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TensorFlow的开源与Hadoop的开源有什么不同?

最近看TensorFlow代码的时候,用Git pull下来最新的master一看,哇好多的更新,然后点击去之前看到一半的cc文件继续看,好多地方都改变了。但是一看Git log,有好多巨大的commit叫什么 “Merge commit for internal changes”, “Merge for github”,没有任何的其他描述…,这样基本上不知道到底改动是为了什么。 相对来说Hadoop的开源要实诚得多,每个改动都有对应的JIRA来跟踪,从JIRA里面可以看到改动的原因、设计(对于大的改变来说)和讨论。任何一个关注项目的人都可以在代码merge之前提出自己的质疑,(只要不是无理取闹)基本上能够得到很详细的回答。 出现这种区别最大的原因是来源于Google与Apache本质上不同,Google作为一个商业公司,有的是人来维护代码,基本上不在乎来自公司外的贡献。对于Google来说,开源TF(目测k8s也差不多)最大的目的是制定标准,推进自己的cloud,另外如果有更多的人来测试和修修补补那些外围一点的东西那是再好不过了。 而Apache基金会本来就是为了开源而生,公司把项目...

大数据工具,在数据科学家眼中是怎样的存在?

随着大数据工具数量的增长和计算能力的飞跃,数据科学家越来越多地发现,如果他们想从自己的模型中获得最佳性能,那就必须考虑所使用的数据管道。 数据科学工具的功能通常围绕着预测建模,机器学习和数据可视化。但这些工具还应该包括后端数据管道技术,因为这有助于加快分析的速度。 更强的计算能力 数据科学家们通常喜欢把后端技术扔给工程师来处理。当你的主要关注点是提高模型的预测精度或发现一个数据集中的未知相关性时,文件系统和资源管理工具通常情况下并不十分友好。 但随着大数据工具数量的增长和计算能力的飞跃,数据科学家越来越多地发现,如果他们想从自己的模型中获得最佳性能,那就必须考虑所使用的数据管道。 “有了更强的计算能力,我们可以进行多次回归操作,这很让人兴奋,”Brendan Herger,银行和金融服务公司Capital One的数据科学家表示。“这的确有助于快速发展,因为你有了更多的可用资源,让一切变得容易。” 位于McLean, Va.的Capital One公司支持各种各样的工具,但Herger表示,大部分的分析工作是通过Hadoop分布式文件系统和与其对应的YARN资源管理器完成的。在Hado...

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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

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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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