logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

【服务虚拟化】基于Docker部署FastDFS+Nginx

1、准备工作1.1、准备基础环境先准备三个虚拟机来模拟集群,它们的ip分别是192.168.36.132、192.168.36.133、192.168.36.134,宿主系统都是centos7,并且都安装了带有阿里云镜像加速的Docker。1.2、准备FDFS+NGINX部署文件FDFS并没有在docker hub上维护官方镜像,所以需要自行构建。用于创建镜像的部署文件可以通过以下......

#nginx#docker#分布式
【服务虚拟化】基于Docker部署FastDFS+Nginx

1、准备工作1.1、准备基础环境先准备三个虚拟机来模拟集群,它们的ip分别是192.168.36.132、192.168.36.133、192.168.36.134,宿主系统都是centos7,并且都安装了带有阿里云镜像加速的Docker。1.2、准备FDFS+NGINX部署文件FDFS并没有在docker hub上维护官方镜像,所以需要自行构建。用于创建镜像的部署文件可以通过以下......

#nginx#docker#分布式
【大数据分析】Spark的高性能基本原理

目录简介Spark组件分布式弹性数据集(RDDs,Resilient Distributed Datasets)延迟执行(Lazy Evaluation)简介(1)Apache Spark是一个开源分布式计算框架,它提供并行处理通用数据的方法,用于对不同大小和结构的数据进行不同的数据处理任务。(2)Spark本身并不用于数据存储,它在 JVMs上执行,并只会持续一个Spark应用程序运行时的时间。

#spark#big data
【机器学习】初识机器学习

这里写目录标题什么是机器学习机器学习定义机器学习的典型步骤机器学习算法的分类监督和无监督算法分类基于目标变量类型的算法分类什么是机器学习机器学习定义Arthur Samual(1959):在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。机器学习是研究使计算机完成复杂任务并且无须对其进行明确编程的科学学科,机器学习中的算法将学习如何解决给定的任务,这些算法包括来自统计学、概率论和信息理论的方

#机器学习#人工智能#python
【机器学习】高级语音模型

目录RNNRNN网络结构RNN结构展开标准RNNBPTTLSTMLSTM与语音识别LSTM:初始状态LSTM:遗忘门LSTM:输入门LSTM:更新RNN循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)是一种通过隐藏层节点周期性的连接,来捕捉序列化数据中动态信息的神经网络,可以对序列化的数据进行分类。与其他网络不通,RNN可以保存一种上下文的状态,能够在任意长的上下文窗口中

#机器学习#深度学习#自然语言处理
【机器学习】语音深度神经网络模型

目录DNN-HMMDNN-HMM语音识别CD-DNN-HMMCD-DNN-HMM组成CD-DNN-HMM 性能提升DNN训练加速DNN解码加速DNN由于GMMDNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型(DNN-HMM)利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理,在很多大规模任务中,其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN:特征的学习能力,估计观察特征的概率,预测

#机器学习#dnn#语音识别
【机器学习】自然语言处理简介

目录什么是自然语言处理自然语言处理的基本方法自然语言处理的三个层面自然语言处理的难点什么是自然语言处理利用计算机为工具对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息,进行各种类型处理和加工的技术。——冯志伟自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力和语言应用的模型,建立计算框架来实现这样的语言模型,提出相应的方法来不断完善这样

#自然语言处理#机器学习#人工智能
【机器学习】似然函数

目录似然和概率似然和概率似然和概率都可以理解为“可能性”,但是它们针对的对象不一样,似然函数是关于Θ的函数,概率密度函数是关于x的函数。比如似然函数定义为:L(Θ|x),而概率密度函数定义为f(x|Θ)。假设X的概率密度函数可以定义为:其中X是离散的随机向量X(x1,x2,…),表示参数Θ下随机向量X取到x的可能性。假设:那么我们可以认为“参数Θ1下随机变量X取值x的可能性”大于“参数Θ2下随机向

#机器学习#人工智能#算法
【机器学习】图像预处理

目录图像处理的形式图像预处理灰度变换反转对比度增强对比度压缩伽马矫正直方图彩色直方图直方图均衡化直方图规定化空间滤波模板运算均值滤波高斯滤波中值滤波图像锐化边缘检测图像锐化实现坐标转换平移镜像旋转缩放最邻近插值双线性插值仿射变换透视变换彩色图像处理图像预处理技术在深度学习中的应用图像处理的形式(1)单幅图像输入->单幅图像输出(2)多幅图像输入->单幅图像输出(3)单幅图像输入-&gt

#机器学习#计算机视觉#图像处理
到底了