如何在GooglePlay 數(shù)據(jù)上獲取APP信息和用戶評(píng)價(jià)收藏者希望從GooglePlay中找到屬于自己的財(cái)富。今天，我將和你談?wù)勅绾潍@得googleplay推薦，在Flink-GoogleDataflow模型的基石上最近正在深入研究和大量使用Flink，了解到它其實(shí)是GoogleDataflow模型的一個(gè)實(shí)現(xiàn)。
大型處理和分析中常用的六種工具數(shù)據(jù): 1。Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)都會(huì)失效，所以它維護(hù)了數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確?？梢詾槭У墓?jié)點(diǎn)重新分配處理。Hadoop是高效的，因?yàn)樗圆⑿蟹绞焦ぷ鳎瑥亩涌炝颂幚硭俣取?/p>
另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對(duì)較低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能計(jì)算和通信的縮寫。1993年，美國(guó)聯(lián)邦科學(xué)、工程與技術(shù)協(xié)調(diào)委員會(huì)向國(guó)會(huì)提交了《重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目:高性能計(jì)算與通信》報(bào)告，該報(bào)告也被稱為HPCC計(jì)劃報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)的科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目。其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究和開(kāi)發(fā)來(lái)解決一些重要的科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)。
更多信息請(qǐng)看原文:神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)最熱門的趨勢(shì)之一。從概念上講，NAS方法側(cè)重于為給定的問(wèn)題和/ set找到合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。可以認(rèn)為是把機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)本身變成了機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。近年來(lái)，NAS技術(shù)的數(shù)量激增，它正在入侵主流的深度學(xué)習(xí)框架和平臺(tái)。然而，第一代NAS模型在將一個(gè)領(lǐng)域中測(cè)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到另一個(gè)領(lǐng)域時(shí)遇到了許多挑戰(zhàn)。
最近，MicrosoftResearch 推出推出了Petridish，這是一種優(yōu)化選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的NAS算法。NAS的存在是因?yàn)樵O(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程會(huì)消耗大量資源。在當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中，依托于眾所周知的、最高性能的網(wǎng)絡(luò)，你的數(shù)據(jù) set可能看起來(lái)與之前被證明的網(wǎng)絡(luò)所遇到的一切完全不同，提供的保障很少。在很多情況下，NAS方法通常需要數(shù)百個(gè)GPU天才能找到一個(gè)好的架構(gòu)，而且?guī)缀醣萺andom 搜索要好。
