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基于深度学习分布式水文模型

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文

可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的... 是在 Kubernetes 之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统,完全开源,支持多云与多集群管理,提供全栈的 IT 自动化运维能力,简化企业的 DevOps 工作流。作为全栈的多租户容器平台,KubeSphere 提供了运维友好的向导...

2023 年总结与技术心得 | 社区征文

### 技术深度与广度的平衡在处理海量用户数据的过程中,我们团队发现在数据清洗和预处理阶段存在明显的性能瓶颈。传统的处理方法变得越来越慢,影响了整个数据流程的效率。为了解决这个问题,我深入研究了现有的数据处理工具,发现了一款新的分布式计算框架在处理复杂清洗逻辑时有着显著的优势。具体而言,我们引入了 Apache Flink,这是一个流式处理引擎,与传统的批处理方式相比,它具有更好的性能和实时性。通过将 Flink 引入我们...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包... 我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面光带、剥离掉块、疲劳裂纹等这些伤损的各类难例都能进行较好的兼容。有了目标检测算法之后,就可以提...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了内容遗失的风险,提高了系统的可靠性。# 4.边缘计算的应用场景智慧交通... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)

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至少支持20人丝滑畅玩,100%CPU性能独享,10M带宽不限流量,品质玩家力荐
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支持最高32人开黑体验,100%CPU性能独享,20M带宽不限流量,保障极致游戏体验
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尤其是在 **ClickHouse 最核心的部分——MergeTree 表引擎与分布式方面** ,书中对其实现原理和应用技巧进行了详细解读,可帮助读者深度理解并全面掌握 ClickHouse 运行原理并进行实践开发。本书采用 **浅显易懂的语言+大量演示案例+大量示意图例** 的形式呈现,以求让读者在最短的时间内,以最舒服的方式,获得最核心的知识。书中的理论观点来自作者在 OLAP 领域 10 余年的工作思考与总结;功能与实操的素材来自作者在工作中对 C...

ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践

**字节跳动深度学习批流一体训练实践** **毛洪玥 字节跳动基础架构工程师** **演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果。为实... 专注大数据分布式计算领域,主要负责 Spark 内核开发、字节自研 Shuffle Service 开发。* #### **字节跳动千亿文件 HDFS 集群实践** **熊睦** **火山引擎** **大数据** **存储研发工程师** **演讲简...

模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文

模型所采用的高级技术0. 深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举...

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字节携多个议题登陆 GOTC 2023,更有特别展位邀你打卡

分布式深度学习通信框架 **BytePS** ,云原生项目合集 **KubeWharf** 等。今年字节在 AI/ML 编译器、隐私计算等领域也会有重要项目开源出去。本次峰会,字节也从不同角度展示了对外开源的进展,多位内部大咖带来... 经典的 sidecar 模型也被大家所熟知,这种模式最大的亮点就是业务无侵入,也正是这个优点,让服务网格的理念深入人心,满足了大部分场景需求,但是在一些对性能比较敏感的场景, sidecar 模式也不可避免地会带来一些问题...

干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争

模型稳定性不足。**因为该电商平台最初属于兴趣电商模式,很多模型都处于持续探索中,行业内没有一个成熟体系,业务频繁变动,历史模型设计不能灵活适配新业务需求,通常采用打补丁的形式解决,耦合比较严重,导致模型产... 驱动分布式自主治理 /**-------------------------------电商业务的特色,是要做分布式自主治理,因为仅仅依赖治理团队推动非常困难,因此应该打造体系化的数据治理架构。关于体系化的数据治理架构定义,首先体...

字节跳动在联邦学习领域的探索及实践

最终汇总模型的梯度来训练模型,这与分布式机器学习中的模型数据并行训练方式类似。 如果探究联邦学习的历史,其经历了大概 3 到 5 年的发展。起初是 2015 年,Privacy-Preserving Deep Learning 这样的概念被提出,而后谷歌的 McMahan 提出若干深度学习方面的训练和应用模式。2018 年,微众发布联邦学习白皮书。 究其本质,联邦学习最重要的就是保护数据的可用而不可见,也就是数据的隐私保护,其研究有如下方面:一是基于差分隐私的数据...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a97aad2c5af643ddb33922af406f24a2~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)## 1.TensorFlow特点优秀的架构设计,通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分布式计算,为大数据...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03

**【分布式数据自治】** 以业务单元为数据治理闭环单元,通过完善的产品工具,将管理视角转化为监督视角,解决数据治理落地痛点;各业务团队分布式自运行,整体上达到全局最优,从形态上,适配更多业务特性和发展阶段... 基于 Hudi 深度优化,100% 产品化内嵌通过行列混合存储、索引、湖仓统一元数据等技术打造的批流一体的湖仓一体存储方案。- **数据更新**:可提供对历史数据的更新删除能力 Upsert / Update / Delete 能力,提供 ...

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