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预告:大牛现身说法 TensorFlow在工程项目中的应用 | AI 研习社

玩深度学习,首先要做的是掌握工具。 理论知识不足,可以慢慢补。模型和算法的实现,则必须要靠工具一步步摸索。 在所有深度学习工具中,TensorFlow 的社群基数无疑最庞大,因而常被作为入门首选。对于相当多的深度学习开发者,TensorFlow 几乎已成了必修课。这就使得一个问题变得至关重要: TensorFlow 都能做什么? 毕竟,掌握一件工具,要从充分了解它的应用场景开始。工具本身难论好坏,关键在于它是否适合你需要处理的任务。 因此,在mooc.ai 的 TensorFlow 培训班开课前夕,雷锋网 AI 研习社邀请了跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks 的两位深度学习、大数据资深工程师佟达、白发川,与大家聊一聊TensorFlow 的应用场景。本公开课旨在帮大家对 TensorFlow 能做什么以及各领域的实战要点,做

浪潮SA5224M4上市 这个服务器“不太冷”

如何以更低成本维护温冷数据成为企业数据中心重要课题 提到企业冷数据,最先闪出的概念是一大堆无人问津的1和0,这些数据可能是三年前产生的某个世界级比赛视频,可能是三个月前的一封邮件,也或许是上个月的某个网红视频,这些数据具有一个共同的属性--被读取的可能性极低。 往往一个公司拥有PB级别的数据,那么很大程度上可以说是拥有了巨大的财富宝藏,但是这些数据需要被持续的存储和挖掘,才能让数据从资源变成资产。这一挖掘时间可能持续数月甚至数年的时间才能完成,在此期间如何以更低的成本维护这些数据,是企业数据中心必须考虑的课题,因为每天都有海量的新数据产生,第二天大部分数据就变成冷数据堆积在服务器的硬盘中。处理这些冷数据的做法,往往会使用最低成本的设备来存储,比如低性能的处理器,低带宽网卡,高密度低转速的硬盘,总之一切以低成本为考量。 但是,随着大数据挖掘技术的发展,越来越多的冷数据被参与到计算和分析中,因此许多互联网数据中心发现一味追求低性能并不能完全满足要求。但解决方案却往往矫枉过正,一些业务同学会要求使用更高性能的部件,比如处理器由低功耗的E3-1220v3升级到了高功耗的E5-2620v4。这样...

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