MaxCompute Mars开发指南

2019-04-07 867

Mars 算法实践

人脸识别

Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情。

奇异值分解 (SVD)

在处理纷繁的数据时，作为数据处理者，首先想到的就是降维，SVD 就是其中一种比较常见的降维方法，在 numpy.linalg 模块中就有 svd 方法，当我们有20000个100维的数据需要处理，调用 SVD 接口：

In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.random.rand(20000, 100)
In [3]: %time U, s, V = np.

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MaxCompute 图计算用户手册（下）

示例程序强连通分量在有向图中，如果从任意一个顶点出发，都能通过图中的边到达图中的每一个顶点，则称之为强连通图。一张有向图的顶点数极大的强连通子图称为强连通分量。此算法示例基于parallel Coloring algorithm。每个顶点包含两个部分，如下所示：colorID：在向前遍历过程中存储顶点 v 的颜色，在计算结束时，具有相同 colorID 的顶点属于一个强连通分量。transposeNeighbors：存储输入图的转置图中顶点 v 的邻居 ID。算法包含以下四部分：生成转置图：包含两个超步，首先每个顶点发送 ID 到其出边对应的邻居，这些 ID 在第二个超步中会存为 transposeNeighbors 值。修剪：一个超步，每个只有一个入边或出边的顶点，将其 colorID 设为自身 ID，状态设为不活跃，后面传给

2019-04-08

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1 MLlib概述 1.1 MLlib 介绍 ◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点 ◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高 ◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测 1.2 Spark MLlib实现的算法 ◆ 逻辑回归朴素贝叶斯线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解 1.3 Spark MLlib官方介绍 1.3.1 搜索官方文档 1.3.2 阅读文档 - 机器学习库（MLlib）指南简介 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。从较高的层面来说，它提供了以下工具： ML算法：常见的学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤特征化：特征提取，转换，降维和选择管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具持久性：保存和加载算法，模型和管道实用程序：线性代数，统计，数

2019-04-09

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

Spring

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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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。