breeze

机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。机器学习具有可扩展性和易用性。 提供高级API ，它提供了以下工具： ML算法：常见的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤 特征化：特征提取、变换、降维和选择 管道：用于构建、评估和调优ML管道的工具 持久性：保存和加载算法、模型和管道 实用程序：线性代数，统计学，数据处理等。 声明：基于DataFrame的API是主要API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，在 spark.mllib 程序包已进入维护模式。Spark的主要机器学习API现在是 DataFrame -based API spark.ml 。 有什么影响 ？ MLlib将支持基于RDD的API spark.mllib 以及错误修复。 MLlib不会为基于RDD的API添加新功能 。 在Spark 2.x版本中，MLlib将为基于DataFrames的API添加功能，以实现与基于RDD的API的功能奇偶校验。 在达到功能奇偶校验（粗略估计Spark 2.3）之后，将弃用基于RDD的API。 The RDD-based API is expected to be removed in Spark 3.0. 预计将在Spark 3.0中删除基于RDD的API。

概述 Spark GraphX 本身并不提供可视化的支持, 我们通过第三方库 GraphStream 和 Breeze 来实现这一目标 详细 代码下载： http://www.demodashi.com/demo/10644.html Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理。但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时。接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用。需要用到的第三方库有: GraphStream: 用于画出网络图 BreezeViz: 用户绘制图的结构化信息, 比如度的分布。 这些第三方库尽管并不完美, 而且有些限制, 但是相对稳定和易于使用。 一、安装 GraphStream 和 BreezeViz 因为我们只需要绘制静态网络, 所以下载 core 和 UI 两个 JAR 就可以了。 gs-core-1.2.jar（请看下载的压缩包里的jars.zip） gs-ui-1.2.jar（请看下载的压缩包里的jars.zip breeze 也需要两个 JAR: breeze_2.10-0.9.jar（请看下载的压缩包里的jars.zip breeze-viz_2.10-0.9.jar（请看下载的压缩包里的jars.zip 由于 BreezeViz 是一个 Scala 库, 它依赖了另一个叫做 JfreeChart 的

互联网行业喜欢搞一些单词的缩写，最近一个朋友换工作，说是去搞aPaaS平台了，那么aPaaS平台是什么呢？ 了解下云计算 aPaas是衍生在云平台之上的，如果开发一款应用，需要涉及大量基础技术或者基础设置。 如果从技术层次上划分来说，分为以下几层： application层 data层 runtime层 middleware层 OS层 virtualization层 servers层 storage层 networking层 在以前软件开发及维护过程中需要购买并维护这9层设施，而一些公司可以将这9层基础技术或者基础设施打包起来出售，就是云计算了。 慢慢云计算，云服务就变成了我们服务底层的水电煤，我们每个月交钱就可以了，比自己维护这9层来说简单了很多。 针对这9层的打包方式分为以下几种方式： IaaS：基础即服务 PaaS：平台即服务 SaaS：软件即服务 aPaaS是什么 可以将aPaaS理解为PaaS的一种形式，aPaaS（application Platform as a service，应用程序即服务）。基于aPaaS的解决方案，支持应用程序在云端开发，部署和运行，提供软件开发中基础工具用户，数据对象，权限管理，用户界面等功能。 介于PaaS和SaaS之间。 aPaaS的特点： 提供应用的快速开发环境，用户在几个小时内就可以完成应用开发，测试，部署，并可以随时调整和更新代码。

1.编写程序：从键盘上接受一个字母，若是大写字母按原样输出，若是小写字母则将 其转化为大写字母输出。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { char ch; printf("请输入一个字母:"); ch=getchar(); putchar(toupper(ch)); system("pause"); return 0; } 2.if 语句编程序求解下列式子，输入 x 后按下式计算 y 值并输出。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { int x,y; printf("请输入x:\n"); scanf("%d",&x); if(0<=x<=8){ y=x+2*x*x+10; }else{ y=x-3*x*x*x-9; } printf("y的值为:"); printf("%d",y); system("pause"); return 0; } 3. 用 if…else 语句编程实现：输入 一个学生成绩（百分制），对成绩进行等级划分： 当成绩大于等于 90 分时输出“优秀”；//当成绩大于等于 80 分且小于 90 分时输出“良 好”；//当成绩大于等于 70 分且小于 80 分时输出“中等”；//当成绩大于等于 60 分且小于 70 分时输出“及格”；/

Osc乱弹歌单（2020）请戳（ 这里 ） 【今日歌曲】 小小编辑推荐：《Sea Breeze》- Richard Evans 《Sea Breeze》- Richard Evans 手机党少年们想听歌，请使劲儿戳（ 这里 ） @ 薛定谔的佩奇 : 宝贝们，大声告诉我，今天周几？ 今天努努力，明天打游戏！ “周五过去啦！” @ Xiaoshiyue ：加油吧，打工人！ 想想工作和读书的时候， 明显感觉读书的时候也挺累的。 那个时候， 不是也要打扫为生么。 值日小组长 @ Lin_小图 ：你们办公室排值日计划吗？每人一周的那种 不过当时应聘， 你们可不是这么说的， 感觉自己被应聘来拯救地球似的， 结果只是让打扫为生。 “我是清洁工 你是魔法师 我们都有美好的未来。” 无论做什么工作， 都要拒绝鄙视链， @ 是胖九啊 ：互相尊重、好好说话是一门艺术，但那些不会尊重人的人是个例。 比较在乎别人的看法和态度， 这个是高敏感人群的属性， “有些工作做的比较痛苦，可能这个工作并不适合你。” 但是宁可做着这种的工作， 只是为了让孩子有更好的教育。 @ ArcticF0X ：贫富差距甚至不是你住大别墅，他住临时搭建的工棚。是富人们教自己孩子的是阅读思考和体能训练，甚至不让幼年的孩子使用电子产品。而他没有时间教孩子，也不会教孩子，就把幼年的孩子就留给了打游戏和短视频。 还有家长带着孩子一起看电视呢，

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 夏天到了，也到了游泳的季节，为了避免后院以及公共泳池出现溺水事故，房主和泳池运营商考虑使用人工智能技术来提供额外的安全保护。 该检测系统使用水下摄像头和一种称为计算机视觉的AI技术来分析游泳者的实时视频，并在发现有人溺水时发送警报。 来自佛罗里达州微风湾（Gulf Breeze）的33岁的Jenny Naggatz为了保护两个4岁以下的孩子，在她的家庭游泳池中安装了Coral Detection Systems公司的AI设备。该监测系统的三角形设备及相机都悬挂在水面以下几英寸处。 Naggatz说：“不管有没有这个系统，孩子靠近水的时候我都很谨慎，但是有了多一层的保护我会更放心。“ 美国消费者产品安全委员会上周发布的报告显示，游泳池引发的幼儿安全问题令人担忧。该报告称，最新数据显示，从2015年到2017年，平均每年有379名15岁以下的儿童淹死在游泳池，水疗中心或热水浴缸中。2017年这一数据达到峰值，溺亡儿童高达395名。 数据显示大多数儿童溺水发生在夏季，在家中。由于Covid-19应对措施推迟了公共游泳池的开放，更多的人转向了家庭泳池。针对此现象，该委员会提醒大家一定要更加小心谨慎。 AI溺水检测并非要代替成人监督或救生员，而是充当额外的保障。

问题描述 　　存在特殊的需求需要升级内核，如docker-ce需要kernel3.10+ 问题解决 　　elrepo升级centos内核 实验环境 centos6.10 联网更新内核 https://www.kernel.org/ add elrepo http://elrepo.org/tiki/tiki-index.php rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org //导入秘钥 yum install https://www.elrepo.org/elrepo-release-6.el6.elrepo.noarch.rpm //安装elrepo源 yum --disablerepo=\* --enablerepo= elrepo-kernel repolist //更新elrepo元数据 elrepo-kernel是repoid yum --disablerepo=\* --enablerepo=elrepo-kernel list kernel* //查看内核相关的包 yum --disablerepo=\* --enablerepo=elrepo-kernel install -y kernel-lt kernel-lt-devel kernel-lt-headers //安装较新的内核

个性推荐算法说的很多了，常用的模型是： U*V= Q 其中Q是评分表，一般共3列：用户id，物品id，评分值 U是用户特征表，V是物品特征表。 算法的最终目标就是从Q算出U和V。那么Spark Mllib里有ALS算法可以做矩阵分解，其基本原理是最小交叉二乘法，用到了Breeze库的矩阵函数库。所谓交叉二乘就是轮流固定U或V，来算出V或U。比如第一轮固定U，来算出V，第二轮固定算出的V，来算出U。直到最后误差收敛。 Spark里主要是用RDD框架来对数据分块计算，达到并行的特点。 而Tensorflow里用深度学习的方法来实现矩阵分解就更简便了，其基本原理是根据U*V和Q的差值来自动优化，深度学习的特点就是只要你搭建好了学习模型，那么只要自动训练就可以找到最优解，因此实现起来也很方便。 TensorFlow的代码可以参考如下。 1、 收集原始数据 import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf # 第一步：------------------------收集和清洗数据 ratings_df = pd.read_csv('F:\Machine\data_sets\ml-latest-small/ratings.csv') # print(ratings_df.tail()) #

1. 需求 在知识图谱关系网络中，节点之间往往会存在多种不同类型的边，例如在人际关系网络中，人与人之间的关系可能存在同学关系、转账关系、微信好友、相互关注、同一城市等等。在做节点特征进行统计分析的时候，我们可能会跟进给定的关系的逻辑条件去筛选符合条件的关系进行统计，例如满足“即使同学关系同时又是同一城市”，或者是“存在转账规则或存在相互关注”，即在满足设定的关系逻辑组合下进行邻居节点特征统计。 把问题抽象化为如下： 已知待匹配逻辑关系集合，判断某一个组合是否满足逻辑表达式。 例如,已知待匹配逻辑运算： (X1 or X3) and (X4 or X5) X1 or ((X2 or X4) and X5) 对应给定的组合X1X3X4X6, 判断该组合是否满足上述其中一种模式 例如：X1X3是满足，因为匹配逻辑中存在X1即可, 故X1X3可以匹配上；X5X6不满足，因为X5必须是要与X1、X3、X2、X4中至少一个同时出现 2.解决方案 2.1 逻辑矩阵表示法 将逻辑元素进行编号, X0:0, X1:1, X2:2, X3:3, X4:4, X5: 将匹配逻辑运算进行拆分，去掉括号分解为若干个and单元，上述拆完后结果为 X0 X1 X3 X2X5 X4X5 X1X2X3X4 X1X2X3X5 将上述拆分结果转化为数组, 数组元素为上述每一行中对应的编号组成的集合 Seq(Set(0)