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dindnf C
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整合docker与nextflow。

浏览量:1167 下载量:930 项目类别: 大数据
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streamDM Scala
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**streamDM**是一款使用Spark流挖掘大数据流的新型开源软件,由华为诺亚方舟实验室开发。 大数据流学习比批量或离线学习更具挑战性,因为数据在流的生命周期内可能不会保持相同的分布。此外,流中的每个示例只能处理一次,或者需要用很小的内存占用来总结,并且学习算法必须非常高效。 Spark流是核心Spark API的扩展,它支持来自各种源的流处理。Spark是一个可扩展和可编程的框架,用于大规模的分布式数据集处理,称为弹性分布式数据集(RDD)。Spark Streaming接收输入数据流,并将数据分成批次,然后由Spark engine处理,生成结果。Spark流数据被组织成一个DStreams序列,在内部表示为一个RDDs序列。

原始仓库地址:https://github.com/huawei-noah/streamDM.git

浏览量:2232 下载量:916 项目类别: 大数据
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grakn Java
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构建智能系统从数据库开始。**Grakn**是一个智能数据库:一个知识图引擎,用于组织复杂的数据网络并使其可查询。

原始仓库地址:https://github.com/graknlabs/grakn.git

浏览量:2099 下载量:938 项目类别: 大数据
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**recommenders**这个存储库提供了构建推荐系统的示例和最佳实践,以Jupyter笔记本的形式提供。这些例子详细说明了我们在五个关键任务上的学习: - Prepare Data:为每个推荐算法准备和加载数据 - Model:使用各种经典的深度学习推荐算法,如交替最小二乘(ALS)或极端深度因子分解机器(xDeepFM),建立模型 - Evaluate:用离线指标评估算法 - Model Select and Optimize:调整和优化推荐模型的超参数 - Operationalize:在Azure上的环境中运行模型

原始仓库地址:https://github.com/microsoft/recommenders.git

浏览量:1963 下载量:639 项目类别: 大数据
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**awesome-bigdata**是一份精选的大数据框架、资源和其他的列表。来源于awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopstemtable&大数据。

原始仓库地址:https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata.git

浏览量:1569 下载量:873 项目类别: 大数据
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**TDengine**是为物联网设计优化的开源大数据平台。 **TDengine**是GNU AGPL v3.0下的开源大数据平台,针对物联网(IoT)、互联汽车、工业物联网、IT基础设施和应用监控进行设计和优化。除了更快的时间序列数据库,它还提供缓存、流计算、消息队列和其他功能,以降低开发和操作的复杂性和成本。它的特点是: - 插入/查询速度快10倍 - 1/5的硬件/云服务成本 - 时间序列数据的完整堆栈 - 强大的数据分析 - 与其他工具的无缝集成 - 零管理,无学习曲线

原始仓库地址:https://github.com/taosdata/TDengine.git

浏览量:1887 下载量:177 项目类别: 大数据
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daohang

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zhanghui HTML
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zhanghui

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本项目为一个在线的电影推荐系统,使用Spark、Flask构建,并在MovieLens数据集上进行训练。本项目主要分为两步:首先是将电影和收视率数据获取和解析为Spark RDD。然后是构建和使用推荐器,并将其保留以供以后在我们的在线推荐器系统中使用。

原始仓库地址:https://github.com/jadianes/spark-movie-lens.git

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