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开源大数据周刊-第81期

资讯 2018年的5个人工智能趋势在2018年人工智能会有什么进展?下面是我们观察到的:期待机器学习在方法、理解和教育方面会取得实质性的进展;在硬件方面的进步和更低的花费,将会带来更好的数据收集和更快的深度学习;我们会看到更多的自动化应用案例;人工智能社区将继续解决对于人工智能在隐私、伦理道德和责任方面的担忧。 TensorFlow 1.6.0 版本发布TensorFlow 1.6.0-rc0 发布了,TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 Python 3.7 有何新亮点 ?Python 3.7增添了众多新的类,可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。Python这种语言旨在使复杂任务变得简单,最新版

Hbase关键的几个点

一. 什么时候需要HBase 半结构化或非结构化数据 对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的数据适合用HBase。当业务发展需要增加存储比如一个用户的email,phone,address信息时RDBMS需要停机维护,而HBase支持动态增加. 记录非常稀疏 RDBMS的行有多少列是固定的,为null的列浪费了存储空间。而如上文提到的,HBase为null的Column不会被存储,这样既节省了空间又提高了读性能。 多版本数据 根据Row key和Column key定位到的Value可以有任意数量的版本值,因此对于需要存储变动历史记录的数据,用HBase就非常方便了。对于某一值,业务上一般只需要最新的值,但有时可能需要查询到历史值。 超大数据量 当数据量越来越大,RDBMS数据库撑不住了,就出现了读写分离策略,通过一个Master专门负责写操作,多个Slave负责读操作,服务器成本倍增。随着压力增加,Master撑不住了,这时就要分库了,把关联不大的数据分开部署,一些join查询不能用了,需要借助中间层。随着数据量的进一步增加,一个表的记录越来越大,查询就变得很慢...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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