大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录 数据同步 RDMBS to RDMBS 数据同步 Hive to Hive 数据同步 RDBMS to Hive 数据同步 hive to rdmbs HDFS 数据监控 数据同步 file...to hbase 数据同步 RDMBS to RDMBS package com.sutpc.bigdata.sync import java.util.Properties import org.apache.log4j
一般来说，采用后者的方式，也就是在PC上训练好一个模型，然后将其放在移动端上进行预测。使用本地运行模型原因在于，首先，向服务端请求数据的方式可行性差。...表1 量化数据的表示 ResNet50上的模型压缩实验 笔者在ResNet50-v1上，采用官方GitHub上提供的模型作为Baseline，在ImageNet测试集5万张图片上进行测试。...图9 ResNet50网络量化前后的精度对比 在均匀量化的过程中，首先是仅仅对权重进行量化，得到精度为72.8%。...例如，对于全连接，使用 bottleneck是一个有效的手段。 例如，我们使用TensorFlow官方网站提供的预训练好的Inception V3模型在此花卉数据集上进行训练。...作者简介：李嘉璇，《TensorFlow技术解析与实战》作者，多个技术大会深度学习讲师。有处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘等实战经验。
在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...，这样我们可以轻松理解这段代码到底是在做什么： 4 Spark开发最佳实践 一、使用Spark cache时，需要考虑它能否带来计算时间上的提升。...示例：如下代码，一个简单根据int值生成对应的flag，但是如果norb是null的话，那么这段udf不会被执行，对应的norbFlag为null。...以下是示例代码: 5 后 记 使用 Spark 开发大数据 ETL 已经成为业界的主流方案。...此篇文章总结了我们在使用 Spark 过程中所遇到的挑战和技术案例，希望能够抛砖引玉，引出更多更好的实践方案。最后，也要感谢杨青波对此文章的贡献，以及刘炼和刘轶的审稿。
为了回答这个问题，我们介绍两个用例，并解释如何使用Spark和一组机器来改进使用TensorFlow的深度学习管道： 超参数调整：使用Spark来寻找神经网络训练的最佳超参数集，从而使训练时间减少10倍...大规模部署模型：使用Spark将经过训练的神经网络模型应用于大量数据。 超参数调整 深度学习机器学习（ML）技术的一个例子是人工神经网络。...在这里，我们将使用NIST的经典数据集，并训练一个神经网络来识别这些数字： TensorFlow库自动创建各种形状和大小的神经网络的训练算法。...选择正确的参数会导致高性能，而错误的参数会导致长时间的训练和糟糕的性能。在实践中，机器学习从业者用不同的超参数重复运行相同的模型，以找到最佳组合。这是一种称为超参数调整的经典技术。...虽然这种支持仅适用于Python，但我们期望在TensorFlow和Spark框架的其他部分之间提供更深入的整合。
为了回答这个问题，我们介绍两个用例，并解释如何使用Spark和一组机器来改进使用TensorFlow的深度学习管道： 超参数调整：使用Spark来寻找神经网络训练的最佳超参数集，从而使训练时间减少10倍...大规模部署模型：使用Spark将经过训练的神经网络模型应用于大量数据。 超参数调整 深度学习机器学习（ML）技术的一个例子是人工神经网络。...在这里，我们将使用NIST的经典数据集，并训练一个神经网络来识别这些数字： TensorFlow库自动创建各种形状和大小的神经网络的训练算法。...选择正确的参数会导致高性能，而错误的参数会导致长时间的训练和糟糕的性能。在实践中，机器学习从业者用不同的超参数重复运行相同的模型，以找到最佳组合。这是一种称为超参数调整的经典技术。...超参数调优的最佳结果在测试集上的准确率为99.47％，测试误差减少了34％。
技术分享 AnalyticsZoo是由Intel开源，基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台，能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、...某种意义上讲，Analytics Zoo是Spark和BigDL的扩充，它一方面提供了将基于BigDL的深度学习模型与数据应用进行衔接的方法，另一方面又提供了大量预训练过的深度学习模型和丰富的使用案例。...首先Producer程序从视频源服务器中解码、逐帧读取视频画面发布至Kafka集群。Spark Client Driver从Kafka节点订阅视频流数据，并提交任务至Spark集群进行分布式流处理。...利用Analytics Zoo预训练的人脸识别网络模型，Spark各节点可以同时对多路视频的图像帧中的人脸进行检测和对比，最终识别人脸。 ?...基于AnalyticsZoo的人脸识别处理流程 明天小编将继续为大家介绍 基于Analytics Zoo的人脸识别Demo实践的部分 敬请期待 — 未完待续 —
图3： Hello word案例代码 官方文章从两个角度介绍了使用这个软件包能够解决的问题： 1.超参数调优：使用Spark找到神经网络训练的最佳超参数集，可以将训练时间减少10倍，误差率降低34％。...2.大规模部署模型：使用Spark对大量数据应用经过训练的神经网络模型。 从原理上TensorFlow库会自动创建各种形状和大小的神经网络的训练算法。...然而，构建神经网络的实际过程比在数据集上运行某些函数更复杂。通常需要设置许多非常重要的超参数，这些参数会影响如何训练模型。...作者在其博客中写到在Spark上运行TensorFlow的基本问题是如何在Spark上分配神经网络的训练。...Spark对于迭代map-reduce问题非常有用，但是训练神经网络不是一个map-reduce问题。 作者受到谷歌的SGD架构启发。如果模型能够在单个节点装下，那么采用数据并行是最适合的。
作者：Angelia Toh，Self Learn Data Science联合创始人 翻译：李海明 校对：冯羽 本文约1000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍3个寻找数据集的最佳网站。...标签：冠状病毒，数据，数据科学，数据集，Kaggle 初学数据科学时，你不可避免地需要寻找更多数据来进行练习。这里我们推荐3个最好的找寻数据集的网站，来激发你下一个数据科学项目。...这使得Kaggle成为了找寻那些尚待解决的实际问题的数据集的最佳场所。如果你想要在不需要生成或标记数据的情况下练习机器学习建模，那么Kaggle也会是你的不二之选。...如果这些公开数据能够得到了很好的使用的话，那么得到的解决方案可能会对整个行业都大有裨益。Data.gov是美国政府建立的开放数据湖，政府部门的数据在这里发布，促进学术界的研究与发展。...通常情况下，你会找到当地政府发布数据的网站。比如，印度政府发布数据的网站（data.gov.in）和英国政府发布数据的网站（data.gov.uk）。 使用这些网站，你可以找到任何你感兴趣的数据集。
而 TensorFlow是Google发布的用于数值计算和神经网络的新架构。在这篇博文中，我们将展示如何使用TensorFlow和Spark来训练和应用深度学习模型。...为了回答这个问题，我们介绍了两种使用情况，并解释你可以怎样使用Spark和一组机器来改进TensorFlow的深度学习流程： 超参数调整：用Spark来寻找神经网络训练的最优超参数集，从而使训练时间减少...在这里，我们准备使用NIST的经典数据集，训练一个神经网络来识别这些数字： TensorFlow库自动为神经网络创建各种形状和尺寸的训练算法。...默认超参数组的准确度是99.2％。在测试集里超参数调优的最佳结果的准确率为99.47％，测试误差减少了34％。...虽然这个支持目前只在Python上适用，但我们期望在TensorFlow和其他部分Spark框架之间提供更深的一体化。 免费试用Databricks。从今天开始
TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。 本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。...的实现 HMM in TensorFlow — HMM 的维特比和前向/后向算法的实现 DeepOSM — 使用 OpenStreetMap 功能和卫星图像训练 TensorFlow 神经网络...— 在 TensorFlow 中定义、训练和评估模型的轻量级库 TensorFrames — Apache Spark 的 TensorFlow 绑定，Apache Spark 上 DataFrames...World’s Most Accurate Parser Goes Open Source — SyntaxNet 的发布声明，“一个在 TensorFlow 中实现的开源神经网络框架，为自然语言理解系统提供了基础...还提供了关于训练模型，机器学习，深度学习和各种使用神经网络的项目。每个项目都是一个有吸引力和有见地的练习，将教你如何使用 TensorFlow，并告诉您如何通过使用 Tensors 来探索数据层。
导读本文分享主题为大语言模型分布式训练的相关技术及量化分析，并以GPT-175B 为例，介绍相关技术的最佳实践。 今天的介绍围绕以下四点展开： 1....Transformer 大语言模型的 SOTA 训练技术 2. 以 GPT-175B为例，最新训练技术量化分析 3. 大模型性能调优过程的显存开销、通信开销和计算开销分析 4....随着数据量和模型规模的扩大，也面临着一些挑战。 其中涉及的挑战主要可以分为两部分。...首先是计算方面，这里给了一个来自于Megatron 论文的公式去计算一个模型训练时需要的计算 FLOPS，我们可以简单推算一下，GPT-3 175B 模型使用现在比较合理的 1.5T Tokens 数据量训练...02 以 GPT-175B 为例，最新训练技术量化分析 1. GPT-3 模型分布式训练技术：模型并行 首先简单地介绍下一些经典的并行化技术。
[10,509推荐，4.5 / 5星] 高级AI：Python中的深度强化学习。[1,137推荐，4.7 / 5星] 1.Fastai 它使用现代最佳实践简化了快速准确的神经网络训练。...Fastai库是基于研究在开展深度学习最佳实践，并以“开箱即用”的性质支持vision，text，tabular，和collab（协同过滤）的模型。由fast.ai提供。 Github评星8979。...它执行pix2pix（使用cGAN的图像到图像转换）作为临时的下一帧预测模型，该模型使用从视频剪辑中提取的成对连续帧进行训练，以便它可以通过不断反馈框架生成无限持续时间的图像序列。...目标是理解这种多层模型开发背后的核心原则以及训练各个组件以获得最佳预测能力的细微差别。一旦理解了核心原则，就可以用最新模型替换模型的各种组件。由Vivek Palaniappan提供。...训练神经网络模型，将训练有素的模型转换为可执行二进制（或库），利用FPGA进行加速。由Blueoil提供。 Github评星74。 项目：github.com/blue-oil/blueoil?
最近，领英⼯程团队发布了⼀系列博客⽂章，就他们的机器学习基础设施和实践提出了⼀些⾮常有趣的⻅解。虽然说领英的很多应用场景是特定的，但这些技术和最佳实践方案普遍适⽤于许多⼤型的机器学习解决⽅案。...TonY⽀持将单节点或分布式TensorFlow训练作为Hadoop应⽤程序运行。 PhotonML：Photon ML是⼀个基于Apache Spark的机器学习库。...此外，TonY还受益于YARN生态系统中提供的各种工具和库，为训练和运行 TensorFlow应用程序提供了高可扩展的内存管理/运行时（runtime）。...在领英的实践中，⼯程团队将A/B测试视为其Pro-ML架构的重中之重，它允许机器学习⼯程师针对特定场景部署各自的算法，就像竞赛，最后经过评估得到效果最佳的算法。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。
最近，LinkedIn工程团队发布了一系列博客文章，提供了一些关于其机器学习基础架构和实践的非常有趣的见解。...其中许多场景非常适合LinkedIn，并且这些技术和最佳实践适用于许多大型机器学习解决方案。 机器学习和人类 LinkedIn机器学习架构最有趣的方面是，他们利用人类作为机器学习工作流的一部分。...，它高度可用，易于扩展，经过优化，可以向大小为多个GBs的不可变对象提供高吞吐量和低延迟的服务，并支持从客户端到存储层的端到端流，反之亦然。...该系统的建立是为了在多个数据中心的主动设置下工作，并提供非常廉价的存储。...此外，TonY可以从YARN生态系统中提供的各种工具和库中受益，为训练和运行TensorFlow应用程序提供高度可扩展的运行。
本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。...多层次的抽象是为了满足DAG外层计算引擎（上文提及的Spark、Tensorflow、Hive、Storm、Flink等）的可扩展性，通过Top level abstraction提供的高度抽象定义，DAG...Input基础类为计算引擎定义了该引擎内支持的所有输入类型，如Spark引擎中支持Parquet、Orc、Json、CSV、Text等，并将输入类型转换为数据流通媒介（如Spark执行引擎的Dataframe...在Weiflow的实现过程中（后文将详细介绍Weiflow实现与优化的最佳实践），每个node内部的模块实现都充分利用了现有引擎的数据结构与优化机制，如在Spark node中，我们充分利用了Spark...本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践，希望能够对读者提供有益的参考。
文章目录 一、 数据链路层 概述 二、 "数据链路层" 基本概念 三、 "数据链路层" 功能 四、 "数据链路层" 为 网络层 提供的服务 一、 数据链路层 概述 ---- "数据链路层" 概述 : ①...: ① 可靠性服务 : “数据链路层” 在 物理层 提供的服务的基础上 , 提供可靠性服务 ; ② 服务内容 : 将 网络层 下发的数据 , 可靠地 传输给 相邻节点的 网络层 ; ③ 逻辑上无差错链路...: “数据链路层” 加强了 物理层 传输 比特流 的能力 , 物理层传输可能出错 , 数据链路层可以将 物理连接 改造成 逻辑上无差错 的数据链路 ; "数据链路层" 功能 列举 : ① 为网络层 提供服务...; ⑤ 差错控制 , 帧错误处理 ( 重发 ) , 位错误处理 ( 纠正 ) ; 四、 “数据链路层” 为 网络层 提供的服务 "数据链路层" 为 网络层 提供的服务 : ① 无确认 无连接 服务 :...目的主机的确认信号 , 就会重发数据帧 ; ③ 有确认 面向连接 服务 : 最安全 , 最可靠的通信服务 ; 源主机 与 目的主机 建立连接 , 目的主机 收到 数据帧 返回确认信息 ;
TensorFlow提供多个API。最低级别的API - TensorFlow Core - 为您提供完整的编程控制。更高级别的API构建在TensorFlow Core之上。...像tf.estimator这样的高级API可以帮助您管理数据集，估算器，培训和推理。 TensorFlow中的中央数据单位是张量。张量由一组原始值组成，这些原始值被整形为任意数量维度的数组。...用于OCR的设备上计算机视觉：用于进行光学字符识别以实现实时翻译的设备上计算机视觉模型 有用的链接 Tensorflow 主页 GitHub 入门 Apache SystemML 使用大数据进行机器学习的最佳工作场所...OpenNN旨在从数据集和数学模型中学习。 数据集 函数回归。 模式识别。 时间序列预测。 数学模型 最佳控制。 最佳形状设计。 数据集和数学模型 反问题。...Neuroph提供Java类库以及用于创建和训练神经网络的GUI工具easyNeurons。Neuroph是轻量级Java神经网络框架，用于开发通用的神经网络架构。
什么是Keras Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。...Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 这使 Keras 易于学习和使用。...这种易用性并不以降低灵活性为代价：因为 Keras 与底层深度学习语言（特别是 TensorFlow）集成在一起，所以它可以让你实现任何你可以用基础语言编写的东西。...Keras 可以轻松将模型转化为产品 与任何其他深度学习框架相比，你的 Keras 模型可以在更广泛的平台上轻松部署： 在 iOS 上，通过 Apple’s CoreML（苹果为 Keras 提供官方支持...GPU, 比如 AMD, 通过 PlaidML Keras 后端 ---- Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 Keras 内置对多 GPU 数据并行的支持。
PyTorch 和 TensorFlow 的深度学习环境。...使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持介绍如何使用 Docker 安装 TensorFlow，并在容器中下载及运行支持 GPU/CPU 的 TensorFlow 镜像...使用 GPU 云服务器训练 ViT 模型介绍如何使用 GPU 云服务器进行 ViT 模型离线训练，完成图像分类任务。使用 GPU 服务器实现边云协同推理介绍如何使用 GPU 云服务器实现边云协同处理。...视频抽帧的全流程 GPU 异构加速实践介绍使用 GPU 云服务器进行图像数据并行处理加速，实现视频 AI 推理场景中的视频抽帧。...图片【合集】腾讯云优秀最佳实践展播【有奖征文】腾讯云产品“用户实践”长期征集啦～【集锦】腾讯云文档有奖活动汇总
在集成的过程中并不是简单地借用Spark的特征工程，我们为所有的运算支持了长整型索引的向量使其能够训练高维稀疏模型 与自动调参无缝连接 Spark用户能够通过Spark-fashion API毫不费力的将...Worker：读取计算数据，同时从PS上拉取模型参数和网络结构等信息，然后将这些训练数据参数和网络结构传给PyTorch，PyTorch负责具体的计算并且返回梯度，最后Spark Worker将梯度推送到...虽然这种方法有可能关注更重要的超参数，但是仍无法保证找到最佳组合 ?...图15 图计算体系架构 在3.0版本中，Angel重点研发了图机器学习功能，包括图表示和图神经网络学习模型，同时提供预处理、图挖掘等端到端数据处理能力，具有丰富的算法库，提供了同构图、异构图多种图计算范式和不同种类的图算法...本案例用到的推荐算法是FM，训练样本24亿条，特征维度为63611，在Spark上训练耗时10多个小时，应用Angel后减少至1小时。 2、金融反欺诈 ?
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