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SQL Server 2016测评

SQL Server 2016带来了扩展数据库到Azure、Hadoop查询、内置的R分析、更好的安全性和更高的性能。 微软公司将SQL Server 2016称为SQL Server数据库27年发展演变史上“最大的飞跃”。正如我们将看到的,尽管围绕着SQL Server 2016数据库存在着过度的炒作,但其也的确为广大的企业组织机构提供了许多相当吸引人的新功能,包括内置的R分析、外部的Hadoop查询、Azure数据存储以及强大的管理和数据安全功能。 此外,SQL Server 2016提高了内存联机事务处理(OLTP)引擎、内存列存储(columnstore)、以及在SQL Server 2014中所推出的Azure云集成。其还为现有的SQL Server安装提供了一个合理的阶梯式升级。但所有上述的这些改进,以及微软对于目前Oracle的数据库用户所提供的免费的数据库许可证授权是否足以吸引这些用户迁移到SQL Server,则完全是另外一个问题。 在我开始详细介绍其新的和改进的功能之前,我应该介绍一下能够让您自己入手亲历亲为的部署SQL Server 2016的一些好的方法:下载并...

雅虎开源了TensorFlowOnSpark

雅虎开源了TensorFlowOnSpark,数据科学家和工程师们可以直接利用运行于CPU/GPU架构上的Spark或者Hadoop做分布式模型训练。据报道,这个库支持把现有的TensorFlow程序切换到新的API,同时实现了模型训练的性能提升。 在开源公告里,雅虎说明了TensorFlowOnSpark想解决的问题,比如在深度神经网络训练中管理Spark数据管线之外的其他集群带来的运维负载,以网络I/O为瓶颈的数据集在训练集群的传入和传出,令人讨厌的系统复杂性,以及端到端的整体学习时延。TensorFlowOnSpark的工作和雅虎之前开源的CaffeOnSpark相似。现有的对TensorFlow和Spark的集成所做的努力,有DataBricks的TensorFrame,以及Amp Lab 的SparkNet,这些对于雅虎来说都是在正确方向上的迈进,但是在允许TensorFlow进程之间直接通信方面还是有所欠缺。雅虎的目标之一,是让TensorFlowOnSpark成为一个完全对Spark兼容的API,在一个Spark处理工作流里,其集成能力能跟SparkSQL、MLib以及其...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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