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Java 8——函数式数据处理(流)

下面两段代码都是用来返回低热量的菜肴名称的,并按照卡路里排序,一个使用java 7写的,另一个是用java 8的流写的,比较一下,不用太关心java 8的语法: ? ?...你可以把几个基础操作链接起来,来表达复杂的数据处理流水线(在filter后面接上sorted、map和collect操作),同时保持代码清晰可读。...在实践中,这意味着你用不着为了让某些数据处理任务并行而去操心线程和锁了,Steam API都替你做好了! ?...简短的定义就是“从支持数据处理操作的源,生成的元素序列”。Oh,听上去就让人头大。让我们一步步来剖析这个定义: ? 让我们来看一段能够体现所有这些概念的代码: ?...接下来,对流应用一系列数据处理操作:filter、map、limit和collect。

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数据处理分析的六工具

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。...功能和特点: 免费提供数据挖掘技术和库 100%用Java代码(可运行在操作系统) 数据挖掘过程简单,强大和直观 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程...多层次的数据视图,确保有效和透明的数据 图形用户界面的互动原型 命令行(批处理模式)自动大规模应用 Java API(应用编程接口) 简单的插件和推广机制 强大的可视化引擎,许多尖端的高维数据的可视化建模...这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

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模型预训练中的数据处理及思考

作者有以下三理由: • 网页数据的量级比公开数据的多,仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果:GPT3 论文中说自己模型参数是175B,使用了大约300B的token数量进行模型训练,但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦:网页数据有固定的格式,我们可以根据html上面的标签进行处理,而专有数据因为来源很杂,格式不统一等原因,甚至需要一份数据,一种处理方式很费时间。...数据规模 先看结论 • 仅仅用CommonCrawl的网页数据中构建训练数据,训练了了Falcon-40B模型,并取得了不错的效果(huggingcase的模型开源模型排行榜OpenLLM Leaderboard...The pile是一个高质量数据集,作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏:有大量的情色、...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要,仅仅是模型也做不好推理任务,但如果数据处理的好的话,模型的推理能力能大幅提升。

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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面试系列:十个海量数据处理方法总结

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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Java 结构化数据处理开源库 SPL

这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据库中。 应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。...如果我们在Java中也提供有一套完整的结构化数据处理和计算类库,那这个问题就能得到解决:即享受到架构的优势,又不致于降低开发效率。 需要什么样的能力?...Java下理想的结构化数据处理类库应当具备哪些特征呢?我们可以从SQL来总结: 1 集合运算能力 结构化数据经常是批量(以集合形式)出现的,为了方便地计算这类数据,有必要提供足够的集合运算能力。...5 解释型语言 从前面几条的分析,我们已经可以得到结论:Java 本身并不适合用作结构化数据处理的语言。它的 Lambda 机制不支持特征 3,而且作为编译型语言,也不能实现特征 4。...引入 SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构化数据处理类库,但并不符合上述的要求。

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整数相乘java_整数乘法—java实现

整数相乘 参考博客: https://blog.csdn.net/oh_maxy/article/details/10903929 https://blog.csdn.net/u010867294/article.../details/77482306 整数相乘,对于计算机来说,由于整数的范围存在限制,如果数值太大,则两个较大整数及其结果在表示时就将可能产生溢出。...分治法实现整数相乘—算法思想: 当我们输入两个大整数num1,num2,长度分别为n,m,计算机无法直接计算其结果,采用分而治之的思想,我们可以分别将两个数均分为四个部分,记作A,B,C,D,其中:...的前m/2 D为num2的后m/2 至此,我们有: num1 * num2 = (A * 10^(n/2) + B) * (C * 10^(m/2) + D)= AC * 10实现代码: import java.util....*; import static java.util.Collections.reverse; /** * @author * @date 2020/10/1 – 20:55 */ public class

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java特征_java特性是什么?

java特性:1、封装,是指隐藏对象的属性和实现细节,仅对外提供公共访问方式;2、继承,从已有的类中派生出新的类,新的类能吸收已有类的数据属性和行为,并能扩展新的能力;3、多态,一个方法可以有多种实现版本...Java特性,算是Java独特的表现,提到Java 的三特性, 我们都会想到封装, 继承和多态 这是我们Java 最重要的特性。...如果一个类没有显式的写上一个构造方法时,那么Java编译器会为该类添加一个无参的构造函数的。 如果一个类已经显式的写上一个构造方法时,那么Java编译器则不会再为该类添加一个无参的构造方法。...(3)JVM和Java编译器是不同的,Java编译器编译生成的.class文件是给JVM看的,所以经过编译后的class类打开后会是乱码,我们可以通过反编译来查看。...注意的事项: (1)Java编译器在编译一个Java源文件的时候,会把成员变量的声明语句提前至一个类的最前端。 (2)成员变量的初始化工作其实都是在构造函数中执行的。

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