PAI-AutoML调参服务是通过算法的方式解放用户调节算法参数的工作.自2018年8月发布PAI-AutoML1.0版本以来,该功能已经帮助众多PAI的中小企业用户提升了模型的准确性,得到了不错的反馈. PAI-AutoML1.0版本介绍文章:https://help.aliyun.com/document_detail/87393.html,为了进一步提升该服务的能力,PAI在今日发布AutoML调参服务2.0版本,目前该功能已经在PAI各区域服务全量上线. 在AutoML2.0版本中将包含…

目录 1.准备工作 2.Docker登陆命令 3.Docker提交命令 4.总结: 5.补充:docker tag命令 1.准备工作 Docker Hub地址:https://hub.docker.com/ (1)注册用户: 说明: Sign In:登陆,已有账户,点击这里进行登陆. Sign Up:注册,没有账户,点击这里进行注册. Get Started Today for Free :立刻免费开始. Already have an account? Sign In:已经有帐号了? 登入.…

Power Hungry Cows(POJ 1945) Description FJ的奶牛想要快速计算整数P的幂 (1 <= P <=20,000),它们需要你的帮助.因为计算极大数的幂,所以它们同一时间仅能使用2个存储器,每个存储器可记录某个结果值. 第一件工作是初始化存储器内的值一个为底数x, 另一个为1. 奶牛可以相乘或相除2个存储器中的值,并把结果存在其中某个存储器内,但所有存储的结果必须是整数. 例如, 如果他们想计算x^31, 一种计算方法是: WV1 WV2 开始: x 1 存储…

​ 0 序篇 2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本. 2017年02月,Tensorflow正式发布了1.0.0版本,同时也标志着稳定版的诞生. 2019年10月,TensorFlow在经历七个多月(2019年3月1日-2019年10月1日)的 2.0 Alpha 版本的更新迭代后发布 2.0 正式版. 2.0 正式版官方介绍视频 https://v.qq.com/x/page/b3003v2g8dq.html 虽然 2.0…

MuPlayer『百度音乐播放内核』 —— 跨平台.轻量级的音频播放解决方案. 多端(PC & WebApp)通用,统一的API调用方式 HTML5 Audio与Flash内核的平滑切换(支持IE 6在内的所有常见浏览器) 文档完善,API设计灵活简洁 针对WebApp端的优化打包,节省加载资源 百度多条产品线上实际应用,稳定可靠 http://labs.music.baidu.com/muplayer/doc/index.html…

作者:阿里云用户mr_wid ,z)NKt#   @I6A9do   如果感觉该评测对您有所帮助, 欢迎投票给本文: UO<claV   RsfTUb)<   投票标题:  28.[阿里云产品公测]以开发者角度看ACE服务『ACE应用构建指南』:作者:mr_wid 5yi q#   G5J ZB7C   投票地址: http://bbs.aliyun.com/read/178799.html?spm=5176.7189909.0.0.b88gbW $ow`)?sh   Jjh!/pWZ4  …

天花无数月中开,五采祥云绕绛台.堕地忽惊星彩散,飞空旋作雨声来.怒撞玉斗翻晴雪,勇踏金轮起疾雷.更漏已深人渐散,闹竿挑得彩灯回. ——明·瞿佑·<烟火戏> 记得每年过春节的那段时间,除了欣赏隆冬的景色,剩下的就是欣赏天空中美丽的烟花了. 成都的冬天,天空中总是灰蒙蒙的,像是织了一层薄薄的轻纱,把阳光挡走了一部分.路边的枫树上,没有了夏日整天“知了”,“知了”的小家伙,是否有鸟儿,我却也忘了.树上的枫叶寥寥无几,可能是在某一时候,悄无声息地飘落了:有时路过一棵年岁已高的树,也不知是地球引力还是什…

给定一个数列a1,a2,a3,...,an和m个三元组表示的查询,对于每个查询(i,j,k),输出ai,ai+1,...,aj的升序排列中第k个数. #include <iostream> using namespace std; #define SIZE 20 #define M 3 typedef struct Elem { int i, j; int k; } ELEM; /* 表示一个元素的三元组结构 */ int getMedian(int* arr, int low, int hi…

『NiFi 学习之路』简介 『NiFi 学习之路』入门 -- 下载.安装与简单使用 『NiFi 学习之路』资源 -- 资料汇总 『NiFi 学习之路』把握 -- 架构及主要组件 『NiFi 学习之路』使用 -- 主要组件的使用 『NiFi 学习之路』自定义 -- 组件的自定义及使用 『NiFi 学习之路』感悟 -- 我对 NiFi 的理解 NiFi 这个东西到底有哪些应用场景?这些功能特性是如何在使用过程中发挥作用的?这些功能特性的底层实现是如何 一.概述 2017 年的 2 月初到写就这篇文章…

一.概述 许多业务仅仅使用官方提供的组件不能够满足性能上的需求,往往要通过高度可定制的组件来完成特定的业务需求. 而 NiFi 提供了自定义组件的这种方式. 二.自定义 Processor 占坑待续 三.Debug Processor 目前似乎没有较好的方式,有一个邮件列表就此话题进行了探讨. Getting started developing/debugging Nifi processors [hortonworks]Is there a way to debug a custom NiF…