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MaxCompute Mars 完全指南

Mars 能利用并行和分布式技术,加速 Python 数据科学栈,包括 numpy、pandas 和 scikit-learn。同时,也能轻松与 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 集成。

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当 Mars 遇上 RAPIDS:用 GPU 以并行的方式加速数据科学

在数据科学世界,Python 是一个不可忽视的存在,且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具,包括 Numpy、Pandas 和 Scikit-learn 等。 Mars 在 MaxCompute 团队内部诞生,它的主要目标就是让 Numpy、pandas 和 scikit-learn 等数据科学的库能够并行和分布式执行,支持通过 RAPIDS 平台用 GPU 加速数据科学。

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并行正则采样排序算法及在 Mars 中的应用

相信大家对排序算法都非常熟悉了,快速排序、堆排序、归并排序等等。如果我们想在一个很大的数据集上进行排序,能利用上多核,甚至是分布式集群,有什么办法么? 本文就介绍一种并行排序算法:并行正则采样排序算法(Parallel Sorting by Regular Sampling),简称 PSRS 算法。

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Mars 算法实践——人脸识别

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。

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Mars 是什么、能做什么、如何做的——记 Mars 在 PyCon China 2018 上的分享

最近,在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars,基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。 听到 Mars,很多第一次听说的同学都会灵魂三问:Mars 是什么,能做什么,怎么做的。

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Mars——基于张量的统一分布式计算框架

很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。

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使用Opencv构建一个简单的图像相似检测器(MSE、SSIM)

本文使用opencv。numpy等简单的工具库,根据mse及ssim两种算法来评估两张图像的相似度,便于理解与实践。

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Numpy常用属性及方法

Numpy 一、属性: ndarray.shape 返回一个元组,里面是各个维度的size ndarray.ndim 返回数组的维度 ndarray.dtype 返回数组数据的类型 二、方法: np.array(x, dtype=complex) 接收一个数组, dtype指定数据类型, np.zeros( (3,4) ) 接收一个代表数组维度size的元组 np.ones((3,4)) 同上 np.arange(10, 30, 5) 返回一个起始为10,每次增加5,一直到30但不包括30的数组(本例返回[10, 15, 20, 25]),一般会跟reshape配合使用。

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纯用NumPy实现神经网络

纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part III)

使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析第三部分,主要包含图像变换、卷积操作等。

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part II)

使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析后续部分,主要包含逻辑运算符操作、掩膜以及卫星图像数据分析等操作

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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)

现有的Caffe、TensorFlow等工具箱已经很好地实现CNN模型,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network , CNN)模型,具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层(max pooling),代码简单,讲解详细。

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客户端码农学习ML —— Numpy基本用法

本文从创建矩阵、维度变换、矩阵运算、随机数、索引等方面总结numpy中基本用法。

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Python和Numpy

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Numpy学习

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