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大数据入门
大数据技术有哪些 应该重点学哪些知识
想学习大数据技术,是不是首先要知道大数据技术有哪些呢?这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展,应该重点学习哪些知识? 抽象而言,各种大数据技术无外乎分布式存储 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上,形成集群(cluster)。因此不妨说,云计算是大数据的基础。
日期:09月03日 作者: 点击:252
大数据学习路线(完整详细版)
大数据学习路线
java(Java se,javaweb)
Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)
Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
机器学习(R,mahout)
Storm(Storm,kafka,redis)
Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
Python(python,spark python)
云计算平台(docker,kv...
日期:09月03日 作者:CSDN_fzs 点击:210
大数据初学者怎样学习?
很多人都知道大数据很火,就业很好,薪资很高,想往大数据方向发展。但该学哪些技术,学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么大讲台老师就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发、编程、写代码感...
日期:09月03日 作者:大数据前沿 点击:352
大数据技术学习路线
如果你看完有信心能坚持学习的话,那就当下开始行动吧!
日期:09月03日 作者: 点击:279
想学习大数据要掌握些什么知识?
大数据有很多方向,目前我们口中经常说的大数据的主要就业方向是:大数据研发,大数据分析与挖掘,深度学习,人工智能等方向。 下面我们就从学习的要求到学习的知识进行讲解 一、要求
日期:09月03日 作者:青牛 点击:305
学习大数据需要掌握哪些知识?
大数据已经成为时代发展的趋势,很多人纷纷选择学习大数据,想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大,包括的知识较多,系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识?
日期:09月03日 作者:南宫大汐 点击:287
HBase 和 Cassandra的浅谈
一:简介
关于hbase和cassandra的探讨,主要从多个方面来说,从最基本的一步步往深入的说,从最基本的部署运维,到支持特性,使用功能以及各自的优势;
先从比较宏观的角度分析,HBase是基于Google的bigtable的论文实现的列式数据库,cap理论中更倾向于强调c(副本数据一致性)和p(分区容错性)。而Cassandra是号称dynamo 加上 bigtable(数据模型)的实现,cap...
日期:01月15日 作者:玄陵 点击:734
新数仓系列:开源组件运营(3)
大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。
日期:01月15日 作者: 点击:609
新数仓系列:Hbase国内开发者生存现状(2)
大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。
日期:01月15日 作者:朱洁 点击:532
新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1)
大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。
日期:01月15日 作者: 点击:769
NoSQL 还是 SQL ?这一篇讲清楚
1NoSQL的诞生原因
随着互联网快速发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面:
低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度;
原因:当数据量达到一定规模时,由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂,使得其非常容易发生死锁等的并发问题,所以导致其读写速度下滑非常严重...
日期:01月15日 作者: 点击:767
大数据实战案���:一文读懂推荐系统知识体系-上(概念、结构、算法)
本文主要阐述:
推荐系统的3个W
推荐系统的结构
推荐引擎算法
浏览后四章的内容请见下篇。
1. 推荐系统的3个W
1.1 是什么(What is it?)
推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务的一类应用。
1.2 为什么(Why is that?)
为什么我们要用到推荐系统呢?...
日期:11/16/2017 21:35:18 作者: 点击:1031
一文带你理解深度学习的局限性

想让AI拥有人类的智慧,仍然有很长的路要走。

深度学习:几何视图
深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前,没有人可以猜得到经过梯度下降 法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在,事实证明,研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样,&ld...
日期:11/14/2017 18:21:55 作者:作者 | Francois Chollet 译者 | 聂震坤 点击:575
一文读懂深度学习与机器学习的差异
如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别,阅读该文章,我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。机器学习和深度学习变得越来越火。 突然之间,不管是了解的还是不了解的,所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学,你应该已经听说过这两个名词了。
日期:11/08/2017 21:22:29 作者: 点击:576
大数据和机器学习揭示十二星座的真实面目
“为什么我的论文总发表不了,是不是我天生就不是做研究的料?”很多同学在写论文中遇到挫折,经常会发出这样的疑问。那么今天我就用星座,真实的数 据和“高大上”的机器学习来帮大家分析一下原因。首先声明,我不是宿命论的支持者,也不懂占星术。本文也不是教大家如何成功,但利用本文的研究成果,可以 帮助大家少走些弯路。现在网络上充斥着各种星...
日期:11/08/2017 21:16:23 作者: 点击:1271
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