分布式parameter机器server

Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包

相关: 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景: 深度学习 (Deep Learning):JAX 在深度学习场景下应用很广泛,很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景,方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation):JAX ......
框架 机器 Google jax

SQL-Server 2016 通过发布订阅实现主从同步(读写分离)详解

一、环境场景 系统:Windows Server 2016 数据库:SQL Server 2016 二、目标用途 数据库主从同步,读写分离 三、操作流程 1、找到数据库服务器下的【复制】--【本地发布】,选择【新建发布】。如下图: 四、疑难问题 1、SQLServer 错误: 15404,无法获取有 ......
主从 SQL-Server Server 2016 SQL

简易机器学习笔记(九)LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用

前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容,这一章就直接来用,实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集: https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明: 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担,在近视人群中,有超过35%的人 ......

分布式日志追踪ID实战 | 京东物流技术团队

本文通过介绍分布式应用下各个场景的全局日志ID透传思路,以及介绍分布式日志追踪ID简单实现原理和实战效果,从而达到通过提高日志查询排查问题的效率。 背景 开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志,相信不少人都值过班当过小秘吧:给下接口和出入参吧,麻烦看看日志里的有没有异常信息啊等等,但是在并发 ......
物流技术 分布式 实战 团队 物流

机器学习-Kmeans算法的sklearn实现

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
算法 机器 sklearn Kmeans

linux下的sql server日常管理

环境:OS:Centos 7DB:sql server 2017 1.数据存放目录:[root@cdc-henan-cdhworker02 data]# pwd/var/opt/mssql/data 2.登录查询(必须输入go):sqlcmd -S localhost -U sa -P 'Aa123 ......
server linux sql

图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合

图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过 ......

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 2-3 zookeeper文件夹主要目录介绍

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12690 1 重点关注 1.1 最常用的目录 bin 执行启动关闭zookeeper命令 conifg 进行配置文件配置 recipes 案例代码 docs 文档参考 2 课程内容 2.1 zo ......

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 2-2 zookeeper下载、安装

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12686 1 重点关注 1.1 zookeeper的安装 下载zookeeper 在以下链接下载3.4.11 http://archive.apache.org/dist/zookeeper/ ......
分布式 中间件 zookeeper 专题 Dubbo

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 2-1 JDK的安装(linux)

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12684 1 重点关注 1.1 jdk的安装 下载jdk 用fileZilla上传jdk到linux环境 home路径下 在home路径下解压压缩包 tar -zxvf jdk-8u202-1i ......
分布式 中间件 专题 Dubbo linux

机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27

目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝(CART) 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点: 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象,即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝,设置超参数抑制树的生长, 例如:max_depth max_ ......
算法 机器 CART 27

对比 SQL Server中的VARCHAR(max) 与VARCHAR(n) 数据类型

开始之前: 设计某数据库表结构的过程中,收到了一个另外令人感到意外的建议:对于字符型数据类型,数据库里统一使用varchar(max)来存储,也就是所有字符数据类型都用varchar(max)字段类型,理由是ORM写代码方便? 是的,你没有听错,为了ORM中写代码方便,所以建议数据库中字符全部使用v ......
VARCHAR 类型 数据 Server SQL

【Amadeus原创】使用docker部署最新6.2版Zabbix Server端

一、安装docker,参见本博客docker安装文档。 二、启动空的mysql -e MYSQL_DATABASE="zabbix" \ -e MYSQL_USER="zabbix" \ -e MYSQL_PASSWORD="zabbix_pwd1234" \ -e MYSQL_ROOT_PASSW ......
Amadeus docker Zabbix Server 6.2

分布式数据库测试

分布式数据库的测试涉及多个方面,因为它们需要在多个节点上运行、处理大量数据并保证数据一致性和可靠性。以下是测试分布式数据库时可以考虑的不同方向和方法: 功能测试: 基本功能测试:验证数据库的基本功能,如数据插入、查询、更新和删除操作是否正常工作。 事务管理测试:确保分布式事务在不同节点上的协调与管理 ......
分布式 数据库 数据

docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移

1.docker安装 很多系统自带docker,可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间,有些镜像要几十G,不然系统会出问题,看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器,运行镜像yyy docker ......
机器 环境 docker 网络

具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图

1. 什么是具身智能? 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化,达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为,具身智能具有如下的几个核心要素: 第一是本体,作为实际的执行者,是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
机器人 机器 智能

分布式存储ceph——(2)部署ceph

前言: 很多朋友想学ceph,但是开始ceph部署就让初学者举步为艰,ceph部署时由于国外源的问题(具体大家应该懂得),下载和安装软件便会卡住,停止不前。即使配置搭建了国内源后,执行ceph-deploy install 时又跑去了国外的源下载,很是无语呀!!!这样导致我们停下了学习ceph的脚步 ......
分布式 ceph

LonEle 操作的 SQL Server 数据库(msde2000)由 20180418 版更新至 20190328 版(非官方)

Shanghai Mitsubishi Elevator Co., Ltd(上海三菱电梯有限公司) 的 Comprehensive Elevator Monitoring System (电梯综合监控系统) 程序由于需要处理的数据数据结构发生改变,导致无法使用高版本直接访问数据库,及进行编辑查看等操 ......
20180418 20190328 数据库 数据 LonEle

分布式存储ceph——(1)ceph 讲解

一、Ceph简介: Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。ceph 的统一体现在可以提供文件系统、块存储和对象存储,分布式体现在可以动态扩展。在国内一些公司的云环境中,通常会采用 ceph 作为openstack 的唯一后端存储来提高数据转发效率。 Ceph项目 ......
分布式 ceph

简易机器学习笔记(八)关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分,是计算机视觉的核心,是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用,如:安防领域的人脸识别和智能视频分析等,交通领域的交通场景识别,互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类, ......
经典 神经网络 简易 图像 神经

简易机器学习笔记(七)计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西,可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中,我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响,我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
卷积 简易 视觉 机器 常用

云计算技术与应用 之 实验 10--分布式云计算部署

实验 10--分布式云计算部署 一、实验目的 掌握分布式云计算部署。 二、实验原理和内容 1.了解云解决方案; 2.了解 iaas、paas; 3.提交实验报告。 三、实验步骤 1.进入 win10 操作系统。 2.完成,步骤和结果如下: 3.完成,步骤和结果如下: 4.结果1,步骤和结果如下: 5 ......
分布式 技术 10

云计算技术与应用 之 实验六-分布式文件系统算法—MapReduce

实验六-分布式文件系统算法—MapReduce 一、实验目的 掌握 MapReduce 算法的设计与实现。 二、实验原理和内容 1.原理: MapReduce 的核心思想是“分而治之”,也就是把一个大的数据集拆分成多 个小数据集在多台机器上并行处理。 一个大的 MapReduce 作业,首先会被拆分 ......
分布式 算法 MapReduce 文件 系统

云计算技术与应用 之 实验 5-分布式文件系统并行编程— Producer-Consumer 模式

实验 5-分布式文件系统并行编程—Producer-Consumer 模式 一、实验目的 掌握并行编程 Producer-Consumer 模式的设计与实现。 二、实验原理和内容 原理: 系统有两类进程协作:Master 进程和 Worker 进程。Master 负责接收和分 配任务,Worker ......

云计算技术与应用 之 实验 4-分布式文件系统并行编程— Master-Worker 模式

实验 4-分布式文件系统并行编程—Master-Worker 模式 一、实验目的 掌握并行编程 Master-Worker 模式的设计与实现。 二、实验原理和内容 原理: 系统有两类进程协作:Master 进程和 Worker 进程。Master 负责接收和分 配任务,Worker 负责处理子任务。 ......
分布式 Master-Worker 模式 文件 Master

企业微信告警机器人配置说明

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后,创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求,即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是:https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
机器人 机器 企业

python -m http.server在本地启动简单HTTP服务器的命令

1.python -m http.server 命令 python -m http.server 是一个用于在本地启动简单 HTTP 服务器的命令。这个录启动一个基本的 HTTP 服务器,可以让你通过浏览器访问本地文件。 具体解释如下: python:启动 Python 解释器。 -m http.s ......
命令 服务器 python server http

mysql报错java.sql.SQLException: The server time zone value 'Öйú±ê׼ʱ¼ä' is unrecognized or represents more than one time zone.

-- 服务器时区值“Öйú±ê׼ʱ¼ä”无法识别或表示多个时区。 The server time zone value 'Öйú±ê׼ʱ¼ä' is unrecognized or represents more than one time zone. --查看数据库时区 show va ......

机器学习-决策树系列-简单决策树-26

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种,起源非常早,符合直觉并且非常直观, 模型生成:通过大量数据生成一颗非常好的树,用这棵树来预测新来的数据 预测:来一条新数据,按照生成好的树的标准,落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
机器 26

简易机器学习笔记(六)不同优化算法器

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛,就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题,一是梯度下降的策略,二是涉及到参数的选择,如果我们选择固定步长的时候,就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡,很难选择到我们期望的值。 假设上图中,x0为我们期望的极小值,yB = xA - yA'xA的时候,xB ......
法器 简易 机器 笔记
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