总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却 在每一步训练过程中，首先会根据训练数据生成一个feed dictionary，这里面会包含本次循环中使用到的训练数据集。 feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train, images_placeholder, labels_placeholder) fill_feed_dict方法如下，每次从训练数据集中根据batch_size取出指定数量的images_feed和 目前应用比较多的线性模型非Logistic Regression莫属了。为了能实时捕捉数据分布的变化，我们引入了online learning，接入实时数据流，使用google提出的FTRL[5]方法对模型进行在线更新。后续也会单独写一篇FTRL的应用、特征、落地、面试问点等细节。 之前训练的几个神经网络使用的数据集比较小，一个服务器节点自带64G内存 + 虚拟内存基本上可以保证训练过程正常运行。最近终于用到了将近两百万个样例的2维训练数据，一次读入几乎把内存占满，神经网络的训练无以… Elasticsearch执行过程，是先使用圆的外切正方形快速筛选出点，在判断正方形内的每个点与圆心的距离，由此可见如果能使用倒排索引的range查询同样可以提高查询效率，所以，在设计索引和数据格式的时候，使用单值、对象方式存储经纬度数据，是比较理想的。 数据量暴增，迁移数据. 庞大的数据是一大困难阿。不像一个论坛一个博客，最大也不过几十个g, 可是现在数据已经是百G级别了。任何的错误导致的数据恢复都要2小时以上，不过所幸azreader 从未出过数据库错误，希望以后一不要出错。 20160603 三年多过去，现在的news feed ads已经是日入4000万刀的现金牛了[1]。作为主要成长时期在这个团队里工作过的成员，回想起来感概多多。 Feed Ads有很多种形式，但是最为主要的是如下四种。 1.
NinjaTrader Group, LLC Affiliates: NinjaTrader, LLC is a software development company which owns and supports all proprietary technology relating to and including the NinjaTrader trading platform. NinjaTrader Brokerage™ is an NFA registered introducing broker (NFA #0339976) providing brokerage services to traders of futures and foreign 总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却 没区别可能是训练数据比较小或者模型计算很复杂，IO不是训练时间的瓶颈。 模型训练的过程中可以简单看成两个步骤，一是训练数据的处理和传输，二是根据当前的数据计算损失来调整权重参数。feed_dict IO速度比较慢，训练过程中可能很多时候等在等数据，特别是当模型计算比较简单时，很大一 有时在写代码时会不小心在比较String与String值相等，char与char值相等时会没弄清楚”==”与equals()两种比较方法的区别就直接选一个用上了，最后在Debug时才发现以为是true的地方却是false，以为是false的地方却是true。写这篇文章只是为了记录平时写代码时可能会犯的一些小错误，如下先预先说明： String
有时在写代码时会不小心在比较String与String值相等，char与char值相等时会没弄清楚”==”与equals()两种比较方法的区别就直接选一个用上了，最后在Debug时才发现以为是true的地方却是false，以为是false的地方却是true。写这篇文章只是为了记录平时写代码时可能会犯的一些小错误，如下先预先说明： String NinjaTrader (NT) 从其运营的模式看还是和交易商的联系比较密切，数据源不开放是很大的缺点。有人评论说NT的方向是做交易平台，而在开发和测试方面，基于.Net的NT5太耗费资源了。这也是我使用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不用考虑。 III TensorFlow如何读取大数据集？ 这里的大数据集指的是稍微比较大的，像ImageNet这样的数据集还没尝试过。所以下面的方法不敢肯定是否使用于ImageNet。 要想读取大数据集，我找到的官方给出的方案有两种： 使用TFRecord格式进行数据读取。 Tensor 的比较运算 在Tensorflow中提供了六个Tensor大小比较的函数分别如下；其中，第一个参数是比较符号前的Tensor，第二个是符号后的Tensor。compa=tf.less(A,B) ## <#compa=tf.greater(A,B) ## >#compa=tf.greater_equal(A,B)
【文章作者】 王江【作者简介】 达观数据自然语言处理工程师，负责达观NLP底层开发、私有化应用系统开发等工作。主要参与大型系统的开发，对机器学习、NLP等领域有浓厚兴趣。 fastText是Facebook于2016年开源的一… 下面用四款应用来分析看看他们如何运用feed流页面的： 1. 微信朋友圈. Timeline，是Feed流设计中最基础的一种的形式呈现。 根据去年官方数据，朋友圈基本还是已展示个人情况为主，65%的朋友圈为原创，而浏览朋友圈也不是强目的性的。 关于时间的分区，需要根据数据量，用户访问特点进行一个合理的切分。如果数据发表量非常大，可以进行更多的分区。 上面介绍的 推模式和拉模式 都有各自的特点，个人觉得 时间分区拉模式 弥补了图四的拉模式的很大的不足，是一个成本比较低廉的解决 将rosbag的数据feed给lego-loam，输出地图。另外写了一个滤波节点，订阅地图，进行滤波操作，再发布出来。 由于输入给lego-loam的数据来自于rosbag，所以需要rosbag提供时间信息。 总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却
NinjaTrader Group, LLC Affiliates: NinjaTrader, LLC is a software development company which owns and supports all proprietary technology relating to and including the NinjaTrader trading platform. NinjaTrader Brokerage™ is an NFA registered introducing broker (NFA #0339976) providing brokerage services to traders of futures and foreign 总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却