TiDB 原理与实战TiDB 原理与实战 lixia@pingcap.com @紫沐夏_go About me ● 程序媛,TiDB committer, Go 语言狂热粉 ○ 主要研究方向为分布式系统, 坚信分布式系统才是未来 ● 目前在 PingCAP 就职 ○ 15 年中旬加入 PingCAP ○ 主要参与模块为 TiDB 的 online DDL,SQL 优化器,各种必要的功能改 进以及性能提升 ●0 码力 | 23 页 | 496.41 KB | 6 月前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 53. 情感分类实战情感分类实战 主讲人:龙良曲 Google CoLab ▪ Continuous 12 hours ▪ free K80 for GPU ▪ no need to cross GFW Load Dataset Network Load word embedding Train Test 下一课时 GAN Thank You.0 码力 | 11 页 | 999.73 KB | 1 年前3
《TensorFlow 快速入门与实战》7-实战TensorFlow人脸识别0 码力 | 81 页 | 12.64 MB | 1 年前3
《TensorFlow 快速入门与实战》4-实战TensorFlow房价预测第四部分 实战 TensorFlow 房价预测 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 房价预测模型介绍 • 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 • 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 • 实战 TensorFlow 房价预测 第四部分 目录 房价预测模型介绍 前置知识:监督学习(Supervised Learning) FileWriter 实例 启动 TensorBoard 实战 TensorFlow 房价预测 实战 TensorFlow 房价预测 工作流 数据处理 设计模型 (数据流图) 可视化 数据流图 训练模型 “Hello TensorFlow” Try it 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程0 码力 | 46 页 | 5.71 MB | 1 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 26. LR多分类实战0 码力 | 8 页 | 566.94 KB | 1 年前3
实现PostgreSQL逻辑复制实战Postgres Conference China 2016 中国用户大会 实现PostgreSQL逻辑复制实战 王青松 神州飞象(北京)数据科技有限公司 Your Logo 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 简介 逻辑复制的功能是从PG的WAL日志中,读取数 据库更新信息,然后“翻译”(Decode)成逻0 码力 | 17 页 | 1.90 MB | 1 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 04. 简单回归案例实战0 码力 | 7 页 | 860.99 KB | 1 年前3
《TensorFlow 快速入门与实战》6-实战TensorFlow验证码识别第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha 00/predict' 2140.png 1459.png 6598.png “Hello TensorFlow” Try it 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程0 码力 | 51 页 | 2.73 MB | 1 年前3
《TensorFlow 快速入门与实战》5-实战TensorFlow手写体数字识别第五部分 实战 TensorFlow 手写体数字识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 手写体数字 MNIST 数据集介绍 • MNIST Softmax 网络介绍 • 实战 MNIST Softmax 网络 • MNIST CNN 网络介绍 • 实战 MNIST CNN 网络 第五部分 目录 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 将表示手写体数字的形如 [784] 的一维向量作为输入;中间定义2层 512 个神经元的隐藏层,具 备一定模型复杂度,足以识别手写体数字;最后定义1层10个神经元的全联接层,用于输出10 个不同类别的“概率”。 实战 MNIST Softmax 网络 MNIST Softmax 网络层 “Hello TensorFlow” Try it MNIST CNN 网络介绍 CNN 简介 CNN模型是一种以卷积为核心的前馈神经网络模型。 网络的输入层类似。 MNIST CNN 输入特征,MNIST Softmax 输入原图。 MNIST CNN 示意图 实战 MNIST CNN 网络 “Hello TensorFlow” Try it 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程0 码力 | 38 页 | 1.82 MB | 1 年前3
Apache RocketMQ 从入门到实战技术内幕》作者,RocketMQ 官方社区优秀布道师,荣获 CSDN2020 博客之星亚军;担任中通快递研发中心资深架构师,维护『中间件兴趣圈』公 众号,主打成体系剖析 Java 主流中间件,尝试从源码分析、架构设计、实战、故障分析等 维度深刻揭晓中间件技术,已覆盖 RocketMQ、Dubbo、Sentienl、Kafka、Canal、 MyCat、ElasticJob、ElasticSearch 等。 推荐人及推荐序 RocketMQ 开源社区的方式 6 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 10 1.2 生产环境中,autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true 18 1.3 实战:RocketMQ 学习环境搭建指南篇 28 1.4 RocketMQ HA 核心工作机制 39 1.5 踩坑记:rocketmq-console 消费 TPS 为 0,但消息积压数却在降低是个什么 11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1.14 RocketMQ msgId 与 offsetMsgId 释疑 131 1.15 RocketMQ ACL 使用指南 141 1.16 RocketMQ 消息轨迹-设计篇 1510 码力 | 165 页 | 12.53 MB | 1 年前3
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