存储效率较低，适用于高读取负载的场景 查询效率 查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件 查询效率高，在块级别上进行查询...内存占用较高，由于使用了块的方式，需要更多的内存空间 压缩率 压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中 压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩...在存储效率方面，TinyLog表引擎具有较高的存储效率，适用于高写入负载的场景。LogBlock表引擎的存储效率较低，适用于高读取负载的场景。...在查询效率方面，TinyLog表引擎的查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高，在块级别上进行查询。...在压缩率方面，TinyLog表引擎的压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩。
Apache PredictionIO 是为开发者和工程师设计的开源机器学习服务器，基于 Apache Spark、HBase 和 Spray 构建。...PredictionIO 支持事件收集，算法部署，评估和通过 REST API 查询预测结果。...它基于可扩展的开源服务，如 Hadoop、HBase（以及数据库），Elasticsearch、Spark 并实现了 Lambda 架构。...快速上手 推荐引擎模板快速入门指南 http://predictionio.apache.org/templates/recommendation/quickstart/ 类似的产品引擎模板快速入门指南...http://predictionio.apache.org/templates/similarproduct/quickstart/ 分类引擎模板快速入门指南 http://predictionio.apache.org
它采用了业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，在Wild数据集中的Labeled Faces上具有99.38％的准确度。...与TensorFlow这样的机器学习框架不同，该框架关注于服务器部署、应用集成，用户可以使用此框架构建真实的ML应用程序，部署和测试它们。...它可以让你： 使用可自定义的模板快速构建和部署引擎作为生产中的Web服务; 作为Web服务部署后，实时响应动态查询; 系统地评估和调整多个引擎变量; 统一来自多个平台的数据，实现全面的预测分析; 通过系统化流程和预先建立的评估措施加快机器学习建模...; 支持机器学习和数据处理库，如Spark MLLib和OpenNLP; 实现您自己的机器学习模型，并将它们无缝地整合到引擎中; 简化数据基础架构管理 Apache PredictionIO 可作为完整的机器学习栈安装...非常遗憾的是，由于缺乏资金，该项目已经关闭！但代码已经开源，只是将定格在V4版本，后续如果有Bug，需要开发人员自己解决。
TensorFlow 1.0 快速、灵活，且在初始的设计中TensorFlow就是面向产品应用部署的。...上个月，阿帕奇软件基金会发布了 PredictionIO。PredictionIO 建立在一个当前最佳的开源堆栈上。...这个机器学习服务器的设计目的是让开发者和数据科学家可以在任何机器学习任务中创建有预测能力的引擎。 开发者可以通过全栈和可用模板创建可部署的应用，而不需要将各种底层技术拼凑起来。...PredictionIO 是直接建立在 Spark 和 Hadoop 上的，因此它允许开发者使用自定义模板快速建立和部署一个引擎作为生产就绪网页服务。它是用 Scala 编写的。...PredictionIO 专注于简化数据基础架构管理。你可以无缝地将你实现的机器学习模型纳入自己的引擎。PredictionIO 还能通过系统式处理和预制评估方法对机器学习建模进行加速。 4.
而基于当下内存计算框架存在的普遍挑战，内存文件系统Tachyon得到了显著地关注，并在大量场景中得以部署，就拿下文提到的Spark来说：可以用作不同计算框架的数据共享，以避免磁盘IO；用以缓存数据，从而避免了...Spark出自伯克利AMPLab之手，基于Scala实现，从开源至今已吸引了越来越多企业的落地使用，仅国内比较知名的大规模部署就有百度、阿里、腾讯等。...Spark最主要抽象概念是弹性分布式数据集（RDD），在内存中储存数据，只有在需要时才会访问磁盘，在迭代计算上具有明显优势。同时需要注意的是，Spark并不是一个完全基于内存的计算平台。...Flink支持delta-iterations，在迭代中可以显著减少计算。同时，在处理方式中，Flink是一行一行处理，从而能获得与Storm类似的性能。...Presto来自Facebook，类似于Impala的一个即席查询工具，在该公司内部得到广泛使用，而国内也在一些知名公司得到部署，比如美团。
摘要：PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，能够降低你在机器学习数据收集时的数据清理工作以及数据浪费。...这些经验包括:要收集所有数据，每个事件的时间戳，避免序列化和二进制，查询时间和使用队列服务等。 在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。...PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。...时间戳能够阻止我们在构建机器学习模型时出现先窥偏差(Look-ahead Bias)。 PredictionIO提供支持最佳实践的Event Server或“基于事件的风格”收集数据。...查询时间 大型数据集的查询是耗时的工作。PredictionIO Event Server 通过（entityId，entityType）索引数据。
Intel研究院工程师 尹绪森 尹绪森在本次Meetup上主要分享了两个话题——使用PredictionIO来打造一个推荐引擎以及MLlib的最新成果。...PredictionIO 尹绪森首先介绍了PredictionIO，他表示，推荐系统打造过程中，除下Spark，系统还需要其他组件，而PredictionIO就是基于Spark一个完整的端到端Pipeline...Metrics Engine 在PredictionIO中，Engine是一个比较核心的部分。...而本期Meetup上，白刚的分享主要围绕着新浪门户的大规模多标签分类算法工作（项目已上传到GitHub ）。 背景 在类似新浪的媒体中，广告带来收益，同时也会影响到用户体验。...关于使用些模型的正确性的依据，在AdaBoost机制中，只要base learner比random guess（正确率0.5）好，整体就是收敛的，由于弱分类器中的vote vector的存在，可以保证每个
深度学习模型在Wild数据集中的Labeled Faces上具有99.38％的准确度。同时，还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让你用命令行本身图像文件夹进行人脸识别！...TensorFlow是由Google设计的端到端机器学习开源平台。它拥有全面的工具，图书馆和社区资源生态系统，可让研究人员在ML中创造最先进的技术。...使用它开发人员可以轻松构建和部署ML驱动的应用程序。 ?...4. predictionio by Apache [11852 stars] http://predictionio.apache.org/appintegration/ Apache PredictionIO...用户可以使用此框架构建真实的ML应用程序，部署和测试它们。它甚至支持事件收集，评估和查询预测结果。 它基于可扩展的开源服务，如Hadoop，HBase等。 ? 5.
在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。...PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML，以正确的格式收集正确的数据，将会降低你的数据清理工作以及数据浪费。...时间戳能够阻止我们在构建机器学习模型时出现先窥偏差(Look-ahead Bias)。 PredictionIO提供支持最佳实践的Event Server或“基于事件的风格”收集数据。...你可以清理与该特征相关联的数据并重新导入。 当您添加一个新的特征，回填字段的默认值是重要的。 避免序列化和二进制 在Event Server 中，“属性”区域允许任何形式自由的JSO 象。...查询时间 大型数据集的查询是耗时的工作。PredictionIO Event Server 通过（entityId，entityType）索引数据。
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。 1. Caffe ? 它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe 是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。...为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够“用 100 万个主题和 1000 万个单词的词汇表（总共 10 万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集 1000 亿个符号，”。...今年的二月，Salesforce 收购了 PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给 Apache 基金会，Apache 基金会将其列为孵育计划。...所以当 Salesforce 利用 PredictionIO 技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。...它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的 Web 服务。 13. SystemML ?
GitHub 是一张举世瞩目的白板，高质量的代码通常被发布在这张充满智慧的无限大白板上。 显然，我们不可能追踪机器学习世界中的所有东西，但是 GitHub 上每个项目都具备自己的 star 量。...它提供对 Python 和命令行的应用程序接口（API），其用途是识别以及操作图像中的人脸。...它是轻量级的，允许用户学习文本表征和句子分类器。它可以在标准通用硬件上运行，模型甚至可以被压缩到适应移动设备的大小。 文本分类是很多应用的核心问题，例如垃圾邮件检测、情感分析或智能回复。...它有全面的生态系统，包括工具、库和社区资源，允许研究者创建最先进的机器学习算法。使用 TensorFlow，开发者可以很容易地构建并部署由机器学习驱动的应用。 ?...用户可使用该框架构建真实的机器学习应用，并进行部署和测试。 它甚至支持事件收集、评估，以及查询预测结果。它基于可扩展的开源服务，如 Hadoop、HBase 等。
很多的开源应用程序和工具都有很强的替代性。相对于其他昂贵的工具来说，开源工具兼容性比较好，并且他们是免费的。这样开发人员在进行日常的工作时便可以不花钱就可以获得这些必要的工具和程序。...这个工具在快速建立具有内联样式并且生成对于的样式表的html文件时很有用。外部css也是开源的，只针对客户端编写。...PredictionIO PredictionIO 是一个开源的机器学习引擎，程序员用来使程序显示得具有预测性特点，例如个性化，推荐，内容显示。...从笔记本到亚马逊EC2实例，或者任何两者之间的计算机。他们没有要求特种编程语言，框架或者包系统。这样便可以建立部署大规模的网站，数据库，后台程序，而不用依赖特定的中间层。...Monsta FTP Monsta FTP 是一个开源的 PHP/Ajax 云服务，可以让在你的浏览器中实现 FTP 文件管理功能，你可以往你的浏览器中拖拽文件，然后就看到他们上传来，像魔术一样。
Deeplearning4j Deeplearning4j是一种面向Java虚拟机(JVM)的开源深度学习库。它在分布式环境中运行，可与Hadoop和Apache Spark整合起来。...目的在于制造“处理许多认知任务时接近或胜过人类表现”的机器。 除了开源许可证外，Numenta还提供采用商业许可证的NuPic，它还提供作为它技术底层的专利方面的许可证。...OpenCyc OpenCyc由一家名为Cycorp的公司开发，它让用户可以访问Cyc知识库和常识推理引擎。...PredictionIO 今年2月份，Salesforce收购了PredictionIO，后来在7月份，它把该平台连同商标一起捐献给了Apache基金会，该基金会将它列为孵化器项目。...它可帮助用户构建拥有机器学习功能的预测引擎，这些功能可用来部署实时响应动态查询的Web服务。 相关链接：https://prediction.io 13.
诸如IBM、谷歌、微软、脸书和亚马逊这类大型公司不仅加大了对旗下发展研究部门的资金投入，同时也开始并购一些在机器学习、神经网络、自然语言与图像处理领域小有所成的初创公司。...实际上，HTM理论是想根据人大脑新皮质结构设计一个电脑系统，旨在打造一台“在处理认知型任务上，接近或超过人类能力的电脑。”...PredictionIO ? 早在今年二月份，Salesforce公司买下了PredictionIO软件项目。PredictionIO软件项目作为一个孵化项目为ASF提供了新的平台和商标。...虽然Salesforce公司通过PredictionIO软件项目来发展自己的机器学习技术，但其仍是开源。它可以利用机器学习来部署相关网络服务，通过对页面动态请求实时回应帮助用户建立一个预测引擎。...Torch的特点在于其出色的灵活性与杰出的处理速度，在处理机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和计算机网络等方面十分得心应手。
，允许开发者在Web和移动应用程序中添加智能语音功能。.../ PredictionIO成立于2013年，是一个开源的机器学习服务器，能够迅速建立预测引擎。...PredictionIO提供了可根据用户需求自定义多种几乎完整的引擎模块，如推荐系统、情感分析、文档分类、搜索结果排名以及产品排名。...PredictionIO（0.9系列）的最新版本在3月发布，主要包括以下几个方面的改进，如新的引擎模板，评价指标和超参数调整的支持。 ? 随着时间变化的Google搜索率。...所有文中使用的指标、数值以及提供的其它产品信息只在本文发表时准确有效。
DSSTNE：DSSTNE的全称是“深度可扩展稀疏张量网络引擎”，它是亚马逊用来训练和部署其推荐引擎的软件库。主要功能包括：多GPU规模、大层次以及可处理稀疏数据集。...《星际争霸II》API库：谷歌的DeepMind和暴雪娱乐公司在共同开展一个项目，可使用《星际争霸II》视频游戏作为AI研究平台。它是一种跨平台的C ++库，可用于构建脚本化的机器人程序。...Stockfish：这个开源国际象棋引擎是世界上最好的引擎之一，可击败大多数人类大师。请注意：它还有一个移动应用程序。 链接：https://stockfishchess.org/ 15....Encog：Encog自2008年以来就在积极开发中，它是由数据科学家杰夫·希顿（Jeff Heaton）创建的一种机器学习框架。...PredictionIO：PredictionIO现在是Apache孵化项目，这种机器学习服务器系统拥有可定制模板、实时查询响应、从多个平台获取数据的功能等特性。
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