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《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.5 Hadoop生态系统

2.1.5 Hadoop生态系统如图2-12所示，Hadoop的生态圈其实就是一群动物在狂欢。我们来看看一些主要的框架。

2017-06-25

DCOS 开源联盟成立，通过开源技术搭建生态系统

DC/OS衍生自一款围绕Apache Mesos构建而成的商用产品“Mesosphere”的数据中心操作系统，是一套100%纯开源平台，其中包含超过30项组件技术，并由60多家合作厂商共同参与。

2017-06-19

哈佛大学 NLP 组开源神经机器翻译系统 OpenNMT

今天，Harvard NLP (哈佛大学自然语言处理研究组) 宣布开源其研发的神经机器翻译系统 OpenNMT，该系统使用了 Torch 数学工具包，已达 industrial-strength 可生产水平

2017-06-05

Linux 开源生态系统联盟的成立是为了什么？

日前，主题为“开源重构世界开发改变未来”的Linux开源生态系统联盟开发者大会在北京举行。在会上，CSDN联手IBM及多家来自国内外开源领域的企业，启动了Linux开源生态系统联盟。

2017-06-05

Android 和 Ubuntu 被评去年最易受攻击操作系统

CVE Details 提供的统计数据显示，Android，Debian Linux 和 Ubuntu Linux 是 2016 年最易受攻击的三种产品。在这一年中，Android 的漏洞数量最多，达到 523 个，其次是 Debian Linux，有 319 个，Ubuntu Linux 为 278 个。令人惊讶的是，Adobe Flash Player 排位第四，有 266 个漏洞。就去年的漏洞 ”大王“ Android 而言，2016 年拒绝服务漏洞的数量令人担忧，但其内存缺陷漏洞数量也在下降。具体来说，拒绝服务漏洞的数量从 2015 年的 56 个跃升到去年的不少于 104 个，而内存缺陷漏洞从 46 个下降到 38 个。 Android 去年还曝光了 99 个漏洞，允许泄漏信息，2015 年这些漏洞只有 19 个，以及 250 个可以提升权限的安全漏洞，提高了权限，2015 年这类漏洞只有 17 个。这份列表显示 Windows 10 去年存在 172 个漏洞，其次是 Windows Server 2012，存在 156 个漏洞。CVE Details 还创建了一个图表，显示供应商产品中漏洞数量排名，谷歌位居第一，存在 695 个漏洞，其次是 Debian 和 Canonical，分别有 319 个和 278 个漏洞。文章转载自开源中国社区 [http://www.oschina.net]

2017-06-05

KitKat系统发现BUG：付费输入法更新后自动停用

相信很多使用Android智能手机的用户都会使用第三方键盘应用来替代系统默认的输入法。在最新的KitKat系统中用户可能已经注意当对付费的键盘输入法应用进行升级之后将会自动跳转到默认的键盘输入法。

2017-06-05

一大波新表情即将登陆 Android 系统

Android部门的行政主管Hiroshi Lockheimer日前在推特中宣布，Android的研究小组正在准备把新的emoji表情添加到安卓设备中。但是Hiroshi Lockheimer并没有再透露任何关于emoji表情的细节或是它们什么时候才会被添加进去。无论如何，这些表情一定会在不久的将来进入到我们的安卓设备中。 “我有一种预感——你们都希望能拥有新的emoji表情。” ——Hiroshi Lockheimer 这是Hiroshi Lockheimer所发送的推文内容。这个推文看起来并不像是他随意发的。因为就在前几天，苹果为iOS9.1加入了184个新的emoji表情，从玉米饼到竖中指应有尽有。而这就会出现一个问题，那就是在聊天过程中如果对方的手机并没有编入这些emoji表情的话，那么在接收到这些表情的时候会显示为乱码。现在，使用Android手机的朋友们，你们知道了为什么最近总会收到朋友所发来的乱码了吧。无论何时这些emoji表情才会真正进入到我们的Android手机之中，这种为Android emoji库添加新的表情的行为都是对用户负责的表现。这也让我们能够通过这些小表情更好的表达或接收到双方相互发送信息时的情感和思想。文章转载自开源中国社区[https://www.oschina.net]

2017-06-04

中国自主操作系统COS宣传片：很好很强大

日前，中科院软件研究所携手上海联彤发布了一款号称是我国自主知识产权的智能手机操作系统：COS，号称要打败Android和iOS，这是继同洲960之后第二款号称拥有自主产权的智能终端操作系统。

2017-06-02

美国政府数据：Windows 是第一操作系统

很多分析认为，随着 iOS 和 Android 等移动操作系统的崛起，微软已经难以称霸系统平台，尤其在移动操作系统领域，而且随着市场竞争愈发激烈，Windows 在 PC 平台上的占有量也正离全球领先越来越远

2017-06-02

Google 正秘密开发第三款操作系统 Fuchsia

谷歌永远都不是一个只为市场拿出单一产品的公司，很显然该公司正努力打造其继Android和Chrome OS之后的第三款操作系统。这是一款开源的、实时操作系统，被其称作Fuchsia。

2017-06-01

6 月 Android 系统份额：7.1 发布半年仅占比 0.6 %

Google 发布了最新的 Android 系统份额明细，展示了运行每个版本的 Android 的有效设备的比例。

2017-06-01

Android 超越 Windows 成市场份额第一操作系统

互联网分析公司 Statcounter 发布报告称，随着移动设备的快速普及，Android 如今首次超越 Windows，成为消费者接入互联网使用最广泛的操作系统。

2017-06-01

Google 再被欧盟调查，安卓系统是如何建立垄断的？

同时，欧盟还要求 Google 不再强制智能手机预装其专有应用，以赋予这些智能手机厂商使用基于 Android 系统开发的其他操作系统的自主权。

2017-06-01

谷歌推车载系统 Android Auto 正式版即将上市

北京时间6月25日晚24时，谷歌I/O大会正式拉开大幕，谷歌宣布不久就将提供给开发者Android Auto的SDK开发工具，帮助开发者更好的开发汽车相关应用，并开放音频以及信息的API接口。

2017-06-01

拯救安卓碎片化，谷歌推 Project Treble 加速系统更新

Android 系统跨设备版本更新是一个老难题。

2017-06-01

小团队能做大系统：Cloud Native云原生架构实践

在2017云栖大会-成都峰会上，阿里云存储服务产品经理大邪做了题为《小团队能做大系统：Cloud Native云原生架构实践》的分享。

2017-05-29

颠覆大数据分析之Mesos：集群调度及管理系统

如此说来，每个虚拟机都有自己专属的操作系统，这是和其它虚拟机完全隔离开来的。Linux容器的方式是一种被称为操作系统级虚拟化的技术。

2017-05-21

从HDFS看分布式文件系统的设计需求

要想实现近似原生文件系统的单个文件拷贝语义，分布式文件系统需要做出复杂的交互，例如采用时间戳，或者类似回调承诺（类似服务器到客户端的RPC回调，在文件更新的时候；回调有两种状态：有效或者取消。

2017-05-16

《Arduino家居安全系统构建实战》——1.7 我们学到了什么

本节书摘来异步社区《机器学习项目开发实战》一书中的第1章，第1.7节，作者：【美】Mathias Brandewinder（马蒂亚斯·布兰德温德尔），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.7 我们学到了什么我们在本章中介绍了许多基础知识！在机器学习方面，你现在已经熟悉了一些关键概念和方法学。如果你是F#的新手，现在也已经编写了第一段F#代码！下面回顾一些要点，先从机器学习方面开始。首先，我们讨论了交叉验证——使用不同数据集进行训练和验证，留出某些数据评估预测模型质量的过程。这从许多方面看都是关键的过程。首先，它为你提供一个基准——指导试验的“真实状态”。没有验证集，就无法判断特定模型是否比另一个模型好。交叉验证可以科学地计量质量，它的作用类似于自动化测试套件，可以在开发工作偏离方向时提出警告。建立了交叉验证机制，就可以在可量化的基础上试验、选择模型或者方向。反复尝试方法是“进行机器学习”的关键部分。没有一种方法能够事先知道特定的方法是否有效，所以必须在数据上尝试，自行观察，因此为成功做好准备，接受“可复制研究”的思路非常重要。尽可能用脚本使你的研究过程自动化，大量使用源代码控制，以便在任何时点、没有人工干预的情况下复制模型的每一步。总而言之，做好准备，使自己能够轻松地更改和运行代码。 1.7.1 在好的距离函数中能找到什么在数字识别器的探索中，我们发现所使用的距离中的小小变化就能显著地改进模型，大部分（所有？）机器学习模型的核心中都有一个距离函数。所有学习过程归根结底都是计算机找出为特定问题搭配已知数据的最佳方式的尝试——“最佳搭配”的定义完全封装在距离函数中。在某种程度上，距离函数的作用是利用数学方法，将你的目标从人类理解的形式转换成机器理解的语句。距离函数也常常被称作代价函数，从代价上考虑更多地强调了“坏”解决方案之所以不好的原因——所招致的惩罚，帮助我们避免选择不好的解决方案。在我的经验中，花时间思考代价函数总是值得的。不管使用的算法有多巧妙，如果代价函数有缺陷，结果就很糟糕。想象一个包含两个计量值的个人数据集：以英尺为单位的身高和以磅为单位的体重。如果我们按照图像识别中使用的方法，在数据集中搜索“最相似的人”，就会发生这样的情况：身高的范围通常在5～6英尺（1英尺0.3048米）之间，而体重的范围更广，差别更大，例如100～200磅（1磅=0.4536千克）。因此，直接根据两个计量值之间的差值计算距离实际上将忽略身高的差别，因为1英尺的差别等价于1磅的差别。解决这个问题的方法之一是转换所有身体特征，确保它们处于一致的比例——这一过程称作“规格化”，是后面将要详细讨论的一个主题。幸运的是，所有像素都在相同的标度上编码，在本章中可以忽略这个问题，但是我希望这个“距离产生错误”的例子能够让你认识到，为什么距离函数需要深思熟虑！这也是正确的数学定义真正起作用的情况之一。如果你翻起在学校时的数学笔记，就会看到距离函数（数学家们有时候称之为“度量标准”）由几个属性定义： Distance(A,B) > 0（距离不能为负数）。当且仅当A=B时，Distance(A,B) = 0（只有A和自己的距离为0）。 Distance(A,B) = Distance(B,A)（对称性：从A到B的距离等于从B到A的距离）。 Distance(A,B) <= Distance(A,C) +Distance(C,B)（“三角不等式”：两点之间直线最短）。在本章中我们只关注两种距离，但是满足上述属性的函数多种多样，每一种都以不同的方式定义了相似性。因此，模型中的代价函数不需要满足所有属性，但是一般来说，如果不满足某些属性，你应该问问自己可能会因此引起什么意外的副作用。例如，在曼哈顿距离的第一个例子中，如果我们忽略了绝对值，就明显地违反了规则1（距离非负）和规则3（对称性）。在某些情况下，随意使用不为度量指标的函数有充足的理由，但是发生这种情况时，应该多花一点时间思考可能出现问题的地方！ 1.7.2 模型不一定要很复杂最后，我希望强调的是，有效的模型并不一定很复杂！不管在C#还是F#中，两个分类器都很小，使用的是相当简单的数学方法。当然，有些复杂模型也能提供惊艳的结果，但是如果能用容易理解和修改的简单模型得到相同的结果，那么为什么不省点事呢？这一原则称作“奥卡姆剃刀”，名称来源于中世纪哲学家“奥卡姆的威廉”。奥卡姆剃刀遵循经济原理。试图解释某一事物时，在多个可能合适的模型中选择最简单的一个。只有在简单的解释无法奏效时，才选择复杂的模型。同理，我们首先实施“可能有效的最简方法”，我很鼓励你遵循这一方法。如果不这样做，可能会发生这样的情况：你开始实施几个可能有效的方法，它们激发出新的思路，因此很快你将有许多不成熟的原型，在丛林中越陷越深，而没有清晰的过程或者方法。突然之间，你将意识到自己已经为编码花费了几周，却还没有确定任何有效的方法或者前进的方向。这不是一种好的感觉。管理自己的时间，花费一天（或者一周、一小时——任何对你的问题来说切合实际的时间）用能够想到的最蠢、最简单的预测模型建立一个端到端模型。这个模型可能已经足够好了，这样的情况下就不会浪费任何时间。如果它不够好，此时你已经有了合适的机制，准备了数据集成和交叉验证，也很有可能已经发现了数据集中存在的意外问题。你将从合适的位置进入丛林。 1.7.3 为什么使用F#? 如果这是你第一次遭遇F#，开始时可能会觉得奇怪：我为什么介绍那种语言，而不坚持使用C#? 我希望书中的例子清楚地说明了原因！在我看来，C#虽然是一种很出色的语言，但是F#和机器学习及数据探索的搭配简直不可思议！在接下来的几章中将看到F#的更多特性，但是我希望这些理由在本章中就已经很清晰。首先，F#的交互执行和脚本环境绝对可以节约时间。在开发机器学习模型时，快速试验、更改代码、查看效果是至关重要的，因此需要一个脚本环境。我的典型F#工作流是在每天开始时将数据加载到交互执行环境中。我不需要再次加载它们——数据已经在内存中，可以自由地摆弄模型。相比之下，在C#中测试新思路迫使我重建代码并重新加载数据，这最终会成为一个巨大的时间陷阱。而且，F#的一些语言特性使其极适合于数据操纵。它聚焦于函数而非对象，擅长将函数应用到数据，以任何需要的方式组成函数。管道向前操作符|>对组合这些转换很方便，创建了一个管道，以非常容易理解的方式表现数据转换工作流。结合将数据打包为元组和用模式匹配解包元组的能力，以及Array、List和Seq模块中大量的内建函数，就可以得到和LINQ一样的增强功能，以任何方式转换和改造数据。

2017-05-01

机器人系统设计与制作：Python语言实现导读

机器人的软件部分主要基于Python编程语言和其他一些软件框架开发，这些软件框架包括机器人操作系统（ROS）、OpenCV等。你将会从设计机器人到设计人机界面等多个方面来了解如何使用Python。

2017-05-01

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

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《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.5 Hadoop生态系统

DCOS 开源联盟成立，通过开源技术搭建生态系统

哈佛大学 NLP 组开源神经机器翻译系统 OpenNMT

Linux 开源生态系统联盟的成立是为了什么？

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一大波新表情即将登陆 Android 系统

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