查阅了splice方法的示例文档,如下: (不想看论述的,可以直接跳到下面看总结!)
例如,下表给出了相对于http://www.test.com:80/index.html 端口号不写,默认为80.。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/120775.html原文链接:https://javaforall.cn
Mercurial 是一种轻量级分布式版本号控制系统,採用 Python 语言实现
Tinker是微信官方的Android热补丁解决方案,它支持动态下发代码、So库以及资源,让应用能够在不需要重新安装的情况下实现更新。当然,你也可以使用Tinker来更新你的插件
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程,模型训练,超参数调节和模型服务。
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
近年来,随着深度学习技术的发展,越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日,华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore,引起极大关注。
2019年8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布3.0版本。Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。 Angel 3.0概览 (红色表示新增特性,白色表示已有但在持续改进的特性) Angel的特征工程模块基于Spark开发,增强了Spark的特征选择功能,同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能,Angel 3.0新增了超参数调节
作者简介 游遵文 机器学习算法工程师,现任职于腾讯TEG数据平台部智能学习组,专注于机器学习算法的研究及其分布式实现,参与Angel开源项目开发及优化。 Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。 然而在机器学习领域,RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性,可以很
北京时间8月27日,全球数据库三大顶级会议之一——VLDB(Very Large Data Bases Conferences)在巴西里约热内卢召开。腾讯AI开源项目Angel受邀参会,以workshop和展区的形式,向全球顶尖数据专家展示腾讯在大数据挖掘和数据库管理的研究成果。 同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。结合基金会成熟的运营,全面升级的Angel 2.0将与国际开源社区继续深入互动,致力于让机器学习技术更易于上手研究及应用落地
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
Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。
2022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 提交Angel项目申请书 Angel项目介绍 腾讯自主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,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,支持几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、孙瑞鸿 Angel开源项目负责人 导师寄语: Angel是腾讯自研高性能分
腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程,模型训练,超参数调节和模型服务。
本文介绍了如何在Spark上高效训练逻辑回归模型,并针对Spark在机器学习场景中遇到的瓶颈,提出了基于Angel的解决方案。通过对比实验,发现Spark on Angel能大幅度提高逻辑回归模型的训练效率,同时降低资源使用。
AI 科技评论消息,腾讯的高性能分布式计算平台Angel 1.0自去年公开宣布后,今天已经正式开源。发布地址为 https://github.com/Tencent/angel,感兴趣的开发者可以下载或者贡献源码。 📷 用于支持大规模机器学习模型运算 据 AI 科技评论了解,腾讯Angel 1.0是腾讯数据平台部与中国香港科技大学合作、北京大学参与共同开发的分布式计算框架,它的主要设计目标是为了支持超大维度的机器学习模型运算。 Angel的核心设计理念围绕模型。它将高维度的大模型切分到多个
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目,于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一,并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
没错,也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200,Fork数超过1000。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目,于 2016 年底推出、2017年开源。近日,快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越,从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容,AI 开发者将其整理编辑如下。
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
本文介绍了Angel的架构和性能,以及它在机器学习和深度学习领域的应用。Angel是一个开源的高性能机器学习框架,由腾讯开发。它采用了协程、多GPU、多线程等技术,支持多种机器学习框架,性能超越Spark和XGBoost。Angel的GBDT、LDA、LR等算法在多个数据集上获得了出色的性能,并支持Spark、PyTorch等深度学习框架。
北京时间12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation)正式宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel成为世界最顶级的AI开源项目之一。 LF AI基金会执行总监Ibrahim Haddad表示:“在Angel从孵化到毕业的过程中,我们能看到Angel在新功能完善和应用场景落地方面惊人的速度。随
中国电子学会 2023 科学技术奖授奖名单公布,这次,我们发现了一个熟悉的身影 —— 腾讯 Angel 机器学习平台。
北京时间8月27日,全球数据库三大顶级会议之一——VLDB(Very Large Data Bases Conferences)在巴西里约热内卢召开。腾讯AI开源项目Angel受邀参会,以workshop和展区的形式,向全球顶尖数据专家展示腾讯在大数据挖掘和数据库管理的研究成果。 同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。结合基金会成熟的运营,全面升级的Angel 2.0将与国际开源社区继续深入互动,致力于让机器学习技术更易于上手研究及应用落地的
12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation) 宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel得到全球技术专家的认可,成为世界顶级的AI开源项目之一。
JAVA后台处理解决苹果手机IOS上传图片旋转90度问题 在做项目的时候遇到问题,通过苹果手机iphone(IOS)上传图片到服务器,后端得到的图片不是正常的。于是找到一个工具类,依赖我的业务进行简单的处理,记录下来,在此与大家共享,以便需要用时可以直接拿来用,上干货。
最新消息,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。
机器之心原创 作者:高静宜 2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周,这个项目在 Github 上持续得到关注,截至目前为止,已收获
导语 Apache Pulsar是Yahoo开源的MQ解决方案,功能上跟Kafka、RocketMQ、TubeMQ等类似,同时支持多租户、读写分离、跨地域复制等特性。联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融、医疗、城市安防等领域。本文将介绍Pulsar在Angel PowerFL 联邦学习平台中的应用,探索MQ和联邦学习的跨界合作过程。 01 背 景 Angel PowerFL联邦学习平台及其通信模块要求 Angel PowerFL联邦学习平台构建在Angel之
导读 / Introduction 5月26日-28日,在2021中国国际大数据产业博览会上,凭借对前沿趋势的把握和技术领先性,腾讯大数据-天工平台上的Angel PowerFL安全联合计算技术,荣获“领先科技成果奖——新技术”奖项。 数博会是全球首个以大数据为主题的博览会,由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办。作为数博会上的“重头戏”, “领先科技成果奖”是目前为止国家科学技术奖励办备案的唯一以博览会名义设奖和唯一以大数据为主题的专业奖项。 作为腾讯
10 月 18 日,2019 中关村论坛平行论坛 ——AI WORLD 2019 世界人工智能峰会在北京启幕。新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS 张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai 黄超等重磅嘉宾中关村论剑,重启充满创新活力的 AI 未来。峰会现场,新智元揭晓 AI Era 创新大奖,并重磅发布 AI 开放创新平台和献礼新书《智周万物:人工智能改变中国》。回放链接:
导读 / Introduction 5月10日,中央广播电视总台《经济半小时》栏目播出《软件开源里的中国声音》特别节目,点赞了腾讯工程师们在技术开放和软件开源上所做的努力。目前腾讯已经开源了120+个项目,有数千位贡献者, Star 数超过35万,开源贡献居于全球前列。 作为腾讯的明星开源项目,Angel机器学习平台能够支持万亿级维度的机器学习全流程开发,广泛接入了大数据和AI生态,如Spark、Pytorch等,大幅降低了海量数据规模下的机器学习开发门槛。 点击观看视频: 此次节目中重点介绍的就是
本月中旬,腾讯大数据在“腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会”上宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel,并预计于2017年第一季度开放其源代码,鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用,激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。 那么,Angel是如何“以己之翼、聚众之力”,如何在蓬勃发展的机器学习浪潮中展现自己的光辉,请跟随我们,走进Angel。 Angel简介 Angel是腾讯大数据部门第三代的计算平台,使用Java和Scala语言开发,面向机器学习的高性能分布式计算
导语:近年来,图机器学习(Graph Machine Learning,GML)在AI界悄然兴起。在各大AI顶级学术会议中,常常能看见它的身影,相关的学术论文也是层出不穷。例如,在今年4月份举办的学术顶会ICLR 2020中,关于GML的研究论文共提交了150 篇,有约1/3被录用,约占全部被录用论文的 10%——由此可见,GML已成为一个广受关注的研究领域。 7月8日-9日,每天19:00,连续两天的腾讯大数据技术沙龙《Angel图计算》直播专场将于线上举办。活动邀请了北京大学王选研究所教授、腾讯信息安
导读:Angel是腾讯自研的分布式高性能的机器学习平台,支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景。Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。所以今天会为大家介绍Angel:深度学习在腾讯广告推荐系统中的应用实践,介绍的内容会围绕着下面几点展开。 Angel机器学习平台 广告推荐系统与模型 模型训练和优化 优化效果 01 Angel机器学习平台 1. Angel机器学习平台架构 Angel机器学习平台是腾讯自研的基于传统Parameter Server架构的高性能分布式的机器学习平台如图
在做项目的时候遇到一个业务需要对图片进行旋转,于是找到一个工具类,亲测有效;在此与大家共享,需要用时可以直接用哈! 一、旋转工具类代码:
引自:http://www.ccf.org.cn/c/2017-08-16/603621.shtml
package main import ( "log" "os" "os/exec" "time" ) func main() { lf, err := os.OpenFile("angel.txt", os.O_CREATE | os.O_RDWR | os.O_APPEND, 0600) if err != nil { os.Exit(1) }
刚刚,中国电子学会公布2023科学技术奖获奖名单, 由腾讯主导,北京大学、北京科技大学共同参与的联合项目《面向大规模数据的Angel机器学习平台关键技术及应用》获本年度科技进步一等奖。
Problem Description Angel was caught by the MOLIGPY! He was put in prison by Moligpy. The prison is described as a N * M (N, M <= 200) matrix. There are WALLs, ROADs, and GUARDs in the prison.
为保证项目中立性,吸纳贡献者和独立执行社区管理规范,腾讯高性能分布式机器学习平台 Angel 项目加入 LF 深度学习基金会后,项目代码将从原仓库 Tencent/angel 迁移至独立仓库: https://github.com/Angel-ML/angel (点击文末“阅读原文”直接访问) 旧域名仍可访问,访问时将重新定向至新仓库域名,特此说明。 Angel 2.0 版本已发布, 基于参数服务器,Angel 可以轻松扩展到万亿维度的模型,感谢大家的持续关注,请给 Angel 一个 Star
Angel 项目简介 Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习框架,在其之上,用户能轻松开发适用于高维度模型的机器学习算法,并使用基于PS Service的Spark on Angel,轻松进行十亿级别维度模型的训练。未来Angel将进一步支持图计算和深度学习框架集成。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾工业界的高可用性和学术界的创新性。欢迎对机器学习有兴趣的同仁一起贡献代码,提交Issues或者Pull Requests。 Release No
简介 为支持超大维度机器学习模型运算,腾讯数据平台部与香港科技大学合作开发了面向机器学习的分布式计算框架——Angel 1.0。 Angel是使用Java语言开发的专有机器学习计算系统,用户可以像用Spark, MapReduce一样,用它来完成机器学习的模型训练。Angel已经支持了SGD、ADMM优化算法,同时我们也提供了一些常用的机器学习模型;但是如果用户有自定义需求,也可以在我们提供的最优化算法上层比较容易地封装模型。 Angel应用香港科技大学的Chukonu 作为网络解决方案, 在高维度机器学习
Angel项目的3.2.0版本发布啦! Angel是腾讯首个AI开源项目,经过多个版本迭代,于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel提供了全栈的机器学习能力,并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中,Angel首次引入了图计算能力,提供了大量开箱即用的图算法,得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布,Angel继续加强了图计算的能力,相较于上个版本,我们做了很多优化并提供了一些新的特性,感兴趣的话就赶紧下载体验
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