数据科学家必须知道的 10 个深度学习架构-低调大师

数据科学家必须知道的 10 个深度学习架构

2017-07-31 619

近年来，深度学习的发展势头迅猛，要跟上深度学习的进步速度变得越来越困难了。几乎每一天都有关于深度学习的创新，而大部分的深度学习创新都隐藏在那些发表于ArXiv和Spinger等研究论文中。

本文介绍了部分近期深度学习的进展和创新，以及Keras库中的执行代码，本文还提供了原论文的链接。

简洁起见，本文中只介绍了计算机视觉领域内比较成功的深度学习架构。

另外，文章基于已经掌握了神经网络的知识，并且对Keras已经相当熟悉了的基础。如果你对这些话题还不太了解，强烈建议先阅读以下文章：

《Fundamentals of Deep Learning – Starting with Artificial Neural Network》

《Tutorial: Optimizing Neural Networks using Keras (with Im

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回顾2016年大数据发展，盘点十大热门数据岗位

随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点。早在2014年，高德纳咨询公司就预测，到2016年将有73%的公司企业将在大数据项目中投入重金。 2016年的尾声即将到来，我们是时候回顾一下大数据的发展，盘点十大最热门的数据岗位。 TOP1 首席数据官(CDO) 三军不可无帅也，所有想在大数据项目中取得成功的公司都需要首席数据官坐镇指挥。2014年CDO数量只有400人，2015年增长到了1000人，据此，加德纳预计，到2019年90%的英国大公司都会拥有自己的首席数据官。首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。 TOP2 营销分析师/客户关系管理分析师客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来...

2017-08-01

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相比于LTE，引入Massive-MIMO、超密集组网等特性以及满足车联网等业务需求的5G网络对于传送承载网络的带宽、时延及同步提出了更高要求，包括更大的移动前传和回传带宽，更小的端到端时延，更密集的组网以及更高精度的网络同步等，对5G承载传送网络的组网方式和应用技术研究已迫在眉睫。随着3G和LTE移动网络的建设，满足移动前传和移动回传需求的本地承载传送网络的架构趋于稳定，在光纤资源上为建设5G承载传送网络做好了基础架构准备。光纤直驱作为3G和LTE移动前传的主要手段，在5G时代随着超密集组网，覆盖加密，站点增加后，移动前传对光纤数量需求巨大，现网光纤容量难以满足需求;大量新建光缆对管道资源需求太多，光纤施工越来越困难，尤其在密集城区。如何满足5G网络的前传需求已成为技术热点之一。 G.metro的技术特征及对5G网络的适应性中国联通联合国内外主要运营商(包括AT&T、Verizon、中国电信、BT、DT、TI、Telefonica、SKT、NTT和SoftBank等)和设备商早在2014年就在ITU-T启动了G.metro技术标准化工作，G.metro系统框图如图所示。 ...

2017-08-01

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Rocky Linux

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。