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教程：Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全

0. 前言 Data Lake Analytics是Serverless化的云上交互式查询分析服务。用户可以使用标准的SQL语句，对存储在OSS、TableStore上的数据无需移动，直接进行查询分析。目前该产品已经正式登陆阿里云，欢迎大家申请试用，体验更便捷的数据分析服务。请参考https://help.aliyun.com/document_detail/70386.html 进行产品开通服务申请。在上一篇教程中，我们介绍了如何分析CSV格式的TPC-H数据集。除了纯文本文件(例如，CSV，TSV等)，用户存储在OSS上的其他格式的数据文件，也可以使用Data Lake Analytics进行查询分析，包括ORC, PARQUET, JSON, RCFILE, AVRO甚至ESRI规范的地理JSON数据，还可以用正则表达式匹配的

2018-08-06

数据预处理：自定义PDF格式批量转换TXT系统

数据预处理：自定义文件格式转换系统 ( 白宁超 2018年8月29日15:36:24 ) 导读：随着大数据的快速发展，自然语言处理、数据挖掘、机器学习技术应用愈加广泛。

2018-07-17

JavaScript中错误正确处理方式，你用对了吗？

本文将会讨论客户端JavaScript中的错误处理。主要介绍JavaScript中的易犯错误、错误处理、异步代码编写等内容。下面就让我们一起看看如何正确处理JavaScript中的错误。

2018-07-10

Docker实战(十)之分布式处理与大数据平台

分布式系统和大数据处理平台是目前业界关注的热门技术。 1.RabbitMQ RabbitMQ是一个支持AMQP的开源消息队列实现，由Erlang编写，因以高性能、高可用以及可伸缩性出名。

2018-07-06

NLPIR语义分词技术给自然语言处理带来新驱动

中文分词不仅是各种中文信息处理技术中使用最广泛的手段,也是信息检索和搜索引擎必不可少的基础性工作。现有的中文分词方法有很多,它们以字符串匹配、统计模型、理解、路径以及语义等

2018-06-27

10分钟上线 - 函数计算实现Serverless图片处理服务

图片转换服务展示我们用图像处理中经典的lena为例处理example入口地址： reszie path：/resize/[width]/[height]/[pic_name] rezise example

2018-06-24

海量数据处理：从并发编程到分布式系统

本系列文章主要围绕高并发这一话题展开，分享笔者在并发处理上的学习思路以及踩过的坑。

2018-06-12

Druid：实时处理时序数据的OLAP数据库

大数据分析和Druid 大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。

2018-05-11

Nginx特性-轻量级+CPU亲和+超强的静态文件处理能力

章节目录轻量级 CPU亲和超强的静态文件处理能力轻量级功能模块少源代码只保留与http 及核心功能代码，出于性能考虑，不像httpd 有那么丰富的插件。代码模块化易读，可进行二次改进。

2018-04-29

MaxCompute(ODPS)上处理非结构化数据的Best Practice

随着MaxCompute（ODPS）2.0的上线，新增的非结构化数据处理框架也推出一系列的介绍文章，包括 1、MaxCompute上如何访问OSS数据, 基本功能用法和整体介绍，侧重介绍读取OSS数据进行计算处理

2018-04-27

中文自然语言处理工具集：分词，相似度匹配

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！分词工具结巴分词 https://github.com/fxsjy/jieba pullword http://www.pullword.com/ FudanNLP https://github.com/FudanNLP/fnlp 相似度匹配工具 gensim gensim – Topic Modelling in Python https://github.com/RaRe-Technologies/gensim starspace https://github.com/facebookresearch/StarSpace 项目 bosonnlp https://bosonnlp.com/ 欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！

2018-04-02

[java]处理utf-8 bom字符串的bom头

noneBomchar [j] = bomChar[j + 1]; } String first = String.valueOf(noneBomchar );//重组转String 例如：例子中的字符串中有bom头处理之后

2018-03-21

Win8MetroC#数字图像处理--2.1图像灰度化

原文: Win8MetroC#数字图像处理--2.1图像灰度化 [函数说明] 图像灰度化函数GrayProcess(WriteableBitmap src) [算法说明] 图像灰度化就是去掉彩色图像的彩色信息

2018-03-12

大型分布式C++框架《二：大包处理过程》

这里打算就介绍下大包的处理。其实这个更多的是介绍了下TCP切包。跟分布式没啥关系。。。。

2018-03-07

自然语言处理，计算机与人类“谈心”的关键

什么是自然语言处理？

2018-02-28

实体嵌入(向量化)：用深度学习处理结构化数据

其次，在构建机器学习模型时，你必须始终问自己一个问题：将如何处理数据集中的分类变量？令人惊讶的是，我们可以用相同的答案回答这两个问题：实体嵌入。

2018-02-26

大数据||日志文件数据存储、收集、预处理和分析

项目实战之四日志文件数据存储、收集、预处理和分析日志文件：每天的文件安装【日期】存放在对应的文件夹中一天之内只产生一个文件，以每天零点为准收集数据 &&程序 put hdfs *

2018-02-26

免费的自然语言处理/机器学习教育资源12例

随着自然语言处理和机器学习技术的不断进步以及在人们日常生活中的影响力的逐渐扩大，使得越来越多的人对这些领域产生浓厚的兴趣。而近些年在线教育的发展，也为人们学习知识提供了良好的平台。

2018-02-18

利用函数计算对oss压缩文件做自动解压处理

前言一个应用可能已经使用对象存储（Object Storage Service，简称OSS）来存放用户上传的图片，用户可以实现一个函数去下载图片进行处理，并将结果存入OSS或者其他服务。

2018-02-11

如何在E-MapReduce上提交Storm作业处理Kafka数据

0. 序言本文演示如何在E-MapReduce上部署Storm集群和Kafka集群，并运行Storm作业消费Kafka数据。 1. 准备环境这里我选择在杭州Region进行测试，版本选择EMR-3.8.0，本次测试需要的组件版本有： Kafka：2.11_1.0.0 Storm: 1.0.1 E-MapReduce的集群管理界面地址：https://emr.console.aliyun.com/console#/cn-hangzhou/ 1.1 创建Hadoop集群由于Zookeeper和Storm组件默认不是必选的，所以在创建集群时需要记得勾选上，如下：详细创建集群步骤，请参考E-MapReduce-用户指南-集群一节。 1.2 创建Kafka集群接着创建Kafka集群，集群类型选择Kafka，如下：注意：如果使用经典网络，请注意将Hado

2018-02-08

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更多资源

Mario

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。

Rocky Linux

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。

Sublime Text

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。