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。
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
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。
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。
PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里完成数据加载，处理，训练，预测等完整Pipeline,加上DB良好的notebook的支持，数据科学家们会觉得非常开心。当然缺点也是有的，就是带来了比较大的性能损耗。
众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
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。
该项目以车辆预测为基础，学习业务解决的方法论。 学习完本项目后，可以解决如下问题或适用于如下业务场景： 1、公路堵车预测 2、地铁人流量预测 3、共享单车聚集点预测等等
Kafka 起初是由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 Zookeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性被广泛使用。目前越来越多的开源式分布处理系统如：Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。
这一次的重点在于，Stable Diffusion的触手扩展到现实世界——和WebAR相结合。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销，导致性能低下。我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想，大大降低了网络数据传输量；并通过在系统层次对Spark的改进优化，使其可以稳定地扩展至上千台规模。本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例，通过实验对比，我
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
Apache Spark是一个优秀的计算引擎，广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下，既可获得资源节省，又能加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎，本文将阐述美团在这一方向的实践和思考。
谈到 Spark Rpc ，不得不提到 Spark Rpc 的三剑客：RpcEnv，RpcEndpoint，RpcEndpointRef。
今日，“人眼分辨率”VR头显技术厂商Varjo宣布完成由Atomico领投的3100万美元B轮融资。据悉，他们将利用这笔资金来创造世界上第一款“人眼分辨率”VR/MR产品。该产品将主要针对工业用例，如模拟与培训、建筑、汽车、航空、制造和设计等。
1、spark 一开始使用 akka 作为网络通信框架，spark 2.X 版本以后完全抛弃 akka，而使用 netty 作为新的网络通信框架。 最主要原因：spark 对 akka 没有维护，需要 akka 更新，spark 的发展受到了 akka 的牵制，akka 版本之间无法通信，即 akka 兼容性问题。 2、RpcEnv：RPC 上下文环境，每个 Rpc 端点运行时依赖的上下文环境称之为 RpcEnv。类似于 SparkContext，默认由 NettyRpcEnv 实现，由 NettyRpcEnvFactory 创建 RpcEnv。 3、RpcEndpoint：RPC 端点，Spark 针对于每个节点（Client/Master/Worker）都称之一个 Rpc 端点且都实现 RpcEndpoint 接口，内部根据不同端点的需求，设计不同的消息和不同的业务处理，如果需要发送（询问）则调用 Dispatcher。代理是 RpcEndpointRef。 4、Dispatcher：消息分发器，针对于 RPC 端点需要发送消息或者从远程 RPC 接收到的消息，分发至对应的指令收件箱/发件箱。 5、Inbox：指令消息收件箱，一个本地端点对应一个收件箱，Dispatcher 在每次向 Inbox 存入消息时，都将对应 EndpointData 加入内部待 Receiver Queue 中。 6、OutBox：指令消息发件箱，一个远程端点对应一个发件箱，当消息放入 Outbox 后，紧接着将消息通过 TransportClient 发送出去。 7、TransportClient：Netty 通信客户端，主要负责将相对应的 OutBox 中的数据发送给远程 TransportServer。 8、TransportServer：Netty 通信服务端，主要用于接收远程 RpcEndpoint 发送过来的消息，并把消息传送给 Dispatcher。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析，包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容，让读者对 Spark 有更深入的了解。同时，本文还提供了实践案例，让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
使用高级分析算法（如大规模机器学习、图形分析和统计建模等）来发现和探索数据是当前流行的思路，在IDF16技术课堂上，英特尔公司软件开发工程师王以恒分享了《基于Apache Spark的机器学习及神经网络算法和应用》的课程，介绍了大规模分布式机器学习在欺诈检测、用户行为预测（稀疏逻辑回归）中的实际应用，以及英特尔在LDA、Word2Vec、CNN、稀疏KMeans和参数服务器等方面的一些支持或优化工作。 当前的机器学习/深度学习库很多，用Spark支撑分布式机器学习和深度神经网络，主要是基于两点考虑： 1.
CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者，在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持，并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。
效率在我看来是至关重要的。关于我对效率的理解，还可以看看我这篇文章 【抖音短文】痛点不能驱动一切，效率驱动才是
作者简介 祝威廉目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。 前言 这篇内容基于我去年的一些感悟写的，但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言，对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。
事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。
上次我们已经说完了 Spark Standalone 的 Master 和 Worker 的启动流程，本次我们从一个提交 Spark 作业的命令开始阅读 Spark 任务提交的源码。
1. HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS是一个高度容错、高吞吐量的分布式文件系统，设计用于在低成本的硬件上运行，能存储超大规模的数据集。它通过数据复制策略保证了数据的可靠性，并支持大规模数据集的高效访问。
我最近与柏林工业大学的学生进行了两次非常有趣的讨论，我了解了机器学习社区和大数据社区之间的鸿沟有多大。
上一篇博客博主已经为大家介绍了Spark中数据读取与保存，这一篇博客则带来了Spark中的编程进阶。其中就涉及到了累加器与广播变量的使用。
（VRPinea 6月28日讯）2021年，虽然疫情给全社会带来的打击仍然存在，但各行业都在慢慢复苏。尤其VR/AR行业，整体态势还是很蓬勃的，不论是在软硬件方面，还是行业内投融资情况，都能看出很多积极的动向。
第一个，算法的着眼点是，用最快速的方式清洗一些数据出来，然后接着建模训练，评估预测效果，之后再重复清洗数据，再试验。因为很多算法工程师都是Python系的，对他们来说，最简单的方式自然是写python程序。一旦确认清洗方式后，这种数据清洗工作，最后研发工程师还要再重新用Spark去实现一遍。那么如果让算法工程师在做数据清洗的时候，直接使用PySpark呢？这样复用程度是不是可以有所提高？实际上是有的。但是算法工程师初期用起来会比较吃力，因为PySpark的学习成本还是有的，而且不小。
VR/AR如何普及，如何进入我们的生活？或许可以从日常的“看电视”入手。随着VR/AR开辟出另一种观影方式、硬件设备的日益完善，VR/AR影视正越来越旺盛的生长。
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
现在的各种数据处理技术更新换代太快，新的名词和工具层出不穷，像是 Hadoop 和 Spark 这些，最近几年着实火了一把，但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂，就更懒得去折腾。在这一点上，果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面，但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了，但一直是只闻其名不见其实，今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法，Spark 是一个快速
Hive建表语句指定tblproperties('transactional'='true')，则执行插入操作时，不能直接使用insert..values语句，原因是开启了事务机制。建议使用insert..select方式。
今日，英特尔宣布已收购英国FPGA解决方案供应商Omitek。其可编程解决方案事业群的高级副总监Dan McNamara表示，近年来，Omitek面向视频和其他计算机视觉的解决方案正不断扩展，包括医疗设备、国防应用、安全、VR/AR和专业视频会议等。其技术将会是对英特尔FPGA业务的一次优秀补充。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 赵博 SuiSui 为什么要制作机器人呢？想参加各种机器人大赛？看起来很炫酷？不过从学习角度说，机器人综合了信息技术、电子工程、机械学、程序设计、控制系统以及认知等多方面的内容，所以做一款机器人可以教会你很多的知识。 接下来要说做一款机器人你需要什么样的学习资料？本文包含跟机器人技术相关的一些链接、软件库、论文和其他对机器人技术有用的、有趣链接。 优质资源列表 Kiloreaux/awesome-robotics – 该项目收集了大量机器人入门的资料，包含课程、电子书
在2015年3月21日的北京Spark Meetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软Julien Pierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。 Julien Pi
在2015年3月21日的北京Spark Meetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软Julien Pierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。
（VRPinea 3月14日讯）今日重点新闻：奥迪宣布MIB 3车型6月全面支持Holoride VR驾乘娱乐，支持Pico Neo 3、Vive Flow等；AR远程协作方案商Kognitiv Spark获470万美元新融资；VR动作游戏「The Patcher」开启第二轮公测
ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来，通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
【文】王艺 关注人工智能 投稿请联系wangyi@csdn.net或公众号后台留言 ---- 10月15日下午，在北京兆维大厦，由CSDN社区主办的技术主题月系列之——《深度学习框架的重构与思考》活动成功举办。CSDN邀请了用友畅捷通人工智能负责人张俊林、创业公司大数据总监周步恋、亮风台高级算法研究员史信楚、IBM中国研究院高级研究员薛超共同围绕“深度学习”这个热点话题，分享了深度学习方向创业、 深度学习如何教机器学会阅读理解、 深度学习与AR的结合、 分布式深度学习做监测分析以及优化等议题。近200位开
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对 100TB 数据进行排序，Spark 比 Hadoop 快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点，处理的数据达到 PB 级别，在互联网企业中应用非常广泛。
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
摘 要 本文简要地概述一下Spark是如何在集群上运行,让它更容易理解。 Spark 组件说明 Spark的应用程序作为一个独立的进程在Spark集群上运行，并由SparkContext对象（驱动程序）来运行你的主应用程序。 总体来说，应用程序在集群上运行，SparkContext可以连接一下几种的管理组件：Spark自身具有的管理器，Mesos或者Yarn，来实现将资源分配给应用程序。一旦运行起来，Spark就可以获得需要执行的集群节点，并为应用程序提供计算和数据存储。接下来Spark将应用程序发送给执
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
本片博文主要分析的是Standalone 模式下 Spark 集群(Master, work)启动流程
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交换最小二乘 📷 1 什么是ALSALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。 📷 这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户的打分为1-9分。这个矩阵只显示了观察到的打分，我们需要推测没有观察到的打分。比如（u6，v5）打
问题导读： 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取？ 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择？ 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法？ Spark机器学习库中包含了两种实现方式，一种是spark.mllib，这种是基础的API，基于RDDs之上构建，另一种是spark.ml，这种是higher-level API，基于DataFrames之上构建，spark.ml使用起来比较方便和灵活。 Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面：特征提取、特征转换
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