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机器学习入门的常见问题集

机器学习入门的常见问题集 大家好,我是木羊同学,昨天受邀参加开源中国的高手问答栏目。这次主题定的是机器学习入门,栏目的提问质量很高,有好些个问题着实搔着了痒处。 这次的提问都很有意思,串起来可以编一套“机器学习入门的常见问题集”,这里我浓缩成三个很有代表性的问题,推荐给在机器学习上一直敲门还没进去的同学看看。 第一个问题,是起点:为什么神经网络能模拟人脑? 回想一下,当你终于决定要开始学机器学习之前,究竟是什么触动了你的心?触动我的心的,就是上面这个问题。我的故事就充满了中二的气息,《超能特战队》是一部人工智能题材的科幻动画,我喜欢里面超暖的大白(●—●),而且用的是技术宅风格的喜欢:我想实现它。 当然,当时之所以会有这个大胆的想法,主要是因为很无知。我选择用神经网络。神经网络,有的书上称为人工神经网络,还有什么会比选择使用名叫“人工神经网络”的算法来实现人工智能更自然而然的事呢?更何况当时我还知道,神经网络最近推出了一个高清重制版,名叫深度学习,很多人甚至开始讨论深度学习会取代其它机器学习算法,看起来前途无量。 不过很快,我的问题就变成了“神经网络能不能模拟人脑”。我以为这个问题很简...

3个有关容器和Kubernetes的成功转型案例

各行各业的公司都在推动将数据和工作负载转移到云上,无论是作为数字化转型的一部分,还是为了避免为应对日益增长的需求而建造的成本高昂的新基础设施。 对于许多组织来说,这一转变的关键是容器和Kubernetes--尤其是当涉及到多个云服务时的时候。 容器是独立的软件包,它能够将应用程序的所有代码和依赖项捆绑在一起,以确保无论其计算环境如何,应用程序都能可靠地运行。因此,容器促进了应用程序从例如开发人员的笔记本电脑到测试环境的移动,从测试环境移动到生产环境,或者从数据中心的物理机器移动到私有云或公共云中的虚拟机。 但是,尽管容器简化了环境之间的工作负载转移,但它们仍然需要被维护。这就是Kubernetes的用武之地。Kubernetes是一个开源的容器编排系统,旨在自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes最初是由谷歌开发的,目前由云原生计算基金会进行维护。 人们发现了容器和Kubernetes是在多云或混合云环境中实现工作负载可移植性的一个强大组合。而下面则是三个实际应用的技术示例。 Expedia集团:提升在线旅游体验 在线旅游服务提供商Expedia集团于2013年开始...

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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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