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入门 Serverless:如何实现 Hello World?

近年来,IT 技术的更新迭代速度非常快,每个时间点都有典型的代表名词以及概念,就目前而言,人工智能领域中的机器学习、深度学习、强化学习等名词和概念就非常热,同时区块链、物联网等技术发展也是异常火热。 在云计算领域,有这样一个技术被众多云厂商认为是“风口项目”,甚至可以颠覆现有云计算中的某些格局,为此包括 AWS、谷歌以及腾讯云、阿里云等在内的云厂商,都为此投入了重大人力以及精力进行相关产品建设,它就是 Serverless 技术。 自 2006 年 8 月 9 日,Google 首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会(SESSanJose2006)首次提出“云计算”(Cloud Computing)的概念之后,云计算的发展可以用日新月异这个词来形容。 在短短十几年的发展过程中,云计算也从 IaaS 到 PaaS,再到 SaaS,逐渐将去服务器化趋势表现得愈发明显。就目前的情况来看,全球各大 IT 企业,都在紧罗密布的部署自己的“云事业”,尤其是 Serverless 相关概念的推广和产品的推出以及项目的落地,包括 AWS、Google Cloud、Azure...

过拟合和欠拟合

本文首发自公众号:RAIS ​前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 构建复杂的机器学习算法 上一篇文章中我们介绍了什么叫做机器学习算法极其具体的定义和所关心的问题,比较简单,接下来的文章我们将介绍一些设计学习算法的基本准则。 误差 泛化:机器学习的目的是在新的输入上具有良好的表现,而不是已有的数据,这很好理解,在新的数据上表现良好的能力叫做 泛化。 在机器学习中,总是存在误差的,百分之百的确定的事件已经不是机器学习研究的范围了。既然如此,就一定存在误差,训练过程在训练集上误差称作 训练误差,泛化后的在新的输入上的误差称为 泛化误差 或 测试误差。我们都希望误差尽可能的小,并且相比较而言泛化误差减小更重要(毕竟解决问题才是最重要的)。 这里会遇到一个问题就是我们往往只能得到训练数据集,没有什么好的办法提前获取模型交付生产环境后所新输入的数据,针对这样的问题,我们往往在收集统计训练数据时,尽量接近实际生产环境,并且假设数据之间是 独立同分布 的,称为 数据生成分布,基于这样的原因,我们会假设训练误差和测试误差两者的期望是一样的。因此...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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