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一文读完GitHub30+篇顶级机器学习论文(附摘要和论文下载地址)

学术领域,最新的机器学习技术都做到了什么水平?Github上有一个开源项目,专门用于更新最新的研究突破,具体说来,就是什么算法在哪一个数据集上取得了state-of-the-art 的成果。大类包括:监督学习、半监督学习和无监督学习、迁移学习、强化学习,小类包括语音、计算机视觉和NLP。 这一份列表几乎囊括了2017年机器学习领域所有最重大的突破,从微软对话语音识别错误率将至5.1%、到Hinton掀起深度学习革命的Capsule 网络、再到谷歌的“一个模型学习所有”“Attention is all you need”以及Facebook在机器翻译上的屡次突破,以及让大家兴奋的AlphaGo Zero。 这不仅仅是一份论文和代码资源的列表,更是2017年机器学习和人工智能里程碑的表单,在这里,你可以读懂2017机器学习领域究竟在哪些

Hadoop 分布式文件系统 - HDFS

当数据集超过一个单独的物理计算机的存储能力时,便有必要将它分不到多个独立的计算机上。管理着跨计算机网络存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS,它 是为 以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。 “超大文件”是指几百 TB 大小甚至 PB 级的数据; 流式数据访问:HDFS 建立在这样一个思想上 - 一次写入、多次读取的模式是最高效的。一个数据集通常由数据源生成或者复制,接着在此基础上进行各种各样的分析。HDFS 是为了达到高数据吞吐量而优化的,这有可能以延迟为代价。对于低延迟访问,HBase 是更好的选择。 商用硬件:即各种零售店都能买到的普通硬件。这种集群的节点故障率蛮高,HDFD需要能应对这种故障。 因此,HDFS 还不合适某些领域: 低延迟数据访问:需要低延迟数据访问在毫秒范围内的应用不合适 HDFS 大量的小文件:HDFS 的 NameNode 存储着文件系统的元数据,因此文件数量的限制也由NameNode 的内存量决定。 多用户写入、任意修改文件:HDFS 中的文件只有一个写入者,而且写操作总是在文件的末尾。它不支持多个写入者,...

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