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来也技术|云原生机器学习平台技术综述(编排调度篇)
来也科技2015年成立以来,深耕于AI行业,先后推出智能助理“助理来也”、对话机器人平台、智能文档理解平台等人工智能类产品,服务超过两百家海内外五百强客户,在OCR、NLP领域积累了大量的数据、代码和模型。 为了满足各行各业的需求,我们通常需要在新的数据集上优化模型效果。这个工作是重复性较强的,都是 ....
star2017
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阿里|从业务开发中学习和理解架构设计
[图片] 前言 在软件开发领域经常会接触到架构这个词汇,在我最初的印象中,架构是一个很高级的词汇。它似乎代表了复杂的工程结构、高层次的抽象设计、最新的开发语言特性等等。对于当时只专注于写业务逻辑的我来说,不免心生对架构的敬畏。工作中对架构的讨论很少,出现则是一些高级晦涩的描述,但是从来没有人清楚地解 ....
star2017
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1年前
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室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述(部分)
源自:控制与决策 作者:齐小刚 陈谌 李芷楠 针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测 ....
star2017
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1年前
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大数据建模
2022年数字信息化培训项目系列 大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班的通知 各企事业单位: 随着2015年9月国务院发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,各类型数据呈现出了指数级增长,数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级,企业有了能够轻松访问和分析 ....
star2017
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1年前
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关于举办“大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班” 的通知
各企事业单位: 随着 2015 年 9 月gwy发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,各类型数据呈 现出了指数级增长,数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几 个数量级,企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会,如何从数据中获取价值显得尤 为重要,也是大 ....
star2017
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1年前
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关于举办“深度强化学习核心技术开发与应用研修”的通知
[图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]
star2017
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1年前
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文献解读:结构方程模型SEM基础,小白看这个就基本够了
今天要解读的依然是一篇教学文献:The Basics of Structural Equation Modeling,文献作者是Diana Suhr, Ph.D. Universi…
star2017
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1年前
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结构方程模型建模思路及Amos操作–中介变量效果确定
为什么要用中介 什么时候用中介变量? 1.自变量和因变量之间的关系不能够直接展示,X Y 的关系不明确的时候。(模型解释) 比如说一个结论“人是猴子变的”,“地球是圆的”,“恐龙是…
star2017
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1年前
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结构方程模型建模思路及Amos操作–基础准备
系列文章 结构方程模型建模思路及Amos操作–基础准备 结构方程模型建模思路及Amos操作–分析前的原始数据处理 结构方程模型建模思路及Amos操作–组成信度和平均萃取量的计算 结…
star2017
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1年前
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结构方程模型建模思路及Amos操作–模型修正
系列文章 结构方程模型建模思路及Amos操作–基础准备 结构方程模型建模思路及Amos操作–分析前的原始数据处理 结构方程模型建模思路及Amos操作–组成信度和平均萃取量的计算 结…
star2017
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1年前
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企业为什么要做数据集成?
数据集成从字面上就很好理解,主要是企业独立的信息系统之间的数据。在很多应用场合,人们需要整合不同来源的数据,才能获取有效的分析结果,否则,不完整的数据将导致分析结果不准确。数据集成将若干个分散的数据源中的数据,逻辑地或物理地集成到一个统一的数据集合中。
star2017
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1年前
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深度强化学习核心
2022年数字信息化培训项目系列 各企、事业单位: 随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中,研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点,如没有决策能力,不可推理等。而深度 ....
star2017
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1年前
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大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班
各企事业单位: 随着2015 年9 月国务院发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,各类型数据呈现出了指数级增长,数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级,企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会,如何从数据中获取价值显得尤为重要,也是大数据相关技 ....
star2017
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1年前
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Redis搞定接口的屏蔽和限流
需求 线上出现的问题是,一些非核心的查询数据业务,在请求超时或者错误的时候,用户会越查询,导致数据库cup飙升,拖垮核心的业务。 领导让我做三件事,一是把这些接口做一个限流,这些限流参数是可配的,第二是这些接口可以设置开关,当发现问题时,可以手动...
wylc123
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1年前
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递归神经网络(RNN)
RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性。例如,我们需要数据呈现 ....
star2017
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1年前
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RNN
递归神经网络(RNN) RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性 ....
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1年前
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vivo | 推荐系统 - 协同过滤在 Spark 中的实现
作者:vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在,例如抖音、淘宝、京东App均能见到推荐系统的身影,其背后涉及许多的技术。 本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法,从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理,通俗易懂,希望能够给大家带来一些启发 ....
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1年前
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递归神经(RNN)
递归神经网络(RNN) RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性 ....
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1年前
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京东 APP 百亿级的车与商品关系数据检索实践
汽车张强、张卫东 京东零售技术 稿 导读: 本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例,简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文,读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解, ....
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1年前
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阿里|迈向端云一体 MNN2.0 轻量级通用深度学习引擎详解
[图片] MNN是一个轻量级的深度学习引擎,它通过独特的架构设计,结合各类性能优化的工作,解决了业务场景下深度学习部署的问题。近期MNN再次更新,迈向了端云一体化的通用深度学习框架,本文将对MNN2.0的相关技术做详细介绍。 01 MNN及技术挑战 1.1 MNN简介 MNN是全平台轻量级高性能深度 ....
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