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本文将大数据学习门槛降到了地平线

Hadoop介绍 Hadoop-大数据开源世界的亚当夏娃。核心是HDFS数据存储系统,和MapReduce分布式计算框架。 HDFS 原理是把大块数据切碎,每个碎块复制三份,分开放在三个廉价机上,一直保持有三块可用的数据互为备份。使用的时候只从其中一个备份读出来,这个碎块数据就有了。存数据的叫datenode(格子间),管理datenode的叫namenode(执伞人)。 MapReduce 原理是大任务先分堆处理-Map,再汇总处理结果-Reduce。分和汇是多台服务器并行进行,才能体现集群的威力。难度在于如何把任务拆解成符合MapReduce模型的分和汇,以及中间过程的输入输出<k,v> 都是什么。 单机版Hadoop介绍 对于学习hadoop原理和hadoop开发的人来说,搭建一套hadoop系统是必须的。但 配置该系统是非常头疼的,很多人配置过程就放弃了。 没有服务器供你使用 这里介绍一种免配置的单机版hadoop安装使用方法,可以简单快速的跑一跑hadoop例子辅助学习、开发和测试。要求笔记本上装了Linux虚拟机,虚拟机上装了docker。 安装 使用docke...

多模态文本摘要及其应用实践

点击上方“蓝字”关注我们 作者 | 郑江、聂砂、于航 编辑 | 张婵 概述 ‍随着深度学习技术的发展,NLP 领域各项任务指标、应用效果近年来都有了显著提升,比如文本分类、命名实体识别、关系抽取、文本摘要、阅读理解等。其中,文本摘要作为 NLP 领域一项基础任务,在产生参考的有意义信息方面起着越来越重要的作用,如新闻标题自动生成、文献报告自动生成、电商营销介绍内容生成、知识内容推理、搜索结果概述等多个应用领域。 在智慧政务应用场景中,对于一些地方的扶贫产品推荐,需要为这些产品生成相应的宣传海报,在生成海报图片的过程中,对于产品标题、副标题等文案信息,也希望是自动化生成,根据实际情况,这些产品信息往往会由商家提供一个比较详细的文本信息说明,有可能还会配以图片,因此是希望从这些较细致、长篇幅的描述文本信息、结合图片等信息,自动化的生成摘要信息。 目前,虽然文本摘要在 NLP 技术领域已经有了不少方法,但在实际应用上也还存在着一些挑战,主要体现在产生摘要过程中,希望能够准确表述原文内容的同时,也能在一定程度上提升灵活性和可读性。 我们对现有主流的文本摘要方法进行了分析整理,重点分析了基于深度...

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