HBase生產環境叢集容量規劃最優配置-OLAP商業環境實戰
本套技術專欄是作者(秦凱新)平時工作的總結和昇華,通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享,並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容,請持續關注本套部落格。版權宣告:禁止轉載,歡迎學習。QQ郵箱地址:1120
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宣告:↑照片來自 Internetwork,基於 CC0 協議,有一定幅度通過專業創意應用程式完成的更改。 輕觸下方聲音標識,即刻收聽語音版。 還可移步【喜馬拉雅 FM】、【網易雲音
本文擴充套件了Herman Kamper和我在2018 年深度學習 Indaba組織的自然語言處理前沿課程。整個課程的幻燈片都可以在這裡找到,這篇文章將主要討論 NLP 中基於神經網路方法的
線上性代數的應用中,$\mathbb{R}^n$ 的子空間通常由以下兩種方式產生:(1)作為齊次線性方程組的解集;(2)作為某些確定向量的線性組合的集合。 Contents 1. 矩陣的零空間
2018 年 9 月 27 日 ,流利說在紐交所掛牌上市,也成為了今年繼尚德機構、精銳教育、樸新教育、安博教育後的第 5 家美股教育上市公司。IPO 完成後,流利說的交易程式碼為“LAIX”。對於這次“造詞”,
在傳統機器學習方法,支援向量機算是比較厲害的方法,但是計算過程非常複雜。軟間隔支援向量機通過減弱了其約束,使計算變得簡單。 操作步驟 匯入所需的包。 import tensorflow as tf
EMNLP和CoNLL大會堪稱自然語言處理(NLP)領域的年度盛宴。 每年,全球最頂尖的NLP研究者們會在這兩個大會上展示最前沿的NLP科研成果。然而,動輒上千篇的論文卻令很多關注NLP領域最新動態
DEVONthink 作為一款資料管理工具,在 macOS 平臺上久負盛名。在 DEVONthink 的官網上,它是這麼介紹自己的:Information management reinvented(重新發明資
1:優化器 。機器學習訓練的目的在於更新引數,優化目標函式,常見優化器有SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam。其中SGD和Adam優化器是最為常用的兩種優化器,SGD
我想將我的學習過程全部記錄下來,技術,工作,生活,還是思維片段,所有能記的都要記下來,終生學習這個理念不單要植入自己的腦子還要形成肌肉記憶。 當然記錄這件事情也一直在做,但是做得並不好,單純的記錄其實意義
作者丨金立達 單位丨笨鳥社交 AI Lab 學校丨英國帝國理工學院 研究方向丨自然語言處理、知識圖譜 標註資料,可以說是 AI 模型訓練裡最艱鉅的一項工作了。自然
以下為採訪實錄摘要: Alex: 大家好,我是 Alex ,是 BoomingStar Ventures 的管理合夥人,也是 Robin.ly 的創始人。 Robin.ly 是一個視訊內容平臺 , 主要
京東資料團隊曾經出了一片關於對話系統的論文《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers(智慧對話系統調查:前沿與進展)》,全文引
遇到這樣的問題不要疑惑,因為現在的平臺推薦的機制越來越完善也越來越嚴格,所以一旦會有不注意的情況就會出現沒有推薦的問題。 【文】張領域 今天學員找到張領域學長說自己的文章現在沒有推薦,這樣應該怎麼辦
對於本次基於卷積神經網路識別驗證碼有著非常大的興趣,所以嘗試性地去做了測試,過程當中踩了不少坑,也參考了許多前輩的部落格和教程,最終識別率可達到98.25% 一、下圖是訓練的過程: