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2016年,机器学习和人工智能领域有什么重大进展?(附重要论文下载链接)

2016年机器学习领域取得了很多可以铭记在历史中的进展,将其称为”机器学习元年”也并不为过。市场上各大公司都在进行机器学习的研究,即使没有,他们也通过收购各类机器学习初创公司来快速进入这个领域。 造就这一轮机器学习的热潮的原因很多。虽然Google开源Tensorflow框架才过去短短一年,Tensorflow已然成为Github上最为炙手可热的项目,使用场景横跨从药物研发到自动音乐生成等各个领域。Google并不是唯一开源了机器学习基本框架的科技巨头,微软的CNTK,百度的PaddlePaddle都是目前被广泛使用的机器学习框架。Amazon虽然没有自己研发的机器学习框架,但他们已经宣布将在未来支持MXNet,以期推广他们最新的AWS ML平台。而Facebook目前主要支持两个深度学习平台:Torch以及Caffe。Google本身也同时在支持在学术和工业界都取得重大成功的机器学习框架Keras。在这个意义上来说,在AI的这场技术”军备大战”中,Google与Facebook算是打成了平手。 除了各大技术公司争相开源自己的机器学习框架,2016年也见证了无数优质的机器学习的应用,这...

【大数据技巧】MaxCompute中实现IP地址归属地转换

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 大数据平台的成熟使得更多种类的非结构化、半结构化的数据分析成为可能,其中应用非常广泛的一种场景就是日志分析。在日志类型数据的清洗转换过程中把IP地址转换为归属地又是极为常见的一种场景。那么利用MaxCompute如何实现IP地址向归属地的转换呢? 俗话说:巧妇难为无米之炊,要实现IP地址与归属地的转换必须要有IP地址库,不过好在互联网上已经有一些资源,而且还提供免费版本的IP数据库下载详见:www.ipip.net(请叫我雷锋^_^)。没错,我们首先要把它下载到本地,命名为ip.dat。 米已经有了,接下来就考虑怎么下厨了。想要在MaxCompute中实现用户自定义逻辑的代码处理,最常用的就是MR和SQL UDF。考虑到大部分用户使用偏好以及工作

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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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