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残差网络新改进:深度残差收缩网络的详细解读
近年来,深度学习领域涌现了大量优秀的成果。本文围绕一种新的深度学习方法,即深度残差收缩网络,展开详细的解读,希望对大家有所帮助。
star2017
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1年前
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我所经历的大数据平台发展史-上篇非互联网时代1
摘要:本文是面向数据领域的一篇专业文章,里面有大量的专有术语,阅读完大约需要15分钟左右。 前言,这个数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆,文章引用了历史项目&平台规划架构,在这里不做更深入描述。 我是从2000年开始接触数据仓库,大约08年开始进入互联网行业,那时在互联网接触到数据平台与传统第三代数据架构还是…
star2017
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1年前
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职场招聘中的歧视与偏见,竟然被AI工具给解决了?
前段时间,由于美国“BLM”平权运动的持续发酵,IBM、谷歌等互联网巨头纷纷下架或停止了自家的 AI 人脸识别业务,因为这些业务被证实存在种族和性别偏见。
star2017
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1年前
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我所经历的大数据平台发展史-上篇非互联网时代2
摘要:本章是面向数据领域的一篇专业文章,涉及较前一章节(我所经历的大数据平台发展史-上篇 非互联网时代 1)更为专业术语, 阅读对象适合有一定数据基础的读者。阅读完大约需要12 分钟左右。 【前言】 ”数据模型“ 这个词只要是跟数据沾边就会出现的一个词,在数据库设计、数据仓库、数据挖掘上、业务里都存在,聚焦一下,这里提到的是数据平台中的”数据模型“。 这是一…
star2017
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1年前
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Gartner:人工智能2020年成熟度曲线,哪些技术有价值
近日,全球权威的技术研究和分析公司Gartner发布了2020人工智能技术成熟度曲线报告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020)。
star2017
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1年前
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大数据不同的瑞士军刀:对比Spark和MapReduce
摘要:Apache 基金会下的 Spark 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API,一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。 作为一个开源的数据处理框架,Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢?秘密就在于它是运行在集群的内存上的,而且不受限于 Ma…
star2017
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1年前
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基于深度强化学习的股票交易策略框架(代码+文档)
为了培养一个实用的DRL 交易agent,决定在哪里交易,以什么价格交易,以及交易的数量,会涉及非常多的内容和前期具有挑战性的开发和测试。 公众号为大家介绍了一个名为FinRL的DRL库,可以帮助初学…
star2017
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1年前
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主动或被动:搜索引擎和推荐系统的选择
摘要:从信息获取的角度来看,搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上,还是在线下的场景里,搜索和推荐这两种方式都大量并存,那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系区别和相似的地方有哪些本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验,结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系、分享自己的体会。 图1:搜索引擎和推荐系统是获取…
star2017
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1年前
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R语言突破大数据瓶颈:Shiny的Spark之旅
摘要:我对如何开发和部署”Shiny-SparkR”的应用一直很感兴趣,本文目的将展示如何使用 SparkR 来驱动 Shiny 应用。 什么是SparkR SparkR是一个为R提供了轻量级的Spark前端的R包。 SparkR提供了一个分布式的data frame数据结构,解决了 R中的data frame只能在单机中使用的瓶颈,…
star2017
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1年前
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Hadoop之父DougCutting眼中大数据技术的未来
摘要:1985年毕业于美国斯坦福大学的Doug Cutting并不是一开始就决心投身IT行业的。但又如何成为了Hadoop之父?以及这10年中,Hadoop的发展和未来期待又是如何的? 上次见到(膜拜)Hadoop之父Doug Cutting是在2年前,2014中国大数据技术大会上。今年Hadoop10岁,刚看到他的Hadoop十周年贺词,感觉时间飞逝。最近…
star2017
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1年前
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3分钟了解个性化推荐算法
摘要:如果去商场里买东西,我并不愿意听导购小姐讲的话,但是电商网站上的推荐,我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】,好,那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站,还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐,基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前,先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的,毕竟…
star2017
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1年前
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一个母婴电子商务网站的大数据平台及机器学习实践
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点:第一个特点是商品周期短,在母婴网站上的商品,在线的时间不会超过5-7天,第二个是用户需求的变化快,在母婴行业,可能是用户的需求变化最快的领域,比如是用户处在怀孕当中,关心的是孕妈的一些问题,几个月以后,随着宝宝的落地,就会准备一些纸尿裤和奶粉,而且随着宝宝的长大,纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化,一般有90%的…
star2017
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1年前
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50PB海量数据排序,谷歌是如何做的?
摘要:用于大规模数据集并行运算的MapReduce诞生之后,谷歌工程师对其进行了大规模随机数据的排序测试。最近,他们向外界披露了过去几年的测试数据和经验总结,特别是50PB海量数据的排序,对于关注数据处理的技术人员来说很有借鉴意义。 为什么谷歌工程师喜欢测试排序?因为很容易产生任意规模的数据,也很容易验证排序的输出是否正确。 最初的MapReduce论文就报…
star2017
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1年前
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实时分析社交媒体数据
摘要:本文为您介绍了如何使用 Spark Streaming 实时分析社交媒体数据,通过创建了一个不停运转的流程序,来演示如何实时获取 Twitter 数据,根据文本和位置来收集推文,并使用了 K 均值算法。 这是一篇关于使用 Spark Streaming 实时分析社交媒体数据的简短教程。 您想知道人们在发微博谈论世界的哪些不同地方吗,是在谈论各大洲还是在…
star2017
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1年前
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网易数据运河系统NDC设计与应用
NDC是网易近一年新诞生的结构化数据传输服务,它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验,将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。
star2017
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1年前
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看一次Youtube,有多少AI算法为你服务?
Youtube的AI算法已然无处不在
star2017
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1年前
10775
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关于TensorFlow,有9件事大家应该要知道
TensorFlow在深度学习框架中,占据第一的位置已经很久了,而且在可见的未来,也将一直占据第一的位置。
star2017
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1年前
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如何深入浅出的理解数据仓库建模?
如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。
star2017
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1年前
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GitHub上7大最受欢迎的开源数据科学课程
GitHub是最著名的版本控制存储库之一。在其中,您可以找到很多优秀的项目和资源。这是列出了在GitHub上最受欢迎的7个数据科学课程的列表。
star2017
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1年前
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数学vs编程,哪个才是数据科学的敲门砖?
无论是数据科学家还是数据分析师,都需要跨学科人才,必须知道如何操作代码以便告诉计算机如何分析数据。
star2017
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1年前
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