Google推出数据集搜索

如何在GooglePlay 数据上获取APP信息和用户评价收藏者希望从GooglePlay中找到属于自己的财富。今天，我将和你谈谈如何获得googleplay推荐，在Flink-GoogleDataflow模型的基石上最近正在深入研究和大量使用Flink，了解到它其实是GoogleDataflow模型的一个实现。

大型处理和分析中常用的六种工具数据: 1。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储都会失效，所以它维护了数据的多个副本，以确保可以为失效的节点重新分配处理。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度。

另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。2.HPCCHPCC，高性能计算和通信的缩写。1993年，美国联邦科学、工程与技术协调委员会向国会提交了《重大挑战项目:高性能计算与通信》报告，该报告也被称为HPCC计划报告，即美国总统的科学战略项目。其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战。

更多信息请看原文:神经架构搜索(NAS)是现代深度学习技术最热门的趋势之一。从概念上讲，NAS方法侧重于为给定的问题和/ set找到合适的神经网络架构。可以认为是把机器学习架构本身变成了机器学习问题。近年来，NAS技术的数量激增，它正在入侵主流的深度学习框架和平台。然而，第一代NAS模型在将一个领域中测试的神经网络应用到另一个领域时遇到了许多挑战。

最近，MicrosoftResearch 推出推出了Petridish，这是一种优化选择神经网络架构的NAS算法。NAS的存在是因为设计神经网络的过程会消耗大量资源。在当前的深度学习生态系统中，依托于众所周知的、最高性能的网络，你的数据 set可能看起来与之前被证明的网络所遇到的一切完全不同，提供的保障很少。在很多情况下，NAS方法通常需要数百个GPU天才能找到一个好的架构，而且几乎比random 搜索要好。