MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
对于数据集和DataFrameAPI存在很多混淆，因此在本文中，我们将带领大家了解SparkSQL、DataFrames和DataSet。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。
开发人员一直非常喜欢Apache Spark，它提供简单但功能强大的API，这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇（Tianqi Chen）在2014年首次提出，并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
本文讲解 Hive 的数据存储，是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下，性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。
所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
自1986年[1]问世以来，在过去的30年里，通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。在嵌入复杂数据方面，自动编码器已经被证明是非常有效的，它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。但是，尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明，但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足，特别是当列像一个热编码那样相互关联时。
Stellargraph Unsupervised GraphSAGE是论文中所述GraphSAGE方法的实现： 大图上的归纳表征学习。W.L. Hamilton, R. Ying, and J. Leskovec arXiv:1706.02216 [cs.SI], 2017。
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。
【新智元导读】很多人都想知道，谷歌、微软、Facebook 这样的顶级科技公司，在面试大数据机器学习工程师时会问些什么问题。可惜的是，这些公司的面试者事先都要签保密协议，不允许把面试题目泄露出去。不过美国一家做企业点评与职位搜索的职场社区 glassdoor 还是想方设法搞到了面试题目。让我们现在就揭开这层神秘的面纱吧! 一般性问题 苹果 1.假设你面临着数百万用户，每个用户有数百笔交易，涉及成千上万种产品。你如何对这些用户进行有意义的分类？ 微软 2.请描述一个你参与的项目，讲讲它有什么独特之处。 3.如
选自Learndatasci 机器之心编译 参与：李泽南 来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。另外，如果你想转行成为一名数据科学家，这里也有一份实践指南（如何转行成为一名数据科学家？） 通用问题 苹果 1. 如果你
来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。
今天的主题十分有趣，我们将在我的世界(Minecraft)这个游戏里，靠一个个逻辑门来组合实现一个简单的七段显示器，可以实现将选择的数字输出在显示器上。
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
和 utf8 等相关的 就是 Unicode，所以今天我们需要先请 Unicode 出场
1.机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，Decision Tree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。模型使用场景
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
随着深度学习的发展，图像、声音的识别几乎都是它的天下。但深度学习需要很大的空间来存储参数，而且推理的时间与所使用的硬件关系很大，于是对于成本是有很大的要求的，对于很多项目未必值得这么做。
本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。最后还会介绍DF有哪些限制。
在继续探讨标题中提到的上下文自适应这个概念之前，我们需要对熵编码器中的二进制这个概念有一定的了解。第六章给出的编码算法的流程图告诉我们，在熵编码之前，每个块在编码期间做出的所有决策的信息会作为输入传输到熵编码器。这些信息中的大多数的数值是整数，而不是表示为0和1的二进制数。当然了，任何整数都可以用二进制数表示，这些信息会在熵编码前二值化为相应的二进制流。如果直接按照整数对应的二进制数值将其转换为码流，则意味着在二进制消息中遇到0和1的概率将几乎相等，因此算术编码器中的数据压缩比将接近零。换言之，算术编码后编码消息中的比特数将不小于编码器输入处的比特数。正因为如此，HEVC中有一个称为二进制化的特殊过程，它适用于发送到熵编码器输入端的所有数字信息。此过程将把某个图像块进行编码的过程中的所有数值转换为一组二进制比特流。接下来仅针对使用帧内预测编码的特殊情况来详细考虑这种二进制化过程。
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象
Spark生态系统目前已经非常成熟了，有很多类型的任务都可以使用spark完成，我们先看下spark生态系统的组成： spark的核心主要由3个模块组成： （1）spark core 是spark的最
客户需求 客户希望通过spark来分析二进制文件中0和1的数量以及占比。如果要分析的是目录，则针对目录下的每个文件单独进行分析。分析后的结果保存与被分析文件同名的日志文件中，内容包括0和1字符的数量与占比。 要求：如果值换算为二进制不足八位，则需要在左侧填充0。 可以在linux下查看二进制文件的内容。命令： xxd –b –c 1 filename 命令参数-c 1是显示1列1个字符，-b是显示二进制。 遇到的坑 开发环境的问题 要在spark下使用python，需要事先使用pip安装pyspark。
今年六月TensorFlow Serving在以往的gRPC API之外，开始支持RESTful API了，使得访问更加符合常用的JSON习惯，本文翻译自官方文档，提供RESTful API的使用指南，如与官网有出入，以官网为准，以下为正文。
上周部门会议上讨论的一个议题是如何节省Redis内存空间，其中有个小伙伴提到可以从压缩字符串入手，我觉得这是一个可以尝试的思路。因为有时候我们存在Redis中的值比较大，如果能对这些大字符串进行压缩，那么节省的内存空间还是很可观的。接下来将介绍几种常见的数据压缩算法，供大家参考。
新世纪以来，互联网及个人终端的普及，传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据，远远超出了单台机器能够处理的范围，分布式存储与处理成为唯一的选项。从2005年开始，Hadoop从最初Nutch项目的一部分，逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台。Hadoop生态圈的各个项目，围绕着大数据的存储，计算，分析，展示，安全等各个方面，构建了一个完整的大数据生态系统，并有Cloudera，HortonWorks，MapR等数十家公司基于开源的Hadoop平台构建自己的商业模式，可以认为是最近十年来最成功的开源社区。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块，在数据价值挖掘的环节上，备受重用。自Spark SQL出现之后，坊间甚至时有传言，Spark SQL将取代Hive，足见业内对其的推崇。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks：吴雪峰，配图来自网络。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 2016年3月，笔者有幸和诸多对Scala感兴趣的人一起，跟Scala的创始人Martin Odersky做了一次面对面的交流。下面是这次交
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：
目前，大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能，通过配置两台（或多台）数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能，实现数据库的读写分离，从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作，因此写操作发向 master，读操作发向 slaves 进行操作（简单的轮循算法来决定使用哪个slave）。
原文链接：https://bitmovin.com/cool-new-video-tools-five-encoding-advancements-coming-av1/
模数转换器(analog to Digital Converter，简称ADC)是一种数据转换器，它通过将模拟信号编码为二进制代码，使数字电路能够与现实世界进行接口。
本文介绍了特征提取在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用，并讨论了特征提取的算法和步骤。作者强调了特征提取的重要性，并指出在特征提取过程中需要注意的问题，包括数据量、最佳算法、可能性、目的以及检查NULL值等方面的问题。
一种针对大规模跨模态检索系统的有效搜索方法至关重要，鉴于多模态数据的指数级增长，这些数据涵盖了诸如文本、图像、音频和视频等不同格式。在各种方法中，哈希方法（也称为学习哈希）已成为一种有前景的解决方案。它通过简洁地将高维数据点编码为紧凑的二进制代码，促进了近似最近邻（ANN）搜索。哈希方法是一种成本效益高的解决方案，因为它使用仅包含几比特长的二进制代码来表示样本。这使得通过异或操作或倒置的二进制计算快速搜索，迅速确定 Query 与图库之间的相似性得分。
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
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