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毒鸡汤
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微博6年Redis优化历程,用最少的机器支撑万亿级访问
微博是从 2010 年开始引入 Redis ,现在 Redis 已经广泛应用于微博的多个业务场景,如关系、计数、通知提醒等,目前 Redis 集群存储超过百亿记录,每天上万亿的读取访问。
star2017
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1年前
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5款主流NoSQL数据库全方位对比分析,到底哪家强?
HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB五款较主流的数据库产品分析对比
star2017
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1年前
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大数据从何而来?这里有你不得不知的7个数据源供应平台
我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”,数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢?
star2017
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1年前
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人工智能在深度学习领域的前世今生
文章详细介绍了:人工智能发展的七个重要阶段;深度学习在人工智能的发展;最后也提出作者对于深度学习挑战和未来发展的看法。 Dave Bowman: Hello, HAL do you read me, HAL 哈尔,你看到我了吗? HAL: Affirmative, Dave, I read you. 大卫,我看到你了 Dave Bowman: Open th…
star2017
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1年前
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Google的深度学习强在哪?谷歌首席科学家说了这些奇妙特性
摘要:2016年3月7日,谷歌首席科学家,MapReduce、BigTable等系统的创造者,Jeff Dean受邀韩国大学,演讲主题《大规模深度学习》,这里部分来自highscalability的文字和笔者Youtube上的听录。刚好演讲在AlphaGo和李世石比赛之前,观众也问了他的预测,他只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说;还有人问道他喜欢…
star2017
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1年前
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海纳百川有容乃大:SparkR与Docker的机器学习实战
题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介绍 大数据时代,我们常常面对海量数据而头疼。作为学统计出身的人,我们想折腾大数据但又不想学习Hadoop或者Java,我们更倾向于把精力放在建模和算法设计上,SparkR和Docker的完美结合,让R的计算直接从一架战斗机的当兵作战华丽转变为一个航空母舰战斗群!不仅仅简化了分布式计算的操作,还简化了安装部署的环节,我们只几乎…
star2017
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1年前
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人工智能革命探秘?上篇
Pieter Abbeel的机器人学习实验室 在美国加州大学伯克利分校,人工智能领域著名的Robot Learning Lab就坐落在校园北面一个建筑的第七层。作为一个“机器人幼儿园”,该实验室培育着Brett人形机器人以及工业机器人等。 作为一个典型的研究型实验室,其实验内容同样的杂乱无章:自行车就那么直接放在实验室内,实验室成员的位置也看起来有些混乱,白…
star2017
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1年前
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互联网运营数据分析的十大经典方法,朴实却能解决问题
做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。
star2017
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1年前
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人工智能革命探秘?下篇
Google无人车近况 对于很多人而言,体验无人驾驶仍然是一项充满挑战而又有趣的事情。Google近期就接受了一些人的申请,让它们尝试了一下。与普通车辆不同,经过改装的雷克萨斯SUV多了一些雷达和摄像头。它就是依靠这些传感器的输入,结合特定的人工智能算法实现了无人驾驶。 目前,Google的无人车体现了很好的安全性,但在驾驶方式上与人类明显不同。它会在设有停…
star2017
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1年前
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基于AARRR模型进行App体系化的数据分析
AARRR是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这几个单词缩写构成,分别对应一款生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。
star2017
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1年前
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使用机器学习方法给Quora的答案排序
每天数百万人使用Quora寻找问题的答案,做出更好的决策,寻找梦想的工作,更好的照顾自己的家庭,等等。在问题页面提供更好的阅读体验,对我们来说非常重要。做到这点很重要的一步就是,根据与问题的相关性以及答案的价值排序,这样最有用的答案总是排在前面。 在这篇blog文章里,我们将描述,在Quora我们是如何使用机器学习给答案排名的。 早期尝试和基准线 赞成和反对…
star2017
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1年前
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如何写好一份神秘顾客检测分析报告?
我们今天就来讨论一下如何写好一份神秘顾客检测分析报告。
star2017
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1年前
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一篇文章告诉你机器学习的发展史
摘要:最近,我们听到了关于机器学习的很多新闻,这部分是由不断增长的需求和缺少数据科学家们所激发的。但像许多创新一样,机器学习并不是简单出现的 ,它至少发展了二十年。在这篇文章中,我们简要地回顾一下这段历史。 在成功地推出Unica系列营销自动化软件之前,这家公司的主要业务是通过特别关注神经网络进而进行预测分析。1995年,Unica介绍了Pattern Re…
star2017
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1年前
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从入门到精通:互联网数据分析的书籍清单
任何一个技能的学习,都有从浅到深的过程,数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位,更便于大家挑选。
star2017
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1年前
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美团的推荐与个性化实践中的数据清洗与特征挖掘方法
背景 随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术,例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等,为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美…
star2017
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1年前
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随机之美——机器学习中的随机森林模型
摘要:随机森林和决策树相比,能更好的防止过拟合。虽然每个基分类器很弱,但最后组合的结果通常很强,这也类似于:“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。对比发现Random Forest(随机森林)和SVM(支持向量机)名列第一、第二名。 01 树与森林 在构建决策树的时候,可以让树进行完全生长,也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量,通常完全生长的树会带来过拟合…
star2017
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1年前
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硅谷王川:深度学习有多深?学了究竟有几分?(9)
(1)2012年神经网络模型在ImageNet 竞赛中的突破,引起了工业界强大的兴趣. Hinton 教授和他的两个研究生, Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever, 2012 年底成立了一个名叫 DNNresearch (深度神经网络研究)的公司, 三个月后就被谷歌以五百万美元收购. Hinton 从此一半时间留在多伦多大学,另外…
star2017
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1年前
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机器学习工程师必备的5项基本技能,你都get了吗?
你是否对机器学习充满兴趣呢?其实到目前为止,每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上,你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯入广大民众的意识当中,无论是采用机器学习等相关技术的Google AlphaGo以5局4胜的战绩打败人类世界的围棋冠军,还是采用了机器学习技术的Twitter能…
star2017
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1年前
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硅谷王川:深度学习有多深?学了究竟有几分?(10)
(1)2013 年的 ImageNet 竞赛, 获胜的团队是来自纽约大学的研究生 Matt Zeiler, 其图像识别模型 top 5 的错误率, 降到了 11.5%. Zeiler 的模型共有六千五百万个自由参数, 在 Nvidia 的GPU 上运行了整整十天才完成训练. 2014年, 竞赛第一名是来自牛津大学的 VGG 团队, top 5 错误率降到了 …
star2017
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1年前
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28款GitHub最流行的开源机器学习项目
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用。 1. TensorFlow TensorFlow…
star2017
博客
1年前
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