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深度学习使用多层机器学习模型对数据进行有监督学或无监督学习。模型中的不同层由非线性数据变换的多个阶段组成,数据的特征在相继更高、更抽象的层表示。

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一则新的消息引起了我的注意,因为它说到,深度学习很可能一劳永逸地解决衰老这个问题。由青年实验室联合创始人Alex Zhavoronkov带领的研究人员进行了一项研究,旨在确定与衰老相关的一组生物指标,一旦成功,这些指标便可以用来有针对性地长期跟踪干预治疗的有效性。这项研究一个令人震惊的地方便是-它仅需进行基本的血液检测。

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研究人员开发了一套深度神经网络来预测实际年龄。它用超过60000个样本进行训练。研究人员惊奇地发现,该系统确定了5个核心的生物指标,预测精度达81.5%。

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算法工程师通过对商品的相似和相关关系，以及被浏览和被购买的用户行为的抽象，将它们表征成高维向量特征并存储在向量引擎中。这样，当我们需要找一个商品的相似商品（i2i）时，就可以高效快捷地从向量引擎中检索出来。

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为求解 ANN 的问题，业内提出了不少的检索算法。常用的算法，最早可以溯源到 1975 年提出的 KD-Tree，其基于欧式空间，采用多维二叉树数据结构解决 ANN 检索问题。20 世纪 80 年代末，产生了空间编码和哈希的思想，主要以分形曲线和局部敏感哈希为代表。

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分形曲线和局部敏感哈希属于空间编码和转换的思想，类似思想的算法还有 Product Quantization (PQ) 等，这些量化算法将高维问题映射到低维进行求解，从而提高检索效率。

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存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。而且，如果他们克服了这些挑战，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配工作负载，如何分配工作负载以及如何优化堆栈等等。

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Strace是Linux的用户空间实用程序，可用于诊断、调试和获取有关输入和输出功能的指令。但是，由于复杂的应用可以具有多个输入/输出功能，因此这对人类来说可能是一个挑战。

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另一方面，ML算法可以轻松地提取和分析大量数据，并解决许多存储问题，最好是通过查看存储系统本身来解决。此外，通过使用大量数据训练算法，以了解特定堆栈或整个应用如何收集和存储数据，它们可以帮助实现对该特定应用存储活动的实时观察，以防止堆栈最大化并改善存储容量。

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DevOps 应用交付流水线里面包含了很多环节，如何将这些环节非常流畅地串联起来，实现自动化也是非常重要的方面。