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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> ThensorFlow能够并行处理多个任务，而队列是一种强大的异步计算机制。 如果我们拥有大型数据集，则可以大大加快模型的训练过程。 当以小批量读取，预处理和提取我们的训练数据时，此功能特别方便。 能够对我们的模型进行专业且高性能的训练的秘诀是使用TensorFlow提供的排队操作。 TensorFlow已经实现了4种类型的队列：FIFOQueue，PaddingFIFOQueue，PriorityQueue和RandomShuffleQueue。 就像TensorFlow中的所有操作一样，队列也是计算图中的一个节点。 它是一个有状态的节点，就像变量一样：其他节点可以修改其内容，特别是节点可以将新元素加入到队列，或从队列中弹出现有元素。 为了开始学习队列操作，让我们先从一个简单的示例开始。 我们将创建一个“先进先出”队列（FIFOQueue）并用数字填充。 然后，我们将构建一个计算图，该图将一个元素从队列中移出，然后将一个元素添加到该项目中，最后将其放回队列的末尾。 [TestMethod] public void FIFOQueue() { // create a first in first out queue with capacity up to 2 // and data type set as

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估， 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性伸缩能力、免运维和完善的监控设施。 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片， 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口： http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程地址： https://github.com/awesome-fc/cat-dog-classify 开通服务 免费开通函数计算 ， 按量付费，函数计算有很大的免费额度。 免费开通文件存储服务NAS ， 按量付费 1.2 解决方案 如上图所示， 当多个用户通过对外提供的 url 访问推理服务时候，每秒的请求几百上千都没有关系， 函数计算平台会自动伸缩， 提供足够的执行实例来响应用户的请求， 同时函数计算提供了完善的监控设施来监控您的函数运行情况。 1.3. Serverless 方案与传统自建服务方案对比 1.3.1 卓越的工程效率 自建服务 函数计算 Serverless 基础设施 需要用户采购和管理 无 开发效率 除了必要的业务逻辑开发,需要自己建立相同线上运行环境， 包括相关软件的安装、服务配置

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 学习一门新技术，一定要有技巧，找到学习的捷径就能事半功倍。现如今人工智能产业发展迅猛，作为一名程序员来说，不懂点深度学习的知识很容易被时代抛弃。 那么应该学习什么技术呢？笔者以为当今世上有两大深度学习框架值得研究，一个是大名鼎鼎的Tensorflow，它是谷歌公司出品的开源框架；另一个是Facebook主导开发的Pytorch框架。这两个框架都是什么优秀的深度学习框架，总的来说Tensorflow的流行程度更广一些。 深度学习要想学的深，除了懂软件，还得懂一些算法知识。当然笔者从没想过去专研的那么深，那是博士们该做的事。那么对于想跳槽到人工智能领域拿高薪的程序员来说，学习干货快速掌握Tensorflow的开发，并能娴熟自如的应用到工作中去，才是当前最迫切需要做的事啊！ 笔者整理了学习Tensorflow的一些关键点，只要按照这个步骤踏踏实实的去学习，以笔者的经验一两个月的时间足够成长为一名优秀的Tensorflow工程师了。 以下是整理出来的Tensorflow学习19篇。 （1）tensorflow的环境安装 （2）tensorflow基本操作实战。 （3）tensorflow线性回归模型及原理讲解 （4）损失函数和梯度的概念 （5）全连接层、激活函数和Dropout （6）图像的基本知识和操作 （7

人工智能、机器学习都已走进了我们的日常，尤其是愈演愈热的大数据更是跟我们的生活息息相关，做 人工智能、数据挖掘的人在其他人眼中感觉是很高大上的，总有一种遥不可及的感觉，在我司也经常会听到数据科学部的同事们提到 机器学习、数据挖掘 之类的词。但这些名词真的跟我们移动开发就没直接关系了吗？ 作为移动开发者来说，无时无刻不被这些名词狠狠地敲打着脆弱的内心。???? ???? ???? 何时才能够将机器学习、深度学习应用在移动端，敲响移动端机器学习工业化的大门呢？ 想象一下，某一天你身处一个完全陌生的环境，周围都是陌生的事物，而运行在iPhone的某个APP却对这个环境了如指掌，你要做的就是打开这个APP，输入你需要了解的事物，iPhone告诉你这个事物的信息，你也就没有了陌生事物了。世界就在眼前！ 如下图： 上面物体的识别准确率还是蛮不错的，基本识别出了键盘（49%的概率）、鼠标（46%的概率）和水杯（24%的概率）。 但是在某些事物的识别准确度方便却差强人意，比如下图： Phone 8被识别成了iPod（59%的概率），而iPod的却是不怎么敢认（10%的概率）。想想最崩溃的估计是iPhone 8了，身价直接被降了好几个等级。 上面的例子来自于TensorFlow官方iOSDemo，暂且不评述TensorFlow的识别准确度如何，毕竟它还年轻，但是仅凭其识别能力的体现

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nvidia-smi是用来查看GPU版本信息，GPU使用信息查询： nvidia-smi 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温（比如我们实验室的服务器是常年放在空调房间里的）。 第二栏的Temp：是温度，单位摄氏度。 第三栏的Perf：是性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能。 第四栏下方的Pwr：是能耗，上方的Persistence-M：是持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时，花费的时间更少，这里显示的是off的状态。 第五栏的Bus-Id是涉及GPU总线的东西，domain:bus:device.function 第六栏的Disp.A是Display Active，表示GPU的显示是否初始化。 第五第六栏下方的Memory Usage是显存使用率。 第七栏是浮动的GPU利用率。 第八栏上方是关于ECC的东西。 第八栏下方Compute M是计算模式。 下面一张表示每个进程占用的显存使用率。 显存占用和GPU占用是两个不一样的东西，显卡是由GPU和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。我跑caffe代码的时候显存占得少，GPU占得多

mahout in action 中文翻译第1章初识mahout mahout in action 中文翻译 1. 初识Mahout 本章涵盖以下内容： Apache Mahout是什么？ 现实中推荐系统引擎、聚类、分类概述 配置mahout 读者可能从本书的标题中依然知晓，本书是一本使用的工具书，讲解如何将mahout应用于业界。Mahout是Apache开源的机器学习库。它实现的算法都被归入机器学习或者集体智慧的范畴，但是在这里Mahout主要注重协同过滤/推荐引擎、聚类和分类。 Mahout是可伸缩的。Mahout致力于实现海量数据，单机无法处理情况下的机器学习工具。在目前阶段，这种可伸缩性由java实现，有些部分基于Apache Hadoop这个分布式计算框架实现。 Mahout是java库。它不支持用户接口，预装好的服务器。以及安装等功能。它是一个利于开发者使用的工具框架。 1.1 Mahout适合你吗？ 你也许想知道-Mahout是一个什么工程，或者是一本什么书？ 如果你在找一本机器学习的教材，那本书就不适合了。本书没有尝试去全面解释各种算法和展现技术的理论基础和来源。阅读本书可以，但不保证，能够对机器学习技术，类似矩阵、向量等相关概念的熟悉。 如果你正在开发现代智能应用，那本书很适合。这本书提供了一种实践非理论的处理方式，有完整的实例、解决方法指南

1、 ./include/caffe/common.hpp:5:27: fatal error: gflags/gflags.h: No such file or directory 解决办法：sudo apt-get install libgflags-dev 2、 ./include/caffe/util/mkl_alternate.hpp:14:19: fatal error: cblas.h: No such file or directory 解决办法：sudo apt-get install libblas-dev 3、 ./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory 解决办法：在Makefile.config找到以下行并添加蓝色部分 INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 4、 ./include/caffe/util/db_lmdb.hpp:8:18:

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