从人类到 AI：意群阅读的奥秘与英语学习的高效技巧
一、人类的英语阅读理解：意群如何加速大脑处理？
1.1 什么是意群（Chunking）：自然语义单元意群，顾名思义，就是将语言中具有内在联系的部分组合在一起，形成一个相对独立且完整的语义单元。举个简单的例子，在句子“I love reading books in the
人工智能
一文搞懂池化层！Pooling详解(魔改篇)
一. Overlapping Pooling(重叠池化)
重叠池化正如其名字所说的，相邻池化窗口之间会有重叠区域，此时sizeX > stride
提出于ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
相对于传统的no-overlapping pooling，采用Overlapping Pooling不仅可
GeNets：发表在nature上的基因组分析网站平台工具
2018年6月Nature Methods上发表了一篇关于机器学习分析特定基因集内部关系工具的文章，简单来说就是，通常我们做了差异基因分析得到一个基因集合，然后会用GO/KEGG富集进行进一步分析，但是该工具给我们提供了另一种可能，通过对差异基因集进行机器学习训练最终得到部分关键的基因以及基因间相互作用。该工具以网站的形式方便大家使用，目前只支持人的基因集输入，笔者输入数据后的运行结果如下图所示，
市场洞察所需要的“数据”，是如何搜集的呢？
市场洞察所需要的“数据”，是如何搜集的呢？
一、传统的数据收集方法
1.1一手数据
一手数据，也称之为原始数据，是指通过人员访谈、询问、问卷、测定等方式，直接获得的新数据。
收集方法：定性调查与定量调查。
定性调查：主要通过一对一“深度访谈”，例如焦点座谈会。
定量调查：主要通过向消费者发送一个结构化的调查问卷获取数据。
两者可以结合使用，先定性调查挖掘未知、深度，然后定量调查实现数
大数据：HDFS知识体系（知其然，知其所以然）
前言
HDFS是Hadoop体系的基础，不知道各位怎么对待HDFS。反正我更多的关注一些应用层的东西，对于HDFS多有忽视。
但是每次面试的时候都要重新去背面经，我觉得这样的情况不太正常，因此耗时两天半整理了HDFS的知识体系，力求知其然也要知其所以然。
文章中有不少个人思考，希望能让各位更好的理解HDFS.
一、HDFS特性
高容错性：HDFS认为硬件总是不可靠的。
高吞吐量：HDFS为大量
【kafka】kafka 在线增加分区副本数
创建 increase-replication-factor.json 文件
$ cat increase-replication-factor.json
{"version":1, "partitions":[
{"topic":"testTopic","partition":0,"replicas":[0,1,2]},
{"topic":"testTopic","partition":1
GpuGeek全栈AI开发实战：从零构建企业级大模型生产管线（附完整案例）
目录
背景
一、算力困境：AI开发者的「三重诅咒」
1.1 硬件成本黑洞
1.2 资源调度失衡
1.3 环境部署陷阱
二、三大核心技术突破
GpuGeek的破局方案
2.1 分时切片调度引擎（Time-Slicing Scheduler）
2.2 异构计算融合架构
2.3 AI资产自动化管理
三、六大核心
