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刚刚顺利苟过了阿里ACP, 主要复习策略是多次熟悉阿里云提供大数据官方教程,官方文档,并对核心环境做总结。 社区关于复习提纲的内容以及比较详细了,这里梳理下存在关键细节的考点,也给大家一些参考。 关键数字: 单表分区层级最多6级。
在PAI-Notebook下训练DeepFM 应该说,DeepFM是目前最普遍的CTR预估模型之一,对于一个基于CTR预估的推荐系统,最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中,低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。
在数据科学世界,Python 是一个不可忽视的存在,且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具,包括 Numpy、Pandas 和 Scikit-learn 等。 Mars 在 MaxCompute 团队内部诞生,它的主要目标就是让 Numpy、pandas 和 scikit-learn 等数据科学的库能够并行和分布式执行,支持通过 RAPIDS 平台用 GPU 加速数据科学。
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以SAP Data Intelligence标准的示例Graph com.sap.demo.http.server为例,将其json代码保存到本地,使用json编辑器查看: operator之间有8条线连接,对应json文件里connections数组里的8个元素: 每个元素包含source和target两个对象。
新建一个graph: 保存: 将Processing下面的Data Generator这个Operator拖拽到graph的编辑区域,点击<>符号开始编辑脚本: 可以查看自动生成的JavaScript代码: 这个Generator生成的随机数需要一个输出,这里我们选择terminal operator: 将data Generator的outport绑定到terminal的inport: 执行: 在终端上看到打印的输出: 本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”,了解相关信息可以关注微信公众号"汪子熙"。
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