随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

元组概念：有序的不可变的元素集合和列表的区别就是,元组元素不能修改定义一个元素的写法（666,）t(666,)正确写法t(666)错误写法，括号当成优先级的括号了多个元素

前言在了解深度学习框架之前，我们需要自己去理解甚至去实现一个网络学习和调参的过程，进而理解深度学习的机理；为此，博主这里提供了一个自己编写的一个例子，带领大家理解一下网络学习的正向传播和反向传播的过程；除此之外，为了实现batch读取，我还设计并提供了一个简单的DataLoader类去模拟深度学习中数据迭代器的取样；并且

注：本文仅面向电脑小白或者非技术人员分享一些常用的Chrome浏览器配置和小技巧一、管理搜索引擎进入搜索引擎管理界面：可以直接在地址栏右键修改搜索引擎，或者进入设置页面选择搜索引擎条目进入设置页面：单击浏览器右上角三点标志选择设置菜单，或者直接在地址栏输入:chrome://settings(chrome://settings

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

搜索引擎的基本数据结构是反向索引，也就是为每个关键词建立了到文档的映射，然后所有的关键词是一个有序列表。搜索的时候，只要先从有序列表中匹配到关键词，就能搜索到包含该关键词的所有文档，反向索引的数据结构对于关键词搜索的场景是非常高效的。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c540a67524fa4829b1

基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度Accuratepredictionofconcretecompressivestrengthbasedonexplainablefeaturesusingdeeplearning作者：ZiyueZeng（KeyLaboratoryofAdvancedCivilEngineer

10月2627日，以“数字化优先下的和谐乐章”为主题的2022第七届IDC中国数字化转型年度盛典在北京召开。天翼云(https://click.ctyun.cn?tracksource_bkemedium_cpscontent_se4608