机器学习实战源码
社区干货
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到... 做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背景:大多数互联网企业都提供有类似N...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
TensorFlow白屏监控应用实战
我们最终考虑由机器学习来自动识别我们的图片。 
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保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
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...
golang pprof
输出符合对应正则的函数的源代码 || pdf | 以pdf格式输出图 || peek | 需要给到一个正则,输出符合对应正则... 下面让我们用一个demo来巩固下pprof的学习。实战源码: ,感谢wolfgre提供的实战代码🙏。clone下来直接go build,然后运行即可(源仓库没有基于go mod构建,我们这里也就先off掉mod)。```export GO111MODULE=off...
干货内容(文章)
字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析》 《湖仓一体架构在火山引擎 LAS 的探索与实践》 《干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践》 《火山引擎LAS专家:浅谈数据存储与计算》 《为数据“上云”护航,得到与火山引擎数智平台达成合作》 《干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级》 《字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景》 《干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践》 / ...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3b0e84c4b3c14b24b273cd1e5f2bc0bc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358050&x-signature=VGcIPMTmLH91aX9a0jVQEUzYvhw%3D) 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在 **电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建...
「一周资讯精选」定期更新 [11.4-11.10] | 火山引擎开发者社区
[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... 字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景](https://developer.volcengine.com/articles/7259221765761531963)[3. 字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理](https://developer.volcengine.com/articles/72593196623771...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
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...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊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... 这部分主要是学习训练模型的思路,感兴趣可以尝试各种方式看能否改进模型效果。 下图是用Tensorboard画的损失和准确率的曲线图,上文的代码中只关注模型的训练步骤,没有设计tensorboard的讲解,在文末源代码中...
Katalyst 支持reclaimed 资源的 NUMA 粒度上报|社区征文
## 引言本文回顾了我个人参与 Katalyst 开源项目的机缘巧合、过程中的挑战,以及所获得的感悟。一方面,这是对我的经历的记录;另一方面,我希望这些分享能对开源新人,对 Katalyst 项目感兴趣的新入门者有所帮助。... 虽然我已经半知半解地学习了一些源码,但还没有开始实际贡献。直到有一天,Ricky 告诉我公众号上有一个“字节跳动云原生成本优化实践开源项目 Katalyst 的社区编程挑战”活动,他当时选择了 OOM 的题目。这次机缘巧...
Client-go 源码分析之 SharedInformer 及实战| 社区征文
## 三 源码分析### 3.1 SharedInformerFactorySharedInformerFactory 为所有已知 API 组版本中的资源提供共享informer```gotype SharedInformerFactory interface { internalinterfaces.SharedInformerFac... 我们分析了 informers 包的源代码,并简单测试了informer的原理,更详细的内容还是需要自己去看源码领会,后续看完indexer后,我们自己手动去编写一个Controller来加深对Informer整个流程的理解。## 参考链接* htt...
