Mars 算法实践——人脸识别-低调大师

Mars 算法实践——人脸识别

2019-01-07 891

源于MaxCompute，阿里首款自研科学计算引擎Mars1月16日开源发布
https://promotion.aliyun.com/ntms/act/cloud/marsfbh.html

Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架，在之前的文章中已经介绍了 Mars 是什么，以及 Mars 分布式执行，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情。

奇异值分解 (SVD)

在处理纷繁的数据时，作为数据处理者，首先想到的就是降维，SVD 就是其中一种比较常见的降维方法，在 numpy.linalg 模块中就有 svd 方法，当我们有200

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菜鸟数据科学家五大误区

你准备好要成为一名数据科学家，积极的参加Kaggle比赛和Coursera的讲座。虽然这一切都准备好了，但是一名数据科学家的实际工作与你所期望的却是大相径庭的。本文研究了作为数据科学家新手的5个常见错误。这是由我在塞巴斯蒂安·福卡德（Dr. Sébastien Foucaud）博士的帮助下一起完成的，他在指导和领导学术界与行业领域的年轻数据科学家方面拥有20多年的经验。本文旨在帮助你更好地为今后的实际工作做准备。 1、Kaggle成才论 Source:kaggle.comon June 3018. 你通过参加Kaggle比赛，练习了数据科学领域的各项技能。如果你能把决策树和神经网络结合起来那就再好不过了。说实话，作为一个数据科学家，你不需要做那么多的模型融合。请记住，通常情况下，你将花80%的时间进行数据预处理，剩下的20%的时间

2019-01-07

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2018年对于自然语言处理（NPL）是很有意义的一年，见证了许多新的研究方向和尖端成果。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他总结了2018年 NLP 的重要进展，包括增强学习、情感分析和深度学习等领域。点击文章中的链接，可获得每一项研究的详细信息、论文或者代码。综合领域 Facebook 研究员们发明了一种机器翻译的新方法，只需要使用单一语言语料库，这对于缺乏资料的语言非常有用。 Young 和同事更新了他们近期发表的论文《基于深度学习的自然语言处理的最新趋势》，增加了 NLP 文献中最新的 SQuAD 结果。 Bloomberg 研究员 Yi Yang 发表了 RNN 卷积筛选建模的最新论文及代码，称体现了语言中的长期依存性和组合性。百度发布了 Deep Voice 3，是一项基于注意、完全卷积的文字语音转换神经系统，比目前的循环系统在神经语音合成方面快几个量级。 Pair2vec 是一种学习文字嵌入对的新方法，能体现隐含关系的背景知识。百度发布了名为同声翻译与预测及可控延迟（STACL）的机器翻译算法，能够...

2019-01-07

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腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

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。

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。