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云栖科技评论第59期:身处“四大”时代
我们正身处“四大”时代。这“四大”并非“四大会计师事务所”,也非老子在《道德经》中说的“故道大,天大,地大,人亦大”,而是“大科学、大技术、大产业、大交叉”。 这是一个大科学加速演进的时代,人类亲手绘制了人类自身的基因组图谱,开始涉足记忆移植这样像是科幻小说中的研究领域,载人…
js中eval详解,用Js的eval解析JSON中的注意点
eval函数接收一个参数s,如果s不是字符串,则直接返回s。否则执行s语句。如果s语句执行结果是一个值,则返回此值,否则返回undefined。 需要特别注意的是对象声明语法“{}”并不能返回一个值,需要用括号括起来才会返回值,简单示例如下: 可以看到,对于对象声明语句来说,…
修补DBA短板:监控SQL优化案例两则
前几天跟销售拜访潜在客户时,客户提到他们近期很头疼的问题:他们自己写的一个查询表空间的语句从上周开始跑不出来了,做了很多尝试未果,比较苦恼,毕竟作为DBA不知道库的空间使用情况,客户心里是有点发毛的。 听完客户描述,我也马上回复说这个问题很常见,都在我们日常巡检的范围内,解决起…
JEESZ分布式框架之技术介绍文档
摘要: Jeesz主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具 组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。 J…
XGBOOST原理解析
最近,因为一些原因,自己需要做一个小范围的XGBoost的实现层面的分享,于是干脆就整理了一下相关的资料,串接出了这份report,也算跟这里的问题相关,算是从一个更偏算法实现的角度,提供一份参考资料吧。这份report从建模原理、单机实现、分布式实现这几个角度展开。 在切入到…
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章 设备和服务器上的分布式TensorFlow(上)
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。 在本章中,我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备(C…
理解事务的4种隔离级别
数据库事务的隔离级别有4种,由低到高分别为Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable 。而且,在事务的并发操作中可能会出现脏读,不可重复读,幻读。下面通过事例一一阐述它们的概念与联系。 读未提交…
性能优化公式与实践
“性能优化“相信是每个程序员都关心的问题,在实际工作中也常会对系统做优化。关于性能优化有两个问题很值得探讨: HOW:影响性能的因素很多,该从何入手?找到需要优化的点后,如何进行优化? WHY:优化后为什么能提升性能?为什么有些优化点更值得做? 至于WHAT,我认为是不言而喻的…
Metaspace泄漏排查
近日,一个线上应用开始频繁报警:异常日志、接口rt超时、load高、tcp重传率高等等。现场监控如下: 从基础监控来看,cpu使用率不算特别异常,而load高说明等待cpu资源的线程队列长,配合rt上涨来看,推测是线程出现了堆积,而线程堆积一般有两种情况: 线程内部处理耗时变长…
【神经网络本质是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好
起因是以色列理工学院工业工程与管理学院的助理教授 Uri Shalit 在 Twitter 上发文,指出这篇论文的补充材料里,有一处结果非常值得注意:标准化逻辑回归实质上与深度神经网络一样好。 Uri Shalit 的研究方向是将机器学习应用于医疗领域,尤其是在向医生提供基于大…
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