开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？...本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？...下图总结了在 GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名，该排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏数，这个数据由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ?...谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...数据显示在新框架和新硬件的配合下，模型每秒钟可以处理 4100 张图片。 ?
经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。...因此，机器学习框架和深度学习框架之间也是有区别的。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。...不管是编程范式，还是数学统计基础，都为非机器学习与数据科学背景的伙伴们带来一定的上手难度。另外，是一个相对低层的框架，使用时需要编写大量的代码，重新发明轮子。...comparethreeopenlib.html Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比 [12]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架
经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。...因此，机器学习框架和深度学习框架之间也是有区别的。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，也可以包括神经网络方法。...三、深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。训练就是把训练数据和神经网络模型（AlexNet、RNN等神经网络训练框架Caffe等）用CPU或GPU提炼出模型参数的过程。...编程范式和数学统计，都让非机器学习或数据科学背景的使用者有上手难度。3、因为其灵活性，因此是一个相对底层的框架，使用时需要编写大量的代码，重新发明轮子。...comparethreeopenlib.html Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比 [12].https://zhuanlan.zhihu.com/p/24687814 对比深度学习十大框架
尽管Theano将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命—为深度学习研究人员早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向：以计算图为框架的核心...因为各公司使用的框架不统一，所以我们有必要多学习几个流行框架作为知识储备，TensorFlow无疑是一个不错的选择。...03 MXNet MXNet是亚马逊首席科学家李沐带领团队开发的深度学习框架，拥有类似Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU架构提供了良好的配置，拥有类似Lasagne和Blocks...Keras目前是最容易上手的深度学习框架，它提供了一致且简洁的API，能够极大减少一般应用下用户的工作量。 相比于深度学习框架，Keras更像是一个深度学习接口，它构建于第三方框架之上。...相对于TensorFlow，PyTorch的一大优点是它的图是动态的，而TensorFlow框架是静态图，不利于扩展。同时，PyTorch非常简洁，方便使用。本书选取PyTorch为主要的实现框架。
机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。...数据专家和机器学习工程师的主要区别是： 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。...下面是机器学习的框架介绍： Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。...Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架，它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。...Massive Online Analysis (MOA)是目前最受欢迎的数据流挖掘开源框架，拥有一个非常活跃的社区。
-免费加入AI技术专家社群>> 摘要： 不管你是一个研究人员，还是开发者，亦或是管理者，想要使用机器学习，需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。...数据专家和机器学习工程师的主要区别是： ·机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 ·数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响。...下面是机器学习的框架介绍： 1.Apache Singa是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。...https://studio.azureml.net/ 4.Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架，它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。...6.Massive Online Analysis (MOA)是目前最受欢迎的数据流挖掘开源框架，拥有一个非常活跃的社区。
他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。...下面是机器学习的框架介绍： 1.Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。...4.Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架，它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。...6.Massive Online Analysis (MOA)是目前最受欢迎的数据流挖掘开源框架，拥有一个非常活跃的社区。...使用Theano也可以达到与用C实现大数据处理的速度相媲美，是支持高效机器学习的算法。 14.Torch是一种广泛支持把GPU放在首位的机器学习算法的科学计算框架。
但是我觉得更应该这么定义：TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。...在这里，TensorFlow并没有包含于“深度学习框架”内，而是和Theano一起被归纳为“图编译器”的类别。...在结束了优达学城（Udacity）的深度学习课程之后，我感觉TensorFlow虽然是一个非常好的框架，但是却很低层。使用TensorFlow需要写大量的代码，你必须一遍又一遍的重复不必要的工作。...目前绝大多数深度学习的编程语言均以Python为主，鉴于此，以Lua为编程语言的框架劣势尤为突出。我从未使用过Lua编程语言，所以如果我想使用Torch的话，必须先学习Lua，然后才能学习Torch。...译：看起来，深度学习的云计算战争将会在框架的战场上打响。学习的云计算战争将会在框架的战场上打响。
在这个过程中，笔者还会广泛运用摩天轮学习法，以便更清晰地呈现相关内容。 在本文中，笔者将首先讨论企业架构框架TOGAF的学习方法。...实际上，这三大类问题恰好对应着学习TOGAF的三个主要层次，具体可参见下图所示。 第一层是“怎么学”？...因此，可以将学习企业架构框架TOGAF的过程分成两大部分：企业和企业架构框架TOGAF。 第一部分先讲企业，这部分又分成三块内容来进行阐述。...一是探讨企业架构，以及ADM方法中涉及的业务架构、数据架构、应用架构和技术架构的本质是什么。 二是探讨ADM方法中业务架构、数据架构、应用架构和技术架构中隐含的方法论有哪些？...结束语 在本篇关于企业架构框架TOGAF的第一篇文章中，我们简要介绍了目前TOGAF官方手册存在的三大类问题，并针对这些问题提出了一种三个层次学习TOGAF的方法。
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量，看懂游戏规则，才是入行的前提 大多数人不懂，不会，不做，才是你的机会，你得行动，不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键，风向，比你流的汗水重要一万倍，逆风划船要累死人的...---- 为什么选择学习大数据开发，不选择Java开发？...上面这些看似没用，但又至关重要，这里我就不在强调作用，有兴趣的同学可以看看我的大数据学习探讨话题： 学习框架的重要性 我是怎么坚持学习的 怎么确定学习目标 ---- 这个栏目为初学者全面整理入门的大数据必学知识...一、大数据基础 1、大数据概念 2、大数据的特点（5v） 3、大数据应用场景 4、大数据业务分析基本步骤 5、分布式技术 二、大数据必学Java基础 注意：这是另外的付费栏目，一般学习大数据的，默认你都是有...十、Spark 1、框架概述 2、四大特点 3、框架模块初步了解 4、三种常见的运行模式 5、环境搭建本地模式 Local 6、环境搭建集群模式 Standalone 7、应用架构基本了解 8、环境搭建集群模式
前言 转载翻译Medium上一篇关于分布式深度学习框架的文章 https://medium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-models...在大规模深度学习模型训练中有个主要范式： 数据并行 模型并行 我们将讨论大规模深度学习模型训练中的核心概念以及在模型训练领域的最新进展和改进方法，然后分享一些实现这些方法的可用库。...1.数据并行 应用数据并行最常见的场景是模型尺寸能够被 GPU 内存容纳，数据批大小会增加模型训练的难度。解决方案是让模型的不同实例在不同的 GPU 和不同批数据上运行，如下图所示。...通过把一个大模型拆分到多个 GPU 上训练，可以实现模型尺寸超过单个 GPU显存的深度学习模型训练。...OneFlow OneFlow 是一个深度学习框架，旨在实现用户友好、可扩展和高效。
核心开发技术，如JavaBean，Servlet,EL等 三：加强阶段 学习目标：Java中级软件工程师 1：Hibernate框架 2：iBATIS框架 3：Struts1框架 4：Struts2框架...Java三大框架？...3. spring，springmvc，springdata，hibernate等框架学习，一上来用这些框架忽略基础，这样会出现只会用xxx框架，换个yyy框架又得重新学习的感觉。...比如这位朋友建议写一些通过JDBC直接到数据库读写数据的代码，写一个简单的web app，可以登记用户，要对数据有效性能控制，要能检测错误。...实操之后最重要的就是思考，每做完一个项目就做一次总结，动脑多想想为什么、接下来怎么做，那么框架那点事儿就不叫事儿了。 以上就是小编为大家总结的关于学习三大框架的一些技巧和方法，尤其对于初学者最为重要。
学习曲线，因为它可以做很多事情 Struts 1. 初学者的良好起点2. 以其独特的 MVC 模型提供极大的灵活性3. 开发时间更短，更易于维护 1. 与其他资源相比，可用资源并不多2....以数据为中心2. 使用抽象层使数据配置更容易3. 具有自动生成主键的能力 1. 仅用于与数据库通信2. 比纯 JDBC 慢3....Spring还提供了一个数据访问框架，可以减轻使用应用程序数据库的许多困难，包括： 资源管理和解包 异常处理 交易参与 不幸的是，由于Spring是一个如此强大的框架，可以提供如此多的选择，因此学习曲线很陡峭...3.Hibernate 另一个流行的Java后端框架是Hibernate框架，该框架提供了一个抽象层，用于与您的数据库进行交互，从建立连接到实现CRUD操作。...值得注意的是，Hibernate并不是要解决Java数据库连接(JDBC)的许多问题，也不是一个完全独立的框架。但是，它对对象级关系的支持及其抽象层使JDBC更易于使用。
数据专家和机器学习工程师的主要区别是： 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法，然后分析来理解机器学习系统的度量影响 ?...下面是机器学习的框架介绍： 1.Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。...4.Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架，它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。...6.Massive Online Analysis (MOA)是目前最受欢迎的数据流挖掘开源框架，拥有一个非常活跃的社区。...使用Theano也可以达到与用C实现大数据处理的速度相媲美，是支持高效机器学习的算法。 14.Torch是一种广泛支持把GPU放在首位的机器学习算法的科学计算框架。
大模型，如chatGPT3.5、GPT-4，国内的文心一言、通义千问、讯飞星火等，对文字工作者，图片、视频工作者的工作效率提升是巨大的，当你学会使用这些工具之后，你的工作和学习效率会大大提升，把其他人甩在身后...今天，我就用 zelinAI 包装 chatGPT3.5 学习了 Spring Boot 项目使用 logback 打印日志的最佳实践，效率杠杠的，一起来学习吧。...总结：使用 SLF4J API 和 logback 配置框架可以实现 Spring Boot 项目的统一日志输出，增强日志的可维护性和易读性。...---- 我继续问 那么，有哪些框架实现了 SLF4J 接口 ---- SLF4J 接口是一个日志统一接口，不能单独使用，需要与具体的日志框架结合使用。...这样日志框架可以在不改变应用程序代码的情况下进行更换。 配置logback.xml或logback.groovy以指定日志输出格式和输出目标。
DeepTables：用于表格数据的深度学习工具包 ? 简介 MLP（也称为全连接神经网络）已被证明在学习分布表示方面效率低下。 事实证明，感知器层的“Add”操作在探索乘法特征交互时性能较差。...如何在神经网络中有效地学习功能交互成为最重要的问题。 目前为止，业界已经提出了各种模型来进行CTR预测，并且这些模型在最近几年中将一直优于现有的最新技术。...这些模型还可以在合理利用的情况下为表格数据提供良好的性能。 DT旨在利用最新的研究结果为用户提供表格数据的端到端工具包。 DT的设计考虑了以下主要目标： 易于使用，非专家也可以使用。...deepnets from deeptables.datasets import dsutils from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据
收到的回复 自定义验证 对于特殊的逻辑，我们只在这个功能中验证数据，别的地方用不到，我们也可以实现ICustomValidate接口类自定义验证： public class PublicNoteDto.../// public long CreatorUserId { get; set; } /// /// 内容的数据类型...我们service收到的数据
在开源社区的支持下，Hadoop不断发展完善，并集成了众多优秀的产品如非关系数据库HBase、数据仓库Hive、数据处理工具Sqoop、机器学习算法库Mahout、一致性服务软件ZooKeeper、管理工具...大快的大数据通用计算平台（DKH），已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。...如果在开源大数据框架上部署大快的开发框架，需要平台的组件支持如下： 数据源与SQL引擎：DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka 数据采集：DK.hadoop 数据处理模块...：DK.Hadoop、spark、storm、hive 机器学习和AI：DK.Hadoop、spark NLP模块：上传服务器端JAR包，直接支持 搜索引擎模块：不独立发布 大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级...l DKH，更是集成了大快的大数据一体化开发框架（FreeRCH）, FreeRCH开发框架提供了大数据、搜索、自然语言处理和人工智能开发中常用的二十多个类，通过总计一百余种方法，实现了10倍以上的开发效率的提升
---- Spark框架概述 Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据出来框架。...AMP实验室运用大数据、云计算等各种资源以及各种灵活的技术方案，对海量数据进行分析并转化为有用的信息，让人们更好地了解世界。...6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为 Apache 顶级项目，用 Scala进行编写项目框架。...分布式内存迭代计算框架 官方网址：http://spark.apache.org/、https://databricks.com/spark/about 官方定义： Spark 最早源于一篇论文...而这也是整个 Spark 的核心数据结构，Spark 整个平 台都围绕着RDD进行。
搭建整合环境 整合说明：SSM整合可以使用多种方式，选择XML + 注解的方式 整合的思路 先搭建整合的环境 先把Spring的配置搭建完成 再使用Spring整合SpringMVC框架 最后使用Spring...整合MyBatis框架 创建数据库和表结构 语句 create database ssm; use ssm; create table account( id int primary key auto_increment...测试SpringMVC的框架搭建是否成功 1. 编写index.jsp和list.jsp编写，超链接 2. 创建AccountController类，编写方法，进行测试 2....Spring整合SpringMVC的框架 1. 目的：在controller中能成功的调用service对象中的方法。 --> <!
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