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【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解
本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统,该系统的架构是构建在Kafka与Spark Streaming之上的,该系统可以实时地对于数据进行获取和加工,并使用Spark & MLLib进行建模,并通过Elasticsearch使得用户可以低延迟地对于结果进行访问。
基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别(python实现)
目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分。 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同。
云桌面远程办公
员工通过公网直接登录到云桌面实例(有公网访问权限)进行远程办公,云桌面客户端具有一定加密和安全传输能力。
【Spark Summit East 2017】深度探究Spark + Parquet
本讲义出自Emily Curtin and Robbie Strickland在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了使用Spark + Parquet构建的非常之快、存储高效、查询也高效的数据湖以及与之相匹配的一系列工具。
老曹眼中的Lambda
Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,可以看作是匿名函数,可以代替表达式,函数,闭包等,也支持类型推论,可以远离匿名内部类。Java、Python和大数据云计算中的Lambda分别是什么样的?
【Spark Summit EU 2016】物联网中的Lambda架构——使用Spark Streaming与MLlib进行快速数据分析
本讲义出自Bas Geerdink在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了物联网时代新的数据形式、新的用例、新的技术以及新的挑战,并介绍了什么是快速数据以及什么是大数据,并详细地介绍了物联网中的Lambda架构,流处理和批处理的相关内容以及如何使用Spark Streaming与MLlib进行快速数据分析。
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