机器 分布式sagemaker pytorch
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据... ......
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法
计算机视觉任务中，对图像的变换（Image Transform）往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层，又如对数据进行增强以丰富训练数据。
作为深度学习领域的主流框架，pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......
Pytorch基础-张量基本操作
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 ......
Pytorch基础-tensor数据结构
torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成，生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。 ......
Google分布式文件系统GFS论文学习
GFS作为最著名的分布式文件系统，首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统，但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的，并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面，列举了设计预期，也就是 GFS 是 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构二）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 业务模型 我们可以把关键对象（职位、客户行为记录、线索）参考为 actor 猎头 ......
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
Pytorch框架详解之一
Pytorch基础操作 numpy基础操作 定义数组（一维与多维） 寻找最大值 维度上升与维度下降 数组计算 矩阵reshape 矩阵维度转换 代码实现 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # array数组 b = np.arra ......
把盏言欢,款款而谈,ChatGPT结合钉钉机器人(outgoing回调)打造人工智能群聊/单聊场景,基于Python3.10
就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样，OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世，是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型，能够进行自然语言推理和对话，并且具有出色的语言生成能力。 ......
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！ ......
分布式事务 | 基于MassTransit Courier实现Saga 编排式分布式事务
Saga 模式 Saga 最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的一篇名为《Sagas》的论文里。其核心思想是将长事务拆分为多个短事务，借助Saga事务协调器的协调，来保证要么所有操作都成功完成，要么运行相应的补偿事务以撤消先前完成的工作，从 ......
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。 ......
全自动化数据洞察！数据分布对比可视化！⛵
本文介绍如何使用 Pandas Profiling 的比较报告功能，分析两个数据集的分布差异，完成数据探索分析 (EDA) 的完整流程，为后续分析做准备。 ......
如何基于 Redis 实现分布式锁
什么是分布式锁 分布式锁：不同进程必须以互斥方式使用共享资源的一种锁方法实现。 实现分布式锁的基础 互斥。任何时刻，只有一个客户端持有锁。 无死锁。最终总是有可能获得锁，即使持有锁的客户端已经崩溃。 单个 Redis 分布式锁实现 上锁 上锁需要考虑俩点 原子性 锁能自动释放 首先要考虑持有锁的客户 ......
【分布式技术专题】「架构设计方案」盘点和总结秒杀服务的功能设计及注意事项技术体系
分析秒杀的业务场景，最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个，但是最终超卖了200，一般来讲秒杀系统的价格都比较低，如果超卖将严重影响公司的财产利益，因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。 ......
作者推荐 | 【分布式技术专题】「架构设计方案」图解学习法总结集群模式下的各种软负载均衡策略实现及原理分析
通常来说，负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡，顾名思义，在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作，F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如，平时我们使用的Nginx或者API-Gat... ......
【秒杀购物商城业务服务】「分布式架构服务」盘点中间件服务的高可用模式及集群技术的方案分析
- 基于MySQL数据库集群技术实现服务的高可用
- 基于Tomcat的集群负载机制实现Tomcat服务器的高可用
- 基于Nginx负载均衡机制实现负载均衡（介绍和配置）
- 基于Redis缓存服务实现数据缓存控制相关介绍和技术点分析
- 对未来的分布式技术架构扩展和延伸介绍（包含云原生部分） ......
秒级查询之开源分布式SQL查询引擎Presto实操-上
大数据交互式查询是每个数据分析人员不可或缺的需求，本篇以业界交互式查询的经典之作Presto为研究对象，了解其架构和优缺点及丰富连接器。并通过安装一个协调节点和3个worker节点的分布式集群，使用命令行界面演示hive连接器的查询数据表的示例，最后了解其使用的要点。 ......
rate-limit 一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍
项目简介 rate-limit 是一个为 java 设计的渐进式限流工具。 目的是为了深入学习和使用限流，后续将会持续迭代。 特性 渐进式实现 支持独立于 spring 使用 支持整合 spring 支持整合 spring-boot 内置多种限流策略 快速开始 需求 jdk 1.7 maven 3. ......
为什么分布式限流会出现不均衡的情况？
概述 在微服务、API 化、云原生大行其道的今天，服务治理不可或缺，而服务治理中限流几乎是必不可少的手段；微服务化往往伴随着分布式的架构，那么仅仅单机限流是不够的，还需要分布式的限流。 那么问题就来了：分布式限流中，往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况，这是为什么呢？ 限流 国庆假期，限流这 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
自己动手基于 Redis 实现一个 .NET 的分布式锁类库
分布式锁的核心其实就是采用一个集中式的服务，然后多个应用节点进行抢占式锁定来进行实现，今天介绍如何采用Redis作为基础服务，实现一个分布式锁的类库，本方案不考虑 Redis 集群多节点问题，如果引入集群多节点问题，会导致解决成本大幅上升，因为 Redis 单节点就可以很容易的处理10万并发量了，这 ......
分布式注册服务中心etcd在云原生引擎中的实践
作者：王雷 etcd是什么 etcd是云原生架构中重要的基础组件，由CNCF孵化托管。ETCD是用于共享配置和服务发现的分布式，一致性的KV存储系统，是CoreOS公司发起的一个开源项目，授权协议为Apache。etcd 基于Go语言实现，主要用于共享配置，服务发现，集群监控，leader选举，分布 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
机器学习——人脸性别识别
一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像，经过某种方法或运算，得出其性别。这种识别对人眼来说很简单，但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
【机器学习】李宏毅——Transformer
本文详细地介绍了Transformer算法，介绍了其内部重要的Encoder和Decoder，以及具体的实现过程和原理，还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......