作者：Javier Luraschi翻译：黄小伟，10年资深数据矿工。sparklyr 1.0目前已经可以通过CRAN直接下载、安装使用！它提供了针对Apache Spark的接口，支持dplyr、MLlib、streaming、extensions等内容，以下是本次发布版本的主要亮点：1. Arrow: 支持在Spark 和 R之间实现更快、更大数据集的传输2. XGBoost:&nb
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2024-05-20 14:20:54
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## PyTorch和Spark结合的实现过程
### 1. 简介
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和接口，用于构建、训练和部署深度学习模型。Spark是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。将PyTorch和Spark结合起来可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速PyTorch模型的训练和推理。
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch和Sp
原创
2023-11-17 16:50:30
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一. Pytorch Basic(一)简介Pytorch是python中开源的一个机器学习库，类似tensorflow, keras, 可用于自然语言处理等应用，由Facebook 人工智能团队提出。加载cuda时，可使用GPU加速计算。1. tensor basic张量（tensor）可以简单地看作存储多维数据的容器。如下图所示0维张量是scalar，1维张量是vector，2维张量是matri
## 深度学习和Spark的结合
### 引言
深度学习在许多领域中取得了重大的突破，但是处理大规模数据仍然是一个挑战。Spark是一个分布式计算框架，可以有效地处理大规模数据集。因此，将深度学习模型与Spark相结合可以提高模型训练和推理的效率。
本文将介绍如何使用Spark和深度学习框架PyTorch结合解决一个具体问题：图像分类。
### 问题描述
我们希望训练一个图像分类器，该分
原创
2023-11-24 10:45:44
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本文主要翻译至链接且不局限于该文内容，也加入了笔者实践内容，翻译水平有限，欢迎指正，转载请注明出处。本教程提供了使用Spark的快速介绍。 我们将首先通过Spark的交互式shell(在Python或Scala中)介绍部分API，然后演示如何使用Java，Scala和Python编写应用程序。 有关更完整的参考，请参阅编程指南。你可以先从Spark网站下载Spark的打包版本。 由于本文中我们不会
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2023-12-29 22:43:22
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前言本文对使用pytorch进行分布式训练（单机多卡）的过程进行了详细的介绍，附加实际代码，希望可以给正在看的你提供帮助。本文分三个部分展开，分别是:先验知识使用过程框架代码解析若想学习分布式的部署，看完本文就足够了，但为了读者能了解更多细节，我在第一部分的每个模块都加了对应的官方文档的链接。同时，我正在进行PyTorch官方文档的翻译工作，除了对其进行便于理解的翻译，还添加了我的解释。项目地址：
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2023-08-08 11:04:30
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概述MergeTree家族引擎是ClickHouse在生产中最常用,也是功能最强大的引擎,只有这种引擎才有主键索引(主键值不需要唯一),二级索引分区,副本和数据采样的特性.MergeTree引擎家族有: MergeTreeReplacingMergeTreeSummingMergeTreeAggregatingMergeTreeCollapsingMergeTreeVersionedCollaps
一、Spark Streaming 概述Spark Streaming是基于Spark core API的扩展，能够支持大规模可扩展的、高吞吐量的、容错的流处理，可作用于实时流处理之上，并且可通过多种数据源的方式采集数据，比如Kafka、Flume、TCP socket。能够使用复杂的算法，通过其高级别的方法处理数据，比如map，reduce，window，join。处理过后的数据可以推送到其他目
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2024-09-23 22:47:39
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样式迁移如果你是一位摄影爱好者，也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色样式，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤镜通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的样式，经常需要尝试大量不同的组合，其复杂程度不亚于模型调参。在本节中，我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）[1]。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图
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2024-01-02 12:23:23
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预备知识：为了更好的理解这些知识，你需要确定自己满足下面的几点要求：1. 如果在领英上，你也许会说自己是一个深度学习的狂热爱好者，但是你只会用 keras 搭建模型，那么，这篇文章非常适合你。2. 你可能对理解 tensorflow 中的会话，变量和类等有困扰，并且计划转向 pytorch，很好，你来对地方了。3. 如果你能够用 pytorch 构建重要、复杂的模型，并且现在正在找寻一
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2023-12-18 19:25:55
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2018.6.8更新现tensorflow新版本不支持cuda8了(虽然文档上没有说)，请安装cuda9和对应的新版cudnn，tensorflow安装请移步官网，推荐在conda中创建虚拟环境安装本文记录了本辣鸡在win10+anacoda环境下的opencv和win原生tensorflow（cpu版本，gpu版本会在后续更新）的安装过程，细节方面会尽可能说清楚，希望能给和po一样的小白提供帮助
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2024-01-28 19:00:37
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简介之前有写过hive on spark的一个文档，hive版本为2.0，spark版本为1.5。spark升级到2.0后，性能有所提升，程序文件的编排也和之前不一样，这里再更新一个最新的部署方式。 spark2.0引入了spark session的概念，创建一个spark任务和之前也不一样，之前版本的hive并不能兼容spark2.0，所以推荐使用hive2.3以后的版本。安装步骤可参考官网h
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2023-08-29 13:55:18
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# GCN原理结合PyTorch的实现
## 一、实现流程
在本文章中，我们将引导你使用PyTorch实现图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）。以下是步骤流程的表格：
| 步骤 | 描述 | 完成时间 |
|------------|---------------------
【系统环境】Ubuntu18.04cuda10.2GeForce GTX 1650 今天部署的项目虽然名称上叫做second.pytorch，实际上是PointPillars的作者fork自SECOND项目，并作了改动之后形成的PointPillars项目代码。创建虚拟环境(base) ➜ ~ conda create -n sec
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2024-01-03 14:38:40
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# PyTorch与Spring结合的探索
随着人工智能的发展，深度学习已经成为数据处理和分析的重要工具。而PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了良好的灵活性和易用性。另一方面，Spring是Java领域中用于构建企业级应用的强大框架。将PyTorch与Spring相结合，开发者能够创建强大的机器学习应用，并简化后端服务的管理。
## 为什么选择PyTorch和Spring
1.
近日，在测试Flume结合Kafka结合Spark Streaming的实验。今天把Flume与Spark的简单结合做出来了，这里记录一下，避免网友走弯路。有不周到的地方还希望路过的大神多多指教。实验比较简单，分为两部分：一、使用avro-client发送数据 二、使用netcat发送数据首先Spark程序需要Flume的两个jar包：flume-ng-sdk-1.4.0、spark-stream
原创
2015-05-18 20:56:30
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在大数据生态系统中，Apache Spark 与 ClickHouse 的结合使用已经越来越受到欢迎。这种组合能够处理海量数据，并快速提供实时分析。在这篇文章中，我将向您详细展示如何将 Spark 和 ClickHouse 结合使用的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足运行要求。以下是您需要的硬件
一种新的网络攻击正在上升。2017年，所有成功的网络攻击中有多达77％涉及无文件攻击。但是什么是无文件攻击，你怎么能防御它们？无文件攻击如何工作 最基本的是，计算机将数据存储在两个位置：其硬盘驱动器和随机存取存储器（RAM）。硬盘驱动器包含锁定长期存储的数据。想想存储在计算机上的所有文件和应用程序，但现在还没有打开 – 这些文件和应用程序都在磁盘上。但是，当您打开应用程序和文件时，您告诉计算机将它
在今天的信息化时代，如何高效地处理大数据已经成为了许多企业面临的一大挑战。随着数据的爆炸式增长，许多企业开始关注如何使用大数据处理框架来存储和分析这些数据。在众多可选的工具中，Java与Apache Spark的结合被广泛采用，作为高性能的数据处理解决方案。本文将深入探讨Java与Spark结合的问题，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘与扩展应用。
## 背景定位
在某大型电
大数据之
Spark快速上手概述一、实操1、增加 Scala 插件2、增加依赖关系3、WordCount4、异常处理 一、实操1、增加 Scala 插件2、增加依赖关系<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-c
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2023-09-27 19:47:02
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