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TensorFlow 与 Apache Spark 结合:雅虎开源“TensorFlowOnSpark”

雅虎昨日宣布开源 TensorFlowOnSpark。 它使得深度学习框架 TensorFlow 能与 Apache Spark 中的数据集兼容。对于使用 Spark 来处理不同类型数据的机构和开发者来说,这无疑是一个好消息。TensorFlowOnSpark 的开源代码,已基于 Apache 2.0 协议在 GitHub 上发布。 众所周知,深度学习有海量数据需求。雷锋网了解到,许多业内公司利用 Spark 对超大规模的数据集进行管理。让深度学习框架直接、方便地获取这部分数据,将为 ML 开发提供极大助力。 雅虎在官方博客中宣布了这一消息,并解释了此前雅虎 Big ML 开发团队遇到的问题: “现有的深度学习框架,往往需要设立单独的深度学习数据组。这强迫我们为同一个机器学习流水线创建多个程序。维护多个独立的数据组,要求我们在它们之间传输

基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。 数据仓库体系结构通常含四个层次:数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。 数据源:是数据仓库的数据来源,含外部数据、现有业务系统和文档资料等; 数据集成:完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务,数据源中的数据采用ETL(Extract-Transform-Load)工具以固定的周期加载到数据仓库中。 数据存储和管理:此层次主要涉及对数据的存储和管理,含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。 数据服务:为前端和应用提供数据服务,可直接从数据仓库中获取数据供前...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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