首 页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 尾 页

Big Data Application Case Study – Technical Architecture of a Big Data Platform

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

Abstract: How should we design the architecture of a big data platform? Are there any good use cases for this architecture? This article studies the case of OpSmart Technology to elaborate on the business and data architecture of Internet of Things for enterprises, as well as considerations during the technology selection process.

How should we build the architecture of a big data platform? Are there any good use cases for this architecture? This article studies the case of OpSmart Technology to elaborate on the business and data architecture of the Internet of Things f

想读更多 ->

Andrej Karpathy:神经网络是“软件2.0”,而非机器学习的一种工具

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

我有时看到人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。神经网络作为一种工具有这样那样的优点和缺点,在这个任务或那个任务工作,有时你可以利用它们赢得Kaggle的比赛。不幸的是,这种解释只见树木,不见树林。神经网络不只是另一种分类器,它们代表了我们编写软件的根本性转变的开始。它们是软件2.0(Software 2.0)。

软件2.0正在越来越多地接

想读更多 ->

斯坦福“黑盒学习”研究:使用神经变分推理的无向图模型,可替代“采样”

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

机器学习中的许多问题可以自然地用无向图模型的语言表达。在这里,我们提出了无向模型的黑箱学习和推理算法,优化了模型的对数似然的变分近似。我们的方法的核心是我们表示为灵活神经网络的函数q参数化配分函数的上限。它在学习过程中使得配分函数成为可能,加速采样,并通过统一的变分推理框架来训练各种混合有向/无向模型。我们经验性地证明了我们的方法在几个流行的生成建模数据集上的有效性。

2946e269400e4cbafef895dba6b39f6b1c5988b5

谈清扬同学参与了2016年度中国科学院大学生创新实践训练计划项目——基于RGBD相机的人体运动捕获,深入研究了其中的三维模型序列分析,具体由夏时洪研究员和高林副研究员指导完成。

想读更多 ->

域名备案与否对网站seo的影响分析

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

  

  从搜索引擎算法考虑,域名备案与否对网站seo的影响是几乎没有的;从用户行为角度考虑,未备案的域名会不利于网站的seo。

  有参加seo培训的朋友咨询我,准备做一个网站,基于seo的因素,考虑建站前是否要去工信部备案。这个问题实际上是很多同行都曾遇到过的。

  域名备案与否对网站seo的影响分析

  有两种观点,一种观点是必须备案,另外一种观点是无需备案,这两种说法都有片面性,具体来讲:

  1:百度已经官方声明过,未备案的域名,其网站在搜索引擎中的关键词排名不会受到影响,也就是说:从算法的角度分析,备案这个维度并不是排序的影响点。

  2:从用户行为分析,国内对于域名的管理相对于国外,是比较严格的。也就是说:使用国内的服务器空间,必须备案。如果使用国外的,则无需这个操作。这就产生了问题,一般情况下,使用国外的服务器会产生速度慢以及易受攻击的问题。从速度方面看,本身网站打开速度优化就是优化的维度之一,速度慢或者有打不开的情况,搜索引擎会降低网站的评级,另外,这种情况对于普通访客来讲,也是极为排斥的,谁愿意花很长时间来等待一个页面的打开呢,跳出率高,uv值小,这些用户行为也会影响网站关键词排名,影响seo结果;从网站被黑,易受攻击方面考虑,被黑的网站也会造成

想读更多 ->

Reddit 讨论:Hinton的Capsule网络真的比CNN效果更好吗?

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

首先,capsule 的概念与卷积的概念大部分是独立的。例如,你可以有一个完全连接的capsule网络。但是,它们确实使用了卷积,而且也被与CNN进行比较。但是,我将在接下来解释中抽象出卷积,因为这会分散我们的核心思想。

因为capsule网络与传统的神经网络相比是如此的不同,以至于很难理解它们之间的差异。在这里我将详细介绍capsule网络的细节,然后总结一下不同之处。

简单描述capsule网络

首先,我们可以看看capsule的动机(从Hinton的谈话中摘出来的)。CNN的过滤器所做的就是检测源图像中是否存在特定的模式/特性。 我们通常希望并行地在源图像的同一个patch上堆叠多个过滤器,这样就可以在同一个patch检测多个特征。

但是,请注意,由于堆叠的过滤器数量的线性因子,这个维度会增加很多。为了减少网络的维度,同时允许使用更多的过滤器,我们可以应用max-pooling,这样就可以得到一个神经元,它在语义上的意思是“这个区域某处有一个特征X。”但是,请注意,这个特征的精确位置已经被丢弃。在许多层重复这个操作,我们实际上丢失了许多关于特征精确位置的信息。

另一个稍微切向的动机是:如果一个人被展示一个鼻子,它就可以对眼睛、嘴、耳朵等部位的大约位置进行反向工程,从而预测整

想读更多 ->

天猫双11背后:阿里云全球最大混合云再创记录

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

每年天猫双11已经成为中国科技力量的一次“大检阅”。

11秒交易额破亿,28秒破10亿,3分01秒破百亿,40分12秒破500亿,9小时破1000亿……2017年11月11,天猫双11背后的全球最大规模混合云再次经受住了令人咂舌的考验。

当全球上亿人流在互联网上汇集,更多人好奇的是,世界互联网史上最大规模的并发流量洪峰又飙升了多少?数据显示:今年交易峰值32.5万/秒,支付峰值25.6万/秒,比去年增长超1.1倍,再次刷新全球纪录。同时诞生的还有数据库处理峰值,4200万次/秒。

发展至第九年,天猫双11的意义早已超越消费和零售领域,是史无前例的社会化大协同,成为商业、经济、科技变革的最大试验场。而全球最大规模混合云也成为天猫全球购物狂欢节为世界贡献的中国技术方案最佳实践。

截至11日下午2点,5亿消费者的狂欢创造了价值超过1220亿的订单,总支付笔数已超过8.6亿笔。“史无前例的互联网规模,14万个明星品牌,1500万种商品的商业协同、金融级的安全保障”,阿里云双11技术负责人何云飞介绍,为应对这个世界级的难题,阿里巴巴混合部署了在线计算、离线计算以及公共云,构建了全球最大规模的混合云。

何云飞透露,这个混合云能实现1小时内10万台服务器的快速扩容,支撑11日这一天,买、卖、付

想读更多 ->

nfs配置样例

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

修改/etc/exports

想读更多 ->

nfs挂载在centos6后注意

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

 nfs自centos6.0后依赖服务可能有所更改,可参考blog

想读更多 ->

非root用户挂载nfs

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-13

果非root用户要挂载文件系统的话,必须得由root用户在/etc/fstab文件中指定user参数!

想读更多 ->