全部 大數(shù)據(jù)新聞動態(tài) 大數(shù)據(jù)技術文章 大數(shù)據(jù)常見問題 技術問答

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    概率圖模型[大數(shù)據(jù)培訓]

    概率圖模型是在概率模型的基礎上，使用了基于圖的方法來表示概率分布，是一種通用化的不確定性知識表示和處理方法，在人工智能、機器學習和計算機視覺等領域有廣闊的應用前景。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-10-14 |傳智播客 |大數(shù)據(jù)概率圖模型

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    SparkMllib如何解決回歸問題？[大數(shù)據(jù)培訓]

    我們都參加過高考，據(jù)統(tǒng)計，高考的物理成績確實與數(shù)學成績有一定關系，但除此之外，還存在很多影響物理成績的因素，例如：是否喜歡物理，用在物理上的時間等。而當我們主要考慮數(shù)學成績對物理的影響時，就是要考察這兩者之間的相關關系。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-10-10 |傳智播客 |SparkMllib如何解決回歸問題

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    基于Flume設計實現(xiàn)分層日志收集系統(tǒng)有什么好處?【大數(shù)據(jù)技術】

    基于Flume設計實現(xiàn)分層日志收集系統(tǒng)，到底有什么好處呢?我們可以先看一下，如果不分層，會帶來哪些問題： 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-10-10 |傳智播客 |Flume分層日志收集系統(tǒng)

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    SparkMllib數(shù)值型特征基本處理方法介紹[大數(shù)據(jù)培訓]

    在SparkMllib中主要分為特征抽取、特征轉化、特征選擇，特別是在特征轉化方面是從一個DataFrame轉化為另外一個DataFrame，在數(shù)值型數(shù)據(jù)處理的時候我們對機器學習數(shù)據(jù)集中的樣本和特征部分進行單獨的處理，這里就涉及對樣本的正則化操作和數(shù)值型特征的歸一化和標準化的方法，今天就帶大家理解這一部分的思考和認識。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-09-18 |傳智播客 |SparkMllib數(shù)值型特征

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    kafka自定義攔截器實例教程[傳智教育]

    Producer攔截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于實現(xiàn)clients端的定制化控制邏輯。對于producer而言，interceptor使得用戶在消息發(fā)送前以及producer回調邏輯前有機會對消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同時，producer允許用戶指定多個interceptor按序作用于同一條消息從而形成一個攔截鏈(interceptor chain)。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-09-17 |傳智教育 |kafka自定義攔截器教程

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    MapReduce編程原理介紹[MapReduce開發(fā)必讀]

    Hadoop的MapReduce來源于Google公司的三篇論文中的MapReduce，其核心思想是“分而治之”。Map負責“分”，即把復雜的任務分解為若干個“簡單的任務”來并行處理?？梢赃M行拆分的前提是這些小任務可以并行計算，彼此間幾乎沒有依賴關系。Reduce負責“合”，即對map階段的結果進行全局匯總。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-09-16 |傳智播客 |MapReduce編程原理

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    Kafka常用的API有哪些？

    Kafka是什么?Kafka最初由LinkedIn開發(fā)，是一款基于分區(qū)、多副本的分布式控制器，基于ZooKeeper協(xié)調。它最大的特點是能夠實時處理大量數(shù)據(jù)，滿足各種需求場景：如基于hadoop的批處理系統(tǒng)、低延遲實時系統(tǒng)、storm/spark流媒體引擎、web/nginx日志、訪問日志、消息服務等，采用scala語言編寫。LinkedIn在2010貢獻了Apache基金會，并成為頂級開源項目。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-09-16 |傳智播客 |Kafka api

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    正則化是什么意思? 正則化技術解析

    正則化是廣泛應用于機器學習和深度學習中的技術，它可以改善過擬合，降低結構風險，提高模型的泛化能力，有必要深入理解正則化技術。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2019-09-12 |傳智播客 |正則化是什么

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