房源质量打分中深度学习应用及算法优化-周玉驰2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 周玉驰 贝壳找房 - 数据智能中心 - 策略算法部 AI选房中深度学习的实践及优化 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 3 房客人关系图谱 扫一扫二维码图案,加我微信 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 4 目录 为什么要做AI选房 如何做AI选房 模型演变历程 实践应用 总结&思考 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 5 为什么做AI选房? 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 6 RESERVED 14 模型演变历程 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 15 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 v2.0 深度学习模型 v2.0+ 效果持续优化 XGBoost DNN+RNN 特征建设 v1.0 初版模型系统 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 16 v1.0 - 初版模型系统概览 • 房源特征0 码力 | 48 页 | 3.75 MB | 1 年前3
Apache RocketMQ on Amazon Web ServicesPage 1 of 18 Apache RocketMQ on Amazon Web Services 部署手册 顾明 版本:v1.0.0 最后更新时间: 2021 年 01 月 Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates. Page ................................................................ 13 如何使用浏览器查看 APACHE ROCKETMQ 的 WEB CONSOLE ................................................................ 14 如何登录 APACHE ROCKETMQ 外的互联网公司。针对 AMAZON WEB SERVICES 客户需要在 AMAZON WEB SERVICES 上 使用 RocketMQ 的需求,我们开发了一键部署的方案,帮助客户快速的在自己的账号 部署一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 AMAZON CloudFormation 提供了一种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 资源的简 便方法,并通过有序0 码力 | 18 页 | 1.55 MB | 1 年前3
VMware vSphere:优化和扩展培训服务介绍 VMware vSphere:优化和扩展 培训方式 讲师指导培训 实时在线培训 课程用时 为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训 听课时间占 60%,动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后,您应能胜任以下工作: 配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。 管理 vSphere 环境变更。 优化所有 vSphere 组件的性能。 排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。 使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere:优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001;0 码力 | 2 页 | 341.36 KB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.8
Web 控制台OPENSHIFT SERVICE MESH 第 第 4 章 章 第二天 第二天 4.1. 在 RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH 上部署应用程序 4.2. 为服务网格配置分布式追踪 4.3. 应用程序示例 4.4. KIALI 教程 4.5. 分布式追踪 4.6. 自动路由创建 第 第 5 章 章 SERVICE MESH 用 用户 户指南 指南 5.1. 流量管理 台,它为用户提供了一个连接、管理和监控微服务应用程序的统一方法。 术语 服务网格(service mesh)代表在分布式微服务架构中组成应用程序的微服务网络,以及这些微服务 间的交互。当服务网格的规模和复杂性增大时,了解和管理它就会变得非常困难。 Red Hat OpenShift Service Mesh 基于开源 Istio 项目,它在不需要修改服务代码的情况下,为现有的分 布式应用程序添加了一个透明的层。您可以在服务中添加对 - 在网格中提供可验证身份的服务,并提供保护服务流量的能力,以便可以通 过信任度不同的网络进行传输。 策略 策略强 强制 制 - 对服务间的交互应用机构策略,确保实施访问策略,并在用户间分配资源。通过配置 网格就可以对策略进行更改,而不需要修改应用程序代码。 遥 遥测 测 - 了解服务间的依赖关系以及服务间的网络数据流,从而可以快速发现问题。 1.3.3. Red Hat OpenShift0 码力 | 87 页 | 1.58 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 法律通告 法律通告 Copyright are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关使用和定制 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 访问 访问WEB控制台 控制台 1.1. 了解和访问WEB控制台 第 第 2 章 章 使用 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD 获 获取集群信息 取集群信息 2.1. 关于 OPENSHIFT0 码力 | 17 页 | 209.14 KB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-06深度学习-优化算法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 = ?2,再说一次,平 方是针对整个符号的操作。 接着RMSprop会这样更新参数值,?: = ? − ? ?? ???,?: = ? − ? ?? ???, 12 ADAM Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起 最后更新权重,所以?更新后是?: = ? − ???? corrected ??? corrected+? (如果你只是用 Momentum,使用0 码力 | 31 页 | 2.03 MB | 1 年前3
KubeCon2020/大型Kubernetes集群的资源编排优化0 码力 | 27 页 | 3.91 MB | 1 年前3
Kubernetes 容器编排与应用编排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 Kubernetes 的现状 1. 对于大型应用而言,需要组合使用大量的 Kubernetes 资源 2. 缺乏统一的依赖管理机制,需要用户自行解决依赖关系 3. 极简的部署方式也给用户带来了新的负担 应用编排架构 应用单元 应用是什么? = + + 应用 Services Pods Volumes 应用编排架构 应用单元 基于 Kubernetes 的应用单元 Services Volumes StatefulSet DaemonSet Job CronJob = 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 重新审视这个例子 Client API DB API Proxy DB Proxy DB Backup Monitoring 无状态应用 有状态应用 守护型应用 批处理任务 应用编排架构 应用编排架构 API Gateway APP API Service0 码力 | 20 页 | 4.22 MB | 1 年前3
优化小实例2D函数优化实例 主讲人:龙良曲 Himmelblau function Minima Plot Gradient Descent 下一课时 MNIST反向传播 Thank You.0 码力 | 7 页 | 542.69 KB | 1 年前3
监控Apache Flink应用程序(入门)监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 2 Table of Contents 1 Flink指标体系 ...................................................................... ..................................................................... 21 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 3 4.13.2.1 Key Metrics ............................................................... ..................................................................... 23 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 4 原文地址:https://www.ververica.com/blog/monitoring-apache-flink-applications-101 这篇博文介绍了Apache0 码力 | 23 页 | 148.62 KB | 1 年前3
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