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  Hadoop与大数据周刊 2015-01-23 第53  
 
  Hadoop 2.0 上深度学习的解决方案  
伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习。
 
  eBay:如何用HDFS分层策略优化数千节点、数百PB的数据存储  
目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点,支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
 
  淘宝内部分享:MySQL & MariaDB性能优化  
MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差,必须进行不断的优化,而优化是一个复杂的任务,本文描述淘宝数据库团队针对MySQL相关的数据库优化方案。
 
  双倍提升Apache Spark排序性能  
Cloudera和英特尔公司的工程师们正在通力合作,旨在使Spark shuffle阶段具有更高的可扩展性和稳定性。本文对相关方法的设计进行了详细描述。
 
  Caffe 深度学习框架上手教程  
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,本文详细介绍了caffe的优势、架构,网络定义、各层定义,Caffe的安装与配置,解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet,并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习。
 

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