机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

问题

机器学习·2024-03-08
jinhaibo课题专家组 · 昆仑银行 擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
6 会员关注
根据需求,主要是处理30亿条交易数据,并利用机器学习为交易地址打上标签,使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量:Hadoop适合存储海量的数据,并提供了多种技术组件用于查询和分析,由于本需求是30亿条数据进行存储和处理,所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...
汽车HPC·2024-03-05
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
操作系统侧的性能优化是一个综合性的工作,需要综合考虑硬件、软件、数据结果以及系统配置等多因素。 操作系统默认配置可能不适合特定的应用程序。通过调整系统参数和优化系统设置,可以提高计算速度。比如调整文件系统的缓存大小、调整进程调度算法和优化中断处理等,可以提...
汽车HPC·2024-03-05
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
我们用的是Altair PBS Works,基本满足我们以周度、月度和季度三种维度的多队列资源利用率统计。
汽车HPC·2024-03-05
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下措施: (1)加密数据 使用加密技术对数据进行加密,以保护数据...
汽车HPC·2024-03-05
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
HPC平台的安全合规可以参考等保3的标准进行执行,具体的措施如下:HPC平台的自身健壮性、硬件、操作系统,平台、应用软件的漏洞监测和补丁修复机制,定期进行安全加固。HPC平台的整体安全防护,设定边界防护以及东西向隔离的有效措施,开启身份鉴别、访问控制 HPC平台数据的安全性,做...
汽车HPC·2024-03-05
一一 · 制造业 擅长领域:机器学习, 人工智能, 服务器
若只是HPC平台完全切换操作系统,框架不变的话,那么等同于重新部署一套新的环境,需要在切换前做好大量的验证工作,实施部署步骤可以参考以前的部署过程。需要特别注意的是:1:所有CAE软件与新的OS的兼容性和运行稳定性,不同版本的CAE软件兼容性,以及未来CAE软件升级的拓展性,做好矩...
机械装备HPC·2024-02-26
mxin · 上海宝信软件股份有限公司 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
481 会员关注
要实现不同品牌、不同型号、不同时期采购的服务器的统一调度,可以考虑以下几种解决方案:使用兼容的中间层软件:寻找或开发一个中间层软件,该软件能够作为不同PBS调度系统之间的桥梁,实现资源的统一管理和调度。这个中间层软件需要能够与各个品牌的PBS调度系统进行有效的通信和...
机械装备HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
1. 计算资源预约,HPC平台可以引入预约系统,让用户提前预约资源,可以让HPC平台提前规划资源分配,避免资源需求波峰时期的排队情况。用户可以根据任务的紧急程度和优先级,提前预约所需的计算资源和时间窗口,2. 建立资源缓冲池,集群平台可以设置资源缓冲池,将一部分资源保留作为备...
汽车HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
如上述朋友所说,需要结合HPC集群监控系统,统计出一段时间内仿真计算资源的使用情况,使用集群的队列功能,本地集群和云集群资源的可弹性调整算力资源的使用。

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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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