看完了Flink的datasource、sink，也就把一頭一尾給看完了，從數(shù)據(jù)流入到數(shù)據(jù)流出，缺少了中間的處理環(huán)節(jié)。 而flink的大頭恰恰是只在這個中間環(huán)節(jié)，如下圖： 中...
發(fā)簡信
IP屬地：北京
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flink學(xué)習(xí)之七-map、fliter、flatmap
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TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 機(jī)制探秘在使用Tensorflow的過程中，我們經(jīng)常遇到數(shù)組形狀不同的情況，但有時候發(fā)現(xiàn)二者還能進(jìn)行加減乘除的運(yùn)算，在這背后，其實是Tensorflow的broadcast即廣播機(jī)制...
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hive lateral view explode (array()） array為null
談一下使用hive udtf 函數(shù)lateral view explode(array()) array為空時遇到的坑，這個UDTF轉(zhuǎn)換的Array為空的記錄，自動被過濾掉...
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pandas中.value_counts()的用法value_counts()是一種查看表格某列中有多少個不同值的快捷方法，并計算每個不同值有在該列中有多少重復(fù)值。value_counts()是Series擁有的方法，一般在...
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我輸出一個對象的hashCode，重啟計算機(jī)輸出hashCode，都沒改變呢？
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工廠模式，依賴，依賴注入
工廠模式 通過一個類來管理多個不同類的生成，如在一個類中，里面有多個對象實例化，當(dāng)你需要一些新類時或者其他狀況需要變更類，普通情況下你只能在這個類中重新編寫代碼，如有一個類來...
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設(shè)計模式之死磕工廠模式（原創(chuàng)）工廠模式（Factory Pattern）是開發(fā)中比較常用的設(shè)計模式之一。這種類型的設(shè)計模式屬于創(chuàng)建型模式（關(guān)于創(chuàng)建型模式的概念，可以參考設(shè)計模式概念與簡介，簡單點理解就是創(chuàng)...
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JAVA 將接口的引用指向?qū)崿F(xiàn)類的對象
有一個很簡單的例子,java.util中的類ArrayList實現(xiàn)了接口List則生成ArrayList對象時可用以下語句. List list=new ArrayList(...
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反射應(yīng)該是 JVM讀取相應(yīng)類的 字節(jié)碼文件，而不是.java，文章這點要是能解釋一下就更好了
Java高級特性——反射
概述 定義 JAVA反射機(jī)制是在運(yùn)行狀態(tài)中，對于任意一個類，都能夠知道這個類的所有屬性和方法；對于任意一個對象，都能夠調(diào)用它的任意方法和屬性；這種動態(tài)獲取信息以及動態(tài)調(diào)用對象...
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互聯(lián)網(wǎng)AbTest系統(tǒng)設(shè)計思考ABTest系統(tǒng)背景 互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)軟件行業(yè)的開發(fā)最大區(qū)別就是快速迭代,新增一個業(yè)務(wù)或者新增一個基于老業(yè)務(wù)的算法更新也許只是某個工程師一天的結(jié)果。在這種代碼高速發(fā)布過程中, 必...
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倒數(shù)第二段，應(yīng)為“TF的word2vec實現(xiàn)里，詞頻越大，詞的類別編號越小，被采樣到的概率越大。”
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Tensorflow-API ：對于tensor特定值進(jìn)行邏輯判斷和操作
1.比較函數(shù) 2.這些比較函數(shù)會輸出bool類型的tensor,那么就可以配合tf.where來使用 x中為true的元素值不變，false的元素值替換為y中對應(yīng)位置的值，因...
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干貨 | BERT fine-tune 終極實踐教程
從11月初開始，google-research就陸續(xù)開源了BERT的各個版本。google此次開源的BERT是通過tensorflow高級API—— tf.estimator...
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GAN的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和案例應(yīng)用本章涉及到的知識點清單：1、數(shù)學(xué)期望的定義2、KL散度的定義3、零和博弈4、GAN的工作原理5、GAN的目標(biāo)函數(shù)6、求解D的最優(yōu)解7、反求解G使得G和D的概率分布差異最小8、...
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探秘Word2Vec(五)-Skip-gram模型之前說了那么多，現(xiàn)在我們正式開始接觸word2vec中涉及到的兩個模型，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
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感謝分享，公式寫的很明白！
探秘Word2Vec(四)-CBOW模型
之前說了那么多，現(xiàn)在我們正式開始接觸word2vec中涉及到的兩個模型，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
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探秘Word2Vec(四)-CBOW模型
之前說了那么多，現(xiàn)在我們正式開始接觸word2vec中涉及到的兩個模型，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
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評論較多，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論。公眾號ID：小小挖掘機(jī)
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寫的很不錯，公式編輯邏輯很順，感謝
Word2Vec之Skip-Gram與CBOW模型原理
word2vec是一個開源的nlp工具，它可以將所有的詞向量化。至于什么是詞向量，最開始是我們熟悉的one-hot編碼，但是這種表示方法孤立了每個詞，不能表示詞之間的關(guān)系，當(dāng)...