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肖力涛的专栏

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NLP 点滴：文本相似度（下）

人工智能 c++

本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和模型，包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离、基于词向量的方法、概率语言模型等。这些方法在文本分类、聚类、机器翻译等任务中都有广泛应用。

2017-08-24

3.4K1

NLP 点滴：文本相似度（中）

机器学习数据处理

2017-08-23

3.4K0

NLP 点滴：文本相似度（上）

文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。

2017-08-22

5.4K1

马里奥 AI 实现方式探索：神经网络+增强学习（下）

人工智能深度学习神经网络机器学习 c++

接《马里奥 AI 实现方式探索：神经网络+增强学习（上）》马尔可夫决策过程（MDP）一提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Cha

2017-08-18

2.3K1

马里奥 AI 实现方式探索：神经网络+增强学习（上）

神经网络人工智能深度学习

导语在深圳的研发部培训中，我们组给定一个有趣的课题便是：马里奥游戏的智能通关，本文就神经网络和增强学习两个点进行整理，并将我们最后用的NEAT算法以及扩展找到的DRL算法进行了简单梳理。如果能够在游

2017-08-16

2.5K1

Spark 踩坑记：从 RDD 看集群调度

spark 分布式大数据

本文介绍了分布式数据集（RDD）的数学定义和原理，并详细讲解了 Apache Spark 的 RDD 实现。作者通过举例介绍了 RDD 的三种主要转换操作，并探讨了在 Spark 集群环境下，如何通过 RDD 进行分布式计算。最后，本文介绍了在 PySpark 中如何使用 RDD 进行分布式流处理。

2017-08-15

2.2K0

Spark踩坑记：共享变量

spark 大数据

本文主要介绍了如何在Spark中通过共享变量和广播变量来提高数据处理效率和处理速度。作者通过实例介绍了共享变量和广播变量的使用方法，包括使用方式、注意事项以及示例代码。同时，作者还针对广播变量的更新难易程度提出了一种解决方案。该方案可以有效地解决广播变量更新困难的问题，在每天千万级的数据实时流统计中表现稳定。

2017-04-19

3.6K0

Spark 踩坑记：数据库（Hbase+Mysql）

hbase spark 云数据库 SQL Server 数据库

2017-04-17

3.9K0

Spark踩坑记：初试

spark 大数据 hadoop

本文主要介绍了如何通过Apache Spark和Scala在Hadoop集群上实现基于文本的流式处理。首先介绍了Apache Spark和Scala的基本概念，然后详细讲解了如何利用Spark和Scala实现WordCount和FizzBuzz的示例。最后，介绍了一些实践经验，包括如何配置Hadoop和Spark环境、使用Eclipse和Maven构建Scala应用程序以及使用Kafka进行数据流处理等。

2017-04-14

2.5K0

Spark踩坑记：Spark Streaming+kafka应用及调优

spark java 大数据

该文介绍了如何利用Spark Streaming进行实时数据处理，包括批处理和流处理。文章首先介绍了Spark Streaming的基本概念、适用场景、工作原理和关键概念，然后详细讲解了如何利用Spark Streaming进行批处理和流处理，以及如何处理Kafka等分布式消息队列。最后，作者提供了一些优化建议，以提升Spark Streaming的性能和稳定性。

2017-04-10

9.1K1

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