推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。...例如，我在某宝上浏览了几件黑色女式羽绒服，系统根据内容过滤算法直接提取 “黑色”、“羽绒服”、“女式” 等 item 特征，在这个应用场景下，item 具体为 “物品”。...通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。...因此，Fed-NewsRec 可以在训练出准确的新闻推荐模型的同时，更好地保护用户隐私。 其次，Fed-NewsRec 比现有的基于联邦学习的推荐方法（FCF）的性能更好。...FL-MV-DSSM 在 MovieLens 数据集上的冷启动推荐性能 本文提出了第一个通用的基于内容的联邦多视图框架 FL-MV-DSSM，它可以同时解决冷启动问题和推荐质量问题。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题，业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗？...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围，能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了，把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门，...2013-02-08 10:14:41 上李帅(958**7) 意味着缺少了资源 2013-02-08 10:25:47 上孙安俊(359***041) 请假与加班是相对的，可以进行调休 2013-02...-08 11:04:09 潘加宇(3504847) 我上面讲的不知道是否理解了？
预处理后，按事件在时域将信号分割为单独试验，并进行基线校正，以去除分割信号中偏移部分的平均幅度。时间窗内ERP各分量以峰值幅度及其延迟或平均振幅法测量。...在识别过程中，大多数EEG研究所获得的ERP强度都呈现出从咸到甜的递减规律(咸>酸>苦>甜)。因此，这些强度差异可以用于对特定味觉辨别的研究。...在测量味觉刺激的大脑响应时，一般考虑单个或组合域，并在此基础上提取所需的数据。...当行业为特定的受众(比如老奶奶人)设计/开发食品时，通过BCI技术可以从特定的客户群体中收集最直观的感官体验数据，相比传统的数据收集手段，这种方式更高效且在消费群体中接受度更高，且对直观信号(神经活动)...的测量可以在更大程度上降低感官分析的偏差。
写在前面 从开始学习Java的时候，我们就接触了这样一种观点：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是放在栈里的，那这个观点就真的是正确的吗？...如果是正确的，那么，面试官为啥会问：“Java中的对象就一定是在堆上分配的吗？”这个问题呢？看来，我们从接触Java就被灌输的这个观点值得我们怀疑。...关于面试题 标题中的面试题为：Java中的对象和数组都是在堆上分配的吗？...面试官这样问，有些小伙伴心里会想：我从一开始学习Java时，就知道了：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是存储到栈中的，那Java中的对象和数组肯定是在堆上分配的啊！难道不是吗？ ?...你可以这样回答：Java中的对象不一定是在堆上分配的，因为JVM通过逃逸分析，能够分析出一个新对象的使用范围，并以此确定是否要将这个对象分配到堆上。
.NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间） 发布于 2018-11-06 15:33...不过传统的在代码中编写计时的方式依然有效，因为它可以生产环境或用户端得到真实环境下的执行耗时。 如果你希望在 .NET/C# 代码中编写计时，那么阅读本文可以获得一些建议。...这样，前后两次获取的时间差即为方法 Foo 的执行耗时。 这里我不会提到性能测试工具或者基准性能测试这些方法，因为这些测试代码不会运行于用户端。...你可以阅读以下博客获得这两者的使用： C# 标准性能测试 - 林德熙 C# 标准性能测试高级用法 - 林德熙 .NET/C# 反射的的性能数据，以及高性能开发建议（反射获取 Attribute 和反射调用方法...基于 QPC 和系统时间的 API GetSystemTimePreciseAsFileTime 这些 API 既可以获得 QPC 的高精度，又与系统时钟相关，于是你可以使用这些 API 同时获得以上测量的好处
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下的Redo文件可以放在节点本地吗？ ♣ 答案部分 不能。...同单实例的系统一样，在RAC环境中，每个节点实例都需要至少两组Redo日志文件，且每个节点实例有自己独立的Redo日志线程（由初始化参数THREAD定义），例如： SQL> SELECT B.THREAD...4 STALE +DATA/lhrdb/onlinelog/group_4.266.660615543 52428800 YES INACTIVE RAC环境中的...Redo日志文件必须部署到共享存储中，而且需要保证可被集群内的所有节点实例访问到。...当某个节点实例进行实例恢复或介质恢复的时候，该节点上的实例将可以应用集群下所有节点实例上的Redo日志文件，从而保证恢复可以在任意可用节点进行。
在药物发现项目中，数据噪声总是来自于不同的实验测量，这些测量结果因两个主要误差源而变得复杂：系统误差和随机误差。...图3 传统神经网络与贝叶斯神经网络的比较 传统神经网络的输出和参数是确定性值（A和C），而在贝叶斯神经网络中它们是分布（B和D）。 基于集成的方法 长期以来，人们一直观察到集成学习可以提高预测性能。...与其他扰动方法相比，权重扰动方法迫使基础学习者更直接地获得不同的权重。 不确定性定量在药物发现中的应用 估计模型的最大可实现精度 计算机模型的性能取决于训练数据的质量。...在大多数药物发现项目中，训练数据的标签总是由具有固有变异性的实验测量来定义。因此，训练数据中的固有标签不确定性或噪声决定了模型的最大可实现精度（MAA）。...因此，预测的不确定性在总预测不确定性中的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。
此规则现在仍然有效吗？ 为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...我重复了7次性能测试，我测量的cpu和内存使用率从来没有超过PC的50% (i7-5600 @ 2.60Ghz, 16GB Ram, SSD硬盘)。除了操作系统和性能测试之外，没有其他进程在运行。...Spark性能 我使用了Dask部分中介绍的pySpark进行了相同的性能测试，结果相似。 ? 区别在于，spark读取csv的一部分可以推断数据的架构。...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。...Julia的开发考虑到了数据科学家的需求。它可能没有Pandas那么受欢迎，可能也没有Pandas所能提供的所有技巧。对于某些操作，它可以提供性能提升，我必须说，有些代码在julia中更优雅。
问题就是TensoFlow的性能到底如何，我看过网上几个评测，是不是像以前别人测试中的那样慢的离谱，不管CPU还是GPU跟Torch比都慢不少，评比原文，更有测试评论说TensoFlow比convnetjs...我简单了解深度学习的算法有很多，效率也不同，我希望知道的是，在同算法的情况下，TensoFlow到底比其它框架慢多少？毕竟性能也是一个很关键的因素。...常见的CTR预估，推荐等任务，也可以轻松地部署到服务器CPU上。 3 . TensorFlow有在生产企业中应用的案例吗？...其实一个in-graph就是模型并行，将模型中不同节点分布式地运行；between-graph就是数据并行，同时训练多个batch的数据。...JavaAPI目前还不太成熟，很多还有待实现，TensorFlowOnSpark也挺有意思的，可以在现有的Spark/Hadoop分布式集群的基础上部署TensorFlow的程序，这样可以避免数据在已有
Spark的作业，任务和步骤 这里有点混，下次再看看。 查找信息 利用4040端口可以在网页上访问spark的用户界面，不过为啥我的1.6.0不行呢。...关键性能 并行度（是用多少个核心的意思？），序列化格式，内存管理，硬件供给。...第九章 Spark SQL 这是spark的一个组件，通过这个可以从各种结构化数据源（ JSON，Hive,Parquet）中读取数据，还可以连接外部数据库。...4.性能考量 性能问题主要有批次和窗口大小，并行度，垃圾回收和内存使用。...好了，你见过没有一段代码的学习笔记吗，原谅我的小白吧，毕竟我还是爬行阶段，下一步要开始学spark的源语言scala了，学完之后再看spark肯定又是另一种感觉吧。
在这个项目中，我主要负责让scikit-learn发展地更长远，主要是指性能和可扩展性方面。 FD：scikit-learn已经发展了这么多年，而且知道开发过程中的许多阻碍。...这也是MLlib一开始的设计方向（ed：Spark分布式机器学习框架）。他们选择仅实现可扩展性的算法，这些算法可以在它们有能力处理的那些数据上和大量集群中运行。...我们不想改变所有的功能，来处理存储在集群中的资源，但我们想把它作为一种可能性，确保scikit-learn模型可以嵌入到一个类似Spark的框架里，这样它们就可以分布在集群中。...例如，当你在训练一个随机森林时，如果你认为你的数据小到可以在整个集群中进行复制，那么你可以很容易地训练每棵树。对于中等规模的数据集，我们也想要加快超参数搜索和交叉验证的速度，这自然就是并行。...FD：以分布式方式存储大量数据会导致性能和结果的偏差么？我正在思考使用Spark运行随机森林的例子。 OG：MLlib随机森林算法在选择特征进行划分时，它是直接在每棵树的训练层面进行并行的。
例如，设置spark.executor.instances = 280。 对于基准测试和性能测量，强烈建议这样做。 4....动态executor申请 虽然将spark.executor.instances设置为最大值通常可以最大限度地提高性能，但不建议在多个用户运行Hive查询的生产环境中这样做。...并行度 要使可用的executor得到充分利用，必须同时运行足够的任务（并行）。在大多数情况下，Hive会自动确定并行度，但也可以在调优并发度方面有一些控制权。...这可能会进一步影响第一个查询的性能。 在用户较长期会话中，这个额外时间不会导致任何问题，因为它只在第一次查询执行时发生。然而，诸如Oozie发起的Hive工作之类的短期绘画可能无法实现最佳性能。...为减少启动时间，可以在作业开始前启用容器预热。只有在请求的executor准备就绪时，作业才会开始运行。这样，在reduce那一侧不会减少短会话的并行性。
随着时间的推移，我意识到实际上Spark所感觉到的简洁性更多的是在说Hadoop 的Java API，而不是Spark。在Hadoop中，即使简单示例通常也带有大量样板代码。...因此，在让我相信Spark实际上提供了一组不重要的操作（真正难以从简单的字数统计中得出结论）之后，我深入了解并阅读了这篇描述一般架构的论文。...另一个主要区别是Spark默认是内存，这自然会导致性能的大幅提升，甚至允许运行迭代算法。Spark没有内置的迭代支持，虽然如此，但那只是他们声称它太快了，以至于如果你想要的话当然可以运行迭代。...相反，Spark采用另外一种模型，在该模型中收集事件并以批处理的方式在短时间间隔内（假设每隔5秒）进行处理。...基于写入时复制方案的更有效的实现可以应用在这样的情况中，但如果我没有弄错，它还没有实现。
(1)数据源大小差异 在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题： (2)代码本身逻辑缺陷 比如代码里重复创建、初始化变量、环境、...和 stage，提升并行计算性能，这块是个大的话题，本次不展开详述。...2、spark 初学者的一些误区 对于初学者来说 spark 貌似无所不能而且高性能，甚至在某些博客、技术人眼里 spark 取代 mapreduce、hive、storm 分分钟的事情，是大数据批处理...但事实确实如此吗?...说道 spark 的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU：核心思想就是能用内存 cache 就别 spill 落磁盘，CPU 能并行就别串行，数据能 local 就别 shuffle
原来是Intel公司推出了一款新的存储产品名叫Apache Pass，可以用来扩充内存容量，而且单条容量比内存大得多，价格还便宜不少。 杨洋眼前一亮，这就是我想要的产品吗？...TLC SSD或者未来的QLC SSD，虽然在SSD中利用算法可以弥补，但不适合用作内存。...而且Optane SSD的非易失性存储特性可以保持数据，也许反而还能加速Apache Spark的性能呢？刚刚新闻里不是提到连高端内存数据库SAP HANA都使用Optane吗？...杨洋使用TeraSort软件进行Apache Spark性能评估，TeraSort是一个常见的性能指标评测程序，其方法是测量在特定计算机系统上对1TB随机分布数据进行排序所需的时间，所花的时间越少，性能就越来...这个测试程序最初是用来测量Apache Hadoop集群的MapReduce性能的常用方法，也可用于Spark环境。
---- 最近工作中，接触到最有用的“玩具”就是Spark了，在cpu密集型业务驱动下，提升CPU处理效率，高效的利用内存是最优先的事务，所以有个好的计算工具太重要了，这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力...我一直主张的理念是学习从来不是靠量取胜的，所以我把自己对学习Spark的收获整理成一篇大家想看的Spark入门。 我要学Spark吗？...我的建议是第一步搞清楚你的业务是否真的需要Spark，还是因为Spark名声鹊起你希望刷存在感在业务中插入一个你并不了解的程序。...我理解的Spark是个快速计算的框架，当你的单机计算能力不足，有充足的带宽和内存资源的时候，可以采用Spark来解决你能够并行处理的业务的。你的业务真的能并行吗？能拆分吗？...如果不能真的不用给自己找麻烦，你有更多的选择。 在决定了用Spark在生产环境时，首先需要选择合适的版本来使用，你的业务需要哪些特性？SQL吗？流式计算吗？图计算吗？
宽依赖，窄依赖等老生常谈的不多说了...基础都不去了解记忆的人面试不过很正常。 来点猛料，广播变量的原理及演变过程，使用场景，使用广播变量一定划算吗？大变量咋办呢？...并行度相关配置，这个星球里也反复强调了，合理设置可以大幅度提高性能。 害怕了吗，还是就此打住吧，太多了～ 在星球里➕公众号都有讲过了。...内存申请，kafka分区设置的依据是啥？ 并行度问题，这个也是浪尖反复强调的，彻底理解对spark任务调优帮助很大。 blockrdd和kafkardd的底层区别。...常见的存储格式，parquet，txt，json，orc对比及对性能的影响。 调优大部分也是针对并行度，文件大小，数据倾斜，task倾斜，内存和cpu合理设置等。...spark streaming在spark 2.4的时候都没更新了，后面就主推sql引擎相关内容了，还是值得期待的。 不过话虽这么说，我觉得flink也相对好用，就是可能bug多些，新版本好点。
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
腾讯会议
云直播
对象存储
