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云计算,能回答地球最终流浪到哪里吗?

本文转自 思想聚焦 公号原文发布时间 2019.4.17 一直以来,人类都在向宇宙追问自己的最终归宿。今年来,这一追寻之路更是高潮迭起。 先是《流浪地球》爆火,人类对地球爱得如此深沉,即使宇宙要毁灭,也要带着地球逃亡。 紧接着,嫦娥四号着陆月球背面,传回了世界上第一张近距离拍摄的月背影像图。 上周人类又迎来了一个历史性时刻——首张“黑洞”照片面世,全世界都在为此奔走相告。 不少网友纷纷表示这意味着“黑洞”要成为物理的必考题,还有脑洞更大的网友已经开始幻想电影《星际穿越》中穿越神秘时空隧道的场景。 《星际穿越》电影中,飞船穿过黑洞 之所以能够引起全球的沸腾,因为每次太空探索的进步都被认为是“人类向前迈了一大步”。 其实,人类对太空的探索最早可以追溯到新石器时期,当时的人们已经开始对太阳、月亮、星星、云彩进行描绘图画。 随着文明的进步,日月星辰的变化开

基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维

通过讲解PCA算法的原理,使大家明白降维算法的大致原理,以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践,帮助大家体会算法的作用。 0 相关源码 1 PCA算法及原理概述 1.1 何为降维? ◆ 从高维度变为低维度的过程就是降维 ◆ 例如拍照就是把处在三维空间中的人或物从转换到作为二 维平面的照片中 ◆ 降维有线性的、也有非线性的方法。在机器学习中可以简化运算,减少特征量 1.2 PCA算法介绍 ◆ PCA算法是一种常用的线性降维算法,算法类似于"投影” ◆ 降维简化了数据集,故可以视为一个压缩过程,在压缩过程中可能;会有信息丢失 ◆ PCA除可以用来精简特征,还可以应用在图像处理中例如基于PCA算法的特征脸法,它可以用来人脸识别 1.3 PCA算法原理简介 ◆ PCA是基于K-L变换实现的一种算法 ◆ PCA算法在实现上用到

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