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：
原文：http://www.dataiku.com/blog/2015/09/28/interview-grisel-part1.html 译文：http://www.csdn.net/article/2015-10-11/2825882 （编译/刘帝伟 审校/朱正贵、赵屹华 责编/周建丁） 译者简介：刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作，主要研发scikit-learn，使用Python语言编
原作者 Shane Brennan 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对于数据科学领域的新手来说，以下的十大常见误区每一条都是血与泪的教训。 对于数据科学领域的初学者和职场小白来说，理想往往很美好，现实却很骨感。理想的数据科学世界与现实中遇到的问题之间往往存在着鸿沟。 许多数据分析课程都旨在教授学生编程、统计学、数据整理等方面的基础知识。然而却极少涉及在实际的数据科学工作中会遇到的挑战。 数据分析课程提供了数据和工具，并要求你得到预期的结果。而在实际工作中可能不会给你提
选自Medium 作者：Ted Petrou 机器之心编译 参与：陈韵竹、李泽南 Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中，我将概述如何学习这一工具的使用。 Pandas
Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中，我将概述如何学习这一工具的使用。
管道处理 管道处理避免了中间变量的生成，从而节省了内存，并且使代码直观易读，很大程度的简化代码。 R语言中，管道运算符为“dplyr”包中的“%>%”，指左边的结果作为参数，传入右边的函数。默认左边的
相信 Iterator（迭代器）这个概念大家并不陌生了，它和数组的概念类似，在 JavaScript 中都是用于存储和管理数据集合的机制。
Flink 是一个复杂的框架，并提供了许多方法来调整其执行。在本文中，我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。如果你不熟悉 Flink，你可以阅读其他介绍性的文章，比如这个，这个和这个。如果你已经熟悉 Apache Flink，本文将帮助你更快地创建应用程序。
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法，这些算法可以与各种容器（如vector、list、array等）以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作（如复制、查找、替换）到更复杂的操作（如排序、合并、堆操作）等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数，这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时，从C++17开始，引入了执行策略（std::execution），该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式，允许开发者指定算法的执行方式。
有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第十期。它增加了对交叉过渡LOD组和着色器变体剥离的支持。
Vue实例 每个 Vue 实例都会代理其 data 对象里所有的属性：vm.a===data.a //true 注意只有这些被代理的属性是响应的。 如果在实例创建之后添加新的属性到实例上，它不会触发视
据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和远程过程调用（RPC）的分布式训练。
寄语：PyCaret，是一款 Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：David 小咸鱼 【新智元导读】今天，机器学习（ML）模型得到了大规模的使用，而且影响力也越来越大。然而，当它们被用于现实世界的领域时，往往表现出意想不到的行为。Google AI发文探讨不规范（Underspecification）是如何给机器学习带来挑战的。 如今，机器学习（ML）模型得到了比以往任何时候都更广泛的使用，并且它的影响力也变得越来越大。 然而，把它们放在现实领域中使用时，问题可不小，甚至经常会出现一些意想不到的行为。 例如
我是R语言的忠实粉丝，并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse，它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。我在此向每一位初学者强烈推荐免费的在线电子书R for Data Science。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334v1.pdf
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
继承了 C2 的改进，使用线性层和卷积层的混合。升采样模块则使用 C1 中的双线性插值，升采样模块不含可学习参数。
在这一章中，我需要确定你能够利用命令行做数据科学，为此你需要能满足一些条件。条件主要分为三个部分：（1）拥有与我在本书中使用的相同的数据集，（2）拥有一个适当的环境，拥有我在本书中使用的所有命令行工具，（3）了解使用命令行时的基本概念。
A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。
当新技术出现时，我们必须搞明白该怎样测试这些新东西。我对训练好的模型和机器学习功能的验证和认证过程做了很多研究，并将研究成果应用到了测试环节，从而在机器学习应用程序测试方面获得了很多见解和经验，并将在本文中分享它们。
Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
分片，Redis 数据的分布方式，分片就是将数据拆分到多个 Redis 实例，这样每个实例将只是所有键的一个子集。
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
RDD是Spark的核心抽象，全称弹性分布式数据集（就是分布式的元素集合）。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。它是被分为多个分区，每个分区分布在集群的不同节点（自动分发）
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而，有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误：
大多数内核，包括xv6，交错执行多个活动。交错的一个来源是多处理器硬件：计算机的多个CPU之间独立执行，如xv6的RISC-V。多个处理器共享物理内存，xv6利用共享（sharing）来维护所有CPU进行读写的数据结构。这种共享增加了一种可能性，即一个CPU读取数据结构，而另一个CPU正在更新它，甚至多个CPU同时更新相同的数据；如果不仔细设计，这种并行访问可能会产生不正确的结果或损坏数据结构。即使在单处理器上，内核也可能在许多线程之间切换CPU，导致它们的执行交错。最后，如果中断发生在错误的时间，设备中断处理程序修改与某些可中断代码相同的数据，可能导致数据损坏。单词并发（concurrency）是指由于多处理器并行、线程切换或中断，多个指令流交错的情况。
本文作者是 Omry Yadan，他是 Facebook 人工智能软件工程师，创建了 Hydra。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
几周前，我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈，正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者，因此他们两个详细地讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。 Olivier Grisel 和 scikit-learn FD：Olivier，你作为scikit-learn的主要贡献者已经有一段时间了。你可以告诉我们一些关于你的贡献么？ OG：大概是2010年，我就开始做scikit-
几周前，我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈，正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者
源 | Reddit 译 | OSC - 周其 我时不时会发现一种编程语言的不同用法它有时候会改变我对编程的看法啊。这篇文章中，我想分享一下让我惊讶的发现。这不是类似于高呼“函数式编程会改变世界！”博客文章。我敢打赌，大多数读者都没有听说过下面的大多数语言和范例，所以你应该也会被这些新概念吸引。 注意：我对以下大多数语言的使用经验都很少，但是我发现他们背后的想法非常吸引人，但对其没有专业知识，所以有任何错误请指出并指导更正。如果您也有新的范例和想法，欢迎分享。 默认并发 示例语言：ANI,
数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型： 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后，再读这个位置。 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后，再写这个变量。 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后，再写这个变量。 上面三种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果将会被改变。 前面提到过，编译器和处理器可能会对操作做重排序。编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依
堆排序是一种利用堆数据结构实现的排序算法。首先，它将待排序的数组构建成一个大顶堆或小顶堆。然后，通过不断将堆顶元素（最大或最小）与末尾元素交换并重新调整堆，使得数组逐渐有序。最后，当堆的大小减至1时，排序完成。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)，具有稳定性和适用性广的优点。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
java面试(3)SQL优化
训练深度视频模型比训练其对应图像模型慢一个数量级。训练慢导致研究周期长，阻碍了视频理解研究的进展。按照训练图像模型的标准做法，视频模型训练使用了固定的mini-batch形状，即固定数量的片段，帧和空间大小。
项目中使用 vue3的 ref 功能来获取当前组件暴露的api。但是在控制台打印的dom数组的时候却和实际页面中的节点顺序不一致。这就导致可怜我在页面点了获取排在第一个的数据。但是给我返回的却是第三个。代码如下：
本教程涵盖了整个ML过程，从数据获取、预处理、模型训练、超参数拟合、预测和存储模型以备将来使用。
简而言之，情感识别（ERC）是对文字背后的情感进行分类的任务。例如，给定一段文字，你能说出说话者是生气、快乐、悲伤还是困惑吗？情感识别在医疗保健、教育、销售和人力资源方面具有许多广泛的应用。从最高的一个层面讲，情感识别任务非常有用，因为许多人认为，这是构建能够与人类对话的智能 AI 的基石。
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