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概念
Spark与深度学习框架
引言:你可能对使用Spark服务比较感兴趣。Spark已经提供了很多功能,也有一个好用的界面,而且背后有强大的社区,开发者十分活跃,这也是人们对Spark寄予厚望的原因。深度学习是当前正在进行中的Spark项目之一。本文我们将介绍一些Spark能用的深度学习框架。
日期:昨 11:18 作者: 点击:16
你需了解的人工智能四大概念
AI(人工智能)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说,每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上,还没搞清楚?来看看我们的快速指南吧!
日期:06月21日 作者: 点击:19
从零开始理解云计算 Vol.3:云计算的优势
导语
  这个系列其实是写给自己的云计算知识学习笔记——作为一个没有专业背景的小白,从零开始理解云计算的过程。王良明的《云计算通俗讲义》是一本入门的好书,本文根据书中的内容进行了思考提炼,尝试从通俗易懂的角度阐述云计算的优势。
  在本系列的前两篇文章中,分别解释了什么是云计算和云计算的分类,本篇将接着往下说明云计算相较传统计...
日期:06月20日 作者: 点击:37
机器学习中的维度灾难
一、介绍
  本篇文章,我们将讨论所谓的“维度灾难”,并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释,并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。
  考虑这样一个例子,我们有一些图片,每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗。要做到这一点,我们首...
日期:06月19日 作者: 点击:30
从零开始理解云计算 Vol.1:什么是云计算
导语
  这个系列其实是写给自己的云计算知识学习笔记——作为一个没有专业背景的小白,从零开始理解云计算的过程。王良明的《云计算通俗讲义》是一本入门的好书,本文根据书中的内容进行了思考提炼,尝试从通俗易懂的角度理解云计算的分类。
  云计算从字面上可以拆成“云”和“计算”两个部分,要理解它的概念,需要从IT的传...
日期:06月19日 作者: 点击:38
边缘计算这么火,你需要了解这些
今年4月,Linux基金会发起了一个名为EdgeXFoundry的新项目,目的在于为IoT计算和可互操作的组件构建一套开放的框架。EdgeXFoundry旨在培育边缘计算的模型,采用了这个模型的设备就不必把它们的数据发上云进行处理,而是只需要借助于本地的网关设备进行计算和分析就可以了。这种处理方式带来的主要好处就是更少的延迟和网络流量,以及更高的安全性。
日期:06月15日 作者: 点击:38
浅析车联网安全技术要点
现在的汽车变得越来越聪明了,启用泊车系统则汽车可以自主寻找停车位,启用自适应巡航系统则汽车可自动调速跟车行驶,然而我们在享受汽车智能化带给我们便捷和舒适的同时,也面临智能汽车所带来的安全问题,那么智能汽车安全如何分类?黑客如何攻击智能汽车?车联网安全技术如何布局?
日期:06月14日 作者: 点击:40
一文了解强化学习
强化学习非常重要,原因不只在于它可以用来玩游戏,更在于其在制造业、库存、电商、广告、推荐、金融、医疗等与我们生活息息相关的领域也有很好的应用。
日期:06月12日 作者: 点击:81
混合云计算和联合云计算
如今,云计算越来越复杂,并且相互关联。本概述涵盖了云爆发,云代理和多层云的优点和用途。
日期:06月07日 作者: 点击:94
超全面!信息图形设计知识全方位科普
一. 什么是信息图形
  信息图形设计就是针对内容复杂、难以描述的信息进行充分的理解、提炼、整理、分类,并通过设计将其视觉化,通过图形简单清晰地向用户以更为直观的形式展示,这种图就叫做信息图形。 信息图形由信息和图形两个词语组成,它被称之为“信息图形”(Infographics或Information Graphics)。信息图形最初是用在报纸、杂志、新闻等...
日期:06月05日 作者: 点击:85
深度学习及TensorFlow简介
2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料。InfoQ期望通过深入...
日期:06月02日 作者: 点击:106
模拟上帝之手的对抗博弈——GAN背后的数学原理
简介
  深度学习的潜在优势就在于可以利用大规模具有层级结构的模型来表示相关数据所服从的概率密度。从深度学习的浪潮掀起至今,深度学习的最大成功在于判别式模型。判别式模型通常是将高维度的可感知的输入信号映射到类别标签。训练判别式模型得益于反向传播算法、dropout和具有良好梯度定义的分段线性单元。然而,深度产生式模型相比之下逊色很多。这是由于极...
日期:06月01日 作者: 点击:96
机器学习:数据驱动的科学
机器学习,也被称为统计机器学习,是人工智能领域的一个分支,其基本思想是基于数据构建统计模型,并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。
日期:05月31日 作者: 点击:94
数据科学:以信息为载体的精确体系
什么是科学
  科学是一种泛指的领域,包括数据科学、计算机科学、社会科学、经济科学、语言科学、生物科学等都是小、窄而深的认知领域,这些领域的科学有各自的体系、规范及认知特性。科学,不管是某个领域的科学,还是泛指的科学认知体系,都有最基本的要求——精确性和体系性。
  精确性
  太阳东升西落,四季夏热冬冷,这种事情不足...
日期:05月25日 作者: 点击:144
干货!24页PPT读懂基础机器学习算法
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法,当然,欢迎同行交流。
日期:05月23日 作者: 点击:97
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