spark机器学习算法研究和源码分析 本系列文章支持的spark版本 本系列的目录结构 说明 License 来源(书栈小编注)                spark机器学习算法研究和源码分析   本项目对spark ml 包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布...

conv2d conv2d paddle.nn.functional.conv2d ( x, weight, bias\=None, stride\=1, padding\=0, dilation\=1, groups\=1, data_format\=’NCHW’, name\=None ) [源代码] 该OP是二维卷积层（convoluti...

补丁策略 版本：v1.6 补丁策略 在默认情况下，KubeVela 会将需要打补丁的值通过 CUE 的 merge 来进行合并。但是目前 CUE 无法处理有冲突的字段名。 KubeVela 提供了一系列补丁策略来帮助解决冲突的问题。在编写补丁型运维特征和工作流时，如果你发现值冲突的问题，可以结合使用这些补丁策略。值得注意的是，补丁策略并不是 CUE...

Webhook 模式 配置文件格式 请求载荷 Webhook 模式 WebHook 是一种 HTTP 回调：某些条件下触发的 HTTP POST 请求；通过 HTTP POST 发送的简单事件通知。一个基于 web 应用实现的 WebHook 会在特定事件发生时把消息发送给特定的 URL。 具体来说，当在判断用户权限时，Webhook 模式会...

大规模稀疏特征模型训练 模型配置和训练 模型存储和预测 大规模稀疏特征模型训练 模型配置和训练 embedding被广泛应用在各种网络结构中，尤其是文本处理相关的模型。在某些场景，例如推荐系统或者搜索引擎中， embedding的feature id可能会非常多，当feature id达到一定数量时，embedding参数会变得很大， 会带来...

大规模稀疏特征模型训练 模型配置和训练 模型存储和预测 大规模稀疏特征模型训练 模型配置和训练 embedding被广泛应用在各种网络结构中，尤其是文本处理相关的模型。在某些场景，例如推荐系统或者搜索引擎中，embedding的feature id可能会非常多，当feature id达到一定数量时，embedding参数会变得很大，会带来两个...

本地运行微服务 本地运行微服务 这项工作正在进行中，我们将逐段添加其内容。欢迎您在 discuss.istio.io 网站上提供反馈。 在微服务架构出现之前，开发团队会将整个应用程序作为一个大型软件进行构建、 部署和运行。想要测试模块中一个微小的改变，开发人员不仅要通过单元测试， 他们必须重新构建整个程序。因此，构建需要花费大量的时间。完成构建后，...

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adaptive_pool3d adaptive_pool3d paddle.fluid.layers. adaptive_pool3d ( input, pool_size, pool_type=’max’, require_index=False, name=None ) [源代码] 该OP使用上述输入参数的池化配置，为二维空间自适应池化操作...