對于序列數據用rnnSEARCH AGGREGATION
回答:大數據學習對于零基礎學習者來說還是存在一定的難度的，在現在我們可以接觸到的一些比較火的編程開發培訓中相對來說，大數據的學習難度是比較大的一個學科，這可不是道聽途說得來的結論，而是根據學員學習的真實情況反映得到的結論。比如對于同樣的編程語言培訓的Java學科來說，它對于學員的要求就比大數據低一些，基本上只要是大專學歷以上的學員就可以學習，而且也不需要任何基礎，對于邏輯思維能力也相對沒有那么強，只要正...
wuyangchun
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回答:Hadoop生態Apache?Hadoop?項目開發了用于可靠，可擴展的分布式計算的開源軟件。Apache Hadoop軟件庫是一個框架，該框架允許使用簡單的編程模型跨計算機集群對大型數據集進行分布式處理。 它旨在從單個服務器擴展到數千臺機器，每臺機器都提供本地計算和存儲。 庫本身不是設計用來依靠硬件來提供高可用性，而是設計為在應用程序層檢測和處理故障，因此可以在計算機集群的頂部提供高可用性服務，...
娣辯孩
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回答:不是很了解這個，建立索引？根據功能需要創建視圖？這個真不知道了。我是來看其他大佬的答案隨便學習一下
miracledan
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回答:對云計算的定義有多種說法。云計算概念相對于傳統模式而言，簡單來說就是經由網絡方式靈活的獲取所需的計算、存儲等虛擬化出來的資源，按使用量計費，特點是動態和易擴展。我們可以用云計算做以下事情：應用和服務部署存儲、備份和恢復數據托管網站和博客分析數據模式并進行預測虛擬機又稱實例，公有云又稱作ECS、云主機、云服務器等。云計算是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中...
bingchen
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回答:實變函數和泛函分析的難度其實是很高的，對于普通的工科生而言，這些課程都是不作要求，直到研究生的時候才會開放類似的選課。其中，實變函數是數學分析的進階版，相當于數學分析中增加了測度的概念，從而讓原本就半懂不懂的數學理論變得更加抽象；泛函分析就更加不用說了，這門基于測度和度量的學科，大部分人看到其中的抽象概念時，都是云里霧里，很難摸到頭緒。但是好就好在，這些課一般來說考試比較容易，比如說像我們研究生時...
kgbook
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回答:一言以概之：5G和云計算（包括公有云、私有云和混合云等）相互促進，協同發展！先說5G從最開始的第一代模擬語音到2G數字語音再到3G、4G數據業務，基本上每10年就會有一個新的無線移動技術產生，行業內稱之為十年定律。如果按照此規律來看，5G的成熟發展期會從明年也就是2020年開始，從現階段運營商的布局來看也基本吻合5G的發展走向。3G、4G時代：智能終端技術促進了傳統PC互聯網同移動網絡深度融合，創...
voidking
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...出能夠針對圖像給出有意義描述的模型。有些時候，模型對于輸出結果質量的簡單程度的比例，會與你的期望相差甚遠，而這還僅僅是其中一點。有如此令人震驚結果，許多人認為是因為RNNs非常難訓練（事實上，通過多次試驗...
...dinov和Hinton提出了玻爾茲曼機器的高效小批量學習程序。 對于正相位，首先將隱藏概率初始化為0.5，然后將可見單元上的數據向量進行鉗位，然后并行更新所有隱藏單元，直至使用平均場更新進行收斂。在網絡收斂之后，記錄PiP...
...憶中，如果是正向的歌曲，傳遞的信息就會越多，相反，對于負向歌曲，傳遞的信息就會越少。第二部分是當前階段產生的真實數據信息，它是通過tanh函數把前面的記憶與當前的輸入相結合而得到。經過前面兩個門的設計，我...
...可以間接明白為什么 RNN 的擬合能力如此之強了（尤其是對于時間序列數據），我們看到 ODE 可以產生很多復雜的函數，而 ODE 只不過是 RNN 的一個特例罷了，所以 RNN 也就可以產生更為復雜的函數了。?用RNN解ODE?于是，我們就可...
...加的；輸出門確定下一個隱藏狀態應該是什么。代碼示例對于那些懶得看文字的人來說，代碼也許更好理解，下面給出一個用 python 寫的示例。python 寫的偽代碼1.首先，我們將先前的隱藏狀態和當前的輸入連接起來，這里將它稱...
...態。在這個過程中，每個time-step共用同一組權重矩陣W。對于每個time-step的隱藏層狀態，還會借助于矩陣權重W計算得到輸出y1...yT。以上就是網絡的計算過程。在實際的網絡訓練過程當中，可以根據每一個輸出y得到它對應的Loss，...
...以上分析，FCNT最終形成了如上圖所示的框架結構：(1) ? 對于Conv4-3和Conv5-3特征分別構建特征選擇網絡sel-CNN(1層dropout加1層卷積)，選出和當前跟蹤目標最相關的feature map channel。(2) ? 對篩選出的Conv5-3和Conv4-3特征分別構建捕捉類別...
...想讓它們可微分（differentiable）。尤其是，我們想讓它們對于我們讀或寫的位置是可微的，以使得我們可以學習讀和寫的位置。這是棘手的，因為內存地址似乎從根本上就是離散的。神經圖靈機（NTM）運用了一種非常聰明的解決...
...題，而不是目前這種以關鍵詞匹配的方式去響應用戶，這對于搜索引擎來說應該是個技術革命，其技術革新對產品帶來的巨大變化，遠非在關鍵詞匹配之上加上鏈接分析這種技術進化所能比擬的。而眾所周知，谷歌其實就是依賴...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
