机器学习知识点详细介绍

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参考公司的人员组织架构文档的编写方式，这里整理了java后端工程师学习的知识点架构文档；主要方便学习后可以一目了然的看到学习过的知识梗概，帮助大脑记忆理解。

Spark-Core文档是本人经三年总结笔记汇总而来，对于自我学习Spark核心基础知识非常方便，资料中例举完善，内容丰富。具体目录如下： 目录 第一章 Spark简介与计算模型 3 1 What is Spark 3 2 Spark简介 3 3 Spark历史 4 4 BDAS生态系统 4 5 Spark与Hadoop的差异 5 6 Spark的适用场景 6 7 Spark成功案例 6 第二章 Spark开发环境搭建 8 1 Spark运行模式 8 2 Spark环境搭建 8 2.1Scala的安装 8 2.2Spark的单节点配置 9 2.3Spark-Standalone集群配置 9 2.4Spark-on-Yarn模式配置 12 2.5Spark-on-Mesos模式配置 13 2.6Hive-on-Spark配置 13 第三章 Spark计算模型 15 1 RDD编程 15 1.1弹性分布式数据集RDD 15 1.2构建RDD对象 15 2RDD操作 15 2.1将函数传递给Spark 16 2.2了解闭包 16 2.3Pair RDD模型 17 2.4Spark常见转换操作 18 2.5Spark常见行动操作 20 2.6RDD持久化操作 21 2.7注意事项 23 2.7并行度调优 24 2.8分区方式 25 3Examle:PageRank 27 第四章 Spark编程进阶 29 1共享变量 29 1.1累加器 30 1.2广播变量 31 2基于分区进行操作 32 3与外部程序间的管道 33 4数值RDD的操作 34 5 Spark Shuffle机制 34 第五章 Spark调优与调试 39 1开发调优： 40 1.1调优概述 40 1.2原则一：避免创建重复的RDD 40 1.3原则二：尽可能复用同一个RDD 41 1.4原则三：对多次使用的RDD进行持久化 42 1.5原则四：尽量避免使用shuffle类算子 43 1.6原则五：使用map-side预聚合的shuffle操作 44 1.7原则六：使用高性能的算子 45 1.8原则七：广播大变量 46 1.9原则八：使用Kryo优化序列化性能 47 1.10原则九：优化数据结构 48 2资源调优 48 2.1调优概述 48 2.2 Spark作业基本运行原理 49 2.3资源参数调优 50 第六章 Spark架构和工作机制 52 1 Spark架构 52 1.1 Spark架构组件简介 52 1.2 Spark架构图 54 2 Spark工作机制 54 2.1 Spark作业基本概念 54 2.2 Spark程序与作业概念映射 55 2.3 Spark作业运行流程 55 3 Spark工作原理 55 3.1 作业调度简介 55 3.2 Application调度 56 3.3 Job调度 56 3.4 Tasks延时调度 56 第七章 Spark运行原理 57 1 Spark运行基本流程 57 2 Spark在不同集群中的运行架构 58 2.1 Spark on Standalone运行过程 59 2.2 Spark on YARN运行过程 60

联邦蒸馏是联邦学习中的一种新的算法范式，使客户端能够训练不同的网络架构。在联邦蒸馏中，学生可以通过提取客户端对公共服务器数据的平均预测来学习他人的信息，而不会牺牲他们的个人数据隐私。然而，仅使用平均软标签作为所有学生的老师的方法会受到客户端草案的影响，尤其是当本地数据是异构时。软标签是模型之间的平均分类分数。在本文中，我们提出了一个新的框架FedMMD（基于多教师和多特征蒸馏的联邦学习），该框架对客户端之间的不同数据分布具有鲁棒性。FedMMD扩展了FD训练程序中的聚集阶段和蒸馏阶段。与在所有学生中共享同一教师的方法相反，FedMMD 为每个需要进行多次独立蒸馏的学生分配不同的教师。由于每个模型都可以单独视为教师，FedMMD解决了共享教师仅具有平均性能由平均软标签引起的问题。同时，在每次蒸馏中，FedMMD没有使用模型在公共数据上的平均软标签作为教师，而是引入了中间表示和软标签的组合作为蒸馏目标，以了解教师的更多信息细节。我们在两个公共数据集（CIFAR10和MINIST）上的广泛实验证明了所提出的方法的性能。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

你不得不了解的机器学习知识 1.什么是机器学习? (1)机器学习、深度学习、人工智能是什么关系？ 机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。 深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。 不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示： (2)机器学习的基本思路 通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！ (3)监督学习、非监督学习、强化学习 机器学习根据训练方法大致可以分为3大类

前段时间开始学习Eplan，有一份EPALN的离线帮助文档，可以帮助大家来学习，就是有多，跟个大字典似得，没事了大家也多翻一番吧！平时学习总感觉学过去就忘记了，看来还是得记录下来，总结下来，不然转头就忘，浪费时间不说还打击学习的积极性，哈哈，反正我是这样的。所以我平时学完了一部分就敢接总结一下，这样也巩固一下知识，也便于今后用到的时候来这里查询，我也借鉴了大家的学习方法，大家可以留言分享一下，知识巩固在于输出嘛！希望大家今后学习的过程中能够耐下心来，慢慢学习，循序渐进，这样学习的积极性才会越来越高。哎呀，写了这么一段话顿时感觉自己真不错，哈哈哈！适当表扬一下自己也是可取的啊，要不然成天耷拉个脸，自己不舒服给周边人也传过去不好的气氛。阳光一点，开心一点。除了学习Eplan,我还在学AUTOCAD和TIA，嗨头大的同时，我也慢慢能感觉到三者之间也有共同的部分，这更加增强了我的学习兴趣，希望大家在学习的时候也能多多总结，多多交流，多多分享。最后再说一下，这个帮助文档里面有个.html结尾的文件，直接双击用浏览器就能打开了，然后里面就是详细的软件介绍，应该可以帮助到大家，希望大家能够喜欢哈。

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