AI时代的到来，也是“大厂”们谢幕的开始
作为技术人，我们大都很淳朴，即使两个部门打架打的很厉害，但是彼此私下沟通交流发现大家都是一样的，因为大多做事的同学都很不错，没有那么多弯弯绕绕。感觉他们变的更加团结，应了那就“杀不死我的，使我更强大”，两个月内先后推出GPTs和Sora,奥特曼豪言七万亿plan。一方面，现在的时代，聚集几个志同道合
Repo命令与git的关系
Repo命令与git的关系是很密切的。我们都知道，git是一个开源的版本控制系统，常用在大型项目的管理上。我们对repo的使用和了解就比较少了。Repo是一个基于Git构建出来的工具，它的出现不是为了取代Git，而是为了更方便开发者使用Git这个工具。
大数据开发（Spark面试真题-卷一）
Spark Streaming是Spark提供用于实时流式数据处理和分析的库。它基于离散时间间隔将原始流式数据划分为小的批处理，然后将这些批次数据提供给Spark引擎进行处理。不断从流源接收数据，并将其划分为微批次。将每个微批次传递给Spark引擎。Spark引擎对每个微批次执行相同的操作，如数据转
重生之救赎（Spark的救赎）新手小白适用
首先简单介绍了Spark的发展历史、Spark的特点，然后介绍了Spark的生态圈和Spark的应用场景。接着详细介绍单机模式、单机伪分布式模式和完全分布式模式下Spark集群的搭建过程。最后重点介绍了Spark的架构、Spark作业的运行流程和Spark的核心数据集RDD。
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
2023年第三届中国高校大数据挑战赛D题超详细解题思路
根据上述选择的指标对每个学校的数据进行计算，最终得到学校的各种指标得分。这里的建议就是优先选择客观的评价模型，基于你们队伍选择的指标个数，指标个数多可以构建主成分分析，指标个数少可以构建熵权法、理想解法等。问题二（类型、学校）、不同的培训学校有不同的生源质量、学校办学条件、学校师资水平等的差异，仅仅
2023年第三届中国高校大数据挑战赛 C题：用户对博物馆评论的情感分析 思路+代码+论文
为了促进高校大学生实际应用技能的提高，着眼于未来，培养具有创新能力和实践能力的大数据人才，推动大数据的产学研用，探索大数据的核心科学与技术，提升高校毕业生的就业竞争力。经研究决定，天津市未来与预测科学研究会、中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会联合发起2023年第三届中国高校大数据挑战赛。中国未
初识Hadoop
4.客户端接收数据。生态圈中的每个子系统只负责解决某一个特定的问题区域，甚至可能更小，它并不是一个全能系统，而是多个小的系统的集成。通俗来讲，带有结构，有序的数据统称为结构化数据，例如我们平常使用的Excel，mysql，数字，符号等等。半结构化数据是结构化数据的一种形式，半结构化数据就是介于完全结
学了Hadoop之后，如何快速理解Spark？
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，由加州大学伯克利分校的AMPLab（现在的RISELab）最初开发，旨在。Spark 是为了克服 Hadoop MapReduce 模型在某些数据处理任务上的局限性（如迭代算法和交互式数据挖掘任务）而设计的。Spark 提供了一个强大的编程模型和
微调技术：AI模型的精细化调整
1. 背景介绍1.1 传统机器学习与深度学习的局限性传统机器学习方法在许多任务上取得了显著的成功，但它们通常需要大量的特征工程和领域知识。深度学习方法通过自动学习特征表示，显著降低了特征工程的复杂性。然而，深度学习模型通常需要大量的标注数据和计算资源进行训练，这在许多实际应用场景中
Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
基于大型语言模型 (LLM) 的生成式人工智能技术极大地提高了我们开发处理、理解和生成文本工具的能力。此外，这些技术引入了创新的信息检索机制，其中生成式人工智能技术使用模型存储的（参数）知识直接响应用户查询。然而，值得注意的是，模型的参数知识是整个训练数据集的浓缩表示。生成人工智能的响应可能缺乏上下
为什么选择 Flink 做实时处理
我们平常开发的Java应用系统时没有状态的。Stom的实现方式。微服务架构将系统拆解成不同的独立服务模块，每个模块分别使用各自独立的数据库，这种模式解决了业务系统拓展的问题，但是也带来了新的问题，那就是业务交易数据过于分散在不同的系统中，很难将数据进行集中化管理，对于企业内部进行数据分析或者数据挖掘
AI大语言模型的模型压缩与加速
1.背景介绍随着深度学习的发展，人工智能模型的规模和复杂性也在不断增加。特别是在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型如GPT-3、BERT等已经成为了主流。然而，这些大型模型的计算需求和存储需求也随之增加，这对硬件资源提出了极高的要求。因此，如何在保持模型性能的同时，减小模型的规模和计算需求，成
Doris实战——结合Flink构建极速易用的实时数仓
Doris实战——结合Flink构建极速易用的实时数仓
详细攻略spark
Mapreduce最大的优点是它简单的编程模型，程序猿只需根据该模型框架设计map和reduce函数，剩下的任务，如：分布式存储、节点任务调度、节点通讯、容错处理和故障处理都由mapreudce框架来完成，程序的设计有很高的扩展性。Kafka, 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统,类似于消息对
揭秘Spark学习框架网站：让你轻松掌握大数据处理神器！
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它致力于实现高速、易用和复杂分析。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab于2009年开始开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。由于其出色的性能表现与丰富的功能特性，Spark已经在大数据领域得到了广泛的应用和认可。值得一提的
AI大语言模型在电商用户行为分析中的应用
1. 背景介绍1.1 电商行业的发展随着互联网技术的飞速发展，电商行业已经成为全球经济的重要组成部分。越来越多的人选择在线购物，这使得电商平台需要处理大量的用户数据。为了更好地了解用户需求、优化产品推荐和提高用户体验，电商平台需要对用户行为进行深入分析。
解决spark数据倾斜
该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以
大数据技术spark基础
（6）Executor：运行在Spark Worker 上的任务（Task）执行器，Executor启动线程池运行Task，并负责将数据存在内存或磁盘上，每个应用程序都会申请各自的Executor以处理任务。（7)SparkR:SparkR是 AMPLab发布的一个R语言开发包，使得R语言编写的程序
flink-DataStreamAPI篇（1.18）
flink框架（java）
