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Netflix开源面向稀疏数据优化的轻量级神经网络库Vectorflow

介绍 随着过去几年来深度学习库和软件创新的蓬勃发展,研究机器学习是一个激动人心的时刻。大多数机器学习的库都是从相当专业的计算代码演变而来的,这些计算代码一般用于解决大密集度问题,例如为稀疏模型提供边缘支持的基于神经网络的图像分类通用框架。 在Netflix公司,我们的机器学习科学家在多个不同的领域处理着各种各样的问题:从根据你的爱好来定制电视和推荐电影,到优化编码算法。我们有一小部分问题涉及到处理极其稀疏的数据;手头问题的总维度数很容易就能达到数千万个特征,即使每次要看的可能只是少数的非零项。对于这些情况,我们认为需要有一个经过专门优化的轻量级的库,这个库用于在单一设备、多核环境下对稀疏数据进行浅层前馈神经网络的训练。我们想要一些小巧而又易用的工具,所以我们构建了Vectorflow,它是目前机器学习科学家使用的众多工具之一。 设计注意事项 敏捷性。我们希望数据科学家能够在完全自主的情况下轻松地运行和迭代他们的模型。所以我们用D语言写了Vectorflow。D语言是一种并不难学的现代系统语言,它具备快速的编译器和函数编程功能,为初学者提供了类似Python的使用体验,但在运行时通常具有...

对Serverless架构的一点体验和思考

发端 云计算机经过这么多年的发展,逐渐进化到用户仅需关注业务和所需的资源。通过Swarm、K8S这些编排工具,容器服务让开发者的体验达到很完美的境界。我曾经觉得Docker可以替代虚机,用户只要关注自己的计算和需要的资源就行,不需要操心到机器这一层。但是因为Docker对资源的隔离不够好,各大云厂商的做法还是一个Docker对应一台虚机,不仅成本高,给用户暴露虚机也多余了。 用户为什么需要关注业务运行所需要的CPU、内存、网络情况?还有没有更好的解决方案?Serverless架构应运而生,让人们不再操心运行所需的资源,只需关注自己的业务逻辑,并且为实际消耗的资源付费。可以说,随着Serverless架构的兴起,真正的云计算时代才算到来了。 容器在开发模式方面并没有提出新的想法,大家还是在用传统的那一套开发模式,需要写一个大而全的后端服务

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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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