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  • 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用一个库列表。这其中一些库我比别人用多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他一些我是间接使用,比如Th.....

    如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。

    在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。

    这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。

    这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

    其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy和Blocks等)。

    另外的我只是在一些特别的任务中用过(比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation)。

    这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库,然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。

    我想再次重申,这份名单并不详尽。此外,由于我是计算机视觉研究人员并长期活跃在这个领域,对卷积神经网络(细胞神经网络)方面的库会关注更多。

    我把这个深度学习库的列表分为三个部分。

    第一部分是比较流行的库,你可能已经很熟悉了。对于这些库,我提供了一个通俗的、高层次的概述。然后,针对每个库我详细解说了我的喜欢之处和不喜欢之处,并列举了一些适当的应用案例。

    第二部分进入到我个人最喜欢的深度学习库,也是我日常工作中使用最多的,包括:Keras、mxnet和sklearn-theano等。

    最后,我对第一部分中不经常使用的库做了一个“福利”板块,你或许还会从中发现有用的或者是在第二板块中我还没有尝试过但看起来很有趣的库。

    接下来就让我们继续探索。

    针对初学者:

    Caffe

    提到“深度学习库”就不可能不说到Caffe。事实上,自从你打开这个页面学习深度学习库,我就敢打保票你肯定听说Caffe。

    那么,究竟Caffe是什么呢?

    Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center(BVLC)建立的深度学习框架。它是模块化的,速度极快。而且被应用于学术界和产业界的start-of-the-art应用程序中。

    事实上,如果你去翻阅最新的深度学习出版物(也提供源代码),你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。

    虽然Caffe本身并不是一个Python库,但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。

    我把Caffe放在这个列表的原因是它几乎被应用在各个方面。你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案,建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。Caffe二进制文件提取这些.prototxt文件并培训你的网络。Caffe完成培训之后,你可以把你的网络和经过分类的新图像通过Caffe二进制文件,更好的就直接通过Python或MATLAB的API。

    虽然我很喜欢Caffe的性能(它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片),但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。

    电脑技术网认为此文章对《python是服务器语言13个最常用的Python深度学习库》说的很在理。

    主要的原因是,在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。更重要的是, Caffe不能用编程方式调整超参数!由于这两个原因,在基于Python的API中我倾向于对允许我实现终端到终端联播网的库倾斜(包括交叉验证和调整超参数)。

    Theano

    在最开始我想说Theano是美丽的。如果没有Theano,我们根本不会达到现有的深度学习库的数量(特别是在Python)。同样的,如果没有numpy,我们就不会有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,,同样可以说是关于Theano和深度学习更高级别的抽象。

    非常核心的是,Theano是一个Python库,用来定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 Theano通过与numpy的紧密集成,透明地使用GPU来完成这些工作。

    虽然可以利用Theano建立深度学习网络,但我倾向于认为Theano是神经网络的基石,同样的numpy是作为科学计算的基石。事实上,大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano,使自己变得更加便利。

    不要误会我的意思,我爱Theano,我只是不喜欢用Theano编写代码。

    在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机(SVM),当然这个对比并不是很完美。

    你可以做到吗?

    当然可以。

    它值得花费您的时间和精力吗?

    嗯,也许吧。这取决于你是否想摆脱低级别或你的应用是否需要。

    就个人而言,我宁愿使用像Keras这样的库,它把Theano包装成更有人性化的API,同样的方式,scikit-learn使机器学习算法工作变得更加容易。

    更多:python是服务器语言13个最常用的Python深度学习库

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    IIS:微软提供的Web服务器,对ASP语言支持较好,也可以通过插件安装提供对PHP的语言支持。

    Apache:Apache基金组织提供的Web服务器,擅长处理静态页面。

    Tomcat:Apache基金组织提供的Web服务器,提供对JSP和Servlet的支持,也可以通过插件提供对PHP的语言支持,属于轻量级的Java Web容器。

    JBoss:开源的重量级Java Web容器,提供对J2EE各种规范的支持。

    Weblogic:BEA提供的商用Web服务器,对J2EE支持良好,适合做企业应用。

    WebSphere:IBM提供的商用Web服务器,对J2EE支持良好,适合做企业应用。

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  • 请问苹果和安卓手机app的服务器常用什么语言
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    学习大数据开发需要掌握编程语言,哪些是大数据开发常用的编程语言呢,一起了解下吧。

    1.Python语言

    如果你的数据科学家不使用R,他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。

    还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一。

    2、R语言

    使用R语言,只需要短短的几行代码,你就可以在复杂的数据集中筛选,通过先进的建模函数处理数据,以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

    R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统:R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计,超过200万的人使用R语言,并且最近的一次投票表明,R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言,被61%的受访者使用(其次是Python,39%)。

    3、JAVA

    Java,以及基于Java的框架, Java不能提供R和Python同样质量的可视化,并且它并非统计建模的最佳选择。但是,如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统,那么Java往往是你的最佳选择。

    4、Hadoop和Hive

    一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

    学习大数据开发的常用编程语言以上这几种是否都了解到了呢

     

    大数据技术是一种新一代技术和构架,大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,大数据技术已经运用到各个领域,大数据技术的发展可以分为六大方向:

    1.在大数据采集与预处理方向。

    这方向最常见的问题是数据的多源和多样性,导致数据的质量存在差异,严重影响到数据的可用性。针对这些问题,目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。

    2.在大数据存储与管理方向。

    这方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂,需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向,尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。

    3.大数据计算模式方向。

    由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana),而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。

    4.大数据分析与挖掘方向。

    在数据量迅速膨胀的同时,还要进行深度的数据深度分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高,越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生,如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等等。

    5.大数据可视化分析方向。

    通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据,有利于决策者挖掘数据的商业价值,进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究,试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中,各种可能相关的商品也将会不断出现。可视化工具Tabealu 的成功上市反映了大数据可视化的需求。

    6.大数据安全方向。

    当我们在用大数据分析和数据挖掘获取商业价值的时候,黑客很可能在向我们攻击,收集有用的信息。因此,大数据的安全一直是企业和学术界非常关注的研究方向。通过文件访问控制来限制呈现对数据的操作、基础设备加密、匿名化保护技术和加密保护等技术正在最大程度的保护数据安全。



     

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    一、服务器架构理解

    一个Web项目上线,必须依托于服务器成为互联网之中的一个节点,要使我们的应用得以运转,这个节点内容需要进行一系列的工作环境安装配置,而为了目标项目的安全性、稳定性、灵活性,同时考虑公司运营成本,我们相应会做服务器架构对应的软件选择,也就是对服务器架构进行思考。

    服务器架构的第一步则是要考虑选择什么服务器的位置和软件,包括服务器选择云端的还是自己建设、服务器操作系统、进行网络连接的服务器软件、开发语言、数据库等,而这些选择的组合结果,将极大影响项目的后期整体运行以及优化扩展。

    在经过前人不断实践后,逐渐总结出来一些模式化的“解决方案”,目前常见的服务器架构模式分别有:Lamp(Linux+Apache+Mysql+PHP)、Lnmp(Linux+Nginx+Mysql+PHP)、Wamp(windows+Apache+Mysql+PHP)、Wimp(windows+IIS+Mysql+PHP)。

    由于windows操作系统具备易用、界面友好、软件丰富、操作起来非常方便的优势,中小企业常常选择Wamp和Wimp作为公司项目服务器的架构,而又由于windows性能较差、安全性低、不稳定等缺点,大公司常常选择使用Lamp和Lnmp服务器架构。

    以下根据Lamp+Lnmp架构模式具体分析优劣。

    二、架构图

    图1. lamp/lnmp基本架构

    三、Lamp/Lnmp架构理解

    1. LINUX系统

      Linux操作系统有很多发行版本,常见的有Linux操作系统有很多个不同的发行版,如Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux Enterprice、Debian、Ubuntu、CentOS等,每一个发行版都有自己的特色,比如RHEL的稳定,Ubuntu的易用,基于稳定性和性能的考虑,操作系统一般选择CentOS是一个理想的方案。

      CentOS(Community ENTerprise Operating System)是Linux发行版之一,是RHEL(Red Hat Enterprise Linux)的精简免费版,和RHEL为同样的源代码,不过,RHEL和SUSE LE等企业版,提供的升级服务均是收费升级,无法免费在线升级,因此要求免费的高度稳定性的服务器可以用CentOS替代Red Hat Enterprise Linux使用。

      Linux系统之所以会成为目前最受关注的系统之一,主要原因是它的免费,以及系统的开放性,可以随时取得程序的原代码,这对于程序开发人员是很重要的。

    除了这些它还具有以下的优势:------------------------------------------------------------------------------

    Linux系统优势一:跨平台的硬件支持

    由于Linux 的内核大部分是用C 语言编写的,并采用了可移植的Unix标准应用程序接口,所以它支持如i386、Alpha、AMD和Sparc等系统平台,以及从个人电脑到大型主机,甚至包括嵌入式系统在内的各种硬件设备。
    

    Linux系统优势二:丰富的软件支持

    与其他的操作系统不同的是,安装了Linux系统后,用户常用的一些办公软件、图形处理工具、多媒体播放软件和网络工具等都已无需安装。而对于程序开发人员来说,Linux更是一个很好的操作平台,在Linux 的软件包中,包含了多种程序语言与开发工具,如gcc、cc、C++、Tcl/Tk、Perl、Fortran77 等。
    

    Linux系统优势三:多用户多任务

    和Unix系统一样,Linux系统是一个真正的多用户多任务的操作系统。多个用户可以各自拥有和使用系统资源,即每个用户对自己的资源(例如:文件、设备)有特定的权限,互不影响,同时多个用户可以在同一时间以网络联机的方式使用计算机系统。多任务是现代计算机的最主要的一个特点,由于Linux系统调度每一个进程是平等地访问处理器的,所以它能同时执行多个程序,而且各个程序的运行是互相独立的。
    

    Linux系统优势四:可靠的安全性

    Linux系统是一个具有先天病毒免疫能力的操作系统,很少受到病毒攻击。
    
    对于一个开放式系统而言,在方便用户的同时,很可能存在安全隐患。不过,利用Linux自带防火墙、入侵检测和安全认证等工具,及时修补系统的漏洞,就能大大提高Linux系统的安全性,让黑客们无机可乘。
    

    Linux系统优势五:良好的稳定性

    Linux 内核的源代码是以标准规范的32 位(在64 位CPU上是64 位)的计算机来做的最佳化设计,可确保其系统的稳定性。正因为Linux 的稳定,才使得一些安装 Linux 的主机像Unix 机一样常年不关而不曾宕机。
    

    Linux系统优势六:完善的网络功能

    Linux 内置了很丰富的免费网络服务器软件、数据库和网页的开发工具,如Apache、Sendmail、VSFtp、SSH、MySQL、PHP和JSP 等。近年来,越来越多的企业看到了Linux 的这些强大的功能,利用Linux 担任全方位的网络服务器。
    

    linux除了以上的优势,程序员自己还可以利用shell脚本开发系统功能。综上对linux的认识,我们没有理由不选择Linux。

    1. Apach服务器

      Apache是LAMP架构最核心的Web Server,开源、稳定、模块丰富是Apache的优势。但Apache的缺点是有些臃肿,内存和CPU开销大,性能上有损耗,不如一些轻量级的Web服务器(例如nginx)高效,轻量级的Web服务器对于静态文件的响应能力来说远高于Apache服务器。

    2. Nginx服务器

      Nginx是一个小巧而高效的Linux下的Web服务器软件,是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler 站点开发的,已经在一些俄罗斯的大型网站上运行多年,相当的稳定。

      Nginx性能稳定、功能丰富、运维简单、处理静态文件速度快且消耗系统资源极少。

      作为 Web 服务器:相比 Apache,Nginx 使用更少的资源,支持更多的并发连接,体现更高的效率。

      作为负载均衡服务器:Nginx 既可以在内部直接支持Rails和PHP,也可以支持作为 HTTP代理服务器对外进行服务。Nginx 用C编写,不论是系统资源开销还是CPU使用效率都比Perlbal要好的多。

      作为邮件代理服务器:Nginx同时也是一个非常优秀的邮件代理服务器(最早开发这个产品的目的之一也是作为邮件代理服务器),Last/fm 描述了成功并且美妙的使用经验。

      Nginx 安装非常的简单,配置文件非常简洁(还能够支持perl语法)。Nginx支持平滑加载新的配置,还能够在不间断服务的情况下进行软件版本的升级。

    3. PHP

    PHP是目前web开发使用最多的语言。

    优点:

    开源、免费、快捷性(程序开发快,运行快,技术本身学习快)、插件丰富、网上的解决方案有很多(有庞大的开源社区可以提供帮助)、跨平台性强、效率高、图像处理好、面向对象。
    

    缺点:

    1. 函数命名不规范:驼峰法和下滑线,传参位置不一;

    2. 单线程: PHP本身一直以来就是个单进程的程序,虽然php的pthreads扩展早就有了,但是它不够稳定,运行运行着就会莫名其妙的自己挂掉,php的扩展都是C写的,这也就意味着任何一个扩展出现线程竞争资源控制问题都能让整个系统挂掉;

    3. 核心异步网络不支持(当然在linux只有同步非阻塞网络模型)。少了这个,使得很难开发一个能够承受大并发的网络应用。传统的网络模型和io都阻塞的,这样基本的编程的做法就是一个进程(或者线程)响应一个用户链接请求。因此无法完成像实时网游那样需要成千上万网络连接的任务。尽管php也有Libevent、eio扩展对此算是某种程度上面的弥补,但是感觉都不是那么完善;

    4. 只支持web开发,不方便做 .exe文件,不方便做桌面应用程序,不方便做手机程序;

    5. 不适合做爬虫。自动运行脚本,科学运算项目,这语言基本构架就不适合,虽然有很多方法实现。

    6. 后期维护困难,后期提速空间局限性较大。

    1. MYSQL数据库

      开源的数据库中,MySQL在性能、稳定性和功能上是首选,可以达到百万级别的数据存储,网站初期可以将MySQL和Web服务器放在一起,但是当访问量达到一定规模后,应该将MySQL数据库从Web Server上独立出来,在单独的服务器上运行,同时保持Web Server和MySQL服务器的稳定连接。

    当数据库访问量达到更大的级别,可以考虑使用MySQL Cluster等数据库集群或者库表散列等解决方案。

    四、总结

    Linux开源、安全、高性能、稳定;apache服务器开源稳定;Nginx消耗低、速度快、稳定;mysql数据库高性能、稳定、免费;PHP开发速度快。所以综合来说。LAMP/LNMP架构的网站性能高,且成本低,非常适合大部分的商业运作,稳定性、安全性远远优于WIMP/WAMP架构的网站,可以负载的访问量也非常大,在IT领域发展,对于个人或公司,用LAMP/LNMP架构自己项目服务器,肯定会更好。
    

    五、参考网站

    1. http://www.williamlong.info/archives/1908.html

    2. https://www.cnblogs.com/xiaotaoing/p/6687418.html

    3. https://www.cnblogs.com/soundcode/p/6576637.html

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