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为什么机器学习算法难以优化？一文详解算法优化内部机制

在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。 在本文中，作者提出了以下论点： 1.机器学习中的许多问题应该被视为多目标问题，但目前并非如此； 2.「1」中的问题导致这些机器学习算法的超参数难以调整； 3.检测这些问题何时发生几乎是不可能的，因此很难解决这些问题。

  • 2021-07-27
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图解电商支付架构设计

图解电商支付架构设计

  • 2021-06-29
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5Deep dive into Pyflink & integration with Zeppelin

01 Zeppelin对PyFlink的支持 Support of PyFink in Zeppelin 02 PyFlink社区 状态 The Community Status of PyFlink 03 PyFlink核心技术剖析 Analysis of PyFlink core technology 04 PyFlink经典 案例 The classic use case of PyFlink

  • 2021-06-29
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移动通信管理知识及业务管理

“全球通”是中国移动通信的旗舰品牌，知名度高，品牌形象稳健，拥有众多的高端客户。它已经成为国内网络覆盖最广泛、国际漫游国家和地区最多、功能最为完善的移动信息服务品牌，充分体现了“全球通”品牌的核心理念——“我能”。

  • 2021-06-29
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数字孪生在制造运营管理中的应用

近年来，数字孪生技术（Digital Twin）成为各界关注的热点，大家常讨论新产品设计和虚拟测试、自动控制系统和生产线虚拟调试、产品远程监控和运维等场景。似乎很少有人讨论制造运营环节中的数字孪生！很多人认为在制造运营中数字孪生的应用场景主要是工厂数据采集与运行监控，而且一定要使用三维可视化技术，我认为这是非常大的误解！

  • 2021-07-16
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数字孪生等前沿技术，将如何解码未来交通？

目前，国内在交通领域的技术创新层出不穷，交通出行领域已经成为创新科技聚集和爆发的领域。众多新科技的出现，正在给我们描绘出一幅未来交通的蓝图。在面向未来的诸多关于智慧交通的前沿应用和解决方案中，大规模的自动驾驶或将实现，数字化的交通基础设施也将不断发展。在这当中，虚拟仿真、数字孪生、虚拟孪生等新技术将发挥重要的作用。

  • 2021-07-20
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工业互联网PaaS平台Predix技术介绍共41页

工业资产的逻辑模型是实现优化目标的关键。Asset Services 提供了独特的方法:存储、分类、成组合查询资产模型。经验、启发和物理模型，先进的数据驱动技术。

  • 2021-06-18
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基于工业互联网的微服务异构再生系统、方法及存储介质

一种基于工业互联网的微服务异构再生方法，包括：建立一数据处理资源池，所述数据处理资源池包括多种数据操作机制及多种数据处理算法；从所述数据处理资源池中选择与一目标微服务匹配的数据操作机制及数据处理算法进行组合，以生成一算法服务模型；及获取与所述目标微服务匹配的数据资料，并记录通过与所述目标微服务对应的工业机理及所述算法服务模型对所述数据资料进行处理过程中的数据流处理机制，以生成所述目标微服务的解决方案。本发明还提供一种基于工业互联网的微服务异构再生系统及计算机可读存储介质。上述基于工业互联网的微服务异构再生系统、方法及计算机可读存储介质，其能实现根据用户的微服务需求快速生成与其对应的解决方案。

  • 2021-06-18
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