5、DenseVector.range(start,stop,step) DenseVector.rangeD(start,stop,step)
问题向导: (1)Spark机器学习库是什么，目标是什么？ (2)MLlib具体提供哪些功能？ (3)MLlib为什么要改用基于DataFrame的API? 1.Spark机器学习库(MLlib
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
词语相似性比较，最容易想到的就是编辑距离，也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的，不过代码也很简单，我这边就用scala实现了一版。 编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离，它描述了两个字符串的相近程度。比如: son -> sun ,只需要把o改成u即可，编辑距离为1 xing -> long,需要把x改成l，i改成o，编辑距离为2 o->long，需要在前面加上l，在后面加上ng，编辑距离为3 因此所有修改，移动，删
1：拷贝”\资料\oracle连接驱动ojdbc8-12.2.0.1.jar”文件到本地磁盘任意目录
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：
local vector是一种索引是0开始的整数、内容为double类型，存储在单机上的向量。MLlib支持两种矩阵，dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组，而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。比如向量(1.0, 0.0, 3.0)既可以用密集型向量表示为[1.0, 0.0, 3.0]，也可以用稀疏型向量表示为(3, [0,2],[1.0,3.0])，其中3是数组的大小。
Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala允许用户使用命令和函数范式编写代码。Scala运行在Java虚拟机之上，可以直接调用Java类库。对于新手来说，Scala相对比较复杂，其看起来灵活的语法并不容易掌握，但是对于熟悉Scala的用户来说，Scala是一把利器，它提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日，Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章，他认为现在的编程语言种类非常多，每种语言都各有优缺点，并且它们的适用的场景也不同，比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。
机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具： ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤 特征提取，特征提取，转换，降维和选择 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具 持久性：保存和加载算法，模型和管道 实用程序：线性代数，统计，数据处理等 公告：基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spar
Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理. 但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时. 接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用. 需要用到的第三方库有:
开始学习spark ml了，都知道spark是继hadoop后的大数据利器，很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。
机器学习里矩阵是必不可少的，无论Python、Java能做机器学习的语言，都会提供比较优质的矩阵库。
SparkMLlib的数据类型讲解 Mllib支持单机上存储的本地向量和矩阵，也支持由一个或者多个RDD支持的分布式矩阵。本地向量和本地矩阵是简单的数据模型，用作公共接口。由Breeze提供基本的线性代数运算。。在监督学习中使用的训练示例在MLlib中被称为“labeled point” 一 本地向量 本地向量存储于单台机器，其拥有整类型的行，从0开始的索引，和double类型的值。Mllib支持两种类型的本地向量:密集向量(dense)和稀疏向量(sparse)。密集向量只有一个浮点数组组成，而一个稀疏向
机器之心报道 Tencent 深度学习是近些年来人工智能技术发展的核心，伴随而来的机器学习框架平台也层出不穷。到现在，一家科技巨头没有一个主导的机器学习平台都不好意思跟人打招呼，比如谷歌有 TensorFlow、微软有 CNTK、Facebook 是 Torch 的坚定支持者、IBM 强推 Spark、百度开源了 PaddlePaddle、亚马逊则是 MXNet 的支持者。而为了尽可能地获得开发者支持和抢占发展先机，很多平台都选择了开源。 在去年 12 月 18 日的腾讯大数据技术峰会暨 KDD China
随着大数据应用得日益广泛，与大数据相关的话题也越来越被大家所热议。在IT界，大数据同样是热门。作为学生党的我，最近也在研究关于大数据的内容。作为一个技术迷，总是会想尝试一些新鲜的东西。前一段时间学习了Hadoop之后，又想开始体验Spark。那么现在就讨论一下关于Spark的话题。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。就大数据集而言，对典型的迭代机器 学习、即席查询（ad
【新智元导读】数据专家 Natalino Busa 在本文中讨论了如何从大量的定位事件中获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。他经过论证得出，DBSCAN算法与Spark的结合似乎是一种很有前途的方法，可以抽取准确的地理位置模式，并用于开发基于各种场景的数据驱动、基于位置的应用程序，例如个性化营销、欺诈防范和内容过滤。 机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更
导 读 机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。 在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说，这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。使用DBSCAN聚类算法 首先，我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法，可以基于提供的数
不论有没有觉察到，互联网的搜索模式在近几年已经发生了颠覆性的变化。如果说是十年前叫做百度模式，那今天可以被称之为头条模式。两者的区别在于，百度模式提供一个入口，让用户按照自己的需求查询关心的内容（各种广告暂不考虑），头条是按照用户的搜索历史及浏览记录，推送与之相似的内容，如此，用户可以投入更少的精力，更大概率的得到符合自己喜好的节目。
此外还有很多，如布尔函数、线性代数函数、取整、四舍五入等等。就不多介绍，这些不太常用的可以在需要时去查api即可。
作者简介 游遵文 机器学习算法工程师，现任职于腾讯TEG数据平台部智能学习组，专注于机器学习算法的研究及其分布式实现，参与Angel开源项目开发及优化。 Spark的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，它能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。 然而在机器学习领域，RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性，可以很
学自：Spark机器学习实战 https://book.douban.com/subject/35280412/
Scala是一种多种类型的编程语言，结合了针对对象编程和函数式编程的功能。它运行在Java虚拟机上，具有强大的运算能力和丰富的库支持。Scala常用于大数据处理、并发编程和Web应用程序开发。其灵活性和高效性编程成为编写多线程爬虫程序的理想选择。Scala还广泛评估金融领域的量化分析和交易系统开发，以及科学计算和人工智能领域的研究与实践中
前言 从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了 很多语言的接口，其中有Scala（my favorite），这是我从Caffe转过来的原因之一。 Mxnet是我第一个参与的开源项目，可以说这四个月来我学到了很多东西。 本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用，有 哪些坑需要注意的，最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。 然后，还有就是Mxnet Scala Pack
从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概两年了。MXNet最吸引我的地方就是它提供了
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j （DL4J）博客，文章虽然着重介绍自家产品，但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍，包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j （简称 DL4J）不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合
本文介绍了如何在Spark上高效训练逻辑回归模型，并针对Spark在机器学习场景中遇到的瓶颈，提出了基于Angel的解决方案。通过对比实验，发现Spark on Angel能大幅度提高逻辑回归模型的训练效率，同时降低资源使用。
Scala 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素，数组对于每一门编辑应语言来说都是重要的数据结构之一。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
Spark的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，它能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。
“开头的标识符为保留的 Scala 编译器产生的标志符使用，应用程序应该避免使用”$"开始的标识符，以免造成冲突。
Angel 项目简介 Angel是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习框架，在其之上，用户能轻松开发适用于高维度模型的机器学习算法，并使用基于PS Service的Spark on Angel，轻松进行十亿级别维度模型的训练。未来Angel将进一步支持图计算和深度学习框架集成。 Angel由腾讯和北京大学联合开发，兼顾工业界的高可用性和学术界的创新性。欢迎对机器学习有兴趣的同仁一起贡献代码，提交Issues或者Pull Requests。 Release No
如果你之前是一名 Java 程序员，并了解 Java 语言的基础知识，那么你能很快学会 Scala 的基础语法。
Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
随着 MXNet 1.2.0 版本的发布，新的 MXNet Scala API 接口也发布了。这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：白丁，吴双，ether，魏子敏 如果让你选择一种语言，你觉得Python和中文，哪个对于未来更重要？ 最近，一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》，针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查， 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中，72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示， 主体采用 AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。（或者可以部署在 Nginx 上） 综合业务服务：主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑，通过 Spring 进行构建，对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器：项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器，通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库：项目采用 Redis 作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务：离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现，采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务：对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务：通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集，实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务：项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件，接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
KDE Plasma 5 最近已经发布，新版本采用全新设计，用户界面看起来比以往任何时候都更加棒（当然，还有许多新的功能和改进）。
变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，变量创建后会占用一定的内存空间。
最近接到一个任务，更换开机动画，研究了将近两天查找资料，测试修改总算完成。网上对应的资料的比较少，整理总结出一份相应文档。
开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink,当然FLink正常情况下是部署的集群方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只能先演示个单机的安装。 Apache Flink需要在Java1.8+以上的环境中运行。 所以,先确保自己的JDK版本是1.8包含以上的。
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
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