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  • 建立自己的語料庫(kù)

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    Apache Spark 3.0 預(yù)覽版正式發(fā)布,多項(xiàng)重大功能發(fā)布

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    Flink基本原理

    1.支持流處理的引擎:Spark和Flink Spark:基于批處理來模擬流的計(jì)算;Flink:基于流計(jì)算來模擬批處理;流式:只要數(shù)據(jù)一直在產(chǎn)生,計(jì)算就持續(xù)地進(jìn)行批處理:在預(yù)...

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    Scala實(shí)現(xiàn):KD-Tree(k-dimensional tree)

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  • Spark 本地連接OSS

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  • 已知一點(diǎn)經(jīng)緯度及與另一點(diǎn)距離和航向,求另一點(diǎn)經(jīng)緯度

    本文結(jié)合Vincenty公式計(jì)算橢圓形地球模型目標(biāo)點(diǎn)的方法 參考資料 http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong-vincen...

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    google-s2背后的數(shù)學(xué)

    我相信,很多人看到這個(gè)都是對(duì)google-s2有了解的,所以我在這里廢話就不多說了,直接進(jìn)入正題。 首先我們先看下目前都有什么資源 (1)GO源碼:github.com/go...

  • Flink 異步I/O

    1.為什么需要異步IO flink在做實(shí)時(shí)處理時(shí),有時(shí)候需要和外部數(shù)據(jù)交互,但是通常情況下這個(gè)交互過程是同步的,這樣就會(huì)產(chǎn)生大量的等待時(shí)間;而異步操作可以在單個(gè)函數(shù)實(shí)例中同時(shí)...

  • 大數(shù)據(jù)之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)(二):隨機(jī)變量及其概率分布

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  • Spark DataFrame中rollup和cube使用

    我們平時(shí)在做報(bào)表的時(shí)候,經(jīng)常會(huì)有各種分維度的匯總計(jì)算,在spark中我們最常用的就是groupBy操作,groupBy就是按照給定的字段名分組,后面接sum、count、av...

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  • markdown中公式編輯教程

    標(biāo)簽: Mathjax 公式編輯 markdown 目錄 希臘字母 上標(biāo)與下標(biāo) 括號(hào)小括號(hào)與方括號(hào)大括號(hào)尖括號(hào)上取整下取整 求和與積分求和積分其他 分式與根式分式連分?jǐn)?shù)根式 ...

  • Scala實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的相識(shí)度和距離計(jì)算

    在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域,距離(distance)、相似度(similarity)是經(jīng)常出現(xiàn)的基本概念,關(guān)于距離和相似度度量的方法也多種多樣,本文將總結(jié)一些常用的距離計(jì)算方法...

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