同时，Angel正式宣布加入LF深度学习基金会，并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。...来自TEG数据平台部的Angel首席开发工程师肖品提到：“Angel作为一个分布式机器学习平台，能够在万亿级的特征维度条件下运行多种机器学习算法，这是开源系统在面对高维度的模型训练时性能表现不佳现状的一个的重大的突破...Angel具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高时，平台便有越明显的优势。进入Angel2.0，凭借参数服务器的支持，Angel可以轻松扩展到千亿级维度特性。...来自小米、华为、新浪微博的工程师都曾参与Angel的开发，贡献了高质量的代码，还有海外人士志愿参与Angel英文文档建设，助力项目走向国际化。...万亿级维度特性计算 a）基于参数服务器，Angel可以轻松扩展到万亿级维度的模型 b）针对稀疏大模型的场景, Angel对底层数数学库进行了做了优化 c）Angel上的算法通过pulling/pushing
同时，Angel正式宣布加入LF深度学习基金会，并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。...来自TEG数据平台部的Angel首席开发工程师肖品提到：“Angel作为一个分布式机器学习平台，能够在万亿级的特征维度条件下运行多种机器学习算法，这是开源系统在面对高维度的模型训练时性能表现不佳现状的一个的重大的突破...Angel具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高时，平台便有越明显的优势。进入Angel2.0，凭借参数服务器的支持，Angel可以轻松扩展到千亿级维度特性。...来自小米、华为、新浪微博的工程师都曾参与Angel的开发，贡献了高质量的代码，还有海外人士志愿参与Angel英文文档建设，助力项目走向国际化。...万亿级维度特性计算 a）基于参数服务器，Angel可以轻松扩展到万亿级维度的模型 b）针对稀疏大模型的场景, Angel对底层数数学库进行了做了优化 c）Angel上的算法通过
文章作者：王培军 腾讯 高级工程师 整理编辑：李沛欣 出品平台：DataFunTalk、AI启蒙者 导读：Angel是腾讯自研的分布式高性能的机器学习平台，支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景...Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。本次分享为大家介绍Angel推荐算法在游戏推荐中的应用。...01 游戏平台上的游戏推荐 这张图看到的是Steam平台上的一个游戏推荐的应用。Steam平台主要是使用标签的推荐方法，它的标签主要是基于用户选择去收集的信息。...如果是经典的算法，有一个很大的核心的问题：怎么去结合用户画像，还有物品画像，参与到DeepFM的建立？...这个分类依据，是Class之前所做的权重分布，从Deep FM的一部分的模型研发而来的一部分。 Deep FM模型的random部分有很多类别特征的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...问题描述： 在使用实验室服务器安装pytorch的时候报错：ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。...原因分析： 原因是由于实验室服务器管理时都是用户账号登陆，没有管理员权限，因此在更改一些重要配置的时候需要找管理员要管理员权限。 解决方案： 1.找管理员要权限。...torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 加管理员权限的语句如下...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
另外，北京大学崔斌教授及其学生也共同参与了Angel项目的研发。 在实际的生产任务中，Angel在千万级到亿级的特征纬度条件下运行SGD，性能是成熟的开源系统Spark的数倍到数十倍不等。...丰富的线性代数及优化算法库: Angel更提供了高效的向量及矩阵运算库（稀疏/稠密），方便了用户自由选择数据、参数的表达形式。...友好的任务运行及监控: Angel也具有友好的任务运行方式，支持基于Yarn的任务运行模式。同时，Angel的Web App页面也方便了用户查看集群进度。...（这里Angel使用的是BSP模式）。...另外，项目组正在计划把Angel进行开源，我们会在后续合适的时机进行公开。
在V1.0.0推出的时候，就已经具备了Spark on Angel的功能，基于Angel为Spark加上了PS功能，在不变中加入了变化的因素，可谓如虎添翼。...3.L-BFGS的Spark on Angel实现 3.1 实现框架 Spark on Angel借助Angel PS-Service的功能为Spark引入PS的角色，减轻整个算法流程对driver的依赖...“轻易强快”的Spark on Angel Spark on Angel是Angel为解决Spark在机器学习模型训练中的缺陷而设计的“插件”，没有对Spark做"侵入式"的修改，是一个独立的框架。...4.1 轻 --- "插件式"的框架 Spark on Angel是Angel为解决Spark在机器学习模型训练中的缺陷而设计的“插件”。...Spark on Angel没有对Spark中的RDD做侵入式的修改，Spark on Angel是依赖于Spark和Angel的框架，同时其逻辑又独立于Spark和Angel。
导语: GBDT（或XGBoost）算法是一种十分流行的树集成学习算法，不但是数据科学竞赛的常胜工具，在工业界的具体业务场景也有广泛的落地场景。...本文聚焦腾讯自研的联邦学习平台Angel PowerFL中纵向联邦GBDT算法实现，介绍纵向联邦GBDT算法的原理和流程，并讲解相关的优化技术。...为了解决这种供需矛盾，腾讯自研的联邦学习平台Angel PowerFL（以下简称PowerFL）针对纵向联邦GBDT算法的瓶颈进行了一系列的分析与优化，并提出一种高效的纵向联邦GBDT算法实现。...在GBDT所采取的Boosting策略中，第棵决策树学习的是前棵决策树的预测值的残差。...在直方图构建完成后，直方图上的每个桶是梯度的汇总，如年龄在的范围内且落入该树结点的所有样本的梯度之和。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 展开全部 代码块是一种常见的代码形式。...代码块的格式如下： 1、普通代码块：是最常见的代码块，在方法里用一对“｛｝”括起来的数据，就是普通的代码块， 2、构造代码块：是在类中直接定义的，用“｛｝”括起来的代码。...3、静态代码块：他在类中的成员位置，用“｛｝”括起来的代码。...：结合了，普通代码块，构造代码块，静态代码块，是大家能够够清楚的明白 代码块执行的数序以及规律，——————面试题结果 6、他会先执行class 文件class Nihaoa到内存。...中的，是它的一种固定写法。
风控是业务健康发展的保障。通过大数据建模可以实现智能风控，对作弊和欺诈等行为进行风险识别和控制，有效提升风控效果。而大数据则是智能风控的基础，在实际应用中却很难集中整合数据用于风控建模。...联邦学习技术可以在原始数据不出域的情况下实现多方联合建模，既可以保护数据隐私，又可以挖掘多方数据协同应用价值，助力实现大数据智能风控。...腾讯大数据团队在联邦学习和隐私保护技术上已经深耕多年，4月9日9点，腾讯大数据Angel PowerFL负责人程勇将会在第二届线上DataFunSummit：智能风控技术峰会上分享联邦学习技术与实践思考
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目，2019年在基金会的孵化过程中，完成了3.0版本的发布，并于同年在基金会顺利毕业。...作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 ?...因此，在3.1.0版本中，Angel加强了自身的图计算能力。...Angel Graph通过Spark On Angel或Pytorch进行分布式训练，可以轻松支持十亿级顶点、千亿级边的大规模图计算。 2.端到端的图计算。...工业界的大数据生态多为Spark、Hadoop。Angel Graph基于Spark On Angel的架构，可以无缝衔接Spark，以便利用Spark 的ETL能力，支持端到端的图学习。
Github 上，其他团队的研发人员与 Angel 开发团队就问题进行探讨 这并不是 Angel 的首次亮相，去年 5 月，面向高维度机器学习的分布式计算框架 Angel 进入大众视野；12 月 18...（详见《腾讯 Angel 1.0 正式版发布：基于 Java 与 Scala 的机器学习高性能计算平台》） 在谈及新一代 Angel 平台时，黄明表示，Spark on Angel 是此次平台升级的一大亮点...这次腾讯开源 Angel 的时候，直接将 Spark on Angel 也开源了，希望能够带动更多的 Spark 工程师投入到机器学习的领域中，利用 Spark 和 Angel 配合来做机器学习。...同时，Angel 的 PSServer 也不再只服务于 Angel 的 Client，只要能够实现 AngelPSClient 接口，其它机器学习框架也能可以接入 Angel。...在 Angel 提供的 PSService 和 psFunc 基础上，Spark 可以充分利用 Angel 的 PS，可以以最小的修改代价，实现高速训练大模型的能力。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...展开全部 1、在JAVA程序中由String和“+”参与的运算变量都会被转为字符类型，可以理解为先把32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333335313237...System.out.println(“str is “+str); System.out.println(“booleanstr is “+booleanstr); } } 2、多个变量参与运算时JAVA程序每行的执行顺序是从左到右
偶然看到还有别的用法，大吃一斤，原来 TimeUnit 并不是一个简单的枚举类。...TimeUnit.HOURS.toSeconds(1); // 另一种形式 long sec = TimeUnit.SECONDS.convert(1, TimeUnit.HOURS); sleep() 比如，当前线程休眠5秒，传统的方式如下...： Thread.sleep(5000); 用TimeUnit看起来是这样的： TimeUnit.SECONDS.sleep(5); 如果休眠1天呢？...（有点扯淡，仅为说明问题），传统的方式： Thread.sleep(1000*60*60*24); 对不对呢？得掰着手指头 —— 看半天，用TimeUnit就清晰多了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 音频文件转码 简介 本文描述如何从其它格式的音频转成符合语音识别输入要求格式的音频文件。 由于底层识别使用的是pcm，因此推荐直接上传pcm文件。...wav（pcm编码）格式，仅仅在同样参数的pcm文件加了个几百k的文件头。...，推荐使用16000的采样率。...8000的采样率会降低识别效果。 输出wav和amr格式时，如果不指定输出编码器的haunt，ffmpeg会选取默认编码器。...，可以根据文件的大小计算采样率是否正常。
导读：Angel是腾讯自研的分布式高性能的机器学习平台，支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景。Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。...Angel机器学习平台架构 Angel机器学习平台是腾讯自研的基于传统Parameter Server架构的高性能分布式的机器学习平台如图1所示，详细架构图如图2所示。...Fig2 Angel机器学习平台架构图 Angel机器学习平台设计时就考虑到了很多问题，首先是易用性，Angel机器学习平台编程接口简单，可快速上手使用，支持训练数据和模型的自动化切分，减少用户的干预...之后是灵活性，Angel实现了ANGEL_PS_WORKER和ANGEL_PS_SERVICE两种模式，ANGEL_PS_WORKER模式下模型的训练和推理服务由Angel平台自身的PS和Worker完成...而ANGEL_PS_SERVICE模式下，Angel只启动Master和PS，具体的计算交给其他计算平台（如Spark，TensorFlow）负责，Angel只负责提供Parameter Server的功能
GNU是GNU’s Not Unix的缩写,意思是GNU并不是Unix。那它是什么呢？...基于这个想法， 史托曼便开始参考Unix上的现有软件，并依据这些软件的作用开发出具有相同功能的软件，并将其开源。...Bash Shell GCC与G++ 首先GCC是the GNU Compiler Collection的意思，是GNU的一个编译器集合，里面包含了多种编译器及相关工具，如gcc、g++。...GDB可以做四个主要的事情(及它所支持的其它功能)以帮助你发现程序的bug: 1. 开始一个程序，指定任何可能影响它行为的事情； 2. 让你的程序以指定的条件暂停； 3....改变你程序中的变量或数据，以便你试验导致你程序bug的影响因素，并了解更多其它的信息。
眼下, 这仍是一个正在研究的项目. Maple的第一个商业版本号是1985年出版的....代数运算器负责输入的编译、主要的代数运算(如有理数运算、初等代数运算等)以及内存的管理. Maple的大部分数学函数和过程是用Maple自身的语言写成的, 存于外部函数库中....这样的输出方式不是我们想要的，为了得到更美观的输出效果。...值得注意的是, “^”的表达式仅仅能有两个操作数, 换言之, 是错误的, 而“+”或“*”的随意表达式能够有两个或者两个以上的操作数....的计算中, 5的因子的个数为: 这些5与足够多的2相乘将得到178个0, 而Maple的输出结果中最后178位数为零. 由此, 能够相信Maple结果的正确性.
随便拉个工具用 Base64 解密下的结果是：#!...ramp.com/careers and use this secret when " f"you apply: {generate_secret()}\n" )上面的代码是 Python 的，...然后你把上面的代码拷贝到你的计算机跑一下，应该可以看到下面的结果：下面的字符串就是你在申请的时候需要填入的字符串了。...另外，你需要在你的 python 环境中安装 pip install cryptography 。简单来说，就是上面的代码需要访问服务器，生成一个字符串，类似数据校验的意思。...这个还是在申请的时候第一次遇到，有点意思。https://www.ossez.com/t/ramp/14586
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