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机器学习和深度学习的最佳框架大比拼

在过去的一年里,咱们讨论了六个开源机器学习和/或深度学习框架:Caffe,Microsoft Cognitive Toolkit(又名CNTK 2),MXNet,Scikit-learn,Spark MLlib和TensorFlow。如果把网撒得大些,可能还会覆盖其他几个流行的框架,包括Theano(一个10年之久的Python深度学习和机器学习框架),Keras(一个Theano和TensorFlow深度学习的前端),DeepLearning4j(Java和Scala在Hadoop和Spark之上的深度学习软件)。如果你有兴趣使用机器学习和神经网络,你从来没有像现在这样多的选择。 机器学习框架和深度学习框架之间有区别。本质上,机器学习框架涵盖用于分类,回归,聚类,异常检测和数据准备的各种学习方法,并且其可以或可以不包括神经网络方法。深度学习或深度神经网络(DNN)框架涵盖具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑。这些层包括模式识别的多步骤过程。网络中的层越多,可以提取用于聚类和分类的特征越复杂。 Caffe,CNTK,DeepLearning4j,Keras,MXNet和TensorFlow...

[Hadoop]Hadoop本地调试

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/72912058 1. Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> </dependency> 2. 调试设置 本地调试需要设置两点: conf.set("fs.default.name", "file:///"); conf.set("ma...

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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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