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  • 训练深度神经网络的时候需要注意的一些小技巧

    1、准备数据:务必保证有大量、高质量并且带有干净标签的数据,没有如此的数据,学习是不可能的 2、预处理:这个不多说,就是0均值和1方差化 3、minibatch:建议值128,1最好,但是效率不高,但是千万不要用过大的数值,否则很容易过拟合 4、梯度归一化:其实就是计算出来梯度之后,要除以m...

    文章 科技小能手 2017-11-12 664浏览量

  • 现代化数据中心四大支柱

    随着VMAX All Flash和DSSD D5的发布,我们现在有必要重新讨论一下,实施并运营一个现代化数据中心是多么重要的问题了。要提供支持数字化业务的能力,毫无疑问,IT组织必须实现其基础设施的现代化和自动化,并将其数据中心运营转向云环境,实现完全的自动化和自服务。那么,支撑这种新型云环境的应...

    文章 知与谁同 2017-08-01 905浏览量

  • 推导和实现:全面解析高斯过程中的函数最优化(附代码&公式)

    高斯过程可以被认为是一种机器学习算法,它利用点与点之间同质性的度量作为核函数,以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程,并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程(GP)拟合数据所需的数学和代码,最后得出一个常用应用的 demo——通过高...

    文章 技术小能手 2018-04-02 2195浏览量

  • 手把手教你用Prophet快速进行时间序列预测(附Prophet和R代码)

    简介 对于任何业务而言,基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少?你希望商店的客流量是多少?多少人会乘坐飞机旅游?类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。 这就是时间序列预测被看作数据科学家必备技能的原因。从预测天气到预测产品的销售情况,时间序列是数据科学体系的一部分,并且是成为一...

    文章 技术小能手 2018-06-12 10332浏览量

  • 领英如何应对Apache Spark的Scalability挑战

    演讲嘉宾简介:沈旻,领英Spark团队软件工程师,技术负责人,伊利诺伊芝加哥分校计算机专业博士学位。林致远,领英Spark团队软件工程师,卡耐基梅隆大学硕士学位,专攻分布式系统方向。 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 点击链接观看精彩回放:https://developer.aliyun....

    文章 KB小秘书 2020-07-30 344浏览量

  • 技术分享连载(九十五)

    渲染 Q1:我们游戏里要用投影仪做施法范围显示,图片边缘留几个像素透明没什么问题,但是这样导致实际范围跟显示不一样,投影的图片不留边缘的话就会出现十字,请问是否有更好的解决方法呢?我们用的是Unity 5.6.2版本,例子工程已经上传至UWA问答社区。 纹理采样时,纹理坐标超出[0, 1]之间的...

    文章 玄学酱 2018-02-02 681浏览量

  • iOS8 Core Image In Swift:人脸检测以及马赛克

    iOS8 Core Image In Swift:自动改善图像以及内置滤镜的使用 iOS8 Core Image In Swift:更复杂的滤镜 iOS8 Core Image In Swift:人脸检测以及马赛克 iOS8 Core Image In Swift:视频实时滤镜 Core Ima...

    文章 zhangao0086 2014-09-20 993浏览量

  • Reporting Service 告警"w WARN: Thread pool pressure. Using current thread for a work item"

    如果Reporting Service偶尔出现不可访问或访问出错情况,这种情况一般没有做监控的话,很难捕捉到。出现这种问题,最好检查Reporting Service的日志文件。     今天早上就遇到这样一个案例,应用程序监控到调用SQL SERVER 2005的Reporting Ser...

    文章 潇湘隐者 2016-04-26 1678浏览量

  • 开源数据库Sharding技术

    从Shard到Sharding "Shard" 这个词英文的意思是"碎片",而作为数据库相关的技术用语,似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中。"Sharding" 姑且称之为"分片"。 Sharding 不是一门新技术,而是一个相对简朴的软件理念。如您所知,MySQL 5之后才有...

    文章 技术小牛人 2017-11-08 949浏览量

  • 用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧(下)

    用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧(上) 8.随机你的输入! 训练神经网络的一个常见建议是通过在每个时期开始时对输入进行混洗来随机化训练样本。我们可以使用tf.utils.shuffle来实现这个目的: /** Shuffles the array using Fisher-...

    文章 【方向】 2018-10-13 1164浏览量

  • 联网车队管理:为什么统一的网络是关键

    随着消费者需求的变化,车队管理者正在转向物联网以更快、更高效地交付产品。 边缘计算所取得的进步代表了物联网的全部潜力:移动数据的力量。但是,在边缘运行还暴露了物联网的一些最大挑战:随着端点数量的增加,保持网络安全;随着行业日益相互依赖,重新考虑传统的商业模式;也许最重要的是,建立跨边界、文化和法规...

    文章 物联网IoT996 2020-06-17 53浏览量

  • 如何应对OpenStack企业级用户的痛点需求?

    OpenStack在短短五年间迅速壮大,成为目前拥有最多IT巨头支持的开源云计算项目。就在刚刚过去的七月,重量级新成员Googl宣布加入OpenStack基金会,为其发展又注入了一剂“强心针”。 OpenStack给企业基础架构提供了更多的可能,然而我们仍未见到其大规模投入企业实际应用的案例。究竟...

    文章 晚来风急 2017-08-02 1103浏览量

  • C#自定义工业控件开发

    由于工作需要,调研过一段时间的工业控制方面的“组态软件”(SCADA)的开发,组态软件常用于自动化工业控制领域,其中包括实时数据采集、数据储存、设备控制和数据展现等功能。其中工控组件的界面展现的实现类似于Windows系统下的各种开发控件,通过各种控件的组装,和硬件协议的集成,就可以实现对相应设备...

    文章 ghost丶桃子 2016-05-20 2738浏览量

  • Serverless弹性伸缩的现状调研

    作者:闲鱼技术——影湛 引言 闲鱼的服务端技术架构正向着云原生/Serverless化发展,Serverless具有着运维自动化、按需加载、弹性伸缩、强隔离性、敏捷开发部署等技术特点,带来了降低人力成本、降低风险、降低基础设施成本、降低交付时间等核心优势。这其中,弹性伸缩是Serverless中被...

    文章 闲鱼技术 2020-12-17 475浏览量

  • 阿里人首次分享:真实的阿里巴巴去IOE故事

    【云栖社区】业内对与阿里巴巴去IOE有着很多猜想,也有不同专家在技术分享中多少会提及一些。但从来没有人从故事的起点——2006年开始回忆和总结。有位朋友分享了2月25日阿里中间件技术部资深专家沈洵在DBA+社群的讨论文章。其中很系统地讲述了阿里去IOE的技术背景,以及后面的自主研发中关键点抉择。 ...

    文章 云栖小怪兽 2016-02-26 15596浏览量

  • 还为分布式、FC存储而纠结?QLogic告诉你怎么选择

    横向扩展Scale Out、弹性伸缩、敏捷业务、开箱即用,外加成本优势……,分布式存储这些诱人的特性,任何人都不会不为之心动,可以说传统FC存储自出道以来,还从来没有面临过如此严峻的挑战。 在这样的背景下,当博科宣布第6代(32Gb)FC存储交换机、QLogic宣布2700系列第六代(32Gb)F...

    文章 青衫无名 2017-07-03 1048浏览量

  • 2017年的第一场顶会,AI 产业巨头都带来了哪些技术干货

    美国西部时间2月4号到8号,AAAI 2017 在旧金山举行。随着 AAAI越来越国际化,在本届会议上,出现了更多的中国面孔。除了 IBM、Google、Facebook、Uber 等外国公司,国内百度、腾讯、华为、小 i 机器人等公司也参与了会议,其中复旦大学与小 i 机器人合作的两篇论文被大会...

    文章 知与谁同 2017-08-01 1310浏览量

  • 微软开源 rDSN 分布式系统开发框架

    微软亚洲研究院系统组开发的分布式系统开发框架——Robust Distributed System Nucleus(rDSN)通过GitHub平台开源。rDSN旨在为广大分布式系统的开发者,学生,和研究人员提供一个开放式的框架,用于快速搭建和运维高性能和高鲁棒的分布式系统,而后者对于当前很多技术的...

    文章 沉默术士 2017-06-06 1347浏览量

  • 大型分布式系统架构

    本文主要是从软件的质量属性的角度,来分析大型分布式系统通常采用的架构方法。 1. 性能 (Performance) 性能是指系统的响应能力,性能测试经常要使用基准测试(Benchmark Test). 提高性能的办法: 异步化 - 使用消息系统 和 batch处理 缓存 - 有多重缓存策略,本地...

    文章 ali-frank 2014-05-17 1587浏览量

  • 作为KDD 2017钻石赞助商,滴滴出行在现场有哪三大亮点值得关注?(附论文视频)| KDD 2017

    雷锋网 AI 科技评论按:本周末,每年一度的数据挖掘的顶级会议ACM SIGKDD在加拿大新斯科舍省省会哈利法克斯拉开了序幕,整个会议13号到17号,持续5天。在异国他乡的顶尖国际会议上,雷锋网AI科技评论发现,不仅在收录论文列表里频频出现中国人的名字,甚至连赞助商都有一系列的中国公司位列前排,...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 885浏览量

  • KDD论文解读 | 想要双11抢单快?靠这个技术提速9MS

    6月29日,阿里巴巴在杭州召开2017天猫双十一发布会,宣布启动:双11超级IP计划。今年晚会将由北京卫视、浙江卫视、深圳卫视三台同时直播。淘宝直播、优酷等在内的多家平台同步跟上,让澳门、香港、新加坡等地也能同步收看天猫双11晚会,相信今年的双11一定会成为举世瞩目的全球狂欢节。 同时,为2016...

    文章 技术小能手 2017-07-19 3160浏览量

  • 【AI计算的新摩尔定律】3.5个月翻一倍,6年增长30万倍

    推动人工智能发展的因素有三个:算法创新、数据(可以是有监督的数据或交互式的环境),以及可用于训练的计算量。算法创新和数据很难追踪,但计算量是可量化的,这为衡量人工智能的进展速度提供了机会。当然,大规模计算的使用有时候会暴露当前算法的缺点。但至少在当前的许多领域中,更多的计算似乎就可以预见更好的性能...

    文章 技术小能手 2018-05-17 2254浏览量

  • 读《SRE:Google运维解密》一点思考

    0、为什么诞生SRE? 原因一:企业成本的增长通用户的增长不成线性变化。但是随着系统的复杂度提升,组建越来越多,用户的流量压力也越来越大,相关的变更也会越来越多,各模块之间的变更顺序也会越来越复杂。在这样的情况下,单纯的靠运维人力的数量提升无法满足业务的发展需求,而且会提升企业的成本; 原因二:...

    文章 悟冥 2019-12-16 2203浏览量

  • [UWP]如何使用Fluent Design System (上)

    原文:[UWP]如何使用Fluent Design System (上) 1. 前言 微软在Build 2017中公布了新的设计语言Fluent Design System(以下简称FDS),不过官网只是堆砌了各种华丽的词语以及一堆动画。至于在UWP中要做成怎么样,怎么做,可以参考这个视频:Bui...

    文章 杰克.陈 2018-01-25 1145浏览量

  • SIGMOD 2019 现场直击!带给你最独家的 15 篇论文全解读

    SIGMOD会议位列数据库方向的三大顶级会议之首(其次是VLDB及ICDE)。2019SIGMOD于6月30日至7月5日在荷兰阿姆斯特丹举办。本文由OceanBase团队为读者带来最权威、最前沿的大会独家报道。 SIGMOD是数据库方向的三大顶级会议之一(另外两个是VLDB及ICDE),2019 ...

    文章 缪克卢汉 2019-08-07 8797浏览量

  • PAI模型压缩落地淘宝直播双十一应用:一猜到底

    作者:益武、小豌、莱茵、熊兮、嘀豆、执真、临在、穆琢   业务背景 淘宝直播:一猜到底         在阿里双十一前夕,淘宝直播App上线了趣味极强的“商品价格竞猜游戏”:由当红主播现场推荐商品,粉丝以“语音猜价”形式参与互动...

    文章 游客l6lldrovttbdw 2021-02-07 100浏览量

  • OCR如何读取皱巴巴的文件?深度学习在文档图像形变矫正的应用详解

    小叽导读:OCR作为智能审核的重要环节,其识别准确率影响着最终审核效果的好坏,而来自扫描仪、智能手机的文档图像多存在卷曲、折叠。本文旨在利用深度学习算法对文档图像的形变进行矫正,从而提高OCR识别效果,为智能审核保驾护航。 一、背景 随着集团业务的高速发展以及集团对用户群体信用要求的提高,证件审...

    文章 初商 2019-08-15 943浏览量

  • 大数据凉了?No,流式计算浪潮才刚刚开始!

    翻译|巴真编辑|DebraAI 前线导读:本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹,行文轻松活泼,内容通俗易懂,是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processi...

    文章 赵慧 2018-10-15 1890浏览量

  • PaperWeekly 第十七期 --- 无监督/半监督 NER

    引言 命名实体识别是自然语言处理中一个非常基础的工作,是自然语言处理中关键的一个环节。监督学习是解决命名实体识别任务的一个基本手段,但标注数据的获取成本往往会比较高,本期PaperWeekly将带大家来看一下如何通过半监督或者无监督的方法来做命名实体识别任务。本期分享的4篇Paper Notes...

    文章 青衫无名 2017-08-01 4077浏览量

  • 基于 Python 使用 CNN 实现身份证汉字和数字识别

    背景与目标 光学字符识别 ( Optical Character Recognition, OCR ) 是将图像中的手写或打印文本转换为机器编码文本,以获取图像中文字及版面信息的过程。其目的是将图片中的文字识别出来,以便进一步对文字进行处理。 最早的 OCR技术可追溯到 1914 年,Emanue...

    文章 yijun2018 2018-03-17 15042浏览量

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