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如何用一套引擎搞定机器学习全流程?

作者:陈戊超(仲卓) 深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域,此外还在向社会各个领域迅速渗透。 背景 当前,深度学习的应用越来越多样化,随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中 TensorFlow,PyTorch,MXNeT 作为广泛使用的框架更是备受瞩目。在将深度学习应用于实际业务的过程中,往往需要结合数据处理相关的计算框架如:模型训练之前需要对训练数据进行加工生成训练样本,模型预测过程中需要对处理数据的一些指标进行监控等。在这样的情况下,数据处理和模型训练分别需要使用不同的计算引擎,增加了用户使用的难度。 本文将分享如何使用一套引擎搞定机器学习全流程的解决方案。 先介绍一下典型的机器学习工作流程。如图所示,整个流程包含特征工程、模型训练、离线或者是在线预测等环节。 在此过程中,无论是特征工程、模型训练还是模型预测,中间都会产生日志。需要先用数据处理引擎比如 Flink 对这些日志进行分析,然后进入特征工程。再使用深度学习的计算引擎 TensorFlow 进行模型训练和模型预测。当模型训练好了以后再用...

回顾 | Apache Flink Meetup 杭州站圆满结束(附PPT下载)

5月16日,2020 年首场 Apache Flink Meetup · 杭州站在线直播圆满结束。本次 Meetup 邀请了来自袋鼠云、网易云音乐、有赞及阿里巴巴的四位技术专家分享关于实时数仓、1.10 生产环境实践、Flink 分布式同步工具以及 Flink 在 AI 流程中的应用。 Meetup 直播回顾: https://developer.aliyun.com/live/2772 PPT 合集下载 https://developer.aliyun.com/topic/download?id=116 《袋鼠云基于 Flink 实现的分布式数据同步工具 FlinkX 》 徐超 | Flink contributor,袋鼠云 资深技术专家 嘉宾介绍: 徐超,袋鼠云资深技术专家,Flink contributor,负责袋鼠云云原生一站式数据中台 PaaS-数栈从0到1的产品研发;参与的数栈产品应用于大型政企、金融、教育、新零售等行业客户,曾负责京东方、招商证券、宁波发改委、浙大、票付通等典型客户的数据中台项目的技术服务;目前专注于 Flink 实时计算周边扩展,包括袋鼠云 FlinkX...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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