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MaxCompute帮助创业公司中减轻MySQL存储压力

从0到1 在我们公司初创的时候,组齐了三人的团队就开始做产品研发。当时整条业务线的东西都需要我们自己写,要在短时间内把东西做出来,效率是非常关键的。 我们的产品模式本身其实是需要验证的。创业有很多不确定性,在上线之前没人能知道,我们的一个项目究竟能达到多大的规模,能做到什么样。所以这时技术的重要性就在于快速把东西做出来。 Why Java? 我们最终选择Java,一方面是因为我们团队已经有了一定的写Java的基础,从最开始的搭建到后来初具规模也能Hold住,基数很稳;另一方面是因为Java有很大的用户量,人才储备非常多,我们看中了它规模化的能力。 从某种意义上来说,Java的开发效率确实有些低。但是后来由于选型的原因,我们还是坚持使用了Java。 更有效率的Java 在“Java如何写得更方便易懂”这方面,Java一直在改进。之前的Java设计

用 Apache Spark 和 TensorFlow 进行深度学习

神经网络在过去几年中取得了惊人的进步,现在已成为图像识别和自动翻译领域最先进的技术。TensorFlow是 Google 为数字计算和神经网络发布的新框架。在这篇博文中,我们将演示如何使用 TensorFlow 和 Spark 一起来训练和应用深度学习模型。 你可能会想:当大多数高性能深度学习实现只是单节点时,Apache Spark 在这里使用什么?为了回答这个问题,我们将通过两个用例来解释如何使用 Spark 和 TensorFlow 的集群机器来改进深度学习流程: 超参数调整:使用 Spark 找到神经网络训练的最佳超参数,使得训练时间减少 10 倍并且错误率降低 34 %。 大规模部署模型:使用 Spark,在大量数据上应用训练后神经网络模型。 超参数调优 深度学习机器学习(ML)技术的一个例子是人工神经网络。它们采取复杂的输入,例如图像或音频记录,然后对这些信号应用复杂的数学变换。该变换的输出是数值向量,其更容易被其他 ML 算法运算。人工神经网络通过模仿人脑视觉皮质中的神经元(以简化形式)执行这种转化。 正如人类学习解释他们所看到的那样,人工神经网络需要被训练来识别「有趣」...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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