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PAI-STUDIO通过Tensorflow处理MaxCompute表数据

PAI-STUDIO在支持OSS数据源的基础上,增加了对MaxCompute表的数据支持。用户可以直接使用PAI-STUDIO的Tensorflow组件读写MaxCompute数据,本教程将提供完整数据和代码供大家测试。 详细流程 为了方便用户快速上手,本文档将以训练iris数据集为例,介绍如何跑通实验。 1.读数据表组件 为了方便大家,我们提供了一份公共读的数据供大家测试,只要拖出读数据表组件,输入: pai_online_project.iris_data 即可获取数据, 数据格式如图: 2.Tensorflow组件说明 3个输入桩从左到右分别是OSS输入、MaxCompute输入、模型输入。2个输出桩分别是模型输出、MaxCompute输出。如果输入是一个MaxCompute表,输出也是一个MaxCompute表,需要按下图方法连接。 读写Ma

8月14日Spark社区直播【Spark Shuffle 优化】

直播间直达链接:(回看链接) https://tianchi.aliyun.com/course/live?&liveId=41076 或钉钉扫描海报上二维码,进群直接观看。 时间 8月14日19:00 主讲人: 辰石,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。 简介: 本次直播介绍EMR Spark 在shuffle方面的相关优化工作,主要包含shuffle 优化的背景以及shuffle 优化的设计方案,最后会介绍Spark shuffle 在 TPC-DS测试中的性能数据

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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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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。

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