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利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据

本系列将利用阿里云容器服务的机器学习解决方案,帮助您了解和掌握TensorFlow,MXNet等深度学习库,开启您的深度学习之旅。 第一篇: 打造深度学习的云端实验室 第二篇: GPU资源的监控和报警,支撑高效深度学习的利器 第三篇: 利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据 数据准备和预处理是一个深度学习训练过程中扮演着非常重要的角色,它影响着模型训练的速度和质量。 而TensorFlow对于HDFS的支持,将大数据与深度学习相集成,完善了从数据准备到模型训练的完整链条。在阿里云容器服务深度学习解决方案中, 为TensoFlow提供了OSS,NAS和HDFS三种分布式存储后端的支持。 本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式,并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR(E-

阿里云MaxCompute(大数据)公开数据集---带你玩转人工智能

目前阿里云MaxCompute大数据产品已经免费向全部用户开放了多种公用数据集。在此之前,获取,分析,下载自定义的大型分析数据集需要数小时乃至数天才能完成。 而现在阿里云的任何用户都可以通过基于大数据计算服务[MaxCompute]( https://www.aliyun.com/product/odps) 的数据工场[DataWorks]( https://data.aliyun.com/product/ide)快速、便捷的分析这些公用数据集。 开通MaxCompute&数据工场的教程参考: https://help.aliyun.com/document_detail/27803.html 我们将股票价格、房产、影视等多种类型的数据免费开放给用户,使得大家免去了复杂的数据获取、上传、清洗等过程,可以直接进入数据分析阶段,通过这种

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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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