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良心推荐!机器学习和深度学习最佳框架

文章讲的是 良心推荐!机器学习和深度学习最佳框架, 机器学习框架和深度学习框架之间是有区别的。本质上,机器学习框架涵盖用于分类,回归,聚类,异常检测等各种学习方法,并且其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神经网络拓扑。层越多,可用于聚类和分类的特征越复杂。 Caffe,CNTK,DeepLearning4j,Keras,MXNet和TensorFlow是深度学习框架。Scikit-learning和Spark MLlib是机器学习框架。而Theano跨越了这两个类别。 一般来说,简单的机器学习方法不需要GPU加速。虽然你可以在一个或多个CPU上训练DNN,但这种训练往往是缓慢的,需要训练的神经元和层越多,可用于训练的数据越多,需要的时间就越长。 Caffe Caffe深度学习项目,最初是一个强大的图像分类框架,目前似乎停滞不前,它已被卡在1.0版RC3一年多了,并且其创始人已离开该项目 。但它仍然有良好的卷积网络图像识别和良好的Nvidia CUDA GPU支持。但它的模型通常需要大量的GPU内存(超过1GB)运行。 Caffe有命令行,P...

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文章讲的是 SQL/NoSQL两大阵营激辩:谁更适合大数据, 目前,企业在着手推动大数据项目的过程中,经常会遇到这样一个关键性的决策难题——到底该使用哪种数据库方案?经过综合考量,最终的选项往往只剩下SQL与NoSQL两种。SQL具有骄人的业绩以及庞大的安装基础,但NoSQL却能够带来可观的收益并同样拥有不少支持者。在今天的辩论当中,我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World网站主编John Dix专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。其中两位参与专家分别是VoltDB公司CTO Ryan Betts和Couchbase公司CEO Bob Wiederhold。Ryan Betts认为SQL已经在大型企业当中赢得了稳定的生存空间,而大数据只不过是SQL需要支撑的另一项工作内容。Bob Wiederhold则认为NoSQL是一套极具可行性的备选方案,事实上它也在多个领域中成为大数据的卓越配合手段——特别是在可扩展性方面。 观点一:SQL已经通过时间考验,且仍蓬勃发展——VoltDB公司CTO Ryan Betts 结构化查询语言(简称SQL)几十年来已经用累累战果...

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