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  • 深度学习(或生活中的大部分领域)的关键是演练。演练各种问题-从图像处理到语音识别。每个问题都有其独特的细微差别和方法。但是,哪里可以获得这些数据?......
  • 1943年出现雏形,1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来MarvinMinsky(人工智能大师)和SeymourPapert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路、计算能力不足以处理大......
  • 在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上。这里同样没有DFS,使用的是本地文件系统。单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序,这也是最少使用的一个模式。3......
  • 机器学习从业者都有不同的个性,虽然其中一些人会说“我是X方面的专家,X可以训练任何类型的数据”,其中X是某种算法。......
  • 用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容,在统计活跃用户,分析留存和转化率,改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。美团点评每天收集的用户行为日志达到数百亿条,如何在海量数据......
  • 大部分信息收集可能围绕着开源解决方案。许多领先的人工智能工具都可以通过开源许可证获得,许多尖端的研究和开发工作都在这些开源项目上进行。......
  • 线性代数,概率统计,还有最优化,那么任何复杂的算法实际上都是由这三者的结合叠加所构造出来的,那么这三者在机器学习当中他们起到的作用分别是什么呢?我们可以具体地来看一看。......
  • 人工智能并不是一个新的术语,它已经有几十年的历史了,大约从80年代初开始,计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。......
  • HDFS缺乏多租户、纠删码(据称2017年底特性提供,但稳定性待验证)、配额管理、数据快照、跨数据中心容灾等重要的存储特性,无法作为一个普适性的企业存储使用,仅适合专用于大数据分析存储。......
  • 技术没有最好,只有最适用。在做技术选型时,需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断,而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中,再能点燃一些些技术上的情怀......
  • 目前业界基于Hadoop技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈。多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性,这些软性要求,逐渐成为日志分析系统面对的主要......
  • 深度学习和IoT近年来受到研究人员和商业领域的广泛关注,这两项技术对我们的生活、城市和世界都产生了积极的影响。IoT和深度学习构成了一个数据生产者-消费者链,其中IoT生成由深度学习模型分析......
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  • Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN。......
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