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  • spark性能调优总结

    Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再...
  • OpenYurt v0.5.0 Documentation

    OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入的边缘计算平台。主打 “云边一体化” 的概念,针对边缘计算场景中的网络环境复杂、大规模应用交付、运维困难等痛点, 提供了边缘自治、云边运维通道、单元化部署等能力。通过将边缘异构资源统一管理,帮助开发者轻松完成在海量边缘资源上的大规模应用交付、运维、管控。
  • DataSphere Studio v0.8 使用教程

    DataSphere Studio(简称DSS)是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。 基于插拔式的集成框架设计,及计算中间件 Linkis ,可轻松接入上层各种数据应用系统,让数据开发变得简洁又易用。 在统一的UI下,DataSphere Studio以工作流式的图形化拖拽开发体验,将满足从数据交换、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时...
  • 软件设计的哲学

    斯坦福教授、Tcl 语言发明者 John Ousterhout 的著作《A Philosophy of Software Design》,自出版以来,好评如潮。按照 IT 图书出版的惯例,如果冠名为“实践”,书中内容关注的是某项技术的细节和技巧;冠名为“艺术”,内容可能是记录一件优秀作品的设计过程和经验;而冠名为“哲学”,则是一些通用的原则和方法论,这些原则...
  • Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)

    最近以来一直在学习机器学习和算法,然后自己就在不断总结和写笔记,记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
  • Excelize v2.5.0 中文文档

    Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM / XLTX 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、...
  • LF Edge eKuiper v1.4 中文文档

    LF Edge eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件,可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架(比如 Apache Spark,Apache Storm 和 Apache Flink 等)迁移到边缘端。eKuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实...
  • LF Edge eKuiper v1.6 中文文档

    LF Edge eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件,可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架(比如 Apache Spark,Apache Storm 和 Apache Flink 等)迁移到边缘端。eKuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实...
  • LF Edge eKuiper v1.6 Documentation

    LF Edge eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件,可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架(比如 Apache Spark,Apache Storm 和 Apache Flink 等)迁移到边缘端。eKuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实...
  • 计算与推断思维 中文版

    数据科学是通过探索,预测和推断,从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息,对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度:我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中?我们的预测有多准确?我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计,用于预测的是机器学习和优化,用于推理的是统计测试和模型。