回答:大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)對(duì)于零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)還是存在一定的難度的,在現(xiàn)在我們可以接觸到的一些比較火的編程開(kāi)發(fā)培訓(xùn)中相對(duì)來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)難度是比較大的一個(gè)學(xué)科,這可不是道聽(tīng)途說(shuō)得來(lái)的結(jié)論,而是根據(jù)學(xué)員學(xué)習(xí)的真實(shí)情況反映得到的結(jié)論。比如對(duì)于同樣的編程語(yǔ)言培訓(xùn)的Java學(xué)科來(lái)說(shuō),它對(duì)于學(xué)員的要求就比大數(shù)據(jù)低一些,基本上只要是大專學(xué)歷以上的學(xué)員就可以學(xué)習(xí),而且也不需要任何基礎(chǔ),對(duì)于邏輯思維能力也相對(duì)沒(méi)有那么強(qiáng),只要正...
回答:Hadoop生態(tài)Apache?Hadoop?項(xiàng)目開(kāi)發(fā)了用于可靠,可擴(kuò)展的分布式計(jì)算的開(kāi)源軟件。Apache Hadoop軟件庫(kù)是一個(gè)框架,該框架允許使用簡(jiǎn)單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。 它旨在從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)機(jī)器,每臺(tái)機(jī)器都提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)。 庫(kù)本身不是設(shè)計(jì)用來(lái)依靠硬件來(lái)提供高可用性,而是設(shè)計(jì)為在應(yīng)用程序?qū)訖z測(cè)和處理故障,因此可以在計(jì)算機(jī)集群的頂部提供高可用性服務(wù),...
回答:不是很了解這個(gè),建立索引?根據(jù)功能需要?jiǎng)?chuàng)建視圖?這個(gè)真不知道了。我是來(lái)看其他大佬的答案隨便學(xué)習(xí)一下
回答:對(duì)云計(jì)算的定義有多種說(shuō)法。云計(jì)算概念相對(duì)于傳統(tǒng)模式而言,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)方式靈活的獲取所需的計(jì)算、存儲(chǔ)等虛擬化出來(lái)的資源,按使用量計(jì)費(fèi),特點(diǎn)是動(dòng)態(tài)和易擴(kuò)展。我們可以用云計(jì)算做以下事情:應(yīng)用和服務(wù)部署存儲(chǔ)、備份和恢復(fù)數(shù)據(jù)托管網(wǎng)站和博客分析數(shù)據(jù)模式并進(jìn)行預(yù)測(cè)虛擬機(jī)又稱實(shí)例,公有云又稱作ECS、云主機(jī)、云服務(wù)器等。云計(jì)算是通過(guò)使計(jì)算分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上,而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中,企業(yè)數(shù)據(jù)中...
回答:實(shí)變函數(shù)和泛函分析的難度其實(shí)是很高的,對(duì)于普通的工科生而言,這些課程都是不作要求,直到研究生的時(shí)候才會(huì)開(kāi)放類似的選課。其中,實(shí)變函數(shù)是數(shù)學(xué)分析的進(jìn)階版,相當(dāng)于數(shù)學(xué)分析中增加了測(cè)度的概念,從而讓原本就半懂不懂的數(shù)學(xué)理論變得更加抽象;泛函分析就更加不用說(shuō)了,這門基于測(cè)度和度量的學(xué)科,大部分人看到其中的抽象概念時(shí),都是云里霧里,很難摸到頭緒。但是好就好在,這些課一般來(lái)說(shuō)考試比較容易,比如說(shuō)像我們研究生時(shí)...
回答:一言以概之:5G和云計(jì)算(包括公有云、私有云和混合云等)相互促進(jìn),協(xié)同發(fā)展!先說(shuō)5G從最開(kāi)始的第一代模擬語(yǔ)音到2G數(shù)字語(yǔ)音再到3G、4G數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),基本上每10年就會(huì)有一個(gè)新的無(wú)線移動(dòng)技術(shù)產(chǎn)生,行業(yè)內(nèi)稱之為十年定律。如果按照此規(guī)律來(lái)看,5G的成熟發(fā)展期會(huì)從明年也就是2020年開(kāi)始,從現(xiàn)階段運(yùn)營(yíng)商的布局來(lái)看也基本吻合5G的發(fā)展走向。3G、4G時(shí)代:智能終端技術(shù)促進(jìn)了傳統(tǒng)PC互聯(lián)網(wǎng)同移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)深度融合,創(chuàng)...
...出能夠針對(duì)圖像給出有意義描述的模型。有些時(shí)候,模型對(duì)于輸出結(jié)果質(zhì)量的簡(jiǎn)單程度的比例,會(huì)與你的期望相差甚遠(yuǎn),而這還僅僅是其中一點(diǎn)。有如此令人震驚結(jié)果,許多人認(rèn)為是因?yàn)镽NNs非常難訓(xùn)練(事實(shí)上,通過(guò)多次試驗(yàn)...
...dinov和Hinton提出了玻爾茲曼機(jī)器的高效小批量學(xué)習(xí)程序。 對(duì)于正相位,首先將隱藏概率初始化為0.5,然后將可見(jiàn)單元上的數(shù)據(jù)向量進(jìn)行鉗位,然后并行更新所有隱藏單元,直至使用平均場(chǎng)更新進(jìn)行收斂。在網(wǎng)絡(luò)收斂之后,記錄PiP...
...憶中,如果是正向的歌曲,傳遞的信息就會(huì)越多,相反,對(duì)于負(fù)向歌曲,傳遞的信息就會(huì)越少。第二部分是當(dāng)前階段產(chǎn)生的真實(shí)數(shù)據(jù)信息,它是通過(guò)tanh函數(shù)把前面的記憶與當(dāng)前的輸入相結(jié)合而得到。經(jīng)過(guò)前面兩個(gè)門的設(shè)計(jì),我...
...可以間接明白為什么 RNN 的擬合能力如此之強(qiáng)了(尤其是對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)),我們看到 ODE 可以產(chǎn)生很多復(fù)雜的函數(shù),而 ODE 只不過(guò)是 RNN 的一個(gè)特例罷了,所以 RNN 也就可以產(chǎn)生更為復(fù)雜的函數(shù)了。?用RNN解ODE?于是,我們就可...
...加的;輸出門確定下一個(gè)隱藏狀態(tài)應(yīng)該是什么。代碼示例對(duì)于那些懶得看文字的人來(lái)說(shuō),代碼也許更好理解,下面給出一個(gè)用 python 寫(xiě)的示例。python 寫(xiě)的偽代碼1.首先,我們將先前的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前的輸入連接起來(lái),這里將它稱...
...態(tài)。在這個(gè)過(guò)程中,每個(gè)time-step共用同一組權(quán)重矩陣W。對(duì)于每個(gè)time-step的隱藏層狀態(tài),還會(huì)借助于矩陣權(quán)重W計(jì)算得到輸出y1...yT。以上就是網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程。在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程當(dāng)中,可以根據(jù)每一個(gè)輸出y得到它對(duì)應(yīng)的Loss,...
...以上分析,F(xiàn)CNT最終形成了如上圖所示的框架結(jié)構(gòu):(1) ? 對(duì)于Conv4-3和Conv5-3特征分別構(gòu)建特征選擇網(wǎng)絡(luò)sel-CNN(1層dropout加1層卷積),選出和當(dāng)前跟蹤目標(biāo)最相關(guān)的feature map channel。(2) ? 對(duì)篩選出的Conv5-3和Conv4-3特征分別構(gòu)建捕捉類別...
...想讓它們可微分(differentiable)。尤其是,我們想讓它們對(duì)于我們讀或?qū)懙奈恢檬强晌⒌?,以使得我們可以學(xué)習(xí)讀和寫(xiě)的位置。這是棘手的,因?yàn)閮?nèi)存地址似乎從根本上就是離散的。神經(jīng)圖靈機(jī)(NTM)運(yùn)用了一種非常聰明的解決...
...題,而不是目前這種以關(guān)鍵詞匹配的方式去響應(yīng)用戶,這對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)應(yīng)該是個(gè)技術(shù)革命,其技術(shù)革新對(duì)產(chǎn)品帶來(lái)的巨大變化,遠(yuǎn)非在關(guān)鍵詞匹配之上加上鏈接分析這種技術(shù)進(jìn)化所能比擬的。而眾所周知,谷歌其實(shí)就是依賴...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...