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木野归郎

消息中间件初识和安装 — RabbitMQ

这两天有个功能实现需要用到rabbitmq,之前做大数据的时候用过kafka,对rabbitmq了解的比较少,这里进行学习总结。

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木野归郎

消息中间件工作队列 — RabbitMQ

工作队列(又称:任务队列——Task Queues)是为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作。当我们把任务(Task)当作消息发送到队列中,一个运行在后台的工...

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木野归郎

MNIST数据集介绍及计算

最近也是考试多,没来得及更新文章。废话不多说,理论讲太多没啥感觉,不清楚的可以翻到前面的文章仔细看看。

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木野归郎

MNIST数据集 — 前期准备

前面都是基础零碎的知识,需要通过一个栗子来为大家把整个流程走一遍,从整体上对TensorFlow进行一个把握,大概分为四篇文章来说明吧(前期准备、前馈计算、模型...

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木野归郎

图像 | 文本怎么输入到模型 ?

这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像,右边是一个二维矩阵(14*14),每一个矩阵对应的位置是一个像素值,在这里白色代表。那左边那个Y={0 1 0 0...

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木野归郎

标准循环神经网络记忆差怎么破

这个算是循环神经网络的一个升级,解决了循环神经网络致命的问题,梯度消失问题,对长距离会记不住信息。如何解决这两个问题,往下看。

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木野归郎

卷积神经网络 - 滤波器

前面通过图片直观的理解了什么是卷积,它也叫滤波器。这里用滤波器进行操作,加深下印象。什么是滤波器呢?这个滤和ps中的滤镜是一个意思,那它跟ps滤镜有什么关系?跟...

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木野归郎

卷积神经网络 - 直观理解

今天分享卷积神经网络模型,前面几篇文章介绍的是多层感知机神经网络模型,随着深度学习,卷积神经网络变得流行,尤其是在图像领域,只要是在图像处理的任务中,卷积神经网...

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木野归郎

HTTP和HTTPS的那些事

HTTPS 在 HTTP 与 TCP 层之间加入了 SSL/TLS 协议,可以很好的解决了上述的风险:

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木野归郎

深度学习那些事 — 激活函数

这篇文章介绍激活函数,之所以将激活函数单独拿出来进行介绍,因为多层感知机在刚开始发展的时候,梯度会消失,所以它梯度不会太深,训练不了太深的参数,其实最核心的问题...

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木野归郎

超文本传输协议 - 白话篇

再给大家介绍另一个小编,他也是一名在校学生,为什么会有写网络相关的想法呢?因为这几天在给图书馆的服务器装环境,在配置网络上面一直停滞不前,决定重新学习一遍计算机...

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木野归郎

每天一杯力扣快乐水

给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。

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木野归郎

深度学习那些事 — 反向传播

这部分是深度学习的重点,掌握了反向传播算法就相当于掌握了一半的神经网络算法。其实就是将损失函数产生的误差通过边进行反向传播往回传播的过程,传播的过程当中会得到每...

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木野归郎

Spark 在大数据中的地位 - 中级教程

Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

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木野归郎

动态图解释 RNN、LSTM和GRU

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),RNN常用来处理序列式问题,以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型,RNN是NLP...

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木野归郎

面试被问到Flink的checkpoint问题,给问懵逼了....

Checkpoint 机制

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木野归郎

细谈Hadoop生态圈

Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装,它需要基本的HB...

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木野归郎

大数据平台 CDH 6.2 搭建

https://archive.cloudera.com/cm6/6.2.0/redhat7/yum/RPMS/x86_64/

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木野归郎

Flink SQL 实时计算UV指标

用一个接地气的案例来介绍如何实时计算 UV 数据。大家都知道,在 ToC 的互联网公司,UV 是一个很重要的指标,对于老板、商务、运营的及时决策会产生很大的影响...

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木野归郎

Hive中使用 with as 优化SQL

当我们书写一些结构相对复杂的SQL语句时,可能某个子查询在多个层级多个地方存在重复使用的情况,这个时候我们可以使用 with as 语句将其独立出来,极大提高S...

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