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当前主题:无法nn网

HDFS追本溯源:租约,读写过程的容错处理及NN的主要数据结构

1.      Lease 的机制: hdfs支持write-once-read-many,也就是说不支持并行写,那么对读写的互斥同步就是靠Lease实现的。Lease说白了就是一个有时间约束的锁。客户端写文件时需要先申请一个Lease,对应到namenod

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几乎零能耗零延迟!UCLA科学家发明光衍射神经网络,登上Science

深度学习,现在已经成立几乎每一个图像识别、语音识别、机器翻译系统的标配组件,而它的缺点也一直在被各界人士吐槽: 不够快,太耗能,不可解释…… ![image](https://yqfile.alicdn.com/8f9362ac9334c999998ebd3

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深度学习界明星:生成对抗网络与Improving GAN

2014年,深度学习三巨头之一IanGoodfellow提出了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)这一概念,刚开始并没有引起轰动,直到2016年,学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发,多篇重磅文章陆续发

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不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到正确的打开方式

〇、序 之前一段时间,在结合深度学习做 NLP 的时候一直有思考一些问题,其中有一个问题算是最核心一个:究竟深度网络是怎么做到让各种 NLP 任务解决地如何完美呢?到底我的数据在 NN 中发什么了什么呢? 并且,不少的 terms like: 词向量、wor

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在量化交易中应用卷积神经网络CNN做时间序列预测

量化交易中,最直接的判断策略是根据历史的价格走势或者交易量的变化,来预测未来的价格。这一点对于传统看K线的形态派,和现在使用机器学习的炼丹派应该都是一样的。对价格预测的有效性基于两个假设: 市场参与者的某种交易心理或者说情绪,会形成特定模式的下单流,从结果来

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一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络

0. 简介 在过去,我写的主要都是“传统类”的机器学习文章,如朴素贝叶斯分类、逻辑回归和Perceptron算法。在过去的一年中,我一直在研究深度学习技术,因此,我想和大家分享一下如何使用Tensorflow从头开始构建和训练卷积神经网络。这样,我们以后就可

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AI学习笔记——神经网络和深度学习

在之前的文章里面,我介绍了机器学习的很多经典算法,其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧,因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构,所以人们对他给予了厚望,希望通过神经网络算法实现真正的

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Hadoop 2.0 NameNode HA和Federation实践

一、背景 天云趋势在2012年下半年开始为某大型国有银行的历史交易数据备份及查询提供基于Hadoop的技术解决方案,由于行业的特殊性,客户对服务的可用性有着非常高的要求,而HDFS长久以来都被单点故障的问题所困扰,直到Apache Hadoop在2012

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