> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于py...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了!## 写在前面 近年来,VIT模型真是屠戮各项榜单...
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 我也另外做了一个基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战,最后也是完美的实现了预定的目标。# 🐟二.趋势预测我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 BMQ,计算引擎使用的是 Spark / Flink,还包括资源调度和混部,以及 HSAP 和外围服务。这套系统能管控达到几十万台机器,行业内达... * [9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxODM0NzQ4Mg==&mid=2247484112&idx=1&sn=642f1ccac531442c25e5611b2538f4bb&chksm=c1b38965f6c4007360a1d9a20173ef5d8a6593a6b...
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... 通过了实战的考验;支持大约1000个节点的集群。#### AWS的Autoscaling**Karpenter** 是一个为 Kubernetes 构建的开源自动扩缩容项目。 它提高了 Kubernetes 应用程序的可用性,而无需手动或过度配置计算资源。 ...
成功应用了机器学习算法,实现了对用户行为的分析和预测,为业务部门提供了有力的数据支持。参与了多个大数据项目的实施,积累了丰富的实战经验。---# 遇到的问题和解决方案:![picture.image](https://p3-volc... 技术深度:虽然我已经掌握了一些大数据相关技术,但在某些领域还需进一步加强学习,比如深度学习、自然语言处理等领域。项目经验:虽然我已经参与了多个大数据项目,但在项目管理、团队协作等方面还需要不断积累经验。...
* **湖仓需求多样** :如果存在机器学习需求,即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。* **湖仓数据来源广泛** :包括业务交易数据、... 一线业务人员、业务开发、基础设施参与人员等等。* **企业往往需要根据平台进行二次开发** :基础设施无法直接对接业务,根据业务特点灵活定制平台,解决方案平台化、产品化等。由此衍生出一系列问题,包括稳定性...
《ClickHouse 原理解析与应用实战》涵盖了ClickHouse 的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容,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...
了解开源服务框架一线信息,洞悉技术发展的先机。议程安排 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f0da77273e0048d0a0511970d70811aa~tplv... 极客时间专栏《Go 并发编程实战课》作者。互联网大厂都使用不止一套微服务框架,因为组织划分的原因,或者因为编程语言的原因,又或者因为历史发展的原因。作为微服务框架的开发者,如何尽可能支持既有的微服务框架...
[基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战](https://developer.volcengine.com/articles/7281495169214447672)3. [和德爷一起 6DoF 互动探险,火山引擎空间重建和虚实融合技术](https://developer.volcengine.com/a... 火山引擎AB测试:广告实验深度打通巨量引擎,高效测试广告素材](https://developer.volcengine.com/articles/7260737901641039926)[2. 演讲预告|云原生大数据系列实践分享](https://developer.volcengine.com/art...
湖仓需求多样:如果有机器学习的需求,就需要进行特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。 - 湖仓数据来源广泛:包括业务交易数据、业务资产数据、用户行为数据、上下游产生的中间数据等。 - 数据开发中参与角色众多:包括管理者、一线业务人员、业务开发、基础设施参与人员等等。 - 企业往往需要根据平台进行二次开发:基础设施无法直接对接业务,根据...
> 2022年12月18日 9:00-12:50,由火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤出品的 DataFunCon 2022 大会「实时与智能数据湖」专场将围绕数据湖技术的实时化与智能化展开深度分享。专场全程直播,欢迎准时收看! 近年... 字节跳动基于 Iceberg 的改造实战,从而解决上述问题,如:自研 MOR 的 Backfill,数据维护,平台化等;3. 未来规划,包括物化视图、Self-Optimize、数据冷热分层等。**听众收益:**1. 了解字节在海量特征存储过程中...