大妈也能看懂的大数据分布式计算

MapReduce。 传统计算技术 在进入到分布式计算技术这个概念之前，我们先回顾一下传统计算技术。 为了使计算机领域的相关概念能够生动形象深入浅出，我将计算机类比为人： 在这张图中我们建立了计算机基本元件的类比关系，并不严谨但足以说明问题。 有了这个类比关系，我们可以把计算机领域的问题转换为我们熟悉的人类领域的问题。

算法的学习笔记—丑数(牛客JZ49)

i5 分别指向乘以 2、3、5 后可以得到的最小丑数索引。数组 dp 用于存储从小到大生成的丑数，初始值为 dp[0] = 1。计算最小值：每次循环中，分别计算 next2 = dp[i2] * 2，next3 = dp[i3] * 3，next5 = dp[i5] * 5，然后取这

【ModelArts】【自动学习】自动学习声音分类项目部署上线页面显示问题

【功能模块】自动学习【操作步骤&问题现象】1、自动学习声音分类项目中，将模型部署成在线服务后，上传音频文件进行预测，点击音频文件进行播放，播放完成后，音频文件还是显示播放中的状态，如下图所示：【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【机器学习算法专题（蓄力计划）】九、机器学习中数据的假设检验

左右侧检验与双侧检验 原假设与备择建设 检验统计量计算检验的统计量 检验中常说的小概率 P值 左侧检验与右侧检验 什么时候用左侧检验什么时候用右侧检验 假设检验举例 检验结果 Z检验基本原理 总体均值检验 统计量Z值的计算公式为 Z检验原理 Z检验实例 Z检验实例1：

【趁热打“帖”】华为内部IoT学习视频

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汇编语言学习笔记 上

Assembler的缩写，Microsoft宏汇编器 汇编语言的特点 1.与机器语言很接近 2.需要了解计算机架构和操作系统，直接访问计算机硬件 3.学习汇编语言的基本语法，不需要深入了解操作系统和计算机架构，最好使用过一门编程语言进行编程，逻辑是相通的 4.汇编器将汇编语言转换成机器语言 5

第一章学习打卡

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机器学习算法介绍—推荐算法

       推荐算法是目前业界非常火的一种算法，在电商界得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效益。推荐算法有两个主要的类别：　　一类是基于物品内容的推荐，是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户，这样的前提是每个物品

学习资源卡的太严格了

之前发过新手包，测试了一下modelarts的操作流程，为此把新手包给消耗完了，而且欠费还充值了几十块钱，哈哈，就当交学费了吧，没有特别在意。现在modelarts有一个开发课程，面向开发者提供16周的开发课程，这激起了我的强烈兴趣，正好这个时候我的时间也空闲了出来，我迫不及待想

分享关于人工智能nlp学习

如果我们随机初始化BERT，BERT 的性能会显著下降吗？不一定会。在论文「Revealing the Dark Secrets of BERT」中，为了评价预训练 BERT 对于整体性能的影响，作者考虑了两种权值初始化方式：预训练 BERT 权值，以及从正态分布中随机采样得到的

【完成“人人学IoT”课程的学习】

目标：入门IoT开发，转型物联网

强化学习心得4

从SARSA到Q-learning接下来介绍SARSA与Q-learning算法，算法步骤如下所示：引用《introduction to reinforcement learning》一书中的伪代码如下所示：两者的区别在于而Sarsa在每一步中以e-greedy的策略选取下一个状

【转载】机器学习的性能评估-回归