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[学位论文] 作者：毕倪飞,
来源：华东师范大学 年份：2020
近年来,深度学习技术飞速发展,尤其是在大规模数据集的推动下,分布式深度学习系统在学术界和工业界获得了广泛应用。分布式深度学习系统普遍采用同步数据并行来训练模型。同步随机梯度下降（SSGD）作为最常用的分布式同步数据并行训练算法,其在每次一迭代中都涉及网......
[期刊论文] 作者：毕倪飞,丁光耀,陈启航,徐辰,周傲英,
来源：大数据 年份：2020
如今无界、乱序的大规模数据集越来越普遍,并且消费者对这些数据集的处理需求日益复杂,如时间语义、窗口以及处理时延等。针对在无界、乱序的大规模数据集上演进的数据处理需...
[期刊论文] 作者：孟庆强,何浩奇,毕倪飞,赵斌,吉根林,
来源：计算机工程 年份：2019
为降低多属性不等值连接操作的计算代价,提出一种基于属性优选的不等值连接操作算法MIEJoin。按照连接属性对元组进行排序,计算各连接属性的候选集大小,在最小候选集中根据连...
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