腾讯 · 研究员 (已认证)
TFLM(Tensorflow lite micro)验证嵌入式端模型运行，直截了当做法是：对比PC端和嵌入式端运行的tflite模型的输入输出。笔者就Tiny...
Elasticsearch-spark-based recommender系统方案的两个关键步骤：
推荐系统是机器学习当前最著名、最广泛使用，且已经证明价值的落地案例。尽管有许多资源可用作训练推荐模型的基础，但解释如何实际部署这些模型来创建大型推荐系统的资源仍...
AIoT创新应用比赛是一个命题作文，AIoT = AI + IoT 是基本了解；要求使用RT1062和TencentOS-tiny是限制条件，也是IDEA创意的...
NXP eIQ平台提供了嵌入式平台集成化的机器学习应用部署能力，支持BYOD（Bring Your Own Data）和BYOM（Bring You Own M...
PySpark on HPC系列记录了我独自探索在HPC利用PySpark处理大数据业务数据的过程，由于这方面资料少或者搜索能力不足，没有找到需求匹配的框架，不...
在HPC上启动任务以local模式运行自定义spark，可以自由选择spark、python版本组合来处理数据；起多个任务并行处理独立分区数据，只要处理资源足够...
是否这样的场景：在公司开心的搬砖，临时其他事打断后没有继续，没有及时把代码更新到repo；回到家后，想继续开心的搬砖，但是丢失白天在公司的进度，勉为其难重新实现...
本地内部集群资源有限，简单的数据处理跑了3天。HPC上有很多计算资源，出于先吃锅里的再吃碗里的思想，琢磨先充分利用共有资源。简单调研下，也不是很复杂的事情。
先后用过wordpress、GHost搭建过个人博客，Wordpress让人诟病的是相比与GHost的轻量而庞大复杂框架，安装环境依赖复杂，配置繁琐，过程痛苦，...
对时间序列的index进行resample是很常见的操作。比如，按日、周、月、季度统计用户新增、活跃、累计等，就需要对用户表进行resample操作。 pand...
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为Py...
模糊字符串匹配（Fuzzy string matching）是一种查找近似模式（而不是完全匹配）的技术。换句话说，模糊字符串匹配是一种搜索类型，即使用户拼错单词...
colab自不必多说，对机器学习从业者是布道者的角色。配合google driver，一些想法不会受限于硬件条件得以起航，就算有了条件，多处统一访问也方便开发。...
最近在学习edx的HarvardX TinyML 3 - deploying TinyML。这个在线课程大大降低了TinyML的学习曲线的陡峭度，可以作为《Ti...
标准化流（Normalizing Flows）是算法工具包中的一种便捷技术，它将简单的密度（如高斯分布）转换为丰富的复杂分布，可用于生成模型，RL和变分推断。 ...
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以及一些有关特征独立性的强（朴素）假设的简单概率分类器，也称“独立特征模型”。本文demo使用TF的实现朴素贝叶斯分类器，用Te...
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集，在服务器单机跑了一天才给结果，多方咨询有HPC可以用，或者叫supercomputer，或者叫计算机集群，大部分的简称gr...
技术到了最后，都是要在实际生活中实践，才有活力；而不是曲高和寡，光是鼓吹技术多牛逼，没有切实改变生活，提高体验，产生经济价值，那样的技术都是耍流氓。
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理，以及Quantization量化对TinyML的重要性，但是没有深入说明Quanti...
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