- 随着过去几年的发展，以ResNet50为代表的CNN模型已经成为了深度学习在计算机视觉方面最常用的模型之一。然而深度学习模型的训练通常非常慢，例如，如果用1块P100的GPU训练一个ResNet50需要1周时间（假如训练90个Epoch）。在工业界，我们都追求极致的训练速度，以便进行快速的产品迭代。 目前，学术界和工业界都在致力于加速深度学习训练的研究。... 随着过去几年的发展，以ResNet50为代表的CNN模型已经成为了深度学习在计算机视觉方面最常用的模型之一。然而深度学习模型的训练通常非常慢，例如，如果用1块P100的GPU训练一个ResNet50需要1周时间（假如训练90个Epoch）。在工业界，我们都追求极致的训练速度，以便进行快速的产品迭代。 目前，学术界和工业界都在致力于加速深度学习训练的研究。...
- 1 训练可以从三个维度展开优化：1. 深度神经网络结构优化2. 分布式训练框架优化 3. 深度学习训练算法优化。1.1 深度神经网络结构优化网络结构是基于经典的ResNet50结构，在训练中使用128*128的低分辨率输入图片来提升训练的速度，对训练精度产生了一定影响，原始模型无法在维持训练epoch数的情况下将模型训练到指定的top5 93%精度。通过对ResNet50... 1 训练可以从三个维度展开优化：1. 深度神经网络结构优化2. 分布式训练框架优化 3. 深度学习训练算法优化。1.1 深度神经网络结构优化网络结构是基于经典的ResNet50结构，在训练中使用128*128的低分辨率输入图片来提升训练的速度，对训练精度产生了一定影响，原始模型无法在维持训练epoch数的情况下将模型训练到指定的top5 93%精度。通过对ResNet50...
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- 首先这不是一篇告诉你如何抛弃NCL的推送，而是告诉你如何更好的使用Python！作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。NCAR对NCL进行了“封装”，构成了PyNGL和PyNIO，随后可能还会开发一款工具，囊括NCL中大多数函数。PyNGL和PyNIO中的函数和绘图方式与NCL是非常... 首先这不是一篇告诉你如何抛弃NCL的推送，而是告诉你如何更好的使用Python！作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。NCAR对NCL进行了“封装”，构成了PyNGL和PyNIO，随后可能还会开发一款工具，囊括NCL中大多数函数。PyNGL和PyNIO中的函数和绘图方式与NCL是非常...
- 气候变化是人类面临的越来越严重的问题，相信大家对此都不陌生。全球变暖、冰川消融、海平面上升、极端天气事件频发……人类的生存正在逐渐受到威胁。科学家们已经从很多不同的角度对气候变化进行了深入的研究，提出了很多应对气候变化的策略。除此之外，大家有没想过，近些年火遍各行各业的机器学习（ML）和人工智能（AI）可以与气候变化碰撞出什么样的火花呢？前几天arXiv上发布了一篇新文章主要就是介绍了机器学... 气候变化是人类面临的越来越严重的问题，相信大家对此都不陌生。全球变暖、冰川消融、海平面上升、极端天气事件频发……人类的生存正在逐渐受到威胁。科学家们已经从很多不同的角度对气候变化进行了深入的研究，提出了很多应对气候变化的策略。除此之外，大家有没想过，近些年火遍各行各业的机器学习（ML）和人工智能（AI）可以与气候变化碰撞出什么样的火花呢？前几天arXiv上发布了一篇新文章主要就是介绍了机器学...
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- 1、概要推荐系统时使用广泛的技术之一，尤其在电商领域中，使用非常频繁。推荐系统涉及多种专业术语和算法。2、数据说明2.1 用户列表所有用户构成的集合，主要是用户id。 例如电影推荐中的所有观影人users.dat数据：uid::性别::年龄::职业::邮编----------------------1::F::1::10::480672::M::56::16::700723::M::25::... 1、概要推荐系统时使用广泛的技术之一，尤其在电商领域中，使用非常频繁。推荐系统涉及多种专业术语和算法。2、数据说明2.1 用户列表所有用户构成的集合，主要是用户id。 例如电影推荐中的所有观影人users.dat数据：uid::性别::年龄::职业::邮编----------------------1::F::1::10::480672::M::56::16::700723::M::25::...
- 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第2章，第2.2.6节，作者是马海平、于俊、吕昕、向海。 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第2章，第2.2.6节，作者是马海平、于俊、吕昕、向海。
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