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灯塔大数据

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技术分享 | 基于Intel Analytics Zoo的人脸识别应用与实践(上)
AnalyticsZoo是由Intel开源,基于Apache Spark、TensorFlow、Keras和BigDL的大数据分析+AI平台,能够帮助用户利用Spark的各种流水线、内置模型、特征操作等,构建基于大数据的深度学习端到端应用。
灯塔大数据
2019-07-22
1.5K0
技术分享 | 基于Intel Analytics Zoo的人脸识别应用与实践(下)
本Demo示例中视频源使用的是一路本地视频文件,在实际中也可以对接多路视频服务器,基于Analytics Zoo集群并行处理。
灯塔大数据
2019-07-22
9010
原创译文 | Sphero发布Spark Bolt,AI机器人进攻教育领域
本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注:“转自:灯塔大数据;微信:DTbigdata”
灯塔大数据
2018-10-09
1.3K0
盘点:这些企业是如何在大数据上写“+”字的
相信今天已经没有多少人还会固执地认为“互联网+”,“大数据+”只是个热点或是“噱头”。正所谓千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金,大数据带来的产业革命正在倒逼传统产业革新,数据经济正在成为企业新的增长引擎。 📷 “为什么大数据现在会这么热?是因为它能够真正解决一些实际的问题。比如,更有效地处理数据。也正因为如此,大数据的应用软件就变得非常重要。对于用户而 言,他并不在乎用什么样的硬件,甚至都不在乎用什么样的Hadoop或者是Spark的产品。只要给我一个高性能的、有效的应用程序、应用软件就好了。所
灯塔大数据
2018-04-10
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大数据赛道上的单挑:MapReduce与Spark到底谁快?
通常人们认为Spark的性能和速度全面优于MapReduce,但最新的对决显示MapReduce在某些方面也有胜场,而且数据规模越大优势越大。 Apache Spark是当今最火爆的大数据处理框架。通
灯塔大数据
2018-04-10
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4位专家解读2015大数据技术进展
2015年,整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化。本文是大数据解读篇,在这篇文章里我们将回顾2015展望2016,看看过去的一年里广受关注的技术有哪些进展,了解下数据科学家这个职业的火热。 在
灯塔大数据
2018-04-10
7350
2016年大数据到底还算不算个 “东西” (附2016 大数据版图)
在喜新厌旧的技术初创企业界,已有 3年 历史 “大数据” 听起来似乎已经过气了。虽然 Hadoop 在 2006年 已经出来,但 “大数据” 这个概念大概是在 2011 到 2014年 左右才真正火起来的。也就是在这段时间里,至少是在媒体或者专家眼里,“大数据” 成为了新的 “金子” 或者 “石油”。然而,至少在我跟业界人士交谈中,大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。2015年 可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣,开始沉迷于 AI 以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份。 抛开不可避免的
灯塔大数据
2018-04-10
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2015年度10大Plotly数据可视化美图及工具介绍
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表,这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
灯塔大数据
2018-04-10
1.4K0
大数据圈盘点:你不知道的15个新技术
大数据中的大作为 对于大数据来说,业界这几周算是比较忙碌的。因为很多初创公司和一些老牌的公司都推出了数据分析和数据管理产品,以及更新了现有产品,提供更丰富的功能与性能。 虽然这些技术都还只是蓝图规划,但是一些常见的主题还是对其贯穿始终:为用户提供简单的获得数据的访问方式,更好的管理大规模数据以及预先分析的功能,例如Spark、HAWQ 和 Geode等新兴的大数据技术来实现更多的功能。 下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多,但还不是全部内容,只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata +
灯塔大数据
2018-04-09
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干货|盘点最受欢迎的十个开源大数据技术
大数据已然成为当今最热门的技术之一,正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 1 Hadoop 高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2 Spark 使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统,成长迅速,对microbatching/batching/SQL支持
灯塔大数据
2018-04-09
8080
每周学点大数据 | No.72 在 Spark 上实现 WordCount
编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了单词出现行计数的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看;或者滑到文末【往期推荐】查看 No.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可 :我记得在学习 Hadoop 时,最
灯塔大数据
2018-04-03
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每周学点大数据 | No.71 单词出现行计数
No.71 单词出现行计数 Mr. 王 :我们可以试试用 Python 终端来实现一个最简单的功能——单词出现行计数。 首先创建一个文件,在里面写一段话。 小可 :我就在 Spark 文件夹里写一个名
灯塔大数据
2018-04-03
6730
每周学点大数据 | No.73 在 HDFS 上使用 Spark
编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看;或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 :Spark 不是
灯塔大数据
2018-04-03
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每周学点大数据 | No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探
编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了多机配置的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看;或者滑到文末【往期推荐】查看。 No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探 Mr. 王 :在初步了解了并行平台 Hadoop
灯塔大数据
2018-04-03
6270
每周学点大数据 | No.75 Spark 实践案例——PageRank
本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注 编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行
灯塔大数据
2018-04-03
1.1K0
每周学点大数据 | No.76 众包算法实践——认识 AMT
本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注 编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了Spark 实践案例——PageRank的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看;或者滑到文末【往期推荐】
灯塔大数据
2018-04-03
1.7K0
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