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BAT 在下一盘大棋?深度盘点国内四大机器学习开源平台

2015-2016 的机器学习平台开源大潮中,美国是当之无愧的引领者:无论是谷歌、亚马逊、微软、IBM 等互联网巨头,还是美国各大科研院所,为开源世界贡献了品类繁多的机器学习工具。这其中不乏华人的身影,比如开发出 Caffe 的贾杨清。 但在大陆这边,无论是 BAT 还是学界,在开源机器学习项目上始终慢了一拍,令人十分遗憾。这与我国世界最大 AI 研究者社区、占据 AI 科研领域半壁江山的江湖地位*颇为不符。让人欣喜的是,2016 下半年,百度和腾讯先后发布了它们的开源平台战略。虽然姗姗来迟,但作为下半场入场的选手,它们的开源平台各自有什么意义?本文中,作为机器学习开源项目盘点的第三弹,雷锋网将与你一起看看包括百度腾讯平台在内的国内四大开源项目。 *注:据创新工场人工智能工程院王咏刚副院长统计,我国 AI 发文数与引用文章数居世界第一

理解Spark的核心RDD

与许多专有的大数据处理平台不同,Spark建立在统一抽象的RDD之上,使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景,包括MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象(Unified Programming Abstraction)。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。要理解Spark,就需得理解RDD。 RDD是什么? RDD,全称为Resilient Distributed Datasets,是一个容错的、并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中,并能控制数据的分区。同时,RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中,诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式,很好地契合了Scala的集合操作。 除此之外,RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作(注意,reduceByKey是action,而非transformation),以支持常见的数据运算。 通常来讲,针对...

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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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