description="The first batch job">!step 1-> type="Artech.BatchJobExecutor.DirectoryCreationJobStep,Artech.BatchJobExecutor directoryToCreate="$OutputLocation$"/>!step 2-> type=...
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Kaggle首席技术官发布——(Kaggle)NIPS 2017对抗学习...

np.zeros(batch_shape)filenames=[]idx=0 batch_size=batch_shape[0]for filepath in sorted(tf.gfile.Glob(os.path.join(input_dir,'*.png'))):with tf.gfile.Open(filepath,"rb")as f:images[idx,:,:,:]=imread(f,...
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The Dataflow Model 论文

现在开始介绍windowing模型,这要解决的where问题,即在infinite的数据流中,我们要处理哪部分数据 首先,dataflow将window信息放入tuple内,&所以dataflow的tuple是4元组,(key;value;event time;window)同时,支持...
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Flink 原理与实现:Window 机制

Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制,这是我...
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【教程】使用PAI深度学习tensorflow读取OSS教程

接下来会重点介绍常用的&tf.gfile.Glob,&tf.gfile.FastGFile,&tf.WhoFileReader()&和&tf.train.shuffer_batch() 读取文件一般有两步&1.获取文件列表&2.读取文件 如果是批量读取,&还有第三步&3.创建batch 从代码上手:...
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通向架构师的道路(第二十七天)IBM网格计算与企业批...

Grid介绍 3.1 基本概念 这边是compute而不是computer啊,不要搞错了。这个IBM Websphere Compute Grid简称WAS XD CG,是属于IBM Websphere套件中的附属品,它是架构在WASND的基础上来实现批处理作业的. 它利用WASND...
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TensorFlow实现神经网络入门篇

在这篇文章中,我将介绍TensorFlow。阅读本文后,你将能够理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题,本文中的代码是用Python编写的,Python最近的火爆也和深度学习有关。1:何时使用神经网络?...
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SqlServer基础-SQLOS 的任务调度(转)

https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/11/23/sql-server-sqlos/ 【介绍】SQL Server 通过WORKER,SCHEDULER,TASK等来对任务进行调度和处理。了解这些概念,对于了解SQL Server 内部是如何工作,是非常有...
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Paper Reading:In Defense of the Triplet Loss for ...

Triplet Loss 这一小节主要介绍几种Triplet 变种。Large Margin Nearest Neighbor loss 比较早的Triplet形式(参考文献[1])。\(L_\)表示拉近属于同一目标的样本;\(L_\)表示拉远不同目标的样本。由于是最近邻分类,...
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三步教你搭建给黑白照片上色的神经网络!...

datagen.flow(Xtrain,batch_size=batch_size):lab_batch=rgb2lab(batch)X_batch lab_batch[:,:,:,0]Y_batch=lab_batch[:,:,:,1:]/128 yield (X_batch.reshape(X_batch.shape+(1,)),Y_batch)``` 我们使用了文件夹...
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tensorflow笔记:多层LSTM代码分析

这份代码并没有完整的出现在tf给出的示例中见这里,而是只挑选了几个片段简略的介绍了一下。我当时看完之后简直是一头雾水。后来在github找到了这份代码的完整文件,发现这份文件只能在命令行里面运行,需要输入参数...
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如何一步一步提高图像分类准确率?

种改进方法,接下来依次介绍。权重衰减(weight decay):对于目标函数加入正则化项,限制权重参数的个数,这是一种防止过拟合的方法,这个方法其实就是机器学习中的 l2 正则化方法,只不过在神经网络中旧瓶装新酒...
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如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

由于是刚刚发布的库,文档还是比较缺乏的,我通过研究源码,大体搞清楚了这个库的设计逻辑和使用方法,这篇文章是一篇教程帖,会详细的介绍TFTS库的以下几个功能: 读入时间序列数据(分为从numpy数组和csv文件两种...
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PAI TensorFlow Q&A

tf.train.shuffer_batch()*接下来会重点介绍常用的*tf.gfile.Glob*, tf.gfile.FastGFile*,*tf.WhoFileReader()*和*tf.train.shuffer_batch()* 读取文件一般有两步:1.获取文件列表 2.读取文件 如果是批量读取,还有第...
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从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(下)

本文为大家介绍实验过程中训练、测试过程及结果。算法和数据集参见《从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(上)》训练 Train 损失函数 Losses 通过定义损失函数,我们可以让网络收敛到我们希望得到的目标...
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上帝的巴别塔在崩塌?阿里翻译一年2500亿次调用,节省...

通过对模型的大小和一个mini-batch计算时间的评估,发现在单机两卡的情况下,由于PCIe的带宽较高(~10GB/s),可以获得接近2倍的加速比,但两机两卡的情况下,计算通信比则为1:1,而随着机器数的增多,不但没有带来...
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Palo

client命令行来介绍数据表的查询。2.1 下载mysql-client 如果你使用的机器OS环境是Redhat4u3环境,即百度当前服务器上部署最多的环境,就是那个gcc为3.4.5, glibc为2.3的环境,你可以直接下载我们已经为你编译好的...
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Face+论文解读:一种新的行人重识别度量学习方法|...

在国内外研究现状里面介绍的三元组损失、四元组损失和 TriHard 损失都是典型度量学习方法。给定一个三元组 a,p,n},三元组损失表示为: 三元组损失只考虑了正负样本对之间的相对距离。为了引入正负样本对之间的绝对...
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Keras 文字生成系统

这里我们着重介绍第三种。基于文字生成的对话系统 这里使用作家老舍的小说《四世同堂》作为训练数据进行演示。读者可以根据自己的应用和业务环境,选择合适的数据。对于训练文本可以一次性读入: alltext=open("e:\\...
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Vectorized Execution Engine in MaxCompute 2.0简介

Generation技术介绍》一文中,我们阐述了代码的CPU执行效率对于大规模分布式OLAP系统的重要性。现在简单总结如下: OLAP系统中查询往往比较复杂,比如多表Join,各种聚合函数以及窗口函数,其中涉及大量的Hash计算...
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SharePoint 2013 列表关于大数据的测试

本文主要介绍SharePoint列表库的效率问题,一直以来以为阙值5k,超过会线性下降,需要分文件夹存放;或许这是之前版本的描述,但是2013版本通过测试,真心不是这么一回事儿。下面,简单介绍下自己的测试过程:1、...
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动手实验-TensorFlow和TensorBoard自然语言分析

batch_size):yield x[ii:ii+batch_size],y[ii:ii+batch_size]def get_test_batches(x,batch_size):'''Create the batches for the testing data''' n_batches=len(x)/batch_size x=x[:n_batches*batch_size]for ii ...
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手把手教你如何用 TensorFlow 实现基于 DNN 的文本...

为了构建该文本分类模型,下面我们需要介绍一些神经网络的基础知识。关于神经网络 从本质上说,神经网络是计算模型(computational model)的一种。(注:这里所谓计算模型是指通过数学语言和数学概念描述系统的方法...
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性能、稳定性、反压、Exactly Once,Jstorm开源最佳...

他主要介绍了Jstorm的架构,从性能、稳定性、监控系统、大规模部署、反压、灰度发布&热升级、Exactly-Once、新的窗口机制等方面详细扥想了Jstorm做的优化。以下内容根据直播视频整理而成。关于阿里中间件,欢迎访问...
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深度网络图像分割通俗指南

在这篇文章中,我将介绍如何使用当前最先进的深度学习来尝试解决这个问题。我不是机器学习的专家,所以我希望这个帖子对于其他希望使用这个强大新工具的非专家们有一定的帮助作用。这个问题称为*分割*。也就是说,从...
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一文详解如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类...

公式就不一一介绍了,因为这个实验是使用了Tensorflow重现了Theano的实现,因此具体的公式可以参看LSTM Networks for Sentiment Analysis这个链接。tensorflow实现 鄙人接触tensor flow的时间不长,也是在慢慢摸索,...
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Spark Streaming 1.6 流式状态管理分析

Streaming中的word-count 就涉及到更新原有的记录,比如在batch 1 中&A 出现1次,batch 2中出现3次,则总共出现了4次。这里就有两种实现:获取batch 1 中的 状态RDD&和当前的batch RDD 做co-group 得到一个新的状态...
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74期:涂鸦科技A轮获千万美元,无专职运维!

阿里云批量计算Batch Compute新版介绍 批量计算Batch Compute是通用计算框架,支持大规模并发离线计算。主要应用场景包括影视动画渲染、基因测序分析、多媒体转码、金融保险分析、科学计算等等内容。阿里云容器服务...
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RNN实战:股市预测

(7)tf.transpose输出的维度从(batch_size,num_steps,lstm_size)转换为(num_steps,batch_size,lstm_size),然后将其输出。Before transpose,val.get_shape()=(batch_size,num_steps,lstm_size)# After ...
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读书笔记:Borg,Omega,and Kubernetes Lessons ...

这篇文章介绍了Google资源调度的三大金刚:Borg,Omega,和 K8S。并且进行了很有意义的对比和Lesson Learn,读起来很有意思,而且难度不大。关于Borg:The first unified container-management system developed at ...
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TensorFlow教程之完整教程 2.8 递归神经网络

循环神经网络 介绍 可以在&this great article&查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了...
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Spark-SparkSQL深入学习系列三(转自OopsOutOfMemory...

我们记得Spark SQL的执行流程中另一个核心的组件式Analyzer,本文将会介绍Analyzer在Spark SQL里起到了什么作用。Analyzer位于Catalyst的analysis package下,主要职责是将Sql Parser 未能Resolved的Logical Plan 给...
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还记得 Flappy Bird 么?这篇文章教你如何用神经网络...

以下内容来源于一次部门内部的分享,主要针对AI初学者,介绍包括CNN、Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者,因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍,而不会进行详细的...
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用GAN来做图像生成,这是最好的方法

为例进行介绍,两者在本质上没有差别,只在细微的参数上有所调整。由于穷学生资源有限,没有对模型增加迭代次数,也没有构造更深的模型。并且也没有选取像素很高的图像,高像素非常消耗计算量。本节只是一个抛砖引玉...
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MySQL 5.6.12的Innodb性能改进

这其实就是5.6的新特性ibd import功能的backtrace,后面单独开篇介绍*将single page flush的dblwr slot处理转移到IO线程 函数:buf_dblwr_update 当IO操作完成写一个page后,这个函数会被调用到,在5.6.12中会做两件...
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机器学习最常用优化之一——梯度下降优化算法综述

这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架,然后介绍它们所存在的问题与挑战,接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题,随后,介绍如何在并行环境中或者分布式环境中使用梯度下降算法。最后,指出一些有利于梯度下降...
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手把手丨用TensorFlow开发问答系统

因为它里面介绍了一些对本文里构建神经网络有帮助的概念。让我们首先导入所有的相关的库: matplotlib inline import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib....
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5、使用Libgdx设计一个简单的游戏-雨滴

这里将简单的对一些功能做介绍。使用的技术:文件访问 清除屏幕 渲染图片 使用相机 基本的输入 播放音效 项目设置 首先创建一个libgdx项目,移步到这里。应用名称(Application name):drop 包名(Package name):...
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NET轻量级DBHelpers数据访问组件

四、DBHelpers介绍 4.1、DBHelpers是什么?DBHelpers是一个简单但功能强大的库,用于使用简单的ADO.NET数据库访问组件。4.2、DBHelpers包含哪些特征 Async(异步)、Batch execution(批量执行脚本)、Custom ...
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(转)干货|这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs...

干货|这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs为何引爆机器学习?(附源码) ...稍后我们将介绍生成器和鉴别器的工作和实现,但现在我们通过一个非常有名的实例来解释GAN(滥用生成对抗网络生成8位像素艺术:...
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(转)ICML2016 TUTORIAL参会分享

对于初始化和batch数据规范化这里做一个简单的介绍,在Lecun et al 1998“Efficient Backprop”一文最先提出。从线性激励函数出发,我们知道输出的方差实际上是正比于输入的方差,正比值和权重的方差有关,为了避免...
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深入浅出事件流处理NEsper(三)

首先介绍一下NESPER的大体结构,NEsper从内容上分为两块,NEsper的核心NEsper.dll和NEsper.IO.dll。(1)NEsper的核心包包含了EPL语法解析引擎,事件监听机制,事件处理等核心模块。(2)NEsper的io包含从各种数据源...
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一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型(实现篇)

上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的结构和训练,如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型,本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小...
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Parse SDK:里面到底有什么宝贝?

在接下来的几周内,我们会发布一系列博客来深入介绍 SDKs 的特性。异步 API 一些 Parse SDK 中的重要功能包括网络通信,数据存储,以及返回数据给开发者用于更新其 UI。所有这些都必须在异步中进行,分离于主线程并行...
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TensorFlow中RNN实现的正确打开方式

上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构,今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构,这篇文章的主要内容为: 一个完整的、循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现...
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76期:4月21日阿里超豪华技术天团将现身深圳!

阿里云批量计算Batch Compute新版介绍 批量计算Batch Compute是通用计算框架,支持大规模并发离线计算。主要应用场景包括影视动画渲染、基因测序分析、多媒体转码、金融保险分析、科学计算等等内容。阿里云日志服务...
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如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?

NCCL在不同的深度学习框架(CNTK/Tensorflow/Torch/Theano/Caffe)中,由于不同的模型大小,计算的batch size大小,会有不同的表现。比如上图中CNTK中Resnet50能达到32卡线性加速比,Facebook之前能一小时训练出...
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MNS client性能提升1000+倍的方法

下面就给大家介绍下,提升单机MNS client性能的几种方法。1.网络环境 首先考虑的是网络环境。使用内网endpoint吧,不细说。2.多线程的正确姿势 其次,利用多线程提升并发度。这个大家肯能都会想到,不过事情并没有...
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WCF Data Services查询

batch path segment-defines the URI that is used to submit requests that contain more than one operation.count path segment-returns the number of entities in the set returned by the URI,without ...
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Spark Streaming 数据产生与导入相关的内存分析

一个大致的数据接受流程 一些存储结构的介绍 哪些点可能导致内存问题,以及相关的配置参数 另外,有位大牛写了Spark Streaming 源码解析系列,我觉得写的不错,这里也推荐下。我在部门尽力推荐使用Spark Streaming做...
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ICML2016 TUTORIAL参会分享

对于初始化和batch数据规范化这里做一个简单的介绍,在Lecun et al 1998 “Efficient Backprop”一文最先提出。从线性激励函数出发,我们知道输出的方差实际上是正比于输入的方差,正比值和权重的方差有关,为了避免...
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GAN完整理论推导、证明与实现(附代码)

上面比较精简地介绍了生成对抗网络的基本概念,下一节将会把这些概念形式化,并描述优化的大致过程。概念与过程的形式化&理论完美的生成器& 该算法的目标是令生成器生成与真实数据几乎没有区别的样本,即一个造假...
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十分钟教程:用Keras实现seq2seq学习

本文将对此做一个简单的介绍。请注意,要读懂本文,你需要具备循环网络和Keras方面的相关经验。什么是seq2seq学习?序列到序列学习(seq2seq)是一种把序列从一个域(例如英语中的句子)转换为另一个域中的序列...
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Flink关系型API的公共部分

关系型程序的公共部分 下面的代码段展示了Table...这并不是本节的重点,我们将在后续对此进行介绍。原文发布时间为:2017-07-13 本文作者:vinoYang 本文来自云栖社区合作伙伴CSDN博客,了解相关信息可以关注CSDN博客。
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《HBase权威指南》一3.5 扫描

当一行的列数不能被批量中设置的值整除时,最后一次返回的Result实例会包含比较少的列,例如,如果一行有17列,用户把batch值设为5,则一共会返回4个Result实例,这4个实例中包括的列数应当分别为5、5、5和2。...
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深度学习界明星:生成对抗网络与Improving GAN

2016年12月NIPS大会上,Goodfellow做了关于GANs的专题报告,使得GANs成为了当今最热门的研究领域之一,本文将介绍如今深度学习界的明星——生成对抗网络。1何为生成对抗网络 生成对抗网络,根据它的名字,可以推断这...
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【技术】TensorFlow官方解读:如何在多系统和网络拓扑...

这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。输入管道 性能指南阐述了如何...
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自创数据集,用TensorFlow预测股票教程!...

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如何提升AnalyticDb实时写入性能

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在线AI技术在搜索与推荐场景的应用

在本次分享中,来自阿里巴巴集团的研究员徐盈辉带了题为《在线AI技术在搜索与推荐场景的应用》的精彩演讲,他结合本届双11搜索和推荐场景详细介绍了电商搜索推荐的技术演变、阿里搜索推荐的新技术体系以及未来的发展...
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使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之二:Tensorflow ...

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MaxCompute 中的Code Generation技术简介

Model中各个算子之间以Batch模式传递数据,并且以列式执行的方式提高执行速度。基于LLVM的JIT Code Generation现在主要用在表达式计算,Streamline等热点部分。之后,我们准备尝试Full Stage的Code Generation, 类似...
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