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    现在机器学习应用非常流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。......
  • 『综合』　基于Hadoop的数据分析平台搭建
    为了应对随着数据量的增长、数据处理性能的可扩展性，许多企业纷纷转向Hadoop平台来搭建数据分析平台。Hadoop平台具有分布式存储及并行计算的特性，因此可轻松扩展存储结点和计算结点，解决数据......
  • 『机器学习』　11 个 AI 和机器学习模型的开源框架
    过去十年中人工智能的飞速增长刺激了当今就业市场对AI和ML技能的巨大需求。从金融到医疗保健，现在几乎所有行业都在使用基于ML的技术。本文将介绍一系列可用于构建机器学习模型的最佳框架和库。......
  • 『机器学习』　如何从系统层面优化深度学习计算？
    深度学习在近几年里取得了巨大的进步，它已经或者是有望成功地被应用在我们许多生活场景中，比如自动驾驶、安防、翻译、医疗等等。可以说，计算机的计算和通信能力的大幅提升是促使深度学习成功......
  • 『机器学习』　常见推荐策略及其在OTA上的应用
    推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。个性化推荐已经在电商（Amazon，淘宝，京东等）、电影和视频（Youtube，Hulu，爱奇艺，腾讯视频）、个性化音乐（Spotify......
  • 『机器学习』　今日头条推荐算法原理全文详解
    平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。......
  • 『Hadoop』　基于Hadoop的大数据平台实施
    大数据平台架构设计沿袭了分层设计的思想，将平台所需提供的服务按照功能划分成不同的模块层次，每一模块层次只与上层或下层的模块层次进行交互(通过层次边界的接口)，避免跨层的交互，这种设计......
  • 『Spark』　如何在万亿级别规模的数据量上使用Spark
    本文主要是通过作者在搭建使用计算平台的过程中，写出对于Spark的理解，并且介绍了Spark在当前的DataMagic是如何使用的，当前平台已经用于架平离线分析，每天计算分析的数据量已经达到千亿~万亿......
  • 『机器学习』　10大机器学习算法
    想成为数据科学家？你得是个博闻强识，又对新鲜事物保持好奇心的人。正因为如此，数据科学家会掌握几乎所有的常见算法，并精通其中一门，这样可以快速适应新领域的问题。......
  • 『机器学习』　内容算法时代,如何引爆用户流量？
    对于算法分发很多人会有所误解，这或许源自远观而缺乏了解，才会觉得算法猛如虎。而当你走近了算法分发，有了一定的了解之后，可能会有重新的认知：算法如虎，细嗅蔷薇。......
  • 『机器学习』　美团点评广告实时索引的设计与实现
    在线广告是互联网行业常见的商业变现方式。从工程角度看，广告索引的结构和实现方式直接决定了整个系统的服务性能。本文以美团点评的搜索广告系统为蓝本，与读者一起探讨广告系统的工程奥秘。......
  • 『Hadoop』　Hive窗口函数之累积值、平均值、首尾值的计算学习
    Hive窗口函数可以计算一定范围内、一定值域内、或者一段时间内的累积和以及移动平均值等；可以结合聚集函数SUM()、AVG()等使用；可以结合FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()，返回窗口的第一个和最后......
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    主流的三种kafka监控程序分别为：KafkaWebConsloleKafkaManagerKafkaOffsetMonitor......
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