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hadoop 学习笔记:mapreduce框架详解 开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我 学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候
十个最值得阅读学习的C开源项目代码 1. Webbench Webbench 是一个在 linux 下使用的非常简单的网站压测工具。它使用 fork() 模拟多个客户端同时访问我们设定的 URL
魔兽模拟器的机器学习和数据挖掘; 玩模拟游戏的结果可以用来确定哪些一起能很好的工作,哪些没有卡牌. 用法 Hearthbreaker 兼容任何支持 Python 3.2+ 和 PyPy3 2.3+
http://dataunion.org/11710.html 作者:daniel-D 在机器学习和数据挖掘中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和
原文出处: 桦仔的博客 这一篇《我的MYSQL学习心得(十)》将会讲解MYSQL的存储过程和函数 MYSQL中创建存储过程和函数分别使用CREATE PROCEDURE和CREATE FUNCTION
开门见山地说,scope:{}使指令与外界隔离开来,使其模板(template)处于non-inheriting(无继承)的状态,当然除非你在其中使用了transclude嵌入,这点之后的笔记会再详细记录的。但是这显然不符合实际开发中的需求,因为实际上,我们经常想要我们的指令能够在特定的情况下与外界进行数据上的交互,这就需要借助绑定策略之手了。
MYSQL中的整数型数据类型都可以指定显示宽度,而SQLSERVER不行
之前我们阐述了 Swift2的新特性 。 本篇文章的开始我们将涵盖一些iOS9的很酷的新特性。iOS即将到来的新版本会带来很多新的特性。对于开发者来说堆栈视图(UIStackView)的 引入值得一提。我知道对于一些开发者来说使用autolayout设计一些复杂的交互界面是比较困难的。UIStackView正好能帮助到并让我们的开 发者的工作变得更容易些。
在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是 EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介
人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab 是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab 提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括
本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural
Python实现基于GPU的一些深度学习算法实现,包括 Feed-forward Neural Nets Restricted Boltzmann Machines Deep Belief Nets Autoencoders
深拷贝就是生成一个新的对象,内容和原对象完全相同。浅拷贝即是指针的拷贝,生成一个新的指针指向原对象。
Minerva: 一个快速和灵活的工具用于深度学习。它提供了ndarray 编程接口,就像 Numpy。拥有Python和C++绑定可用。其结果代码能够运行在 CPU 或 GPU 上。 Multi-GPU
libdnn 是一个轻量、好读、人性化的深度学习函式库。由 C++ 和 CUDA 撰写而成,目的是让开发人员、研究人员、或任何有兴趣的人都可以轻鬆体验并驾驭深层学习所带来的威力。 特色 轻量、好读、人性化
机器学习代码的很大一个特点是依赖于矩阵和向量操作,这在神经网络和矩阵分解类模型里面尤其明显。从神经网络里面的backprop到矩阵分解模型里面的更新法则都可以以向量和矩阵甚至张量的形式出现。 写机
http://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一,前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富,然而在工业界的应用中我们可以看
html 掌握机器学习技能没有最正确的方法,每个人的学习方法都有不同。为了帮助更快地熟练机器学习技能,这个博客着重指出在学习中常见的五个错误: 1. 把机器学习看的基石 机器学习只是众多帮助解决
Web Service学习-CXF与Spring整合为JavaEE应用发布WebService(三)