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解锁机器学习-梯度下降:从技术到实战的全面指南

本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例,本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角,以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、简介 梯度下降(Gradient Descent)是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的优化算法。该算法的核心思想非常直观:找到一个函数的局部最小值(或最大值)通过不断地沿着该函数的梯度(gradient)方向更新参数。 什么是梯度下降? 简单地说,梯度下降是一个用于找到函数最小值的迭代算法。在机器学习中,这个“函数”通常是损失函数(Loss Function),该函数衡量模型预测与实际标签之间的误差。通过最小化这个损失函数,模型可以“学习”到从输入数据到输出标签之间的映射关系。 为什么梯度下降重要? 广泛应用:从简单的线性回归到复杂的深度神经网络...

七年 4 个阶段:滴滴可观测架构演进与实践

一分钟精华速览 在当前阶段,可观测性的建设并没有统一的执行路径。每家公司会根据自身的业务需求、运营模式和规模,形成一套独特的实践方案。为了应对业务规模的扩大和需求的变化,可观测团队必须持续优化和升级其架构,并始终保证可观测系统本身的高可用性。 本文详尽地描绘了滴滴从 2017 年至今,在四个不同阶段所遭遇的技术挑战,如单体应用阶段的资源瓶颈、运维成本的上升、分布式服务的通信问题等等。滴滴通过寻找并应用适宜的技术方案,逐渐战胜了这些技术难题,使其可观测架构始终能为业务提供强大的支持。 作者介绍 滴滴出行可观测架构负责人——钱威 TakinTalks 稳定性社区专家团成员,滴滴出行可观测架构负责人。深耕可观测领域多年,专注于架构设计与优化。带领团队完成了滴滴第二代到第四代的架构迭代。多个可观测开源项目的 Contributor。目前聚焦在滴滴可观测的稳定性建设和滴滴场景下的可观测性的实现与落地工作。 温馨提醒:本文约 7500 字,预计花费 12 分钟阅读。 「TakinTalks 稳定性社区」公众号后台回复 “交流” 进入读者交流群;回复“1026”获取课件资料; 背景 大家先来看一个故...

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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。

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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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