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小石不识月

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如何将机器学习模型转移到产品中
针对于特定问题(例如自然语言处理,即 NLP,或图像识别)的深度学习模型开发、训练和调参,需要耗费时间与资源。这通常还包括使用功能强大的处理器来训练大型数据集上的模型。然而,一旦模型成功运作,彼时使用它来对新数据生成预测就会更简单,计算成本也会更低。当下唯一的困难是将模型从其开发环境转移到应用程序产品中。
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2018-09-13
2.2K0
DNS 记录简介
域名系统(DNS,Domain Name System)是因特网的地址簿。DNS 通过映射不容易忘记的域名(例如example.com)到诸如192.0.2.8或0123:4567:89ab:cdef:0123:4567:89ab:cdef这样的 IP 地址,将 Web 流量引导至您的 Linode 并通过电子邮件发送到您的收件箱。本篇指南介绍了基本的 DNS 概念以及不同类型的 DNS 记录(DNS Record)。
StoneDemo
2018-09-05
7K0
如何运用Wercker开发与部署应用程序
Wercker 是一款软件自动化工具,旨在为开发者和企业改善持续集成(CI, Continuous-Integration)和持续交付(CD, Continuous-Delivery)流程。这个工具支持创建自动化工作流(Workflow)或管道(Pipelines),它指定了一系列任务或命令,当将更改推到源存储库时,这些任务或命令将在代码上运行。
StoneDemo
2018-09-03
2.3K0
做这 12 件简单的小事,能让你更安全地上网
勒索软件(Ransomware)攻击、身份盗窃,以及在线信用卡欺诈,这些都可能是具有毁灭性的,然而它们只是众多类型的恶意软件与网络攻击中的冰山一角。如果你从来没有成为破坏活动的受害者,那算你走运,但不要因此自鸣得意。
StoneDemo
2018-08-08
3.7K1
微服务编排
在 Jexia 中,我们相信微服务架构是组织我们的后端云的最佳方式 —— 它可以很好地进行关注分离(Separation of concerns),并为特定任务提供明确的职责边界。通过使用微服务架构,我们可以根据每一后端应用程序的特定部分的负载,对其进行缩放(Scale)。最后同样重要的一点是,对我们开发人员来说,拥有自己的 “偏好型项目(Pet project)” 是很好的,在这种项目中我们可以按照自己的方式进行构建。
StoneDemo
2018-07-04
3.2K0
使用 Micro 构建弹性与容错的应用程序
自上一篇博客发布以来,已有一段时日了,此间我们一直在努力研究 Micro,并且已经初见成效。现在让我们一起深入探讨吧!
StoneDemo
2018-06-28
1.1K0
微服务 —— 你需要付出什么?又能有何收获?
如果您阅读过我的文章 —— 微服务中的语义扩散,您可能会识得此标题。本文是那篇文章的一个延续,其目的是强调,只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时,才能拥有微服务并从中受益。在后续段落中,您会看到我们为真正的微服务付出了哪些东西,又从中得到了什么。在这篇文章中,你不会找到任何具体的解决方案,相反地您会看到,关于 “在使用微服务之前需要解决多少个不同而又复杂的问题” 的高级概述。请继续往下阅读!
StoneDemo
2018-06-25
6580
用于物联网的大数据参考架构
工业物联网(IIOT,Industrial Internet of Things)正成为社会中的技术趋势与核心业务。IIOT 赋能诸如市政(Municipalities)、工业制造、公用事业、电信,以及保险等各类实体,以解决关键客户与运营的挑战。当前,技术创新在大数据、预测分析和云计算等领域的发展,使得人们可以大规模地集成与分析大量的设备数据,同时对这些数据执行一系列分析以及业务处理流程。
StoneDemo
2018-06-01
1.6K0
2018年物联网六大趋势
回首 2017,看看我们去年对物联网(IoT,Internet of Things)所作出的预测是否已经成真,同时也展望展望未来。我发现,这其中有几个引人注目的方面。首要的是,在物联网市场取得早期胜利的那些公司,他们仍然明确地关注着具有显著商业价值的用例。驱动效率的用例是他们的筹码,而那些有助于保持法规遵从性(Regulatory compliance)的案例将越来越具吸引力,但促进全新的商业模式与客户体验就是一个圣杯(The Holy Grail,在亚瑟王传说中,这是一个具有特殊力量的“杯子”,它能给人带来幸福、永恒的青春和无尽的资源)。
StoneDemo
2018-04-18
7920
在崩溃的加密货币市场中出奇制胜
周二,总市值达到 60 天以来的最低点。从 2018 年 1 月 7 日的峰值 8320 亿美元下跌至区区 2750 亿美元。
StoneDemo
2018-03-26
9140
投资加密货币前需要细想的六个问题
如果你在很早以前就买入了比特币,这将成为现实。而有一位挪威人在撰写他的关于数据加密的论文时,就做到了这一点 —— 2009 年时,他买了 5,000 个比特币。如果他把这些比特币存到现在,他就会成为奥斯陆(Oslo,挪威首都)的一个正牌富豪。
StoneDemo
2018-03-13
7440
自主权身份简介
2017 年 5 月,印度互联网与社会研究中心(Centre for Internet and Society)发布了一份报告,其中详细说明了印度国家身份数据库(Aadhaar)泄漏的方式,这对个人信息造成了潜在的威胁。这些信息涉及到超过 1.3 亿位印度国民。这次泄漏给金融诈骗创造了一个极佳的机会,并且对牵连到的个人的隐私造成了无法挽回的损害。
StoneDemo
2018-03-12
2K0
如何为神经机器翻译配置一个编码器 - 解码器模型
循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Networks)中的编码器 - 解码器(Encoder-Decoder)架构在标准机器翻译基准上取得了相当先进的成果,这一架构目前正被工业级翻译服务作为核心来使用。
StoneDemo
2018-02-23
1.1K0
文本的词嵌入是什么?
词嵌入(Word embeddings)是一种单词的表示形式,它允许意义相似的单词具有类似的表示形式。
StoneDemo
2018-02-11
4K0
机器学习中分类与回归的差异
在分类(Classification)问题与回归(Regression)问题之间,有着一个重要的区别。
StoneDemo
2018-02-11
1.8K0
深度学习解决文本分类问题的最佳实践
文本分类(Text classification)描述了一类常见的问题,比如预测推文(Tweets)和电影评论的情感,以及从电子邮件中区分出垃圾邮件。
StoneDemo
2018-02-07
1.4K0
测试数据集与验证数据集之间有什么区别呢?
验证数据集(Validation Datasets)是训练模型时所保留的数据样本,我们在调整模型超参数时,需要根据它来对模型的能力进行评估。
StoneDemo
2018-02-02
5.4K0
用粒子群优化算法求解旅行商问题
粒子群优化算法采用一种人工智能的形式来解决问题。这种算法对于求解那些使用了多个连续变化的值的函数来说,尤为有效。这篇文章将会介绍如何修改粒子群算法,以使用离散固定值来解决诸如旅行商(TSP,Travelling Salesman Problem)这样的问题。
StoneDemo
2018-01-29
2.8K0
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