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海量数据场景下机器学习模型训练方案

实际处理和解决机器学习工程化问题过程中,我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐,CTR预估,Lookalike营销等,当有上亿条数据,上千上万维特征,这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别,那么该如何基于海量数据来训练模型呢? 增量学习与特征选择 增量学习 增量学习即使用小batch的数据中进行学习(有时候也称为online learning)是这种学习方式的核心,因为它能让任何一段时间内内存中只有少量的数据,然后将最终的结果通过Voting的方式产生输出,如下是参考代码 #切分块数 cnt=20 size = math.ceil(len(train) / cnt) result=[] for i in range(cnt): start = size * i end = (i + 1) * size if (i + 1) * size < len(train) else len(train) #对数据做batch slice = train[start:end] result.append(batch_predict(pd.concat([slic...

明日直播预告:阿里云智能中间件首席架构师为大家带来直播分享

互联网架构下的微服务体系已经成为数字化转型的主流架构,云原生技术让这一架构进一步发展,不仅提升了系统的稳定性和降低了编程复杂性外,还让应用从云带来的分布式复杂性中彻底解脱出来,快速构建健壮、极具弹性、易观察的云原生应用。 5月12日(周二)14:00,阿里云智能中间件首席架构师李小平为大家带来分享: 1、云原生的微服务架构有哪些主要的技术变化? 2、现有服务架构又如何演进到云原生微服务架构? 钉钉扫描二维码,加入直播群内免费看直播!

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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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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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