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好东西来了!2017云栖大会400+份重磅资料下载

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

上个月在杭州举行的云栖大会广州云栖大会正在报名中吸引了全球67个国家和地区近6万人现场参会1500万人在线观看。有140多场技术主题论坛共计800多个主题分享涵盖人工智能、金融科技、量子计算、生命科学、IoT、政务、多媒体、VR等20多个前沿科技领域。多位全球顶级学术专家、以及MySQL & MariaDB创始人、PostgreSQL联合创始人、Redis创始人等大咖都献出了精彩的分享……看到这里你是不是非常后悔没能来到现场

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嫌访问速度慢?教你秒速打开你的WordPress

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

WordPress优化 网站的访问速度与网站的用户体验息息相关,据亚马逊和谷歌统计,网站打开的速度每增加0.1秒,将会损失8%的访客,超过40%的访客不会对打开速度超过3秒的网站感兴趣。而国内搜索巨头百度公司前段时间也新出台“闪电算法”,对打开速度小于2秒的网站给予搜索引擎靠前排名的优待,这一切的一切都说明了网站的响应速度有多么重要。而对于世界上使用人数最多的WordPress来说,它的厚重的体量一直以来都为人所诟病。但是,只要对你的WordPress进行正确的优化,完全可以将打开速度降低到0.3秒以下。来看一下如何对WordPress进行优化吧。

1、选择正确的服务器

将你的WordPress程序搭建在一个稳定高性能的服务器上,而不是搭建在那种随时断网的服务器里。推荐使用阿里云服务器,阿里云作为国内一流的云计算厂商,其服

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阿里重启维护Dubbo了

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

screenshot 2012 年,阿里巴巴在 GitHub 上开源了基于 Java 的分布式服务治理框架 Dubbo,之后它成为了国内该类开源项目的佼佼者,许多开发者对其表示青睐,同时,先后有不少公司在实践中基于 Dubbo 进行分布式系统架构。目前在 GitHub 上,它的 fork、star 数均已破万。 今年 9 月底,同为阿里开源的项目 RocketMQ 被 Apache 社区接纳为顶级项目;10 月中旬,OpenMessaging、ApsaraCache 等全球化开源项目在阿里云栖大会正式公布;同时,Dubbo 也被列入重点维护开源项目,期望继续保持快速发展的态势。 阿里这一系列开源项目的成绩,让人们看到了它对于开源这件事的重视,重启维护 Dubbo 的背后,有什么样的思考呢?InfoQ 就此采访了 Dubbo 负责人、阿里巴

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模型在验证集上的accuracy ,precision,recall ,F-score

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

先看四个概念定义:

TP,True Positive FP,False Positive TN,True Negative FN,False Negative

如何理解记忆这四个概念定义呢?

举个简单的二元分类问题 例子:

假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件?

如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定; 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定。

True Positive(TP)意思表示做出Positive的判定,而且判定是正确的。因此,TP的数值表示正确的Positive判定的个数。 同理,False Positive(TP)数值表示错误的Positive判定的个数。 依此,True Negative(TN)数值表示正确的Negative判定个数。 False Negative(FN)数值表示错误的Negative判定个数。

precision = TP / (TP + FP) recall = TP / (TP + FN) accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) F1 Score = P*R/2(P+R),其中P

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学习笔记TF066:TensorFlow移动端应用,iOS、Android系统实践

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。

移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺。本地运行实时性更好。加速计算,内存空间和速度优化。精简模型,节省内存空间,加快计算速度。加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度。 精简模型,用更低权得精度,量化(quantization)、权重剪枝(weight pruning,剪小权重连接,把所有权值连接低于阈值的从网络移除)。加速框架执行,优化矩阵通用乘法(GEMM)运算,影响卷积层(先数据im2col运行,再GEMM运算)和全连接层。im2col,索引图像块重排列为矩阵列。先将大矩阵重叠划分多个子矩阵,每个子矩阵序列化成向量,得到另一个矩阵。

量化(quantitative)。《How to Quantize Neural Networks with TensorFlow》https://www.tensorflow.org/performance/quantizat

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科学上网

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

我的系统是 ubuntu16.10

安装 Shadowsocks

sudo apt-get install python-pip sudo pip install shadowsocks

安装过程中出现了如下错误image

解决方法imageseo教程认为结果显得更好。

  一:为什么视频搜索引擎seo优化教程如此重要?

  考虑这些统计:

  百度是全球最大的搜索引擎,

  所有在线搜索的70%左右是通过百度。

  视频搜索引擎优化的重要性.

  所有的手机和平板电脑的70%都是通过百度搜索。

  视频搜索引擎是优酷视频,腾讯视频,乐视视频等,这是抛开传统搜索引擎之外的另外一个引擎,搜索引擎友好的站点。

  二:简单地说,需要通过视频搜索引擎推广自己的产品,需要做以下seo优化。

  视频搜索引擎优化的要点

  有效的视频优化

  一个内容优化完善的视频不能在搜索引擎中体现价值,百度不能告诉你什么是真正的视频,没有一些具体的帮助。它不会不管你的相机镜头是多么美丽,多么动人的配乐,或多么完善的销售–没有适当的优化,世界永远找不到你的

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教你实现双十一商品标签自动归类(附数据模板)

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14

背景

双十一购物狂欢节刚刚过去,如果是网购老司机,一定清楚通常一件商品会有很多维度的标签来展示,比如一个鞋子,它的商品描述可能会是这样的“韩都少女英伦风系带马丁靴女磨砂真皮厚底休闲短靴”。如果是一个包,那么它的商品描述可能是“天天特价包包2016新款秋冬斜挎包韩版手提包流苏贝壳包女包单肩包”。

每个产品的描述都包含非常多的维度,可能是时间、产地、款式等等,如何按照特定的维度将数以万计的产品进行归类,往往是电商平台最头痛的问题。这里面最大的挑战是如何获取每种商品的维度由哪些标签组成,如果可以通过算法自动学习出例如地点相关的标签有“日本”、“福建”、“韩国”等词语,那么可以快速的构建标签归类体系,本文将借助PAI平台的文本分析功能,实现一版简单的商品标签自动归类系统。

数据说明

数据是在网上直接下载并且整理的一份2016双十一购物清单,一共2千多个商品描述,每一行代表一款商品的标签聚合,如下图:

02b596c</p><p><a href='internet/internet_228236.html'> 想读更多 -></a></p></div><div class='art bs'><h1><a href='internet/internet_228235.html'>邬迪:乌云完成了使命 | 乌云回忆录(一)</a></h1><span class='art_des'>发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-14</span><p>
            
<p style=《乌云回忆录》,是科技自媒体浅黑科技出品的专题。

2016年漏洞平台乌云关停。时隔一年,我试图走访那些和乌云相关的人,了解他们对网络安全、白帽子黑客,以及这个世界的看法。愿这些记录可以引发更多人的思考。

每个人都有自己的立场和理由,他们的愤怒、恐惧和自私本就情有可原。我只祈祷自己有一双忠诚的眼睛,注脚这个世界的美好或荒凉。

本文是对前乌云合伙人邬迪的采访,是为《乌云回忆录》第一篇。

https://www.tensorflow.org/performance/quantization

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