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第七篇|Spark平台下基于LDA的k-means算法实现

本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用,该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到: 文本挖掘的基本流程 LDA主题模型算法 K-means算法 Spark平台下LDA主题模型实现 Spark平台下基于LDA的K-means算法实现 1.文本挖掘模块设计 1.1文本挖掘流程 文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域,并且在情感分析、聊天机器人、垃圾邮件检测、推荐系统以及自然语言处理等方面得到了广泛应用。 文本聚类是信息检索领域的一个重要概念,在文本挖掘领域有着广泛的应用。文本聚类能够自动地将文本数据集划分为不同的类簇,从而更好地组织文本信息,可以实现高效的知识导航与浏览。 本文选择主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法对文档进行分类处理,选择在Spark平台上通过Spark MLlib实现LDA算法,其中Spark Mllib是Spark提供的机器学习库,该库提供了常用的机器学习算法。其基本设计思路如下图所示: 1.2文本挖掘流程分析 首先是数据源部分,主要的数据包括文档数据和互联网爬虫数据。然后是数据抽取部分,...

Java线程生命周期与状态切换

前提 最近有点懒散,没什么比较有深度的产出。刚好想重新研读一下JUC线程池的源码实现,在此之前先深入了解一下Java中的线程实现,包括线程的生命周期、状态切换以及线程的上下文切换等等。编写本文的时候,使用的JDK版本是11。 Java线程的实现 在「JDK1.2之后」,Java线程模型已经确定了基于操作系统原生线程模型实现。因此,目前或者今后的JDK版本中,操作系统支持怎么样的线程模型,在很大程度上决定了Java虚拟机的线程如何映射,这一点在不同的平台上没有办法达成一致,虚拟机规范中也未限定Java线程需要使用哪种线程模型来实现。线程模型只对线程的并发规模和操作成本产生影响,对于Java程序来说,这些差异是透明的。 对应Oracle Sun JDK或者说Oracle Sun JVM而言,它的Windows版本和Linux版本都是使用「一对一的线程模型」实现的(如下图所示)。 j-t-l-s-1.png 也就是一条Java线程就映射到一条轻量级进程(「Light Weight Process」)中,而一条轻量级线程又映射到一条内核线程(「Kernel-Level Thread」)。我们平...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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