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  • 使用IPMI管理Dell服务器

    使用IPMI管理Dell服务器

    2019-07-02
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  • 使用IPMI Tool实现Linux系统下对服务器的IPMI管理

    使用IPMI Tool实现Linux系统下对服务器的IPMI管理

    2019-07-02
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  • 实例详解机器学习如何解决问题

    随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重,学术界侧重于对机器学习理论的研究,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践,进行一个实战(InAction)系列的介绍(带“机器 学习InAction系列”标签的文章),介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题,概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程, 包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节;另外几篇则 会对这些关键环节进行更深入地介绍。

    2019-07-02
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  • 十个JDBC的最佳实践

    十个JDBC的最佳实践

    2019-07-02
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  • 十二招优化固态硬盘设置

    随着现在固态硬盘的发展,越来越多的厂商加入了进来,从整个DIY行业的发展来看, 新的存储技术的降价速度往往比其它硬件产品快很多。可能两年后SSD已经人手一块了,您 对SSD有何看法,在购买固态盘后,您会使用么?如何能够发挥SSD的全部性能?下面我 将教大家各种招术去提升固态硬盘的性能,首先放出第一季十二连招。

    2019-07-02
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  • 生成特定分布随机数的方法

    生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函 数,用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数,例 如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现,例如Python的 NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随 机数,主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance­Rejection两种基础算法以及一些相 关的衍生方法。下文我们均假设已经拥有一个可以生成0到1之间均匀分布的随机数生 成函数,关于如何生成均匀分布等更底层的随机数生成理论,请参考其它资料,本文 不做讨论。

    2019-07-02
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  • 生成对抗网络(GANs)最新家谱:为你揭秘GANs的前世今生

    生成对抗网络( AN)一经提出就风光无限,更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知,但正如卷积神经网络(CNN)一样,GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。

    2019-07-02
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  • 深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇

    Hive查询生成多个map reduce job,一个map reduce job又有map,reduce,spill,shuffle, sort等多个阶段,所以针对hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化,针对MR全局的优化以 及针对整个查询的优化。

    2019-07-02
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  • 深入解析NoSQL数据库的分布式算法.pdf

    系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由,包含了分布式系统协调,故障转移,资源管理和许 多其他特性。这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐,什么都能塞进去。尽管NoSQL运动并没有给分布式 数据处理带来根本性的技术变革,但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践。正是 通过这些尝试逐渐总结出了一些行之有效的数据库构建方法。在这篇文章里,我将针对NoSQL数据库的分 布式特点进行一些系统化的描述。

    2019-07-02
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  • 深度学习框架技术剖析

    2018年1月14日,袁进辉(老师木)代表OneFlow 团队在AICon 北京站做了标题为《深度学 习框架技术剖析》的演讲。 摘要:深度学习框架正在快速演化,各大公司都推出了自己的框架,TensorFlow, PyTorch, Caffe2, MXNet, PaddlePaddle,大大推动了深度学习的发展,同时也让用户有目不暇接无 所适从之感。我们认为,深度学习框架用户有必要去了解深度学习框架的一些基本原理,这 有助于我们用好“框架”这个工具,也有助于根据自身需要去选择合适的框架。

    2019-07-02
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