一个实际应用场景的大数据平台架构该架构只有离线计算，图中日志收集模块是 Scribe，但不建议使用，笔者熟悉 flume 和 kafka，业界目前主要使用这两个中间件。其实数据平台的搭建，前期是痛苦的，但是完成时是美好的，因为搭建完成后，基本只需要做统计部分，这就是小步快跑的时候。对于数据平台的解读，我们可以从4个层次进行，分别是数据收集、数据存储、数据统计和数据挖掘，下面将分别展开做详细介绍。一
Recurrent Neural Networks人类思维具有连贯性。当你看这篇文章时，根据你对前面词语的理解，你可以明白当前词语的意义。即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容，体现了思维的连续性。传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时，不能做到像人类思维一样的具有连续性，这成为它的一个主要不足。比如你想对电影不同时刻发生的故事情节进行事件的分类，就无法利用传统的神经网络，根据电影中前面时
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2024-06-13 20:17:07
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目录1 RNN2 编程实验 1 RNN上节课我们利用词嵌入把句子转化为词向量序列的详细过程，但忽略了语言数据在时间上的关联性，这节课来让我们的神经网络具有处理这种关联的能力我们不考虑预处理这一过程，假设都已经处理成了合适的300维词向量，现在我们开始改造一下神经网络的工作模式：我们将每次的输出值保存起来，与下一个词向量一起作为下一次的输入，直到得到最后的预测输出。这样一个句子的每个词对最后预测输
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2024-03-26 11:22:15
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将CNN与LSTM结合起来可以用于处理序列数据中的空间和时序信息。下面是一种可能的方法：数据准备：首先，准备输入数据。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。CNN特征提取：将序列数据作为输入，通过一层或多层卷积层进行特征提取。卷积层可以提取输入数据的空间特征，例如边缘、纹理等。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重
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2023-11-24 06:26:45
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⛄ 内容介绍一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层CNN的输出相融合,缓解深层神经网络中层与层之间特征传递时出现的特征丢失问题.本发明适用于文本分类,具有运行效率高,运行时间短的优点,解决了
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2024-05-30 09:52:14
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参考博客：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 希望大家在阅读下面文字的时候，已经读完上面的文章了，因为下面的文字是根据上面文章来写的。 首先，深度学习模型已经在各种研究领域中取得了很大的发展，主要说一下自己就CNN和RNN，LSTM模型的一些理解。（适合理解不透彻或者掌握不到精髓的读者，初学者可以看上面的博客，大神可以忽略）首先，CNN是为了获取图像或者文本
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2024-04-28 01:31:32
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一种新的网络攻击正在上升。2017年，所有成功的网络攻击中有多达77％涉及无文件攻击。但是什么是无文件攻击，你怎么能防御它们？无文件攻击如何工作 最基本的是，计算机将数据存储在两个位置：其硬盘驱动器和随机存取存储器（RAM）。硬盘驱动器包含锁定长期存储的数据。想想存储在计算机上的所有文件和应用程序，但现在还没有打开 – 这些文件和应用程序都在磁盘上。但是，当您打开应用程序和文件时，您告诉计算机将它
在今天的信息化时代，如何高效地处理大数据已经成为了许多企业面临的一大挑战。随着数据的爆炸式增长，许多企业开始关注如何使用大数据处理框架来存储和分析这些数据。在众多可选的工具中，Java与Apache Spark的结合被广泛采用，作为高性能的数据处理解决方案。本文将深入探讨Java与Spark结合的问题，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘与扩展应用。
## 背景定位
在某大型电
概述NSGA2是一种基于非支配排序的遗传算法，可用于求解多目标优化问题[1]。在NSGA2中，种群初始化后， 基于非支配排序方法，种群中的个体被分成多个前沿组。第一个前沿组中的个体是完全非支配个体，它们的rank值被赋为1。第二个前沿组中个体受第一个前沿组中的个体支配，它们的rank值被赋为2。其余前沿组中个体依次类推 。NSGA2引入拥挤距离（crowding distance）作为评判个体与相
1. 神经网络基础知识1.1 神经元神经网络（Neural Net）是由大量的处理单元相互连接形成的网络。神经元是神经网络的最小单元，神经网络由若干个神经元组成。一个神经元的结构如下：上面的神经元x1，x2，x3和1是输入，hw,b(x)是输出。其中f(x)是激活函数，常用的激活函数有sigmoid函数和tanh（双曲正切）函数。sigmoid函数：tanh（双曲正切）函数：1.2 神经网络神经网
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2023-08-04 15:24:41
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# Java Spark 与 Spring 结合
在现代的Web应用程序开发中，Java作为一种强大且稳定的编程语言，具有很高的流行度。而Spark和Spring作为两个流行的Java框架，各自有着自己的优势和特点。本文将介绍如何将Java Spark与Spring结合起来，充分发挥它们的优势，实现更加灵活和高效的Web应用程序开发。
## Java Spark 简介
Java Spark是
原创
2024-04-14 04:36:50
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前言 好久没用正儿八经地写博客了，csdn居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧，按照我讲解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。 RNN最近做出了很多非常漂亮的成果，比如Alex Graves的手写文字生成、名声大振的『根据图片生成描述文字』、输出类似训练语料的文字等应用，
深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，如何将深度学习应用到业务场景中，实现用户专属定制，达到精准营销的目的，量化团队进行了一系列学习和探索。基于两方面业务动机尝试构建某一品类购买用户预测模型：一方面，了解该类用品购买人群特征，挖掘潜在用户可能购买的商品，定向营销，实现用户专属定制，提高用户点击率和购买量，同时挖掘用户潜在喜好商品，增强用户体验。另一
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2024-02-27 21:09:54
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文章目录前言一、LSTM是什么？算法介绍二、训练LSTM模型1.数据预处理2.构建LSTM模型设定模型参数构建并训练模型训练模型三、 数据可视化展示四、评估模型五、总结参考资料 前言【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（1）-RNN数据集介绍部分见前篇，本文主要讲述LSTM模型的构建。一、LSTM是什么？算法介绍我们之前使用RNN的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上
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2024-08-01 21:44:37
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前言传统的RNN到后期会出现梯度消失现象，前面的内容到后面已经没有办法get到，为此，LSTM和GRU诞生了。LSTM长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此需要一
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2024-07-14 08:22:13
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Github 项目地址：https://github.com/healthDataScience/deep-learning-HAR传统图像分类中也是采用的手动特征工程，然而随着深度学习的出现，卷积神经网络已经可以较为完美地处理计算机视觉任务。使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程，网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加高级和抽象的特征，从而完成计算机视觉任务。在本文中，我们将讨论如何使用
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2024-03-22 15:53:13
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作者：Zhonghui You还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝中，让模型自己决定哪些滤波器不太重要，那么它们就可以删除了。其实对滤波器进行剪枝是一种最为有效的、用于加速和压缩卷
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2024-04-16 10:02:59
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1: LSTM结构推导，为什么比RNN好？ 答案：推导forget gate，input gate，cell state， hidden information等的变化；因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸； 2：梯度消失爆炸为什么？ 答案：略 3：为什么你用的autoenco
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2024-07-26 01:16:44
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要在Apache Spark环境中利用内置的LSTM模型进行预测，首先需要确保环境的高效配置与调试。接下来，我会为大家提供一个实用的步骤指南，逐步走过环境准备、配置、验证测试等重要环节，帮助大家轻松掌握使用Spark自带LSTM的流程。
为了让大家更好地理解这个过程，我们将环境准备与配置详情一一展开。
## 环境准备
首先，我们需要明确所使用的硬件与软件要求。确保你的系统满足以下条件：
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# 使用 Spark 实现 LSTM 运算的指导
深度学习中的长短期记忆（LSTM）网络是处理时间序列数据的一种重要工具。在分布式计算框架 Spark 中使用 LSTM 运算，可以使模型训练速度更快，适合处理大规模数据。本文将介绍如何在 Spark 环境中实现 LSTM 运算，包括全流程的步骤，以及每一步需要用到的代码示例。
## 流程概述
下面是实现 LSTM 运算的主要步骤：
| 步骤
