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Mars——基于张量的统一分布式计算框架

很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。

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阿里云发布边缘容器,云边端一体化时代来临

2019年6月26日KubeCon SH大会上,阿里云正式发布边缘容器(ACK@Edge)。边缘容器致力于实现云-边-端一体化协同,通过非侵入增强方式,完美拓展云原生的边界。 阿里云边缘容器已经顺利落地杭州‘亲橙里’智能楼宇项目,实现智慧停车、物业管理、人脸识别、千人千面等场景应用,这也是阿里云首次成功在IoT领域落地边缘容器,通过云原生方式提升IoT领域DevOps效率。

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欢迎加盟云智能数据库BigData NoSQL团队

数据库事业部承载着阿里巴巴及阿里云的数据库服务,为超过数万家中国企业提供专业的数据库服务。我们提供在线事务处理、缓存文档服务、BigData NoSQL服务 、在线分析处理的全栈数据库产品。本团队提供基于Apache HBasePhoenixSparkCassandraSolrES等,结合自研技术,打造存储、检索、计算的一站式的BigData NoSQL自主可控的服务,满足客户的数据驱动业务的诉求。

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常见超参数调优工具

1.Skopt https://scikit-optimize.github.io/ 是一个超参数优化库,包括随机搜索、贝叶斯搜索、决策森林和梯度提升树。这个库包含一些理论成熟且可靠的优化方法,但是这些模型在小型搜索空间和良好的初始估计下效果最好。

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通过Spark SQL实时归档SLS数据

我在前一篇文章介绍过基于Spark SQL实现对HDFS操作的实时监控报警。今天,我再举例说明一下如何使用Spark SQL进行流式应用的开发。

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比自建 Hadoop 还便宜!云栖大会揭秘阿里云数加 MaxCompute

DT时代,越来越多的企业应用数据步入云端。 Hadoop是当下流行的大数据并行计算体系,横向扩展、生态圈成熟等一直是它的主要特点。 阿里云数加MaxCompute (原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

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TensorFlow 2.0 Beta发布,现在就开始体验吧

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使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据 | 6月6号云栖夜读

在本刊开篇文章中,讲述了:Relational Cache是EMR Spark支持的一个重要特性,主要通过对数据进行预组织和预计算加速数据分析,提供了类似传统数据仓库物化视图的功能。除了用于提升数据处理速度,Relational Cache还可以应用于其他很多场景,本文主要介绍如何使用Relational Cache跨集群同步数据表。

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漫谈分布式计算框架

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

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通过WebUI查看Structured Streaming作业统计信息

从EMR-3.18.1版本开始,EMR将提供Spark Streaming SQL预览版功能。本次作为新特性的一部分,EMR将扩展现有Spark WebUI,支持Structured Streaming Query的统计信息查看。

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Knative 核心概念介绍:Build、Serving 和 Eventing 三大核心组件 | 5月31日云栖夜读

在本刊开篇文章中,讲述了:阿里云智能事业群高级开发工程师 元毅 Knative 主要由 Build、Serving 和 Eventing 三大核心组件构成。Knative 正是依靠这三个核心组件,驱动着 Knative 这艘 Serverless 巨轮前行。

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Schedulerx2.0分布式计算原理&最佳实践

1. 前言 Schedulerx2.0的客户端提供分布式执行、多种任务类型、统一日志等框架,用户只要依赖schedulerx-worker这个jar包,通过schedulerx2.0提供的编程模型,简单几行代码就能实现一套高可靠可运维的分布式执行引擎。

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