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本文將圍繞幾個步驟來講。 因為本人是MSP，微軟送了150刀的額度給我隨便使用。這篇文章是要講將Azure用作雲計算平臺，對於我來說，我是做機器學習的，那麽Azure就要有機器學習的平臺。 本文的目的是，在Azure上搭建虛擬機，安裝TensorFlow，在本地通過XShell進行遠程連接。 ========

如何在 Keras 中實現 RNN 序列到序列學習？本文中，作者將嘗試對這一問題做出簡短解答；本文預設你已有一些循環網絡和 Keras 的使用經驗。 GitHub：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/lstm_seq2seq.py

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無監督特征學習的當前趨勢概覽：回歸到隨機目標的流形學習，發掘因果關系以描述視覺特征，以及在強化學習中通過輔助控制任務增強目的性和通過自我模擬進行預訓練。從無標註數據中可以挖掘的信息有很多，看起來我們目前的監督學習只不過是掠過了數據蛋糕的表面奶油而已。 2017 年，在無監督學習領域發生了什麽？在本文

0x00 前言 本篇是 大數據算法系列 第一篇《BitMap的原理和實現》，BitMap 的思想的和原理是很多算法的基礎，因此我們以BitMap開篇。 既然是說大數據算法，我們先嘗試給大數據算法一個定義，或者說是限定一下這個系列的範圍。 大數據算法：在給定的資源約束下，以大數據為輸入，在給定時

一：什麽是openstack        是Rackspace（美國航天局）和NASA（一家公司）共同發起的開源項目，他是一系列軟件項目的組合。        這些項目是松耦合的關系，可以進行獨立的安裝，啟動和停止，只有在必

其實前面就寫了一篇異常處理的文章，但是那個文章實在是感覺太詳細了，不太好復習。所以今天我就再寫一篇這樣就更好復習了。 一、異常概述 　　在我們日常生活中,有時會出現各種各樣的異常,例如:職工小王開車去上班,在正常情況下,小王會準時到達單位。但是天有不測風雲,在小王去上班時,可能會遇到一些異常情況,比如小王

今天的幹貨，不是一般的幹，噎死人那種幹。沒下面這些準備的話直接退出吧，回去度娘啊谷哥啊弄懂是什麽東西再回來。 知識儲備必須有這些： BitMap知識。概率論二項分布。泰勒展開。函數求極限。求期望值。求方差、標準差。log對數變換。極大似然估計。 照例甩一波鏈接。 大數據計數原理1+0=

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一、BootLoader引導內核過程     1、Bootloader的工作     1.1、將內核讀入內存     2.2、保存內核啟動參數到指定位置，內核啟動時去這個位置解析參數     3.3、啟動內核、傳入機器

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1. 寫在前面 在很久之前學習過堆這種數據結構。這次再來學習一種比較特別的“堆”——斐波那契堆。下文首先會介紹斐波那契堆的結構，然後會介紹在其上的操作，最後再分析這些操作的效率，以及一些理論的證明。 2. 結構 斐波那契堆是一系列具有最小堆序的有根樹的集合，即斐波那契堆中的每棵樹均遵循最小堆性質。 所謂最小