Hive为Hadoop提供了一个SQL接口。Hive可以被认为是一种编译器，它将SQL（严格来说，Hive查询语言 - HQL，SQL的一种变体）转换为一组Mapreduce / Tez / Spark作业。因此，Hive非常有助于非程序员使用Hadoop基础架构。原来，Hive只有一个引擎，即MapReduce。但是在最新版本中，Hive还支持Spark和Tez作为执行引擎。这使得Hive成为探索性数据分析的绝佳工具。
在线旅游：目前全球范围内 80%的在线旅游网站都是在使用 Cloudera 公司提供的 Hadoop发行版，其中 SearchBI 网站曾经报道过的 Expedia 也在其中。
在大数据背景下，Apache Hadoop 已经逐渐成为一种标签性，业界对于这一开源分布式技术的了解也在不断加深。但谁才是 Hadoop 的最大用户呢?首先想到的当然是它的“发源地”，像 Google
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
最近从hadoop转向Spark了，学了一段时间了，准备写个专题，主要写pySpark的应用，主要计划是： 主题 内容概要 聚类（5.6） 1.几种常用的聚类算法；2.pyspark中聚类算法的应用（2-3个实例） 分类&回归 1.几种常用的分类和回归算法；2.pyspark中分类和回归算法的应用（各一例） 推荐 1.推荐常用算法；2.实例：音乐推荐和电商推荐 文本挖掘 1.潜在语义分析；2.垃圾文本过滤；3.文本分类
随着计算机的使用范围更加广泛，社会信息化程度提高，计算机的使用频率增加，人们对自然语言理解也提出了更高的要求，而对于自然语言的理解，则基于中文语义分析的研究和分析。
概率潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性
AI 科技评论按：语义分析（semantic parsing）是人工智能的一个分支，是自然语言处理技术的几个核心任务，涉及语言学、计算语言学、机器学习，以及认知语言等多个学科。近年来，随着人工智能的发展，语义分析也越发重要。
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算
通常我们说的 “编译器” 是一种计算机程序，负责把一种编程语言编写的源码转换成另外一种计算机代码，后者往往是以二进制的形式被称为目标代码(object code)。这个转换的过程通常的目的是生成可执行的程序。
最近前端针对某些问题展开了非常激烈的讨论，作为一名围观了全过程的前端新手表示，从中学习到了很多东西。 围观之余，想尝试理性地通过数据分析进行舆论统计，从机器的角度对几位核心人物的发言进行观察。 处理流程 首先，通过爬虫获取某条微博的全部转发，进行以下预处理： 截取 『//』 前面的部分，微博中 // 后面的为转发原文 去除其中『转发微博』、『轉發微博』、『Repost』的部分 去除作者本人的转发 去除其中『回复@某人:』这样的无意义字段 去除全文只有『@xxxx』这样的无效字段（比如@我的印象笔记） 去除正
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（1）- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（2）- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（3）- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（4）- 语法分析1：EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（5）- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（6）- 语义分析：符号表和变量、函数
之前的一篇文章，我们用段誉比武的方式类比了构件类的方式，其中把段誉和慕容复共有的出招这个动作写成了一个功能方法。所谓出招，换个角度来看，就是将人身体中的能量，比如肌肉的能量，来自于内功真气的能量，通过一些步骤集中在一点提供出去，而最终的结果评判就是比的双方在接触点上的力的大小。而这些身体中的能量是最基本的，其它的一系列的活动都是由它在时间和空间上的排列组合而构成的。而它们也是有类型的，比如肌肉能量，内功真气等。 同样的，上述例子中的能量在Java中就对应了Java的数据类型，这些基本的数据类型就构成了J
原来她的毕设是要基于微博上最近10年关于房价的话题数据，来做分析，做未来房价的走势预测，训练模型。
Javac编译器是Java的标准编译器，用于将Java源代码（.java文件）编译成Java字节码（.class文件），供Java虚拟机（JVM）执行。
在日常的应用程序开发过程中，我们很少需要关注软件的编译和连接过程，特别是对于常用的集成开发环境visual studio，它将编译和链接的过程封装起来，一步完成，称为“构建”。 但是在这样的开发过程中，我们往往依赖于集成开发环境的强大，而忽略了软件的运行机制和机理，导致对程序中的很多莫名其妙的错误无从下手，程序运行时的性能瓶颈分析也让我们束手无策，如果我们能够深入了解软件运行背后的机理以及支撑软件运行的各种平台和工具，那么解决这些问题相对来说就比较容易了。接下来让我们一起了解软件编译与链接的过程。
对于开发来说接触的一般都是第一个步骤也就是源码编译成字节码文件(class文件)，第二个步骤开发几乎不会接触，因为这是虚拟机在运行过程中自己做的一些编译流程，将字节码转换成可被虚拟机识别执行的机器码。
非负矩阵分解（non-negative matrix factorization，NMF）是另一种矩阵的因子分解方法，其特点是分解的矩阵非负。非负矩阵分解也可以用于话题分析。
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。
文智中文语义开放平台。 腾讯搜索技术团队为需要做大数据挖掘和文本处理的研究者们提供有效的工具平台——文智中文语义开放平台。该平台能够满足研究者自然语言处理、文本处理、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义有效分析的需求，为研究者提供大数据语义分析的一站式解决方案。研究者能够基于文智平台的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用，也能够通过合作定制特色的语义分析解决方案。平台框架如下： 为什么使用文智中文语义开放平台？ 1.坚实的积累：十年专注的技术研究，60多个腾讯产品的成功应用经验、千级亿互
编译，其实就是把源代码变成目标代码的过程。如果源代码编译后要在操作系统上运行，那目标代码就是汇编代码，我们再通过汇编和链接的过程形成可执行文件，然后通过加载器加载到操作系统里执行。如果编译后是在解释器里执行，那目标代码就可以不是汇编代码，而是一种解释器可以理解的中间形式的代码即可。
今天收到一个订单需求，需要爬取豆瓣电影网top250中前10部和后10部的影评并对其进行语义分析比较这20部电影的质量，所以我们计划每部电影爬取100条短评并对评论进行语义分析，最后对其进行简单的数据可视化来比较其电影质量。话不多说，我们现在便开始抓取分析工作。
语义分析结果来看，insert语句都会构造插入表和数据表两张表（RangeTblEntry），数据表可能是值构造出来的，或者是select查询出来的。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
1.概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法。概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来。
众所周知，Kotlin团队正在开发新版Kotlin编译器，并命名为K2。那么K2又是什么意思呢？难道是Kotlin第二版编译器的意思？
令 X 为一个文法符号（一个终结符或非终结符）或 ε ，则集合 First (X) 由终结符组成，此外可能还有 ε ，它的定义如下：
从左往右扫描代码，识别出不同的单词的类型，把单词转换成机内形式——词法单元（token）形式
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
选自Google Blog 作者：Michael Ringgaard 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 今日，谷歌发布实验性系统 SLING，该系统是一个自然语言框架语义解析器，用于自然语言理解任务中，可将自然语言文本直接解析成语义表示——语义框架图。本文简要介绍了该系统。 项目链接：https://github.com/google/sling 直到最近，最实用的自然语言理解（NLU）系统仍然使用的是分析阶段的流程，从词性标注和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示。
HAWQ，取自Hadoop With Query，这是一款原生Hadoop并行SQL引擎。同时作为一款面向企业的分析型数据库HAWQ有很多优良的特性，例如它完整兼容ANSI-SQL标准语法， 支持标准JDBC/ODBC连接，支持ACID事务特性，高性能，拥有比传统MPP数据库更先进的弹性执行引擎，可以秒级动态加减节点，拥有各种容错机制，支持多级资源和负载管理，提供Hadoop上PB级数据高性能交互式查询能力，并且提供对主要BI工具的描述性分析支持，以及支持预测型分析的机器学习库。 目前HAWQ属于Apach
AI 科技评论按：继 2017 年的温哥华之旅后，ACL 2018 在澳大利亚墨尔本举办，举办地点为墨尔本会展中心，也是 IJCAI2017 举办地。
现实中的Web服务，可能潜伏各种Bug漏洞，即便积极的定期进行Web扫描，也不保证万无一失，基于这种原因，应运而生了Web防火墙WAF，最常见的是在基于代理模式的Web网关系统，加入威胁检测功能。
词性，也称为词类，是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁。 词性标注（Part-of-Speech Tagging或POS Tagging)，又称为词类标注，是指判断出在一个句子中每个词所扮演的语法角色。
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
Hiphop是Facebook开发一款PHP二进制化的一个工具，最开始是由php转为C++，但是后来发现编译为c++的话，许多的时间会花费在编译代码上面，调试不方便，对于代码来说也不是即见即所得。 所以hiphop经历了这么几个阶段： HPHPC=>HPHPI=>HHVM HPHPC是静态编译，也就是把php转为c++ HPHPI是一个过渡产品，类似php zend虚拟机，性能还不如zend虚拟机，但是可以运行查看效果； HHVM是在HPHPI基础上，应用了JIT技术，性能已经接近了HPHPC,目前face
主要介绍Javac的实现过程及原理。 首先弄明白什么是Javac？ Javac是一种编译器，将一种语言转换为另一种语言规范。编译器的作用就是将符合java语言规范的源代码转化为JVM虚拟机能够识别的字
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。
数据科学家不是魔法师，当所需的数据不可得或者质量很差的时候，数据科学家能做的很有限，这已经超过了技术的范畴。企业管理者如果能从全局出发部署数据战略，才能真正解决当下数据科学家的痛点，这样数据科学家才能发挥作用解决公司的痛点。
自然语言处理是通过构建算法使计算机自动分析、表征人类自然语言的学科。自然语言处理是计算机理解和生成自然语言的过程，自然语言处理技术使计算机具有识别、分析、理解和生成自然语言文本（包括字、词、句和篇章）的能力。
媒体报道、微博内容、消费者购买评价等文本信息，正在成为大数据重要的组成部分。然而，人类使用的语言对计算机而言是模糊的、非结构化的，要处理和分析这部分数据，就必须用到自然语言处理技术。
本文 转自“火光摇曳”博客：语义分析的一些方法(三)，主要论述了基于深度学习方法的图像语义分析，包括图片分类、图片搜索、图片标注（image2text、image2sentence），以及训练深度神经网络的一些tricks，并介绍语义分析方法在腾讯广点通上的实际应用。以下为全文内容： 3 图片语义分析 3.1 图片分类 图片分类是一个最基本的图片语义分析方法。 基于深度学习的图片分类 传统的图片分类如下图所示，首先需要先手工提取图片特征，譬如SIFT, GIST，再经由VQ coding和Spatial p
本文告诉大家如何在使用 IIncrementalGenerator 进行增量的 Source Generator 生成代码时，如何从语法分析过程，将获取的语法 Token 转换到语义分析上，比如获取类型完全限定名。一个使用的例子是在拿到一个 Token 表示某个类型时，本文将演示通过语义分析获取到拿到的 Token 的 Type 类型的 FullName 带命名空间的完全限定名
编译程序最初的定义是把一种高级语言设计的源程序(面向人的)翻译成另一种等价的低级程序设计语言(面向硬件的)即机器语言或汇编语
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
