该机构认为，开放银行是一种平台化商业模式，通过与商业生态系统共享数据、算法、交易、流程和其他业务功能，为商业生态系统的客户、员工、第三方开发者、金融科技公司、供应商和其他合作伙伴提供服务，使银行创造出新的价值...、开放的平台合作模式，构建泛银行生态系统。...究其本质，开放银行旨在通过开放与共享，打造银行生态圈，实现服务升级与价值再造。这将带来一种全新的银行业态，促使银行服务随时随地、无处不在，全面回归以用户为核心。...目前正在使用FinClip搭建小程序生态平台，选取该平台的主要原因是其具有足够开放的生态架构，让银行能够快速拥有自己的应用市场，并将各方合作伙伴上架到自己构建的生态中来，与目前的实际的业务形态非常契合。...除了开放的技术框架，功能丰富的运营端也是我们选择该平台的重要原因，就目前的运行来看，通过FinClip搭建的管理后台能在第三方小程序审核上提供巨大的便利性。分享几个比较亮点的功能。
总的来说，Kubeflow是 google 开源的一个基于 Kubernetes的 ML workflow 平台，其集成了大量的机器学习工具，比如用于交互性实验的 jupyterlab 环境，用于超参数调整的...1.2 Kubeflow 背景 Kubernetes 本来是一个用来管理无状态应用的容器平台，但是在近两年，有越来越多的公司用它来运行各种各样的工作负载，尤其是机器学习炼丹。...首先，分布式的机器学习任务一般会涉及参数服务器（以下称为 PS）和工作节点（以下成为 worker）两种不同的工作类型。...1.3 Kubeflow与机器学习 Kubeflow 是一个面向希望构建和进行 ML 任务的数据科学家的平台。...下图显示了 Kubeflow 作为在 Kubernetes 基础之上构建机器学习系统组件的平台： kubeflow是一个胶水项目，它把诸多对机器学习的支持，比如模型训练，超参数训练，模型部署等进行组合并已容器化的方式进行部署
机器如何学习？ 人脑具备不断积累经验的能力，依赖经验我们便具备了分析处理的能力，比如我们要去菜场挑一个西瓜，别人或者自己的经验告诉我们色泽青绿、根蒂蜷缩、纹路清晰、敲声浑响的西瓜比较好吃。...以下便是机器学习与人脑归纳经验的类别图： 平台设想 在同程内部，我们对应用机器学习的一些团队做了了解，发现他们普遍的处理步骤如下： 这个过程中存在一些痛点： 线上数据到线下搬运耗时 训练数据量难均衡...因此我们觉得可以构建一套平台化的产品直接对线上数据进行建模实验，节省机器学习的开发成本，降低机器学习的应用门槛。...于是 3.0 的架构中我们开发了提供实时预测服务的 tcscoring 系统： tcscoring 系统的依赖介质就是模型的 PMML 文件，用户可以在机器学习平台上直接部署训练完成了的模型对应的 PMML...，一部分验证，从而得到最优模型： 平台展望 个性化 迭代完 3 个版本后，机器学习平台抽象出了很多通用的东西，但是还有一些个性化的东西没有办法很好地变现。
在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上，个推首席数据架构师袁凯，基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验，分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。...一、背景：机器学习在个推业务中的应用场景 作为独立的智能大数据服务商，个推主要业务包括开发者服务、精准营销服务和各垂直领域的大数据服务。...以往大家自己在单机上就可以完成机器学习的数据预处理、数据分析以及最终机器学习的分析和上线。但在海量数据情况下，可能需要接触到Hadoop生态圈。 2、做监督学习时，经常需要匹配样本。...第四点，这个平台不是面向机器学习零基础的开发人员，更多的是面向专家和半专家的算法工程师，让他们提高建模的效率。同时这个平台要支持多租户，确保保障数据安全。...5、做机器学习的过程中，除了基本的算法，实际上还有很多代码是重复或者相似的，我们需要把这些常用代码进行函数化封装。 6、支持对模型服务进行打包部署。 7、模型还要支持版本管理。
机器学习是一种允许计算机使用现有数据预测未来行为、结果和趋势的数据科学方法。 使用机器学习，计算机可以在未显式编程的情况下进行学习。机器学习的预测可以使得应用和设备更智能。...在线购物时，机器学习基于历史购买推荐你可能喜欢的其他产品。 刷信用卡时，机器学习将事务与事务数据库进行比较，帮助检测欺诈行为。当机器人吸尘器清理房间时，机器学习帮助其决定工作是否完成。...Python 和 R 语言都具有健全的生态系统，其中包括了很多开源工具和资源库，从而能够帮助任何水平层级的数据科学家展示其分析工作。...Python ，由于更看重预测结果的准确性，使其成为机器学习的一把利器。 R ，作为一种以统计推断为导向的编程语言，在数据分析界也得到广泛应用。...Scikit-learn 却将二者结合成为一个机器学习资源库，同时也降低了大家的学习门槛。微软的ML.NET 目标之一就是要打造C#的 Scikit-learn。
作为人工智能的核心分支之一，机器学习以其强大的数据处理能力和智能决策支持，正逐步渗透到社会经济的各个领域，其中，现代城市管理便是其大展身手的舞台之一 机器学习技术如何为城市管理带来革命性的变革。...我们身处一个城市化进程不断加速的时代，城市管理面临着前所未有的挑战：如何有效应对人口增长带来的资源压力？如何确保城市基础设施的高效运行与安全？如何提升公共服务水平，满足市民日益增长的多元化需求？...绿色生态：机器学习助力城市环境保护 在绿色生态领域，机器学习技术正发挥着越来越重要的作用，帮助城市实现更高效、更可持续的环境保护。...智慧服务：机器学习提升公共服务水平 公共服务需求预测与资源配置 需求预测： 机器学习算法通过分析历史数据、社会经济指标、人口统计信息等，能够识别出公共服务需求的变化趋势和周期性规律。...个性化推荐： 电子商务平台、新闻资讯平台等利用机器学习算法分析用户的行为习惯和偏好，为用户提供个性化的商品或服务推荐，提高用户满意度和粘性 在教育领域，机器学习算法可以根据学生的学习进度和能力水平，推荐适合的学习资源和课程
虽然现在的计算机都有GPU，但是并不是所有的GPU都适合用来进行深度学习。对于那些不能深度学习功能的GPU，本文将会一步一步的教大家如何构建一个自己的深度学习机器。...首先，检测下你的GPU型号是否有在这个网站中列出，继续阅读下文，你就会知道如何用小于$1.5k的花费来装备你的机器。 购买硬件 这个部分，我们来列出构建深度学习机器需要用到的主要设备。...运行分析 Nvidia的Digits是一个友好的平台，允许你使用深度学习技术训练预测模型。...你就建立起了一个深度学习机器。...如果你是刚开始学习深度学习技术，你也可以现在云平台上先学习，用google的机器学习平台：https://cloud.google.com/products/machine-learning/，真不好意思
centOS上搭建一个云服务平台，所以写下该文章当做笔者的学习笔记，提供给大家一起学习。...虽然我们没有办法实现像百度云、腾讯云、阿里云那么强大的云服务平台，但是可以学习它们这些思维，做一个简单的云平台给自己的团队或公司使用。...创建主机 我们的云服务器平台的结构是这样的： [这里写图片描述] 这个平台是在一个主机，然后在主机中创建多个虚拟机给用户使用，所以我们首先要有一个主机。...为了学习，我们在VMware中创建一个机器当做我们的主机，使用的系统是CentOS6.5。...多个云服务器到底有什么用呢，在下一篇文章《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》介绍如何使用多个机器搭建一个高可用高并发的网站服务器，这种情况下就需要多个服务器了，这种情况下就可以使用云服务平台了
目录： 一.银行生态建设的背景与趋势 二.如何构建生态服务 三.构建生态服务平台涉及的关键技术 四.生态服务平台前期规划 五.生态服务平台为银行带来的价值 一.银行生态建设的背景与趋势 1.建设以银行为核心生态服务的背景...二.如何构建生态服务 1.金融生态服务平台蓝图 ?...生态服务平台上的资源来自业务系统的支撑，需要企业业务服务能力的开放和能力汇聚网关。 生态平台包含业务运营和业务创新两部分。 2.金融生态服务平台业务架构 ?...三.构建生态服务平台涉及的关键技术 1.金融生态服务平台技术架构 ? 金融生态服务平台的技术架构：分应用层，渠道层，服务层，数据层，感知层。...精选提问： 问：很不错的分享，有个问题是面对银行现有信息系统不愿废弃，如何实现缺失部分补充，老系统做改造，有什么好的建设方案？
Weka机器学习工作平台是一个功能强大且易于使用的预测建模平台。 在这篇文章中，你将发现如何在你的工作站上快速安装Weka，并开始学习机器学习。...看完这篇文章后，你会知道： 如何为Windows或Mac安装一体化版本的Weka。 如何在Windows或Mac上单独安装Java和Weka。 如何在Linux和其他平台上安装Weka。...例如： java -jar weka.jar 在Linux和其他平台上安装Weka Weka还单独提供了一个为Linux和其他平台上安装的版本。...例如： java -jar weka.jar 概要 在这篇文章中，你发现了如何下载和安装Weka机器学习工作台。...为Linux和其他平台安装独立版本的Weka。
预计阅读时间：10分钟 过去半年，我们团队在机器学习平台上做过一些工作，因为最近看到几篇关于机器学习算法与工程方面的的文章，觉得十分有道理，萌发了总结一下这块的一些工作的念头，我最近工作主要分为两块：1...，机器学习框架的研发、机器学习平台的搭建；2，基础NLP能力的业务支持。...其实这个就是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题，有的人认为要自研框架，需要先考虑支持工作，如何提交、如何监控， 连部署工具、任务调度都没有，怎么做框架？...特殊需求优化 考虑到部分业务，并没有实时化部署线上服务，需要预先离线计算结果，然后放到线上去做推荐，我们的分布式机器学习框架也做了一些离线的inference的优化，单台机器从30万/s的处理速度优化到...服务意识，是系统，尤其是像ml system这类并不是足够成熟的行业上必须要具备的，其实想想TensorFlow也就释然了，如此牛的一套东西，也还必须要全世界去pr，去培养用户使用机器学习的习惯。
其中一个更大的优势在于由于phpMyAdmin跟其他PHP程式一样在网页服务器上执行，但是您可以在任何地方使用这些程式产生 的HTML页面，也就是于远端管理MySQL数据库，方便的建立、修改、删除数据库及资料表...搭建phpMyAdmin管理平台 1）LAMP平台的简易部署 安装httpd、mysql、php、php-mysql软件包 # yum -y install httpd mariadb php php-mysql...-4.1.2-all-languages /var/www/html/pma# cd /var/www/html/pma/ 切换到部署后的pma程序目录，拷贝配置文件，并修改配置以正确指定MySQL服务器的
引言MQTT 是一种轻量级、基于发布/订阅模式的消息传输协议，旨在用极小的代码空间和网络带宽为物联网设备提供简单、可靠的消息传递服务。...出于稳定性、可靠性、成本等多方面的考虑，众多 MQTT 服务实现更倾向于选择拥有丰富开源生态系统的 Linux 环境，Windows 平台上可选的 MQTT 服务相对有限。...NanoMQ 是用于物联网边缘的超轻量级 MQTT 消息服务器，具有极高的性能性价比，适用于各类边缘计算平台。...NanoMQ 有着强大的跨平台和可兼容能力，不仅可以用于以 Linux 为基础的各类平台，也为 Windows 平台提供了 MQTT 服务的新选择。...本文将以 NanoMQ 为例，使用二进制包和源代码编译两种方式演示如何在 Windows 平台中快速搭建 MQTT 服务。
quick-start 在官方网站的项目文档中讲解的不是很清晰，特别是针对新手来说是有一定的难度，我这里使用的是 Linux CentOS 7.4 64位环境，需要提前安装 Git 应用，这个就不详细讲解了，接下来讲一下如何安装...但是在实际情况下，80 端口一般是使用于 HTTP 等服务，所以说尽量将服务端口设置为非 80 端口，由于使用了阿里云，可以关闭防火墙，同时配置安全组策略将 8080 入端口设置为允许状态。.../sbin/nginx -s stop 推流 配置好服务器，可以看一下流媒体服务器推流效果，这里我是用的是 OBS 推流应用，推流端使用的是 RTMP 协议，在播放端使用的是 hls+ 协议。...OBS配置 播放地址：http://ip地址:端口/hls2/流名.m3u8 参考 PingOS 项目参考 怎么搭建hls低延时直播（lowlatency hls）- 知乎 最后，这是一个系列的文章，后续还有针对...PingOS 流媒体服务还有对应优化，敬请关注。
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。...它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。...在本教程中，我们将讲解如何在Debian 10的Python虚拟环境中安装TensorFlow。...以下内容提供了如何在Debian 10上的Python虚拟环境中安装 TensorFlow。 1、安装Python 3 venv 首先我们要验证系统上是否安装了Python 3。...如果不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow教程页面并了解如何构建您的第一个ML应用程序。
Azure机器学习模型搭建实验前言了解Azure机器学习平台，知道机器学习流程。...Azure平台简介Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别...微软的目标是简化使用机器学习的过程，以便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。这款服务的目的在于“将机器学习动力与云计算的简单性相结合”。...AML目前在微软的Global Azure云服务平台提供服务，用户可以通过站点：Microsoft Machine Learning Studio (classic) 申请免费试用。...Azure机器学习实验实验目的：了解机器学习从数据到建模并最终评估预测的整个流程。
现在让我们来看看市场上最好的机器学习平台都有哪些服务。...什么是机器学习服务 机器学习服务（Machine learning as a service, MLaaS）包含机器学习大多数基础问题（比如数据预处理，模型训练，模型评估，以及预测）的全自动或者半自动云平台的总体定义...在本文中，我们将首先概述 Amazon，Google 和 Microsoft 的主要机器学习服务平台，并比较这些供应商所支持的机器学习 API。...这并不是如何使用这些平台的说明，而是在开始阅读平台的文档之前所需要做的功能调研。 针对定制化的预测分析任务的机器学习服务 ?...这包括从桌面或者内部服务器直接上传数据。如果你的机器学习工作流程很多样化，并且数据来自多个来源，如何集成多个数据源可能是一个挑战。
最近开始学习机器学习里的深度学习，刚开始在慕课网上看了基本的机器学习概念，然后开始看吴恩达在斯坦福的教学视频，惊奇的发现他都是在推倒数学公式。然而有些数学知识我已经忘的差不多。...机遇巧合之下，在部门的图书馆发现了一本深度学习的书，里面把深度学习里要用到的数学基础知识大概了讲了一遍。这一刻，我终于知道数学在实际中如何运用了，并且它真的是很强大的解决问题的工具。...python是做机器学习最适用的语言了，因为市面上有很多已经存在的机器学习工具库了，而java的也有，但是不多。...个人理解，Anaconda就是一个可以帮你管理多个python运行环境及相关的工具包的平台。我下载了python3.6版本。mac上全部默认安装就可以了。...好了，我已经有了一个做机器学习的python环境了。然后我需要一个开发工具，当然普通的txt文档就能编辑出python文件了。但是有工具干嘛不用呢？ 网上推荐Python开发工具pycharm。
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。 采用Python进行机器学习的主要原因是：它是一种通用编程语言，这意味着它可以用于研究、开发以及生产过程中。...在本文中，您将了解Python的机器学习生态系统。 [Python的机器学习生态系统] 上图由Stewart Black拍摄，版权所有。 Python Python是一种通用的解释型编程语言。...Python生态系统安装 有多种方法可以安装Python的机器学习生态系统。在本节中，我将介绍其中一种安装方法。 如何安装Python 第一步是安装Python。...在我的工作站上，可以看到以下输出： sklearn: 0.17.1 如何安装生态系统：更简单的方法 如果您对在您的机器上安装软件没有信心，那么为您提供更简单的一种方法。...scikit-learn提供了所有的机器学习算法。 您还学习了如何在工作站上安装用于机器学习的Python生态系统。
文本基于 大型互联网企业平台开放技术实践 整理，原文值得收藏，多次阅读。 文章从开放生态、开放网关、开放授权和开放安全四个方面阐述了开放平台的建设路径。...开放生态 开放生态包含四个角色，开放平台，开发者（ISV），商家和用户。 ? image.png “ISV 通过企业的开放平台可以开发出商家所需要的 SAAS 软件。...userId 只要出了服务层，就不对外暴露，直接用 token 取代。...【这块是我一向的观点】 总结 结合所述，坐一个小结，在开放平台接口设计中有两个原则可以参考 1 不直接暴露 userId 为业务入参 也就是说服务端在获取用户信息的方式，不能通过 GET、Post 参数...推荐本文和 系统服务化构建-两方OAuth 和 退出功能需要网络支持吗？两篇文章一起阅读，应该会有更多收获。 end2020年1月 山西
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