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如何用自动机器学习实现神经网络进化

雷锋网按:本文由图普科技编译自《Design by Evolution: How to evolve your neural network with AutoML》,雷锋网(公众号:雷锋网)独家首发。 对大多数从事机器学习工作的人来说,设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构,然后我们需要对参数不断地进行调整和优化,直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构,如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下,我们需要对网络的变量进行重复的操作,直到网络达到我们期望的速度与准确度。随着网络处理能力的不断提高,将网络优化处理程序自动化变得越来越可行。 在像Random Forests和SVMs这样的浅模型中,我们已经能够使超参数优化的操作自动

盘点管理大数据存储的十大技巧

在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。 而我们所遇到的最大挑战是平衡数据本地化与规模效率,这是一个鱼与熊掌兼得的话题。 数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop,这意味着管理数据节点,向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1.分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的...

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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。