Apache Spark：提升大规模数据处理效率的秘籍
【4月更文挑战第7天】本文介绍了Apache Spark的大数据处理优势和核心特性，包括内存计算、RDD、一站式解决方案。分享了Spark实战技巧，如选择部署模式、优化作业执行流程、管理内存与磁盘、Spark SQL优化及监控调优工具的使用。通过这些秘籍，可以提升大规模数据处理效率，发挥Spark在实际项目中的潜力。
人工智能，应该如何测试？（二）数据挖掘篇
在AI模型开发中，数据起着决定性作用，模型的性能往往受限于数据的质量和量级。建模工程师大部分时间都在与数据打交道，而中国在AI发展上与国外的主要差距并不在于计算能力，而是高质量的数据。测试人员不仅需要评估模型效果，也需要处理数据，包括数据采集、质量监控、构造、ETL（提取、转换、加载）和特征工程等。