在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过，由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程，所以对于一些环境的部署，比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 软件环境的部署主要在于两个方面，一个是JDK的安装，另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》 系列。这一期是由亚马逊工程师：Keerthan Vasist(https://github.com/keerthanvasist)，为我们讲解 DJL（完全由 Java 构建的深度学习平台）系列的第 4 篇。
导读：从光棍节到购物狂欢节，双十一真是一年比一年热闹。怎样用一条图文简单方便地把这两个节一起过了，数据叔也是操碎了心。脑洞一开，办法还是有的：老规矩，送书啊！送一本解决不了问题，那就送两本啊！
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后，LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star，612 个 Fork。
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
图解思考已经成为了技术人员的一项基础技能。何谓图解思考：就是用画图的方式来直观表示出我们思考的内容，这有利于我们对所思考问题的解答。 常言道，一图胜千言，在表达技术逻辑上，我们必须要掌握以下两种图形：流程图与结构图。
尽管机器学习的发展每天都在增长，但是来自Algorithmia的一项调查显示，大多数企业花费 8到90天的时间来部ML模型。大多数人将责任归咎于无法扩展，其次是模型可重复性方面的挑战，例如缺乏官方认可和工具不足。
作者简介 张中原，2011年加入去哪儿网，先后从事交易系统、酒店数据、公司基础平台与组件、存储和监控等相关工作，曾长期担任应届生技术培训和指导。 最近几年时间，机器学习算法相关的话题异常火爆，各个具有一定规模的公司都开始成立算法组开展相应的工作，从"对大数据的分析观察"逐渐转变为"用数据和算法驱动业务的发展"。 对于机器学习技术本身互联网上有足够的学习资料和案例，甚至已经有将机器学习做成服务的AI云出现，这其实也反映出行业对实施机器学习相关配套系统的迫切需求。 我们团队在做这件事情的过程中，也遇到过一些问
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 报名提交项目Proposal Angel项目介绍 Angel-高性能分布式机器学习平台，是腾讯研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台。 Angel支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持级万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、李晓
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
5月18日，由CSDN出品的2017中国云计算技术大会（简称CCTC，Cloud Computing Technology Conference）在北京盛大召开，第四范式机器学习算法研发工程师涂威威出席人工智能专场并作主题演讲。 作为第四范式•先知平台核心机器学习框架GDBT的设计者，涂威威在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用等方面有深厚积累。演讲中，涂威威表示，现在有越来越多的企业开始利用机器学习技术，把数据转换成智能决策引擎。企业机器学习应用系统中的核心模型训练系统有着什么样的设计和优
机器之心报道 Tencent 深度学习是近些年来人工智能技术发展的核心，伴随而来的机器学习框架平台也层出不穷。到现在，一家科技巨头没有一个主导的机器学习平台都不好意思跟人打招呼，比如谷歌有 TensorFlow、微软有 CNTK、Facebook 是 Torch 的坚定支持者、IBM 强推 Spark、百度开源了 PaddlePaddle、亚马逊则是 MXNet 的支持者。而为了尽可能地获得开发者支持和抢占发展先机，很多平台都选择了开源。 在去年 12 月 18 日的腾讯大数据技术峰会暨 KDD China
近年来，越来越多的优秀的机器学习工具不断涌现，如 TensorFlow、 PyTorch、 Caffee 和 CNTK、用于大规模数据的 Spark 和 Kubeflow，以及用于各种通用模型的 scikit-learn、 ML.NET 和最近的 Tripo 等。
https://github.com/PKUanonym/REKCARC-TSC-UHT/blob/master/README.md
看过上一篇「一个很糙的字母手势识别方案」文章并尝试了的同学，就一定知道，「糙手势」的识别是有多糙，糙的只能识别字母「C」。 今天这篇就用 Android 自带的 gesture API 来实现更为精准的识别。 看到这里，有的同学可能就会说了，「标题党，哪有机器学习！」。别急，认真看，认真学。先上效果图，注意底部识别分数变化，至于为什么粉红色，这是「社会人」小猪佩奇的颜色好吧~ 编不下去了，这个画板源码部分借鉴了 github 下面链接的控件，TA用的就是粉色，我没改~ https://github.com/
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段，传统的机器学习开发流程基本是以下步骤：数据收集->特征工程->模型训练->模型评估-> 并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈：模型更新周期慢，不能有效反映线上的变化，最快模型更新都需要小时级别，一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少，预测的效果差；模型参数多线上predict的时候需要内存大，QPS无法保证。
接上一次的帖子，今天讲一下我再 UI 自动化中常用的设计模式。 由于网上已经有非常多的文章详细讲解了设计模式的编码实现，所以我今天也就不讲实现细节了。 就是讲我也讲不出什么花来，只是网上的文章基本都是讲解设计模式的本身实现，很少针对某一领域的实际场景去讲具体改怎么用设计模式。 所以今天我只针对一些实际的场景来说一下如何使用这些设计模式来完善 UI 自动化。
FlappyBird 是 2013 年推出的一款手机游戏，因其简单的玩法但极度困难的设定迅速走红全网。随着深度学习（DL）与增强学习（RL）等前沿算法的发展，我们可以使用 Java 非常方便地训练出一个智能体来控制 Flappy Bird。
我们常说机器学习是一门实验科学。所以相比较传统工程而言，机器学习分成两个大的阶段：
SpringBoot是一种用于构建微服务架构的开源框架，它提供了简化的配置和快速开发的特性。微服务架构是一种将应用程序拆分为一组小型、独立部署的服务的方法，每个服务都有自己的业务功能，并通过轻量级的通信机制进行交互。SpringBoot提供了丰富的功能和工具，使得开发人员可以更轻松地构建、部署和管理微服务应用。 SpringBoot的特点和优势：
做任何事之前，需要先打好基础。想入行Java，就必须掌握JavaSE基础；其次是各种设计模式都要会，常用的就二十几种，像单例模式、工厂模式等等，一定要运用得滚瓜烂熟；然后就是JavaWeb，这也是基本技能，核心有哪些，如何去运用，这个要在平时工作之中反复训练，提升熟练度。
作者：熊唯，黄飞 ，腾讯 PCG/QQ研发中心/CV应用研究组 AI 如果真的可以写代码了，程序员将何去何从？近几年，NLP 领域的生成式任务有明显的提升，那通过 AI 我们可以让代码自动完成后续补全吗？本文主要介绍了如何使用 GPT2 框架实现代码自动补全的功能。 如果 AI 真的可以自己写代码了，程序员将何去何从？ 我去年做过一个代码补全的小功能，打包为 androidStudio 插件，使用效果如下： 代码补全模型预测出的结果有时的确会惊吓到我，这也能学到~ 那如果给它见识了全世界的优秀
几天前的一次上线，脑残手抖不小心写了bug，虽然组里的老大没有说什么，但心里面很是难过。同事说我之所以写虫子是因为我讨厌if/else，这个习惯不好。的确，if/else可以帮助我们很方便的写出流程控制代码，简洁明了，这个条件做什么，那个条件做什么，说得很清楚。说真的，我从来不反对if/else，从经验上看，越复杂的业务场景下，代码写的越简单单一，通常越不容易出错。以结果为导向的现代项目管理方式，这是一种很有效实践经验。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十三篇，前文《JavaCV的摄像头实战之十二：性别检测》中，借助训练好的卷积神经网络模型开发出了识别性别的应用，今天在前文基础上做少量改动，实现年龄识别的功能，效果如下图： 📷 应用主要功能如下图所示： 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章，就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容，其
随着人工智能技术的发展，越来越多的编程助手工具涌现出来，帮助程序员更高效地完成编码任务。最新的AI编程助手工具有哪些呢？本文将为您介绍几款备受关注的工具。
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。
作者的话：这篇文章重点是讲清楚多层神经网络的计算过程和程序实现。 复杂海量数据的分布式计算，多层的训练的梯度衰减等问题，可以从本文基础上去进一步改进优化。层数多时，也有很多用ReLU代替Sigmoid函数，来改善前面隐含层的学习变化越来越弱的问题。 对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
我们来看一下几类在程序员成长、发展的常见问题，如果你或多或少存在一些，那么恭喜你，这篇文章值得你仔细往下看了：
【新智元导读】本文带来Github上账号为intel-analytics发布的三大深度学习库的介绍。 BigDL 什么是BigDL？ BigDL是一个基于Apache Spark分布式深度学习库；使用BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的Spark程序，它可以直接运行在现有的Spark或Hadoop集群之上。 1）非常丰富的深度学习支持。模仿Torch，BigDL提供对深度学习的全方位支持，包括数值计算（通过Tensor）和高层次神经网络。此外，用户通过BigDL可以把Caffe和Torch
◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
MDR多因子降维法是逻辑回归的一种补充，可以有效进行基因和基因，基因和环境因素之间的相互作用分析，核心算法如下
【新智元导读】人工智能（AI）已经成为一个热门话题，也是一个大的研究领域，每个巨头科技公司以及创业公司都在其中努力。这是一个非常广泛的话题，从基本的计算器、自我导航技术到能够彻底改变未来的具有自我意识
Java语言是面向对象的。本节扼要介绍面向对象(OOP)的的概念与原则，与结构式编程形成鲜明的对比。
后来，程序猿要写的代码越来越多，世界上便有了各种各样的API，来减少大家的工作量。有些功能，可以让API来帮我们实现。
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括：
而这个时代的趋势，选择“机器学习”这个赛道就是正确的事，可能远远比你在工程领域去正确的做事，能收获更大的时代红利。让我产生这个想法，也是自己在招聘市场看到的现象，我们项目组要同时招聘Java工程师和算法工程师，从薪资、经验、发展三个方向来看，算法工程师这个职位都是完胜的。
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
是不是很清楚了，有无数个数据页面，MapReduce框架将这些数据读取为一行一行的（其实这个读取为一行行的，对于一个通用的框架他怎么做能知道是读取为一行一行的呢？看样子也是自定义的），我们定义的Map函数分别放入Hash表中（其实 这块就可以放我们各种的抽象好的算法逻辑，比如树了等等）然后MapReudce框架将这些数据进行聚合起来，reduce对聚合好的数据进行
如上图的导航，二级导航以及页面辅助功能都会在不同的主页面上出现。 一级导航为几乎所有页面都会用到， 二级导航为该模块下所有页面会用到。 页面辅助功能为不同的页面会用到不同的页面辅助功能。比如 DAG 页面会使用元素列表和算子列表。 但是 notebook 文件只使用元素列表。 基于此种特性， 我们将这些功能设计为接口并提供默认实现。哪个页面需要用到就去 implement。以此来达到代码复用的目的。例如：
CodeFuse 是一款为国内开发者提供智能研发服务的产品，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型，旨在辅助开发者提高编码效率和代码质量。它提供了多项功能，包括辅助编码、代码优化和生成单测。通过海量数据提供实时的代码补全服务，包括行内补全和片段补全，并支持解释代码、生成注释等功能，帮助开发者快速完成功能研发，提高研发效率。此外，CodeFuse 还能对选定的代码段进行分析理解，提出优化和改进建议，并能直接基于改进建议形成代码补丁，帮助开发者写出更好的代码。另外，在写完业务逻辑后，只需选中代码选择生成单测，即可智能生成具备业务语义的测试用例，从而提升问题发现的效率，方便快捷。
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。 这篇分享就讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法，这样就可以在编码时应用它们了。根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成 ，每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：伯乐在线 - 刘立华 LingPipe是运用计算机语言学处理文本信息的工具包，可用于如下任务： 在新闻中查找人名、组织或位置。 自动分类Twitter搜索结果。
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