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ubuntu 中安装 hadoop 记录

Hadoop 版本:hadoop-1.2.1-bin.tar

Jdk 版本:jdk-6u30-linux-i586

作者: 最后更新时间: 2019/01/24 - 16:00
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Using Intel® Data Analytics Acceleration Library to Improve the Performance of Naïve Bayes Algorithm in Python*

This article discusses machine learning and describes a machine learning method/algorithm called Naïve Bayes (NB) [2]. It also describes how to use Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) [3] to improve the performance of an NB algorithm.
作者: Nguyen, Khang T (Intel) 最后更新时间: 2019/07/06 - 16:40
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Intel® IPP ZLIB Coding Functions

1. Overview
作者: Chao Y (Intel) 最后更新时间: 2019/07/31 - 14:30
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Introducing DNN primitives in Intel® Math Kernel Library

Please notes: Deep Neural Network(DNN) component in MKL is deprecated since intel® MKL ​2019 and will be removed in the next intel® MKL Release.

作者: Vadim Pirogov (Intel) 最后更新时间: 2019/03/21 - 12:00
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利用英特尔® 数据分析加速库提高 Python* 语言中朴素贝叶斯算法的性能

This article discusses machine learning and describes a machine learning method/algorithm called Naïve Bayes (NB) [2]. It also describes how to use Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) [3] to improve the performance of an NB algorithm.
作者: Nguyen, Khang T (Intel) 最后更新时间: 2019/07/06 - 16:30
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在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

    深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。

作者: Vadim Pirogov (Intel) 最后更新时间: 2019/03/21 - 12:08
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Enabling Intel® MKL in PETSc applications

 
作者: Gennady F. (Blackbelt) 最后更新时间: 2018/05/24 - 15:48
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Maximize TensorFlow* Performance on CPU: Considerations and Recommendations for Inference Workloads

This article will describe performance considerations for CPU inference using Intel® Optimization for TensorFlow*
作者: Nathan Greeneltch (Intel) 最后更新时间: 2019/07/31 - 12:11
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最大限度提升 CPU 上的 TensorFlow* 性能:推理工作负载的注意事项和建议

本文将介绍使用面向 TensorFlow 的英特尔® 优化* 进行 CPU 推理的性能注意事项
作者: Nathan Greeneltch (Intel) 最后更新时间: 2019/08/09 - 02:02