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全部话题 - 话题: 日报
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1) 【词向量性能测试脚本】 by @蒋振超
关键词:经验总结, Jeffrey Pennington, Omer Levy, Python, Richard Socher,
Tomas Mikolov, 博客
Mikolov、Socher、Levy、Pennington这些人提出的词表达训练模型是怎么测试的呢?
我的最新博客:word analogy task以及python的词向量性能测试脚本 [1] ,求转发,
求出名
[1] http://chaoslog.com/word-analogy-taskxiang-jie-ji-pythonban-ben-de-ce-shi-jiao-ben.html
2) 【IBM为沃森增添权衡分析等5项新测试服... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-07
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1) 【WSDM2015上腾讯和百度关于语义匹配的报告】 by @李航博士
关键词:会议活动, 算法, 应用, 资源, Juchao Zhuo, Kaihua Zhu, WSDM, 行业动态,
幻灯片, 会议, 集成学习, 信息检索
#WSDM2015#会议上,腾讯的报告Semantic Matching in APP Search (by Juchao Zhuo)
,百度的报告Boosting Search with Deep Understanding of Contents and Users (
by Kaihua Zhu) 讲的都是语义匹配,其实是搜索的核心问题。幻灯片: [1]
[1] http://www.wsdm-conference.... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-08
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1) 【中国汉英平行语料大世界】 by @翻译技术与教学
关键词:资源, 自然语言处理, 教育网站, 数据
推荐国内语料库资源:你可能还没去过的“中国汉英平行语料大世界”,语料库内容丰
富多彩, [1]
[1] http://corpus.usx.edu.cn/
2) 【如何学习自然语言处理】 by @52nlp
关键词:经验总结, 资源, 自然语言处理, 博客, 课程
翻出一篇旧文《如何学习自然语言处理》,当时主要参考国外著名的nlp博客nlpers的
文章,结合自己的一些经验,现在还有更好的MOOC课程选择,真是一个学习的好时代 [
1]
[1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mi... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-09
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1) 【ImageNet分类超过人的算法】 by @winsty
关键词:视觉, Tony Jebara, 论文
[1] 终于等来surpass human level on imagenet的这一天了,看到这paper我真是一言
难尽啊。。。实在是想到太多有趣的事情在一起了
[1] http://arxiv.org/abs/1502.01852
2) 【Occam’s Razor文献索引】 by @爱可可-爱生活
关键词:奥卡姆剃刀
[列表]很好的Occam’s Razor文献索引 [1] 跟踪《The Role of Occam's Razor in
Knowledge Discovery》找到这个页面,推荐了关于奥卡姆剃刀的Top 10 Pape... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-10
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1) 【语义分析的一些方法】 by @火光摇曳Flickering
关键词:经验总结, 自然语言处理, 博客, 行业动态
语义分析的一些方法【1/2/3】 [1] [2] [3] 语义分析,指运用各种机器学习方法,挖
掘与学习文本、图片等的深层次概念。腾讯广点通的高级工程师 vincentyao 从文本和
图片两个角度讲述了语义分析的一些方法,并介绍了在广点通的一些应用。
[1] http://www.flickering.cn/?p=1055
[2] http://www.flickering.cn/?p=1057
[3] http://www.flickering.cn/?p=1059
2) 【15 部最优秀的 Bluemix 教程】 by @IB... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-11
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1) 【WSDM2015 主题报告by Franklin & Joachims】 by @黄萱菁
关键词:会议活动, 资源, Jure Leskovec, Michael Franklin, Thorsten Joachims,
Tushar Chandra, WSDM, 幻灯片, 会议
#WSDM2015# 上传了Michaol Franklin和Thorsten Joachims的主题报告slides [1] 还
有Jure Leskovec和Tushar Chandra的实践与经验报告 slides [2] @WSDM2015 @李航博士
[1] http://www.wsdm-conference.org/2015/keynotes/
[2] ... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-12
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1) 【特征工程系列文章】 by @爱可可-爱生活
关键词:经验总结, 算法, Python, 博客, 集成学习, 特征工程
[文章]《Selecting good features》特征工程系列文章:Part1.单变量选取 [1]
Part2.线性模型和正则化 [2] Part3.随机森林 [3] Part4.稳定性选择法、递归特征排
除法(RFE)及综合比较 [4] 内容很赞,还有Python代码示例,强烈推荐!
[1] http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-i-univariate-selection/
[2] http://blog.datadive.net/selectin... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-13
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1) 【世纪佳缘用户推荐系统的发展历史】 by @breezedeus
关键词:算法, 应用, 推荐系统
本周终于把年终总结给写完了,技术篇( [1] )主要介绍了佳缘用户推荐系统的发展
历史,反映了我们对这个推荐问题不断思考和理解的过程。里面也写了一些我这几年做
推荐的感想。另外,世纪佳缘技术研发中心有多个职位(算法、分布式系统、php工程
师)正在招聘,欢迎大家投简历。
[1] https://breezedeus.github.io/2015/01/31/breezedeus-review-for-year-2014-
tech.html
2) 【通过数据分析解读GDP系列文章】 by @爱可可-爱生活
关键词:算法, 聚类
[文章]通过数据分析... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-14
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1) 【世纪佳缘推荐系统之我见】 by @飞林沙
关键词:经验总结, 应用, 博客, 推荐系统
我写了新文章《世纪佳缘推荐系统之我见》( 分享自 @简书 ) @breezedeus @52nlp
@好东西传送门 ,希望大家多多讨论 [1]
[1] http://www.jianshu.com/p/4a65873b9ed3
2) 【机器学习在运动领域的广阔应用】 by @爱可可-爱生活
[文章]《Here’s more evidence that sports is a goldmine for machine learning
》 [1] 看机器学习在运动领域的广阔应用空间
[1] https://gigaom.com/2015/02/12/heres... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-15
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1) 【孙剑讲述计算机视觉(果壳网)】 by @微软亚洲研究院
关键词:视觉, 孙剑
【计算机视觉:让冰冷的机器看懂多彩的世界】微软亚洲研究院首席研究员孙剑博士撰
文讲述他所了解的计算机视觉,以及他最近的一些研究成果。发表在果壳网,一起来看
>> [1]
[1] http://www.guokr.com/article/439945/
2) 【基于计算机辅助翻译与机器翻译的非技术文本翻译实践】 by @翻译驴
关键词:经验总结, 自然语言处理, 博客, 郭红梅, 机器翻译, 徐彬
分享自翻译及CAT研究 《基于计算机辅助翻译与机器翻译的非技术文本翻译实践》 -
徐彬 山东师范大学 郭红梅 山东建筑大学 引用本文: 国标:徐彬, 郭红梅 2015. 基
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-16
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1) 【机器学习在量化金融里哪些方面有应用?】 by @晓风_机器学习
关键词:应用, 金融
【机器学习(非传统统计方法如回归)到底在量化金融里哪些方面有应用?】 @聪老师
ZJU永远马屁精 : 尝试回答一下这个问题,也算是对自己阅读的一些论文的总结,顺带
谈下一点自己的思考。前一阵子被吐槽说中英夹杂,也不是为了装逼,因为其实翻译过
来,意思反而… [1] (分享自 @知乎 )
[1] http://www.zhihu.com/question/27420308/answer/38632429
2) 【怎样评价「微软亚洲研究院4人团队完成视觉识别里程碑式突破」?】 by @
winsty
关键词:视觉, 马毅
我在 @知乎 回答了问题: 怎样评价「微软... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-17
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1) 【为什么Ray Kurzweil的垃圾科学理论能够骗人?】 by @王威廉
关键词:Ray Kurzweil
什么是垃圾科学?为什么Ray Kurzweil的垃圾科学理论能够骗人? 文/ @王威廉 [1]
[1] http://weibo.com/p/1001603811157545745463
2) 【羊年应该翻译成...Year of the ovicaprid(Victor Mair)】 by @继东微博
关键词:经验总结, 资源, Victor Mair, 博客, 教育网站, 梅维恒, 数据
俺在宾大的导师梅维恒(Victor Mair)对羊年的译法可能最为特别:Year of the
ovicaprid。他主张“羊”是在青铜时代从草原地... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-22
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1) 【Graham Neubig总结的常用自然语言处理工具列表】 by @王威廉
关键词:自然语言处理, Graham Neubig
奈良先端科学技術大学助理教授Graham Neubig总结的常用自然语言处理工具列表及下
载链接: [1] 可以与之前介绍的NLP选择流程图结合参考使用:http://weibo.com/1657470871/C5eTcuu57
[1] http://www.phontron.com/nlptools.php
2) 【人工智能初创公司2014年获投资额同比激增3倍】 by @ChinaVenture投中集团
关键词:深度学习, 行业动态
【人工智能初创公司2014年获投资额同比激增3倍】自 2014 年初,DeepMi... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-23
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1) 【国外哪些大学的语言学专业比较强?】 by @刘知远THU
关键词:语言学
【语言学是个什么样的专业?国外哪些大学的语言学专业比较强?】 @Dr小蝶 :语言
学(linguistics)是研究语言的科学,语言学不是学语言。 [1] (分享自 @知乎 )
[1] http://zhi.hu/5G0M
2) 【计算机视觉的边缘检测】 by @网路冷眼
关键词:视觉, 算法
【计算机视觉的边缘检测】 [1] 边缘检测是计算机视觉最重要的概念之一,它是很直
观的想法,在图像上运行边缘检测应当只输出像素描相似的边缘。本文举例说明了边缘
检测的几种算法和效果。建议搞计算机视觉的看看!
[1] http://austingwalters.com/edge-de... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-24
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1) 【15年旧金山深度学习峰会视频】 by @爱可可-爱生活
关键词:会议活动, 深度学习, 视觉, 资源, Andrew Ng, 会议, 视频
[视频]《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》15年旧金山深度学习峰会视
频集萃 [1] 云: [2]
[1] https://www.youtube.com/playlist?list=PLnDbcXCpYZ8lCKExMs8k4PtIbani9ESX3
[2] http://pan.baidu.com/s/1kT7mpqZ
2) 【RoboCup'15将在合肥举办】 by @cvnote计算机视觉笔记
关键词:深度学习, 应用, 机器人
RoboCup'1... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-25
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1) 【用神经网络实现快速准确的依存关系解析器】 by @爱可可-爱生活
关键词:会议活动, 算法, 资源, 自然语言处理, Christopher Manning, EMNLP, PDF,
会议, 教育网站, 神经网络
[论文]《A fast and accurate dependency parser using neural networks》(2014)
D Chen, CD Manning [1] 来自Stanford,用神经网络实现快速准确的依存关系解析器
[1] http://cs.stanford.edu/~danqi/papers/emnlp2014.pdf
长微博图:http://ww4.sinaimg.cn/large/5396e... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-26
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1) 【Google开发的人工智能自学玩游戏】 by @PingWest品玩
关键词:深度学习, 资源, 视频
Google最近把深度学习的研究实验放在了游戏上面,完全不需要人的控制,人工智能会
自动学习游戏里的技巧,从稚嫩走向熟练操作,甚至还能发现隐藏技能点: [1] 这些
技术都是由Google去年购买的人工智能技术研发团队开发实现,看一下这个强大的团队
介绍 →→ [2]
[1] http://v.youku.com/v_show/id_XODk5ODUzODg4.html
[2] http://www.pingwest.com/google-ai-games/
2) 【《Elements of Statistical Learning》英文版国... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-27
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1) 【数据挖掘比赛入门,以去年阿里天猫推荐比赛为例】 by @小斯never
关键词:应用, 资源, 行业动态, 推荐系统
针对去年的比赛重新做了个梳理,希望更适合纯新手。写的不好的地方请留言哈,还在
修改的。 通过 @微盘 分享了一个文件: 数据挖掘比赛入门_以去年阿里天猫推荐比赛
为例.docx, 欢迎大家下载分享! [1]
[1] http://vdisk.weibo.com/s/duAzytstNk6eB
2) 【从用户,时间,位置和文本四个方面对tweets建模】 by @AixinSG
关键词:应用, 自然语言处理, 统计, 推荐系统, 信息检索, 袁泉
袁泉的文章 “Who, Where, When and What: a Non-pa... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-01
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1) 【深入解析NoSQL数据库的分布式算法】 by @互联网运维沙龙
关键词:数据库, NoSQL
【深入解析NoSQL数据库的分布式算法】 [1]
[1] http://www.csdn.net/article/2015-01-30/2823782#0-tsina-1-19619-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1
2) 【Powerstrip串联Docker扩展工具】 by @perldaily
关键词:虚拟化, Docker, 容器
#devopsweekly# Powerstrip 项目 [1] 之前曾经发布Flocker的ClusterHQ公司又发布
一个帮助串联Docker扩展工具的东西
[1] https://... 阅读全帖
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20
来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-03
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1) 【CCF 2015年大数据发展趋势预测】 by @刘知远THU
关键词:分析, 应用, 可视化, 资源
CCF大数据专家委员会推出《2015年大数据发展趋势预测》,提到2015年的十大发展趋
势之一是结合智能计算的大数据分析成为热点;最受瞩目的技术包括:深度学习、内存
计算/实时分析、数据挖掘、可视化分析。还有很多有意思的调研和分析结果。 [1] #
新浪微盘# [2]
[1] http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/zlcontnry.jsp?contentId=2842044881654
[2] http://vdisk.weibo.com/s/AUX2AEFBpP16
2) 【HP Helion OpenStack之技术... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-04
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1) 【阿里巴巴技术专家杨晓明:基于Hadoop技术进行地理空间分析】 by @心开始123
关键词:计算框架, Hadoop, 杨晓明
发表了博文《阿里巴巴技术专家杨晓明:基于Hadoop技术进行地理空间分析》【编者按
】交通领域正产生着海量的车辆位置点数据。将这些车辆位置信息和道路进行关联的统
计操作则是一项颇为浩大的工作,而随着Had [1]
[1] http://weibo.com/p/230418bcfc8a050102vg14
2) 【雅虎开源Kafka集群管理器】 by @网路冷眼
关键词:计算框架, 代码, 流计算
【雅虎开源Kafka集群管理器】 [1] Kafka在雅虎内部被很多团队使用,媒体团队用它做
实时分析流水线,可以处理高达20... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-05
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1) 【大数据解决方案:国美在线Apache Hadoop的大数据平台】 by @中国云计算论坛
关键词:计算框架, Hadoop
【大数据解决方案:国美在线Apache Hadoop的大数据平台】·Hadoop数据仓库有效实现
数据整合,存储商品数据、用户数据、交易数据、库存数据、物流数据等的最实时数据
。通过大数据平台的实时SQL分析引擎关 联分析,更加高效、快速、全面的生产业务报
表 [1]
[1] http://www.thebigdata.cn/Hadoop/13398.html
2) 【手把手教你用Docker部署一个MongoDB集群】 by @DockerOne
关键词:数据库, 虚拟化, Docker, MongoDB, 容器
【手把手教... 阅读全帖
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1) 【成就完美数据科学家的六个技巧】 by @爱可可-爱生活
关键词:分析
[文章]《6 Tips for Being an Awesome Data Scientist》 [1] 成就完美数据科学家
的六个技巧:培养卓越的沟通技巧、洞悉数据而不仅仅了解数据、善用外部数据洞察全
局而不局限于内部数据、善于把握和坚持问题的实质(根本)、善于重用而不是重复创造
、做好过程(流程)控制等
[1] http://smartdatacollective.com/eran-levy/296501/6-tips-being-awesome-data-scientist
长微博图:http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eoyjts... 阅读全帖
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1) 【OpenStack架构设计指南】 by @勤奋的适兕
关键词:云服务, OpenStack
《OpenStack架构设计指南》官方已经发布预览,还有6%的内容尚待翻译,不过不耽误
大家的阅读。希望大家多多批评指正,也希望更多的人参与到review环节。 @陈沙克 @
OpenStack中国社区 @ben_杜玉杰 [1]
[1] http://docs.openstack.org/zh_CN/arch-design/
2) 【AerospikeDB与Redis性能比较】 by @Linuxeden开源社区
关键词:数据库, NoSQL
【AerospikeDB与Redis性能比较】 原标题:AerospikeDB与Redis性能比较:在AWS上的
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1) 【CIO Network: Making Use of Imperfect Big Data】 by @爱可可-爱生活
关键词:应用, Amy Braverman, 视频
[视频]《CIO Network: Making Use of Imperfect Big Data》 [1] NASA的Amy
Braverman博士访谈,讲#大数据#时代如何用不同的数据集,形成有意义的结论,应对
大数据的不完美。要想清楚最主要的问题、数据采集渠道,采用新的统计工具,分布数
据的处理是大问题 云: [2]
[1] http://www.wsj.com/video/cio-network-making-use-of-imperfect-big-data/727E3... 阅读全帖
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1) 【从SDN以及Docker看网络模型发生的变革】 by @DockerOne
关键词:虚拟化, Docker, 容器
【从SDN以及Docker看网络模型发生的变革】本文选自New Stack,是介绍SDN的系列文
章之一,这系列之前的几篇文章主要是介绍SDN相关的技术和工具,这篇文章以Docker
容器集群的网络模型为出发点,大致介绍了SocketPlane如何将SDN与Docker结合起来,
在跨主机的容器之间建立虚拟局域网。 [1]
[1] http://dockerone.com/article/188
2) 【基于Hadoop和Hbase的人类基因组/外显子组数据分析工具SeqHBase】 by @
biostack
关键词:分析, 计算框... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-10
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1) 【数据库各个派系的起源、应用场景和选择指南】 by @中国统计网
关键词:数据库, Emil Eifrem, NoSQL
【数据库各个派系的起源、应用场景和选择指南】现在我们站在各个用例的角度上来考
虑那种系统适合于这些用例。你的意见是? 首先,我们要纵览各种数据模型。这些模型
的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 [1]
[1] http://www.itongji.cn/article/020941262015.html
2) 【架构最简单的PaaS平台DINP发布 来自小米】 by @LUPA开源社区
关键词:虚拟化, 云服务, Docker, PaaS, 容器
【架构最简单的PaaS平台DINP发布,来... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-11
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1) 【解析NoSQL数据库的分布式算法】 by @英特尔商用频道
关键词:数据库, NoSQL
【解析NoSQL数据库的分布式算法】系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由
,包含了分布式系统协调,故障转移,资源管理和许多其他特性。本篇将讨论数据一致
性、数据分布式存储、以及全局状态三个关键问题。 [1]
[1] http://weibo.com/p/1001603808720076333550
2) 【Dokku和Docker的完美配合】 by @LUPA开源社区
关键词:虚拟化, 云服务, Docker, PaaS, 容器
【Dokku和Docker的完美配合,一起来辩】本文作者介绍了如何在单机上将Dokku和
Docker结合。Dokku... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-12
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1) 【浅谈Hadoop YARN资源隔离机制】 by @开源力量
关键词:计算框架, Hadoop, YARN
【浅谈Hadoop YARN资源隔离机制】当谈及到资源时,我们通常指内存,CPU和IO三种资
源。默认情况下,YARN不会对任何资源进行隔离,当然,如果采用Java语言编写的程序
,则会使用JVM内置的隔离机制为内存资源进行隔离。 [1]
[1] http://www.osforce.cn/group/2/thread/1240?fr=weibo&mu=140910XRNWcD
2) 【Apache HBase高可用性的新阶段】 by @CSDN云计算
关键词:计算框架, 数据库, Hadoop, HBase
【实战丨Apache HBase高... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-13
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1) 【去硅谷当个大数据工程师,你要这么做】 by @与非网
去硅谷当个大数据工程师,你要这么做 [1] 本人主人公从国内的一线互联网公司百度
、阿里巴巴、奇虎、到美国一线公司Facebook、Google、Linkedin、Twitter、Amazon
,拿到10+ offer,并且在Linkedin期间也面试过100+候选人,参与面试题制定,乐于
分享并帮助很多人成功求职,实现目标。
[1] http://www.eefocus.com/component/338831
2) 【可视化存储智能解决方案】 by @传说中的冬瓜头
关键词:分析, 资源, 幻灯片, 可视化
现将鄙人2009年所设计的“可视化存储智能解决方案”写成了50页的小书,分享给大家
... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-15
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1) 【百度迁徙 携手央视创新大数据新闻】 by @百度
关键词:应用, 交通, 新闻
【#百度迁徙#携手央视创新大数据新闻】反映春运迁徙状况的“百度迁徙”今日第二次
上线提供服务啦!新版“百度迁徙”增加了实时航班、机场热度和火车站热度等创新功
能,并已在央视《晚间新闻》“据说过年”栏目以及昨日《新闻联播》中露面。想知道
大家过年都从哪到哪?速戳→_→ [1]
[1] http://qianxi.baidu.com
2) 【Bayesian Networks with R and Hadoop】 by @爱可可-爱生活
关键词:计算框架, Hadoop, 视频
[视频]《Bayesian Networks with R and Hadoop》 [1] 用R... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-17
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1) 【大规模Docker集群助力微博迎接春晚峰值挑战】 by @i陈飞
关键词:虚拟化, Docker, 容器
借助大规模Docker集群,5分钟可以完成上百规模节点调度,即刻提供10W QPS的承载能
力,应对服务的峰值——大规模Docker集群助力微博迎接春晚峰值挑战 [1]
[1] http://weibo.com/p/1001603811301997572906
2) 【人工智能领域鲜为人知的趋势:云计算 vs 高性能计算】 by @Linux中国
关键词:吴恩达
人工智能领域鲜为人知的趋势:云计算 vs 高性能计算 | 当吴恩达还在Google训练电
脑矩阵使用人工智能,识别喵星人视频时,他并非一帆风顺。 Google在世界各地的数
据中心拥有... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-18
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1) 【GraphLab Create开源了核心代码】 by @Jay_大头机器学习
关键词:算法, Python, 代码
GraphLab Create今天开源了核心代码,包括SFrame,SGraph,图分析算法库以及
Python和C++的通信架构等模块。 [1]
[1] https://github.com/dato-code/Dato-Core
2) 【用Python实现决策树的ID3和C4.5生成算法】 by @hankcs
关键词:算法, 资源, Python, 决策树, 可视化, 书籍, 统计
【决策树】 “何以别离久,何以少团栾。”本文对应《统计学习方法》 第5章,用
Python实现了决策树的ID3生成算法和C4.5生成算法,并用m... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-19
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1) 【百度Deep Speech讨论会视频】 by @黄浩XJU
关键词:深度学习, Andrew Ng, 行业动态
昨天百度Deep Speech讨论会视频 Andrew Ng ‏ @AndrewYNg Starting right
now! Presentation on Deep Speech breakthrough on deep learning+speech.
Livestream [1]
[1] https://freeflowapp.com/v/2ajfgt
2) 【SearchOnMath:数学搜索引擎】 by @网路冷眼
【SearchOnMath:数学搜索引擎】 [1] SearchOnMath 旨在让学生和研究者... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-20
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1) 【Wiki2Vec从维基百科Dumps生成Word2Vec向量】 by @爱可可-爱生活
关键词:自然语言处理
[开源] Wiki2Vec —— 从维基百科Dumps生成Word2Vec向量的工具,包括词向量和主题
向量
长微博图:http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epfedr29wsj20l42p21h4.jpg
2) 【Netflix开源大数据异常检测模块RAD】 by @爱可可-爱生活
关键词:算法, Java, PCA, 代码, 可视化, 异常检测
[开源]《RAD - Outlier Detection on Big Data》 [1] Netflix开源大数据异常检测
模块RAD(Robus... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-22
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1) 【大数据金融2.0系列:红包大战和移动金融的崛起】 by @36大数据网
关键词:应用, 鲍忠铁, 金融
【大数据金融2.0系列:红包大战和移动金融的崛起】36大数据专稿,作者:鲍忠铁,
转载本文需要得到作者daxiakanke 的授权。  2015年春节,抢风头的不再是春晚小.
. [1] (分享自 @搜狐新闻客户端 )
[1] http://3g.k.sohu.com/t/n38125932
2) 【汲取Linux灵感 Pivotal开源大数据套件】 by @Linuxeden开源社区
关键词:数据库
【汲取Linux灵感 Pivotal开源大数据套件】 Pivotal公司将把旗下大数据套件中的主
要组成部分加以开源,而这正是从Linux发展概念... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-23
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1) 【波士顿深度报告:回归价值本源-金融机构如何驾驭大数据】 by @36大数据网
关键词:应用, PDF, 金融
【波士顿深度报告:回归价值本源-金融机构如何驾驭大数据(附PDF下载)】 ❶
; 价值导向与内嵌式变革——BGG对大数据的理解 ❷ 应用场景与基础设施——
纵览海内外金融机构的大数据发展实践❸ 超越技术的管理视角——金融机构驾
驭大数据的三个关键点❹ 用实践引领思考 [1]
[1] http://www.36dsj.com/archives/23048
2) 【没有数据驱动的流程和产品,你的大数据毫无价值】 by @麦嘉
关键词:应用, 新闻
没有数据驱动的流程和产品,你的大数据毫无价值... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-24
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1) 【《科学通报》大数据研究与应用专辑】 by @李武军nju
《科学通报》大数据研究与应用专辑, [1]
[1] http://csb.scichina.com:8080/CN/volumn/home.shtml
2) 【大数据时代的数据新闻生产】 by @新闻传播学研
关键词:应用, 新闻
【大数据时代的数据新闻生产:现状、影响与反思】数据新闻被认为是新闻业未来的发
展趋势,将会在呈现方式、生产流程和生产理念等方面对新闻生产产生巨大的影响。当
然,数据新闻也存在着局限性。全文链接: [1]
[1] http://pan.baidu.com/s/1jGy0M7k
3) 【股票价格预测竞赛获胜者Dr. Steve Donaho访谈】 by @爱可可-爱生... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-26
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1) 【开启一个新的时代:Apache HBase 1.0】 by @ChinaHadoop
关键词:计算框架, 数据库, Hadoop, HBase, 代码
【开启一个新的时代:Apache HBase 1.0】由小象科技CTO翻译,[大红灯笼]热腾腾端
出来,[大红灯笼]供大家参考。点击: [1] [呵呵][呵呵][呵呵]
[1] https://github.com/chinahadoop/news/blob/master/hbase/release_1.0.0.md
2) 【Docker生态系统系列之二:容器化综述】 by @DockerOne
关键词:虚拟化, Docker, 容器
【Docker生态系统系列之二:容器化综述】本篇文章是介绍Doc... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-01
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1) 【稀疏线性模型】 by @爱可可-爱生活
关键词:算法, Trevor Hastie
[视频]《Sparse Linear Models》 [1] Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-
Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型
云: [2] 13年同主题报告: [3] 讲义: [4]
[1] http://new.livestream.com/accounts/10932136/events/3779068
[2] http://pan.baidu.com/s/1jGy0WB0
[3] http://pan.baidu.com/s/1kTMf6h5
[4] http://... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-02
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1) 【VALSE视觉与学习青年学者研讨会视频】 by @视觉机器人
关键词:会议活动, 视觉, 活动, 教育网站, 李学龙, 潘纲, 山世光, 颜水成
VALSE是山世光教授(博士、研究员、博导)等发起的一项研讨会,主要目的是为计算
机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者(以70后和80后为
主)提供一个深层次学术交流的舞台 [1] ,历次QQ群活动信息: [2] ,技术分享视频
列表: [3]
[1] http://vipl.ict.ac.cn/valse/
[2] http://valse.mmcheng.net
[3] http://vision.ouc.edu.cn/valse/
2) 【Why word2vec wor... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-03
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1) 【奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义】 by @徽沪一郎
关键词:经验总结, 算法, 博客, 矩阵
讲解SVD(#奇异值分解#)的绝世好文, [1] 附中文翻译 [2]
[1] http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd
[2] http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=696950&do=blog&quickforward=1&id=699380
2) 【eHarmony如何做用户推荐】 by @breezedeus
关键词:应用, 推荐系统
国外在线交友网站eHarmony是如何做用户推荐的: [1] ,对应视频... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-04
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1) 【The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP】 by @王威廉
关键词:资源, 自然语言处理, Eduard Hovy, Jiwei Li, PDF, 论文
来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章:The NLP Engine: A
Universal Turing Machine for NLP [1] 作者用Shannon Entropy来刻画NLP中各项任
务的难度。
[1] http://arxiv.org/pdf/1503.00168.pdf
2) 【信息检索排序模型BM25】 by @iB37
关键词:应用, 资源, PDF, ... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-05
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1) 【Grounded Language Learning】 by @刘挺
关键词:会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, Ray Mooney, 幻灯片, 会议, 视频
推荐:Grounded Language Learning,Invited talk at AAAI’2013,Ray Mooney, 把
自然语言处理与感知、行动相关联,从而在环境中实现“落地”,而不只是在语言的空
间里转,想一想孩子不是看了海量语料才学会语言的!有视频,有PPT: [1]
[1] http://videolectures.net/aaai2013_mooney_language_learning/
2) 【IBM收购Alchemy API】 by @ZD... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-01
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1) 【稀疏线性模型】 by @爱可可-爱生活
关键词:算法, Trevor Hastie
[视频]《Sparse Linear Models》 [1] Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-
Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型
云: [2] 13年同主题报告: [3] 讲义: [4]
[1] http://new.livestream.com/accounts/10932136/events/3779068
[2] http://pan.baidu.com/s/1jGy0WB0
[3] http://pan.baidu.com/s/1kTMf6h5
[4] http://... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-02
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1) 【VALSE视觉与学习青年学者研讨会视频】 by @视觉机器人
关键词:会议活动, 视觉, 活动, 教育网站, 李学龙, 潘纲, 山世光, 颜水成
VALSE是山世光教授(博士、研究员、博导)等发起的一项研讨会,主要目的是为计算
机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者(以70后和80后为
主)提供一个深层次学术交流的舞台 [1] ,历次QQ群活动信息: [2] ,技术分享视频
列表: [3]
[1] http://vipl.ict.ac.cn/valse/
[2] http://valse.mmcheng.net
[3] http://vision.ouc.edu.cn/valse/
2) 【Why word2vec wor... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-03
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1) 【奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义】 by @徽沪一郎
关键词:经验总结, 算法, 博客, 矩阵
讲解SVD(#奇异值分解#)的绝世好文, [1] 附中文翻译 [2]
[1] http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd
[2] http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=696950&do=blog&quickforward=1&id=699380
2) 【eHarmony如何做用户推荐】 by @breezedeus
关键词:应用, 推荐系统
国外在线交友网站eHarmony是如何做用户推荐的: [1] ,对应视频... 阅读全帖
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1) 【The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP】 by @王威廉
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来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章:The NLP Engine: A
Universal Turing Machine for NLP [1] 作者用Shannon Entropy来刻画NLP中各项任
务的难度。
[1] http://arxiv.org/pdf/1503.00168.pdf
2) 【信息检索排序模型BM25】 by @iB37
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1) 【Grounded Language Learning】 by @刘挺
关键词:会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, Ray Mooney, 幻灯片, 会议, 视频
推荐:Grounded Language Learning,Invited talk at AAAI’2013,Ray Mooney, 把
自然语言处理与感知、行动相关联,从而在环境中实现“落地”,而不只是在语言的空
间里转,想一想孩子不是看了海量语料才学会语言的!有视频,有PPT: [1]
[1] http://videolectures.net/aaai2013_mooney_language_learning/
2) 【IBM收购Alchemy API】 by @ZD... 阅读全帖
m***r
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-06
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1) 【踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的】 by @杨静Lillian
关键词:算法, 应用, 行业动态, 机器人, 杨强
【杨强】踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的? [1] 不管马克的谷歌大狗能做出多少动作
,它都并不真正具有智能:它的整个“头脑”,都是在算法控制下,计算如何保持平衡
而已。下面就让我们跟着杨强教授的分析,像拆穿魔术一样,来揭开踹不倒的谷歌大狗
的真面目吧!
[1] http://weibo.com/p/1001603817391019661074
2) 【DeepDive Open Datasets】 by @爱可可-爱生活
关键词:自然语言处理, 教育网站
[数据集] DeepDive Open Datasets [1] 经Stanfor... 阅读全帖
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