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本文先简要介绍了 AliSQL 以及其开源背景,重点说明了 AliSQL 已开源的功能,包括 Sequence Engine、TokuDB 引擎支持和秒杀优化等,最后对 AliSQL 用户 ISSUE 和典型问题作了解答。
大型网站压力测试及优化方案
性能测试在大型网站系统的设计和开发中非常重要,通常会和容量预估等工作结合在一起,穿插在系统开发的不同方案。性能测试可以帮助我们及时发现系统的性能短板,评估系统的能力,在这个基础在上再进行针对性的性能优化。
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作为缓存系统都要定期清理无效数据,就需要一个主键失效和淘汰策略。
【React 源码分析】组件通信、refs、key 和 ReactDOM
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ZooKeeper 原理及其在 Hadoop 和 HBase 中的应用
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现。分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布 / 订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调 / 通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。
从人脑研究入手_使人工智能不再 “四肢发达_头脑简单”
阿里云人工智能科学家、人工智能孵化团队负责人闵万里博士带来题为 “KDD Cup2017 背后的人工智能实践” 的演讲。本文主要从人脑神经网络的研究开始谈起,重点说明了人脑研究的应用案例,包括我是歌手总决赛排名预测、ET、交通管理、运输车辆调度、送外卖和协鑫企业实践,最后还有对 KDD Cup 大赛题目背后的思考以及对量子计算的展望。
零基础入门深度学习(1):感知器,激活函数
零基础入门深度学习 (1) - 感知器零基础入门深度学习 (2) - 线性单元和梯度下降零基础入门深度学习 (3) - 神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习 (4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习 (5) - 循环神经网络。 零基础入门深度学习 (6) - 长短时记忆网络 (LSTM)。 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代
【HadoopSummit2016 精华讲义】将 HDFS 演进成广义分布式存储子系统
本讲义出自 Sanjay Radia 与 Jitendra Pandey 在 Hadoop Summit Tokyo 2016 上的演讲,主要分享了 HDFS 的相关概念,分享了 HDFS 从过去的演进过程以及在未来的发展方向,在讲义中介绍了目前值得关注的问题:文件和存储块的扩展性问题,并且分享了存储容器对于存储层的泛化。
深度学习实现之空间变换网络
我的 “深度学习论文实现” 系列的前三个博客将涵盖 2016 年由 Google Deepmind 的 Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman and Koray Kavukcuoglu 提出的空间变换网络概念。空间变换网络是一个可学习模型,旨在提升卷积神经网络在计算和参数方面的空间恒定性
浅谈新型 RNN(循环神经网络)架构——End-To-End 的 Memory Networks 框架
文章提出 End-To-End 的 Memory Networks 框架,是一种新型的 RNN 架构,在输出最终结果之前会从一个外部存储器中多次循环读取数据,同时对 2015 年 J.Weston 提出的 Memory networks 进行对比,认为是其模型的连续形式,并且之前的模型不是很容易用 bp 进行训练,而且在网络的每一层需要监督学习。作者认为 End-To-End 是其模型的一大特点,能够从 input 到 ouput 直接训练,可以在很多任务上进行拓展,包括一些实现监督学习比较困难的任务,如语言模型,现实领域的监督问答等等。
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