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Spark-TFRecord: Spark将全面支持TFRecord

编译:江宇,阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。 简介: 在机器学习领域,Apache Spark 由于其支持 SQL 类型的操作以及高效的数据处理,被广泛的用于数据预处理流程,同时 TensorFlow 作为广受欢迎的深度学习框架被广泛的用于模型训练。尽管两个框架有一些共同支持的数据格式,但是,作为 TFRecord—TensorFlow 的原生格式,并没有被 Spark 完全支持。尽管之前有过一些尝试,试图解决两个系统之间的差异(比如 Spark-TensorFlow-Connector),但是现有的实现都缺少很多 Spark 支持的重要特性。 本文中,我们将介绍 Spark 的一个新的数据源,Spark-TFRecord。Spark-TFRecord 的目的是提供在Spar

刷脸支付熄火:巨头的深谋远虑,为何只留下遍地炮灰?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 过去一年多以来,越来越多支付宝和微信的刷脸支付设备出现在商场超市和便利店里。但从今年一月疫情爆发开始,由于疫情让线下商超的营业额蒙受巨大影响,刷脸支付终端的交易呈断崖式下跌,这个曾被期许为「支付领域的第三次革命」的技术,突然踩下来急刹车。 巨头之下,盘踞着大量的刷脸支付服务商和代理商。他们相信巨头开放的行业生态,让他们互利互惠,但不少代理商铺出去的设备,拿不到补贴和返款,颗粒无收的局面持续了大半年。 只有真正的服务商,才能赚到钱,但他们需要搭建技术、渠道、售后等团队。准入门槛相对较高。 如果想成为一家服务商,需要有一套自研的服务系统软件和针对商户的收银系统,才能有资格申请服务商的名额,才有权成为支付宝或微信支付的行业合作伙伴,也有资格在终端设备上接入刷脸模块,并享有官方给予的政策返利,利润相对可观。 而声称自己是支付宝和微信代理商的,其实是服务商们的「客户」。他们向服务商缴纳一定的代理费,使用服务商现有的软件服务系统。唯一的获利方式,就是向市场推广支付宝「蜻蜓」和微信「青蛙」等刷脸支付终...

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