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原来MaxCompute还能这么玩系列(3)—— 借力QlikView玩转数据分析

本文将带领读者来一起看看如何打通QlikView访问MaxCompute的通路,并以此为基础完成简单的数据分析与可视化

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推荐引擎的离线算法和在线算法初探

这篇帖子,就以推荐引擎产品上的离线算法和在线算法给大家说明下,并且方便后续如果在产品使用中如果发现通用的计算规则不符合自己的场景的时候,需要做一些优化的时候,也能更好地指导怎么调。

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企查查支撑8000万+企业数据的大数据平台技术选型与实现

企查查终端所有企业工商信息均实时同步更新,汇集了目前国内市场中的80个产业链,8000个行业,6000个市场以及8000多万家企业数据。

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机器学习预测农民是否可以得到贷款

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机器学习帮助您挖掘金融欺诈用户

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机器学习为您揭秘雾霾怎么形成

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机器学习实现海量新闻自动分类

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Voder——第一台发出人类声音的机器

人们已经对机器的语音习以为常,但是通向语音合成的道路上,铺满了失败作品的残骸。这些作品饱含了人们对未来语音的期待——然而这些作品除了新颖之外再无价值

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年服务人次3300万+,网鱼网咖的大数据挑战及架构

从98年成立至今的18年中,网鱼累计签约门店已接近900家,已拥有超过830万会员,2016年网鱼网咖共服务了3300多万人次,服务范围覆盖全国100多个城市,现在网鱼网咖已走出国门,在加拿大、澳大利亚、新加坡等国家开设多家门店。

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禾连健康CDO沈金:谈云时代的大数据平台架构

广告营销团队面对的是国内各种医药保健行业的客户,这些医药客户有非常明确的人群需求,母婴类客户和肿瘤类客户需要是完全不一样的人群,如何有效区分流量,高效利用流量一直是个难题。

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【Spark Summit East 2017】使用基于Spark的超级计算机压缩软件开发周期

本讲义出自Anthony DiBiase在Spark Summit East 2017上的演讲,主要分享了如何为了大规模地部署服务压缩软件开发周期,并分享了应对自动化决策和模型的复杂性和基于Spark 的机器学习解决方案,演讲中还对于Cray超级计算机进行了介绍。

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【Spark Summit East 2017】物联网与自动驾驶汽车:使用Kafka与Spark Streaming进行同步定位和映射

本讲义出自Jay White Bear在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了在机器人和自主车辆领域公认的具有工业和研究价值的问题——同步定位和映射(SLAM)问题,演讲中分享了依靠Kafka和Spark Streaming构成的新集成框架,并使用在线算法实时地进行导航并且绘制空间地图来解决SLAM问题,并分享了在实现中面临的挑战以及为改善性能提出的优化建议。

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【Spark Summit East 2017】Clipper:一个低延迟在线预测服务系统

本讲义出自Dan Crankshaw在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了Clipper——一个通用的低延迟预测服务系统,介于最终用户应用程序和各种机器学习框架之间的Clipper模块化的体系结构来简化对于模型的跨框架部署,此外,Clipper通过引入缓存、批处理和自适应模型选择技术,减少了预测延迟并且提高了吞吐量和预测精度以及系统的鲁棒性。

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【Spark Summit East 2017】基于SparkR的可伸缩数据科学

本讲义出自Felix Cheung在Spark Summit East 2017上的演讲,R是一个非常受欢迎的科学数据平台,而Apache Spark是一个高度可扩展的数据平台,SparkR结合了两者的优点,本讲义介绍了关于SparkR的相关内容以及Spark 2.x版本的新特性。

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【Spark Summit East 2017】使用Spark, Kafka和Elastic Search的大规模预测

本讲义出自Jorg Schad在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了使用Spark, Kafka和Elastic Search的大规模预测的方法以及案例,并分享了分布式计算以及数据分析预测应用的架构设计思想。

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【Spark Summit East 2017】在AdTech使用Spark对于产品管道进行研发

本讲义出自Maximo Gurmendez , Saket Mengle与Sunanda Parthasarathy 在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了DataXu,其核心能力是应用数据分析来获取更好的市场,其核心是每天处理2 Petabytes数据并且每秒响应来自五大洲的210万个请求的广告拍卖的实时竞价平台,演讲中将分享使用Apache Spark 框架和Databricks的DataXu成功用例,演讲将分享整个从研发到ETL处理以及建模等工作的整个过程。

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【Spark Summit East 2017】在生产环境中的大规模数据应用中使用SparkR

本讲义出自Heiko Korndorf在Spark Summit East 2017上的演讲,R语言是一个广受平台数据科学家欢迎的应用于许多不同的领域的模型分析创建的语言,但是当这些应用程序从科学实验室迁移到大型企业的生产环境就出现了一系列新的挑战,而独立于R的Spark则是非常强大的通用计算平台,通过引入SparkR使得在生产环境下使用数据科学应用成为了可能,本次演讲将会分享两个将数据科学应用引入真实生产环境的案例。

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【Spark Summit East 2017】Spark中的草图数据和T-Digest

本讲义出自Erik Erlandson在Spark Summit East 2017上的演讲,大型数据集的草图概率分布的算法是现代数据科学的一个基本构建块,草图在可视化、优化数据编码、估计分位数以及数据合成等不同的应用中都有应用之地,T-Digest是一个通用的的草图的数据结构,并且非常适合于map-reduce模式,演讲中演示了Scala原生的T-Digest草图算法实现并证实了其在Spark的可视化展示、分位数估计以及数据合成的作用。

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【Spark Summit East 2017】R与Spark:如何使用RStudio的 Sparklyr和H2O的 Rsparkling分析数据

本讲义出自Nathan Stephens在Spark Summit East 2017上的演讲,Sparklyr是一个让你在Spark中进行数据分析就像在R开发环境下进行数据分析的R语言包,Sparklyr 支持处理数据帧对象的常用工具dplyr的完整后端,你可以使用dplyr将R代码翻译成Spark SQL,Sparklyr还支持MLlib,所以你可以在分布式数据集上运行分类器以及回归、聚类、决策树等机器学习算法,讲义中演示了如何使用Sparklyr和Rsparkling分析数据。

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【Spark Summit East 2017】使用Spark进行带有高维度标签的机器学习

本讲义出自Stefan Panayotov与Michael Zargham 在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了在Stefan Panayotov和团队使用Spark进行带有高维度标签的机器学习的过程中使用到的工具,遇到的障碍以及围绕使用Databricks尝试构建用于预测不同电视节目的收视率以及人口统计数据的客户机器学习模型所做的工作。

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