如何在GooglePlay 數(shù)據(jù)上獲取APP信息和用戶評價收藏者希望從GooglePlay中找到屬于自己的財富。今天，我將和你談談如何獲得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，了解到它其實是GoogleDataflow模型的一個實現(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、高效和可擴展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因為它假設計算元素和存儲都會失效，所以它維護了數(shù)據(jù)的多個副本，以確?？梢詾槭У墓?jié)點重新分配處理。Hadoop是高效的，因為它以并行方式工作，從而加快了處理速度。
另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務器，所以成本相對較低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能計算和通信的縮寫。1993年，美國聯(lián)邦科學、工程與技術協(xié)調(diào)委員會向國會提交了《重大挑戰(zhàn)項目:高性能計算與通信》報告，該報告也被稱為HPCC計劃報告，即美國總統(tǒng)的科學戰(zhàn)略項目。其目的是通過加強研究和開發(fā)來解決一些重要的科學和技術挑戰(zhàn)。
更多信息請看原文:神經(jīng)架構搜索(NAS)是現(xiàn)代深度學習技術最熱門的趨勢之一。從概念上講，NAS方法側重于為給定的問題和/ set找到合適的神經(jīng)網(wǎng)絡架構?？梢哉J為是把機器學習架構本身變成了機器學習問題。近年來，NAS技術的數(shù)量激增，它正在入侵主流的深度學習框架和平臺。然而，第一代NAS模型在將一個領域中測試的神經(jīng)網(wǎng)絡應用到另一個領域時遇到了許多挑戰(zhàn)。
最近，MicrosoftResearch 推出推出了Petridish，這是一種優(yōu)化選擇神經(jīng)網(wǎng)絡架構的NAS算法。NAS的存在是因為設計神經(jīng)網(wǎng)絡的過程會消耗大量資源。在當前的深度學習生態(tài)系統(tǒng)中，依托于眾所周知的、最高性能的網(wǎng)絡，你的數(shù)據(jù) set可能看起來與之前被證明的網(wǎng)絡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GPU天才能找到一個好的架構，而且?guī)缀醣萺andom 搜索要好。
