Towards Flink 2.0: Rethinking the stack and APIs to unify Batch & Stream

随着越来越多的激活函数加到神经网络中，损失函数的梯度趋近于0，使得网络结构很难训练。

机器学习在数据分析与挖掘中的应用越来越广泛，随着机器学习模型的不断发展，处理的数据量和数据维度越来越大，衡量模型性能和可视化数据信息变得至关重要。一般来说用于挖掘的数据信息都是多维的，而目前数据可视化一般为二...

随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架，他提供了动态的，高吞吐量...

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bootstrap.servers ,分割，这里并非需要所有的broker地址清单，因为生产者会从给定的broker里查找到其他broker信息，不过建议 至少要设置两个以上broker地址信息...

本文接 《SkyWalking 源码分析 —— Collector Streaming Computing 流式处理（一）》 ，主要分享 Collector Streaming 流式处理的第二部分。主要包含如下部分：

来源商业新知网，原标题：零起步，数据科学家手把手教你coding表情识别（内附代码）

Batch Normalization在2015年被谷歌提出，因为能够加速训练及减少学习率的敏感度而被广泛使用。

上一篇《gRPC Server 的初始化和启动流程》为大家介绍了 gRPC Server 的初始化和启动流程，本篇将带大家深入到 grpc-rs 这个库里，查看 RPC 请求是如何被封装和派发的，以及它是怎么和 Rust Future 进行结合的。...