索引与切片 主讲人：龙良曲 Indexing ▪ dim 0 first select first/last N select by steps select by specific index … select by mask ▪ .masked_select() select by flatten index 下一课时 Tensor变换 Thank You.

动量与学习率衰减 主讲人：龙良曲 Tricks ▪ momentum ▪ learning rate decay Momentum https://distill.pub/2017/momentum/ No momentum With appr. momentum momentum Learning rate tunning Learning rate decay Scheme

1 2023年04月 深度学习-优化算法 黄海广 副教授 2 01 小批量梯度下降 本章目录 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 3 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 1.小批量梯度下降 4 小批量梯度下降 小批量梯度下降（Mini-Batch (?) ?? (?) (同步更新?? ，(j=0,1,...,n )) 5 小批量梯度下降 6 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 2.优化算法 7 伦敦温度的例子 days temperature ?1 = 40°F ?2 = 49°F ?3 = 45°F ... ?180 = 60°F (1 − ?)??， ?: = ? − ????， ?: = ? − ????， 这样就可以减缓梯度下降的 幅度。 通常情况下：? = 0.9 11 RMSprop 在第?次迭代中，该算法会照常计算当下mini-batch的微分??，??，所以我会 保留这个指数加权平均数，我们用到新符号??? ，而不是??? ，因此??? = ???? + (1 − ?)??2，澄清一下，这个平方的操作是针对这一整个符号的，这样做

1 2021年04月 机器学习-KNN算法 黄海广 副教授 2 01 距离度量 02 KNN算法 本章目录 03 KD树划分 04 KD树搜索 3 01 距离度量 02 KNN算法 03 KD树划分 04 KD树搜索 1.距离度量 4 距离度量 欧氏距离(Euclidean distance) ? ?, ? = ෍ )2 10 01 距离度量 02 KNN算法 03 KD树划分 04 KD树搜索 2.KNN算法 11 2.KNN算法 ?近邻法（k-Nearest Neighbor,kNN）是一种比较成熟也是最简单的机器学习算 法，可以用于基本的分类与回归方法。 算法的主要思路： 如果一个样本在特征空间中与?个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这? 个实例 测值。 12 2.KNN算法 ?近邻法（k-Nearest Neighbor,kNN）是一种比较成熟也是 最简单的机器学习算法，可以用于基本的分类与回归方法。 ?近邻法的三要素： • ?值选择。 • 距离度量。 • 决策规则。 13 2.KNN算法 算法流程如下： 1.计算测试对象到训练集中每个对象的距离 2.按照距离的远近排序 3.选取与当前测试对象最近的k的训练对象，

激活函数与GPU加速 主讲人：龙良曲 Leaky ReLU simply SELU softplus GPU accelerated 下一课时 测试 Thank You.

IBM软件 2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现实之间存在巨大的反差，这在大数据集成方面表现尤为 突出。很多业界传言称，任何不可扩展的抽取、转换和加载 (ETL) 工具搭配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展 的数据集成平台。 事实

Kubernetes 容器编排与应用编排 郭维 才云科技 目录 Speech content Kubernetes 容器编排技术 容器编排与应用架构 容器编排的困境 应用编排架构 Kubernetes Caicloud Kubernetes 控制器架构 Controllers Deployment StatefulSet DaemonSet Job CronJob Pod

酷家乐 Istio 与 Knative 踩坑实录 付铖 (花名:橙子) 酷家乐 技术专家1/25 从3D Mesh 到Service Mesh2/25 /01 /02 /03 实践进展 Istio的价值和问题 Knative的实践和瓶颈3/25 分享主题：字号 实践进展 /01 酷家乐在服务网格和FAAS方向上的实践进展汇总4/25 生产环境Istio稳定运行 酷家乐于2018年8月29日在国际站生产环

www.jd.com docker 原理与应用实践 张成远 docker 原理与应用实践 Agenda • 容器系统整体架构 • Namespace • CGroup • Device Mapper • Pull Image • Start Container • Stop Container • Docker Image Storage 容器系统整体架构 Namespace Namespace • 提供进程级别的资源隔离 • 为进程提供不同的命名空间视图 • 与虚拟机不同 Namespace 概念及当前支持的种类 • mnt (Mount points) • pid (Processes) • net (Network stack) • ipc (System V IPC) • uts (Hostname) • user (UIDS) Namespace 实现 存储端仍需做一些选择或工作 • 选择 DM thin-provision 时需要注意 data 及 metadata 的设置 • docker start/stop 之间的交互及扫尾工作 • image 本地存储与 dm 之间的关系 • Docker Registry Storage 需要选择开源或定制开发 广告篇 广告篇 Docker RDS Linux kernel Golang SDN/Network