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详细的大数据学习资源推荐(下)

Linkedin Norbert:集群管理器; OpenMPI:消息传递框架; Serf:服务发现和协调的分散化解决方案; Spotify Luigi:一种构建批处理作业的复杂管道的Python...:机器学习文本分类; Etsy Conjecture:Scalding中可扩展的机器学习; Google Sibyl:Google中的大规模机器学习系统; GraphLab Create:Python...值数据提供一个高性能的嵌入式数据库的一个软件库; HanoiDB:Erlang LSM BTree存储; LevelDB:谷歌写的一个快速键-值存储库,它提供了从字符串键到字符串值的有序映射; LMDB:Symas开发的快...、紧凑的键-值嵌入的式数据存储; RocksDB:基于性LevelDB,用于快速存储的嵌入式持续性键-值存储。...; Jethrodata:交互式大数据分析。

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详细的大数据学习资源推荐(上)

今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源,希望能给大家带来价值。...; Apache Pig :Hadoop中,用于处理数据分析程序的高级查询语言; Apache REEF :用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架; Apache S4 :S4中流处理与实现的框架...Datasalt Pangool :可选择的MapReduce范例; DataTorrent StrAM :为实时引擎,用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响,实现分布式、异步、实时的内存大数据计算...用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言; Kite :为一组库、工具、实例和文档集,用于使在Hadoop的生态系统上建立系统更加容易; Metamarkets Druid :用于大数据集的实时...e框架; Onyx :分布式云计算; Pinterest Pinlater :异步任务执行系统; Pydoop :用于Hadoop的Python MapReduce和HDFS API;

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python多线程详解(详细)

因此使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高 python语言内置了多线程功能支持,而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式,从而简化了python的多线程编程。...但是在python中,无论有多少个核 同时只能执行一个线程。究其原因,这就是由于GIL的存在导致的。 GIL的全程是全局解释器,来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。...拿不到线程的通行证,并且在一个python进程中,GIL只有一个, 拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。...而在pypy和jpython中是没有GIL的 python在使用多线程的时候,调用的是c语言的原生过程。...(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。

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Python 模型参数调优

导读 本文将对参数进行简要的解释,并推荐一本利用Python进行参数调整的书籍,其中包含了许多参数调整的方法,对于刚刚学习深度学习的小伙伴来说,是一个不错的选择。 2....参数 在机器学习的上下文中,参数[1]是在开始学习过程之前设置的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对参数进行优化,给学习机选择一组最优参数,以提高学习的性能和效果。...书 封面 参数是构建有用的机器学习模型的重要元素。本书为 Python 参数调整方法[2](机器学习最流行的编码语言之一)。...这本书涵盖了以下令人兴奋的功能: 发现参数空间和参数分布类型 探索手动、网格和随机搜索,以及每种搜索的优缺点 了解强大的失败者方法以及最佳实践 探索流行算法的参数 了解如何在不同的框架和库中调整参数.../product/hyperparameter-tuning-with-python [3] Github: https://github.com/PacktPublishing/Hyperparameter-Tuning-with-Python

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使用Python进行参数优化

在所有这些文章中,使用Python进行“从头开始”的实现和TensorFlow, Pytorch和SciKit Learn之类的库。 担心AI会接手您的工作吗?确保是构建它的人。...该学习速率是最著名的参数之一,C在SVM也是参数,决策树的最大深度是一个参数等,这些可以手动由工程师进行设置。但是如果要运行多个测试,可能会很麻烦。那就是使用参数优化的地方。...这些技术的主要目标是找到给定机器学习算法的参数,该参数可提供在验证集上测得的最佳性能。在本教程中,探索了可以提供最佳参数的几种技术。...就本文而言,请确保已安装以下Python 库: NumPy SciKit学习 SciPy Sci-Kit优化 安装完成后,请确保已导入本教程中使用的所有必要模块。...其中之一是参数值的基于梯度的优化。该技术计算有关参数的梯度,然后使用梯度下降算法对其进行优化。这种方法的问题在于,要使梯度下降正常工作,需要凸且平滑的函数,而在谈论参数时通常并非如此。

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