搜索博文结果_ChinaUnix博客

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)，权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度，减少权值数量，是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建，直接把图片作输入，自动提取特征，对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积(convolution)，泛函数分析积分变换数学方法，两个函数f...【阅读全文】

【大数据】 zookeeper Java API 简单操作示例

laoliulaoliu | 2017-10-06 00:59:50 | 阅读(620) | 评论(0)

http://www.cnblogs.com/jxwch/p/6437319.html本文主要介绍如何在java IDE中如何应用使用客户端与zookeeper服务器通信。　　首先搭建maven环境，并在pom文件中加入zookeeper引用包： <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper...【阅读全文】

【大数据】 zookeeper 事务日志与快照日志

laoliulaoliu | 2017-10-06 00:02:12 | 阅读(480) | 评论(0)

http://www.cnblogs.com/jxwch/p/6526271.htmlzookeeper日志各类日志简介　　zookeeper服务器会产生三类日志：事务日志、快照日志和log4j日志。　　在zookeeper默认配置文件zoo.cfg（可以修改文件名）中有一个配置项dataDir，该配置项用于配置zookeeper快照日志和事务日志的存储地址。在官方提供的默认参考配置...【阅读全文】

【大数据】电话外呼系统LYUC呼叫中心系统的技术实现方案

guoxuantongxin | 2017-09-27 17:43:10 | 阅读(100) | 评论(0)

现今呼叫中心技术已经十分成熟，技术范畴涉及计算机（软、硬件）技术、互联网通信技术、计算机电话集成技术、交换机通讯技术、数据仓库、客户关系管理等多方面的内容。【阅读全文】

【大数据】 RDMA的原理、传输与Verbs

fellow0305 | 2017-09-05 14:26:47 | 阅读(900) | 评论(0)

RDMA最早专属于infiniband架构。在网络融合的大趋势下出现的RoCE，使高速、超低延时、极低cpu使用率的RDMA得以部署在目前使用最广泛的以太网上。对比传统DMA的内部总线IO，RDMA通过网络在两个端点的应用软件之间实现buffer的直接传递；而对比传统的网络传输，RDMA又无需操作系统和协议栈的介入...【阅读全文】

【大数据】 ELK构建日志平台，单点，filebeat-logstash-elasticsearch-kibana。

eqkilly | 2017-08-03 16:02:09 | 阅读(1540) | 评论(0)

参考：http://www.tuicool.com/articles/R77fieA使用filebeat在服务器端收集日志（定义字段，做多行合并处理）-传给logstash，通过filebeat定义的字段输出给elasticsearch，elasticsearch通过logstash的定义自动建立索引。最后通过kibana展示。使用es的search-gruad插件做ssl用户认证。大致的架构是 filebeat-logstas...【阅读全文】

【大数据】自研薪酬管理系统首次曝光

libo666 | 2017-06-20 17:30:14 | 阅读(3680) | 评论(0)

人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息（组织、招聘、薪资、绩效、审批等）统一管理起来，是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM，世界500强公司有超过一半都在使用。【阅读全文】

【大数据】范寶興：21階穿越界面的3分法7分法(上)

manshukwan | 2017-06-18 14:49:04 | 阅读(780) | 评论(0)

范寶興：21階穿越界面的3分法7分法(上)※※※※※※來稿時間：2017年5月25日傍晚4:49分。貼博時間：2017年6月18日父親節。※※※※※※※※※※※※作品原創：范寶興(上海)後期修飾：萬樹軍(香港)【阅读全文】

【大数据】黃劍潮先生填補幻方歷史上的空白：4階類自然數完美反幻方

manshukwan | 2017-06-12 10:20:21 | 阅读(750) | 评论(0)

黃劍潮先生填補幻方歷史上的空白：類自然數(lzrs)4階反幻方※※※※※※稿件採集時間：2017年5月5晚上9:04分。貼博時間：2017年6月12日。 ※※※※※※欣賞導航：自然數4階不存在反幻方的。※※※※※※※※※END※※※...【阅读全文】

【大数据】范寶興：3分法18階的穿越界面(上)

manshukwan | 2017-06-02 12:08:32 | 阅读(480) | 评论(0)

范寶興：3分法18階的穿越界面(上)※※※※※※來稿時間：2017年4月27日下午6:57分。貼博時間：2017年6月2日。 ※※※※※※※※※END※※※作品原創：范寶興(上海)後期修飾：萬樹軍(香港)【阅读全文】

【大数据】蘇茂挺：16階雙型類自然數平方幻方兼一次完美型

manshukwan | 2017-05-30 14:15:00 | 阅读(1140) | 评论(0)

蘇茂挺：16階雙型類自然數平方幻方兼一次完美型※※※※※※稿件採集時間：2017年4月23下午2:15分。貼博時間：2017年5月30日端午節。 ※※※※※※欣賞導航：今次的除了一、二次方的可抹性質成立之外，還加多了一項技術指標：泛對角線一次方時幻和1024成立。※※※上次一、二次方可抹性質成立的作品(未含泛對角線一...【阅读全文】

【大数据】小米数聚开篇报告：中国移动互联网行业发展趋势

mi-open | 2017-05-24 16:39:27 | 阅读(490) | 评论(0)

2017小米数聚开篇报告：想了解移动互联网行业发展趋势，猛戳这里~【阅读全文】

【大数据】唇读、生成式对抗网络、自动音乐生成都是些什么鬼？且看人工智能年度科技盘点

libo666 | 2017-01-23 17:59:52 | 阅读(2940) | 评论(0)

2016年机器学习领域取得了很多可以铭记在历史中的进展，将其称为”机器学习元年”也并不为过。市场上各大公司都在进行机器学习的研究，即使没有，他们也通过收购各类机器学习初创公司来快速进入这个领域。【阅读全文】

【大数据】 Spark入门必学：预测泰坦尼克号上的生还情况

libo666 | 2017-01-13 17:52:57 | 阅读(2070) | 评论(0)

第一次听闻Spark是2013年年末，当时笔者对Scala(Spark的编程语言)感兴趣。一段时间之后做了一个有趣的数据科学项目，试图预测泰坦尼克号上的生还情况（Kaggle竞赛项目，通过使用机器学习预测泰坦尼克号上哪些乘客具备更高的生还可能性）。【阅读全文】

【大数据】 Spark 生态系统组件

broadviewbj | 2017-01-04 11:28:01 | 阅读(630) | 评论(0)

随着大数据技术的发展，实时流计算、机器学习、图计算等领域成为较热的研究方向，而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈，能够一站式解决类似场景的问题。那你知道Spark生态系统有哪些组件吗？下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件。本文选自《图解Spark：核心技术与案例实战》。【阅读全文】

【大数据】【大数据技巧】日均2TB日志数据在线快速处理之法

libo666 | 2017-01-03 14:30:17 | 阅读(1530) | 评论(0)

“用户每天产生的日志量大约在2TB。我们需要将这些海量的数据导入云端，然后分天、分小时的展开数据分析作业，分析结果再导入数据库和报表系统，最终展示在运营人员面前。”墨迹天气运维部经理章汉龙介绍，整个过程中数据量庞大，且计算复杂，这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提【阅读全文】

【大数据】需求、系统、动机如何满足？阿里云推荐系统架构深度解析

libo666 | 2016-12-30 14:53:24 | 阅读(1780) | 评论(0)

阿里巴巴算法专家郑重分享了《阿里云推荐引擎》。他首先介绍了从搜索到导航到推荐的历程，然后分享了搜索引擎和推荐系统架构，推荐系统中需求、系统、动机的具体解决方案，最后介绍了阿里云推荐引擎、用户基因分析、行业解决方案。【阅读全文】

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