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满满干货,为大数据初学者指点迷津

本人30岁,从学大数据到现在有6年的时间,我谈一下我的经验分享 我自己的经历:刚开始大数据是看书,一页页的看书,因为身边有一个好的资源,有问题可以问我朋友,后来发现看大数据的零基础书籍很难看下去,很多专业的东西对于一个新手根本就看不懂,没有什么效率。(在这里我个人建议,初学不要看书,我的建议是学完一部分后用书去温习,这样很多东西都可以明白,并且可以查缺补漏) 后来是跟着视频学习,那个视频算是经典的,但是现在看的话是多少有些老了,学大数据的时候感觉很多地方根本就不懂,视频上的东西可以看得懂。动手自己做的时候,根本无从下手,那个时候因为年纪小,就想放弃了,但是总是到了第二天早上,又想学了,真的是睡了一觉就好了。 **很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系** 开始搭建环境,浪费好长时间,百度...

手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境

介绍 将机器学习(ML)模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题,谷歌发布了TensorFlow(TF)服务,以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。 本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割网络的实践教程。阅读本文后,你将能够使用TF服务来部署和向TF训练的深度CNN发出请求等操作。另外,本文将概述TF服务的API及其工作原理。如果你想学习本教程并在计算机上运行示例,请完整了解本文。但是,如果你只想了解TensorFlow服务,你可以专注于前两部分。 TensorFlow服务库-概述 首先我们需要花一些时间来了解TF Serving如何处理ML模型的整个生命周期。在这里,我们将介绍TF服务的主要构建块,本部分的目标是提供TF服务API的介绍。如需深入了解,请访问TF服务文

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