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【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习
日期:2017-02-28点击:481收藏
本讲义出自Matthias Langer、Dr. Zhen He与Dr. Zhen He在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了深度学习的基本概念和相关知识,分享了Spark与深度学习的关联,并介绍了La Trobe大学的深度学习系统。

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】桌上的大数据与KNIME
本讲义出自W Daniel Cox III与Chhitesh Shrestha在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,在演讲中简要地介绍了数据转换的相关概念以及KNIME数据分析平台,并且在现场演示了对于能源数据规划和定价的预测,并且分享了如何将KNIME工具集与Hortonworks进行结合。
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【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析
本讲义出自YongHua (Henry) Zeng在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了基于Spark的高性能时空轨迹分析的相关背景、架构以及技术设计,在技术设计方面主要讲解了大数据平台的设计、数据治理的设计、算法模型以及Spark轨迹计算等内容,最后还对于高性能时空轨迹分析的未来发展进行了展望。
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