240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • 7.阿里大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)建模

    一颠悬、為什么需要數(shù)據(jù)建模 數(shù)據(jù)模型就是數(shù)據(jù)組織和存儲(chǔ)方法,它強(qiáng)調(diào)從業(yè)務(wù)定血、數(shù)據(jù)存取和使用角度合理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)赔癌。適合業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境的模型,大數(shù)據(jù)能獲得以下好處: 性能:良好的數(shù)...

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    6.阿里大數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)服務(wù)

    數(shù)據(jù)部門(mén)產(chǎn)出的海量數(shù)據(jù)澜沟,如何能方便高效地開(kāi)放出去灾票,是我們一直要解決的難題。 一倔喂、服務(wù)架構(gòu)演進(jìn) DWSOA:由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)铝条,一個(gè)需求開(kāi)發(fā)一個(gè)或幾個(gè)接口,編寫(xiě)接口文檔席噩,開(kāi)發(fā)給業(yè)務(wù)方調(diào)...

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    5.阿里大數(shù)據(jù)——實(shí)時(shí)技術(shù)

    數(shù)據(jù)的實(shí)效性一般分三種: 離線:在今天(T)處理N天前(T-N,N>=1)的數(shù)據(jù)贤壁,延遲時(shí)間粒度為天悼枢。 準(zhǔn)實(shí)時(shí):在當(dāng)前小時(shí)(H)處理N小時(shí)前(H-N,N>0脾拆,如0.5小時(shí)馒索、1小...

  • 4.阿里大數(shù)據(jù)——離線數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

    阿里巴巴的數(shù)據(jù)計(jì)算層包括兩大體系: 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及計(jì)算平臺(tái)離線計(jì)算平臺(tái)MaxCompute實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)StreamCompute 數(shù)據(jù)整合及管理體系(OneData,現(xiàn)在應(yīng)該叫D...

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    3.阿里大數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)同步

    數(shù)據(jù)采集: 日志采集 數(shù)據(jù)同步 一名船、數(shù)據(jù)同步 數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 1.源數(shù)據(jù)類型 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):mysql绰上、oracle、db2渠驼、sql server等...

  • 2.阿里大數(shù)據(jù)——日志采集

    Aplus.JS:是web端日志采集技術(shù)方案 UserTrack:APP端日志采集技術(shù)方案 一蜈块、瀏覽器的頁(yè)面日志采集 頁(yè)面瀏覽日志采集頁(yè)面瀏覽量(Page View,PV)訪...

  • 1.理清稀里糊涂的數(shù)倉(cāng)分層

    阿里巴巴大數(shù)據(jù)體系架構(gòu):數(shù)據(jù)采集層——數(shù)據(jù)計(jì)算層——數(shù)據(jù)服務(wù)層——數(shù)據(jù)應(yīng)用層 數(shù)倉(cāng)架構(gòu): ODS:操作數(shù)據(jù)層(Operational Data Store) DWD:明細(xì)數(shù)據(jù)...

  • Maxcompute批量分區(qū)刪除

    ps: Maxcompute數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的分享。 Maxcompute 大致介紹下Maxcompute, Maxcompute是阿里的一個(gè)大數(shù)據(jù)工具百揭,基于Maxcompute...

  • Python 農(nóng)歷公歷相互轉(zhuǎn)換

    背景 日常用python處理各種數(shù)據(jù)分析工作爽哎,最近需要對(duì)歷年春節(jié)期間的數(shù)據(jù)做一些對(duì)比工作,本來(lái)只是用了一個(gè)簡(jiǎn)單的日期數(shù)組來(lái)進(jìn)行器一,但后來(lái)發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)在農(nóng)歷日期進(jìn)行對(duì)比的時(shí)候课锌,會(huì)...

  • 你不是動(dòng)物嗎渺贤?化身猛虎統(tǒng)治山林呀。

    我仍然不擬標(biāo)題

    一朵紅花请毛,和幾塊頑石志鞍,普通的紅花,和粗陋的頑石获印,而已述雾。 若論建一間陋室,當(dāng)屬頑石堆砌兼丰,若論情趣風(fēng)味玻孟,實(shí)則紅花點(diǎn)綴,無(wú)名之紅花又怎可與牡丹玫瑰相媲美鳍征,然黍翎,避風(fēng)躲雨之際,紅花何用...

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    打卡第七天-線性分類器損失函數(shù)與最優(yōu)化(下)

    Softmax vs. SVM 10是正確的分類所得分?jǐn)?shù) 問(wèn)題:假設(shè)我選擇一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)球匕,并稍微抖動(dòng)了一下(稍微改變了它的分?jǐn)?shù))纹磺。在這兩種情況下,損失發(fā)生了什么亮曹? 答案:svm幾...

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    打卡第六天-線性分類器損失函數(shù)與最優(yōu)化(上)

    SVM損失 計(jì)算公式如圖:svm-loss 當(dāng)loss是0時(shí)橄杨,w的值可能是比例放大的值秘症,w沒(méi)有的限制范圍。 權(quán)重正則化 L2是常用的方法 softmax classifier...

  • 打卡第五天-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的圖像分類方式:K最近鄰與線性分類器(下)

    線性分類器 構(gòu)建一個(gè)函數(shù)讥珍,f(x,w)历极。輸入x是像素,輸出分類衷佃。w是權(quán)重趟卸。 矩陣乘法,偏移值b 通常把圖片處理成相同尺寸氏义,且是方形的锄列,方便訓(xùn)練模型 輸出模型 這些圖片看起來(lái)很...

  • 打卡第四天-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的圖像分類方式:K最近鄰與線性分類器(上)

    圖像分類 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心問(wèn)題 為什么對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)是困難的: 在計(jì)算機(jī)中一張圖片是一堆像素 拍攝角度 光線不同 姿態(tài)不同 遮擋問(wèn)題 背景干擾 多個(gè)目標(biāo)圖像 傳統(tǒng)編程思想無(wú)法解...

  • 打卡第三天-計(jì)算機(jī)視覺(jué)歷史回顧與介紹下

    imagenet挑戰(zhàn) 2012年的imagenet挑戰(zhàn)冠軍“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。歷史性的時(shí)刻惯悠,錯(cuò)誤率得到大幅的下降邻邮。 硬件的提升 可以構(gòu)建更大的網(wǎng)絡(luò) 大數(shù)據(jù) 給模型更多的數(shù)據(jù)用來(lái)...

  • 打卡第二天-計(jì)算機(jī)視覺(jué)歷史回顧與介紹中

    視覺(jué)的前期 并不是對(duì)整體魚(yú)或者老鼠進(jìn)行處理,第一步是對(duì)簡(jiǎn)單的形狀結(jié)構(gòu)處理克婶,邊緣筒严、排列。 計(jì)算機(jī)視覺(jué)從什么時(shí)候開(kāi)始 1963年的論文情萤,方塊世界鸭蛙。邊緣決定了形狀,解析圖片中的邊緣...

  • 打卡第一天-計(jì)算機(jī)視覺(jué)歷史回顧與介紹上

    bigbang 5.4億年前筋岛,沒(méi)有很多物種娶视,漂在水上等著食物漂過(guò)嘴邊。直到眼鏡的出現(xiàn)睁宰,物種大爆發(fā)肪获。物種可以捕食,隨著物種開(kāi)始裝備大比拼柒傻。 相機(jī)暗盒 現(xiàn)代視覺(jué)工程的開(kāi)端孝赫。拷貝世...

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