• 什么是卫星LPWAN?

    这种类型的全球覆盖范围通常只能通过卫星网络获得,并且允许连接的设备报告其他通信方式根本无法实现的偏远地区的数据。卫星费用 卫星网络不是免费的,发射卫星网络的成本非常高。例如,卫星通信公司Globalstar于...
    文章 2020-03-15 208浏览量
  • 报表查询太慢?那是你不懂稠化报表!

    在数据库表中,存储的数据经常是稀疏数据(sparse data),而不是稠密数据(dense data)。先来了解一下什么是稀疏数据,比如一个产品销售情况表(比如有产品名、销售时间(精确到年月)、销售量3个列),假设某个时间某些...
    文章 2017-05-02 1098浏览量
  • 大连接需求的实现|带你读《5G 空口设计与实践进阶》之...

    而在大连接场景下,大量机器设备只需发送低速率的数据分组,且这些数据分组极短,通常只有几个字节,如果沿用传统的底层设计,用于信道估计的导频信号以及链路自适应所需的反馈信息可能会远远超过发送信息的长度。...
    文章 2020-01-13 1757浏览量
  • Nature论文解读:用于改善加权生物网络信噪比的网络...

    这种改进对于 5kb 分辨率数据尤为明显,在这些数据中,在使用 NE 进行去噪后,原始数据中视觉上无法检测到的社区变得清晰。蝴蝶种类相似性网络 我们将 NE 应用于利兹蝴蝶细粒物种图像数据集。细粒度图像检索旨在区分...
    文章 2018-08-08 1585浏览量
  • 浅入浅出MongonDB,教你轻松应对面试中遇到的MongonDB...

    如果集合已经包含超出索引的唯一约束的数据(即有重复数据),则MongoDB无法在指定的索引字段上创建唯一索引。不能在hash索引上创建唯一索引 唯一约束适用于Collection中的一个Document。由于约束适用于单文档...
    文章 2019-08-31 943浏览量
  • 深度学习要多深,才能了解你的心?...

    从第二层到第四层组成了“域间独立”的“行为编码网络”,其中第二层为针对稀疏编码特别优化过的全连接层(Sparse Inner Product Layer),通过该层将压缩后的编码信息投影到16维的低维向量空间中,第三层和第四层均为...
    文章 2017-06-21 3653浏览量
  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩...

    对比这二者的数字可以发现,局部连接虽然降低了连接的个数,但整体幅度并不大,需要调节的参数个数依然非常庞大,因此还是无法满足高效训练参数的需求。而权值共享就是来解决这个问题的,它能显著降低参数的数量。该...
    文章 2017-08-06 23694浏览量
  • OLAP联机分析处理介绍

    无论原来的业务数据数据结构为何,只要原业务数据能够整理成为以上模式,则无论业务人员据此提出任何问题,都可以用SQL语句进行表连接或汇总(table join and group by)实现数据查询和解答。(当然,有一些现成的...
    文章 2013-12-19 2191浏览量
  • 计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述

    通道层面的剪枝是一个潜在的改进方向,相较于现有的连接层剪枝,它无需特殊数据结构,也不会产生不必要的矩阵稀疏。3 卷积核压缩及矩阵分解 3.1 卷积核压缩 较小卷积核的参数量和计算成本远小于更大的卷积核。然而,...
    文章 2020-05-06 418浏览量
  • 《Hadoop实战第2版》——1.6节Hadoop数据管理

    具有数据一致性,都适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的;文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全...
    文章 2017-08-01 1337浏览量
  • 基于Spark机器学习和实时流计算的智能推荐系统

    由于对个人来说无法得到真实的商业性数据,故评分数据都是程序 模拟随机生成的,包括实时发送的流数据,所以这可能会对整个系统的推荐结果带来影响 另外,除了WebUI部分,其余的程序都是运行在Linux的Spark集群上 ...
    文章 2015-06-28 1734浏览量
  • Redis笔记(二)Redis的部署和启动

    最大内存使用设置,达到最大内存设置后,Redis会先尝试清除已到期或即将到期的Key,当此方法处理后,任到达最大内存设置,将无法再进行写入操作。maxmemory<bytes>是否在每次更新操作后进行日志记录,如果不...
    文章 2017-11-21 909浏览量
  • 可视化解释11种基本神经网络架构

    回声状态网络是递归神经网络的一种变体,具有非常稀疏的隐藏层(通常为百分之一的连接性)。神经元的连通性和权重是随机分配的,并且忽略层和神经元的差异(跳过连接)。学习输出神经元的权重,以便网络可以产生和再现...
    文章 2020-07-02 555浏览量
  • 数据中台模型设计系列(一):维度建模初探

    事实表还是稀疏的,它仅仅会将发生的业务过程数据放入其中。维度表* 维度表是事实表不可或缺的组成成分,它描述了事实表业务过程度量的环境。用于描述“谁、什么、哪里、何时、如何、为什么”有关的事件。维度属性是...
    文章 2020-06-29 1926浏览量
  • 跟我一起数据挖掘(14)——数据整理与数据归约

    与小波变换相比,PCA能够更好地处理稀疏数据,而小波变换更适合高维数据。数值规约 “我们能通过选择替代的、‘较小的’数据表示形式来减少数据量吗?数值归约技术确实可以用于这一目的。这些技术可以是参数的,也...
    文章 2016-05-05 6050浏览量
  • Apache Spark机器学习.2.3 一致性匹配

    上述方法的精度往往取决于数据稀疏性和数据集的大小,也取决于这些任务是否是解决重复、错误、变异,或别名等问题。2.3.2 基于Spark的一致性匹配 与前面类似,尽管最常用的工具是SparkSQL和R语言,但我们还是要...
    文章 2017-05-02 2568浏览量
  • redis优化配置和redis.conf说明

    Redis 在dump数据的时候,会fork出一个子进程,理论上child进程所占用的内存和parent是一样的,比如parent占用的内存为 8G,这个时候也要同样分配8G的内存给child,如果内存无法负担,往往会造成redis服务器的down...
    文章 2014-10-29 3984浏览量
  • 长文本表示学习概述

    稀疏Transformer将先前Transformer的平方复杂度O(N^2)降低为O(NN^1/2),通过一些额外的改进使得自注意力机制可以直接用于长程的语音、文本和图像数据。​ 上图中间是第一种步进注意力的版本,可以粗略的理解为每...
    文章 2019-05-05 1480浏览量
  • MIT 开发廉价闪存设备,处理图数据性能堪比服务器

    此外,通过合并几个设备,可以处理更大的图——多达40亿个节点和1280亿个连接线——而其他系统无法在128G的服务器上处理这些图。研究人员将两台设备(总计1GB的DRAM和1TB的闪存)接入一台台式电脑,获得了与数千美元...
    文章 2018-06-04 952浏览量
  • 最全技术面试180题:阿里11面试+网易+百度+美团!

    稀疏索引:稀疏索引没有为每个数据都创建一个索引,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找给定值的记录需更多的时间。只有当数据文件是按照某个查找键排序时,在该查找键上建立的稀疏索引才能被使用,而稠密索引则...
    文章 2018-11-05 1139浏览量
  • NLP随笔(二)

    训练数据的数量、维度、采样均衡度、单条数据本身的稠密度(非0、不稀疏的程度),都需要达到极高的水平,才能将过拟合现象降低到可控范围。视觉信息(图像、视频)恰好是这样一类自然连续信号:一张图片通常就有数...
    文章 2021-08-03 26浏览量
  • 《云计算:原理与范式》一3.10 企业对企业集成服务

    这意味着,它们提供了这样的关键功能——用于连接内部和外部软件的应用程序到应用程序(A2A)的连接,即跨越企业防火墙的安全的数据交换。与仅用于内部数据共享的纯企业应用集成(EAI)解决方案有所不同,B2Bi平台有...
    文章 2017-08-01 986浏览量
  • ClickHouse深度揭秘

    ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的...
    文章 2020-05-22 12417浏览量
  • ClickHouse深度揭秘

    ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的...
    文章 2019-12-18 4757浏览量
  • ClickHouse深度揭秘

    ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的...
    文章 2019-12-18 4826浏览量
  • 阿里腾讯今日头条纷纷翻牌子,ClickHouse到底有什么...

    ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的...
    文章 2019-12-20 2943浏览量
  • 阿里腾讯今日头条纷纷翻牌子,ClickHouse到底有什么...

    ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的...
    文章 2019-12-20 1043浏览量
  • 阿里腾讯今日头条纷纷翻牌子,ClickHouse到底有什么...

    ClickHouse从OLAP场景需求出发,定制开发了一套全新的高效列式存储引擎,并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据Sharding、数据Partitioning、TTL、主备复制等丰富功能。以上功能共同为ClickHouse极速的...
    文章 2020-05-22 8025浏览量
  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合...

    “显层”就是我们能感知到的输入层和输出层,而“隐层”则是除了输入输出之外的无法被我们感知的层,它可以理解为数据的内在表达[1]。在第二章中,我们已经提到,如果“隐层”有足够多的神经元,那么神经网络能够以...
    文章 2017-08-11 26214浏览量
  • 基于深度学习的广告CTR预估算法

    MLR模型最大的意义在于,它是首个在大规模稀疏数据上探索和实现了非线性拟合能力的模型,相关的细节内容可从论文中查询:Gai et al,“Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click ...
    文章 2018-03-24 12836浏览量
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