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本篇旨在通过最基础的代码实现简单的docker镜像获取、构建加载及将镜像推送到harbor仓库等基础操作。前提已经安装好了docker和harbor。
参考:用PMML实现机器学习模型的跨平台上线目标:在Spark环境下训练机器学习模型,并在Java环境下进行推测过程1:在Spark环境下训练机器学习模型,导出训练模型为PMML文件Code:import java.io.Fileimport javax.xml.transform.stream.StreamResultimport org.apache.lo...
博客资料汇总:(1)Apache Spark 2.0预览: 机器学习模型持久化(2)AI 开发者看过来,主流移动端深度学习框架大盘点(3)联合学习之安卓实现(4)TensorFlow Lite调研(5)Tensorflow 模型转 tflite ,在安卓端使用(6)移动端深度学习(7)模型压缩总览联合学习:(1)Google 研究 | 联合学习:...
tensorflow-gpu版本使用时报错,各种dll文件找不到win10下python下载安装CUDA+tensorflow2.x使用gpu最好是“查看一下你的驱动版本号够不够,windows下一定要下载最低CUDA10.1的版本!之前下载CUDA10.0的卸载了吧。”如果已经下载了CUDA10.0 或者CUDA10.2,那就可能遇到下面这些找不到dll文件的问题。coreClock: 1.56
原文链接:点击打开链接一、协同过滤算法的原理及实现二、基于物品的协同过滤算法详解一、协同过滤算法的原理及实现协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类,分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filt
clc,close all;file_path='pictures/';image_name1='t1.jpg';ref = imread(strcat(file_path,image_name1));[rows,cols,depth] = size(ref);figure;set (gcf,'Position',[100,100,cols,rows]);imshow(ref,'...
传统的单体应用,将所有功能的表示层、业务逻辑层,数据访问层,包括静态资源等等全部糅合在一个工程里面,编译,打包,部署在单台服务器上上线,比如打成war包放在Tomcat的webapp目录中部署项目。这样的项目开发部署适合小型项目,系统功能不复杂,访问量不大的情况下有绝对的优势。开发速度快,运维方便。但是当业务越来越复杂,功能越来越多,参与的开发人员越来越多,就暴露出问题了。比如:业务变复杂,代码量
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原文链接:点击打开链接特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己







