基于mapReduce的大规模实体匹配的高效方法

作为第四范式?先知平台核心机器学习框架GDBT的设计者，涂威威在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用等方面有深厚积累。演讲中，涂威威表示，现在有越来越多的企业开始利用机器学习技术，把数据转换成智能决策引擎。企业机器学习应用系统中的核心模型训练系统有着什么样的设计和优化的考虑？与教科书中的机器学习应用相比，企业实际的机器学习应用中有哪些容易被人忽略的陷阱？涂威威对此作了经验分享，同时给出了一些可供参考的解决方案。机器学习的经典定义，是利用经验（数据）来改善系统性能。在应用过程中，首先要明确机器学习目标的定义，也就是用机器学习来做什么事情。以谷歌提升搜索广告业务收入为例，谷歌首先对

一种基于边松弛的大规模WSN分簇定位算法

云原生大规模落地指南，pdf文档，适合云原生落地的参考文档

大规模生产硅太阳能晶片的全自动清洗设备

VastSpace自述文件 **本文件为草稿。 这是什么？ VastSpace是3D实时策略游戏引擎，我一直在开发该游戏来测试想要尝试的想法。 产品特点 OpenGL渲染的宇宙，包括空间站，行星，恒星和体积星系。 服务器-客户端模型中通过TCP / IP进行的网络游戏（正在进行中）。 嵌入式脚本语言可进行大量修改。 动态链接的MOD框架。 启用HDR以实现逼真的照明水平。 船舶可以超速行驶到数个光年远的太阳系。 屏幕截图 其他截图可以在看到 支持平台 Windows客户端已在Windows 7/8和10中进行了测试。您将需要支持OpenGL的合适的图形板。 经过测试的主板是Rad

智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk

自动发现 AutoSpotting是领先的开源现货市场自动化工具，已针对在各种规模下快速/轻松/毫不费力地采用EC2现货市场进行了优化。 通常设置它以最小的配置更改来监视现有的长期运行的AutoScaling组（通常只是对其进行标记，但即使使用现有的标记也可以避免），从而通常节省70％-90％的Spot成本，但是与替代工具和解决方案相比，集成度更高，更具成本效益且更易于采用。 它是如何工作的？ 安装并通过标记使其能够针对现有按需AutoScaling组运行后，AutoSpotting会逐渐用便宜的实例替换其按需实例，这些实例至少与该组的成员大小相同且配置相同，而无需在任何情况下更改组启动配置办法。 您还可以继续运行可配置数量的按需实例，以百分比或绝对数形式给出，并且在实例实例终止的情况下，它会自动故障转移到按需实例。 展望未来，以及在与预期标签匹配的任何新ASG上，超出配置为保持运行的数量的任何新按需实例将在启动后几秒钟内立即替换为现货克隆。 如果由于现货容量不足而暂时失败，AutoSpotting将每隔几分钟尝试不断更换它们，直到现货容量再次可用后才成功。 当启动竞价型实例

基于因果关系知识库的因果事件大规模语料图谱项目，形成因果事件图谱。

EUV光刻技术-经济高效且适合大规模生产的工艺，晶圆被暴露于波长为13.5纳米的超紫外线（EUV）。通过这种方式，提高了芯片制造商的生产效率和利润。.mp4