sparkML和systemML有什么不同？
SparkML和SystemML都是用于机器学习的工具，但它们有一些区别。
- SparkML是Apache Spark的机器学习库，而SystemML是IBM开发的机器学习系统。它们的背后有不同的开发团队和支持者。
- SparkML是基于分布式计算框架Spark构建的，可以通过将数据分布在集群中的多个节点上进行并行计算。而SystemML可以在不同的计算框架上运行，包括Apache Hadoop、Apache Spark和IBM的分布式计算框架。
- SparkML提供了一系列常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、推荐系统等。它还提供了大规模数据处理和分布式机器学习的能力。而SystemML则专注于可扩展性和灵活性，提供了更高级的机器学习操作和语言，可以用于更复杂的机器学习任务。
- 在应用场景上，SparkML适用于需要处理大规模数据集和进行分布式机器学习的场景。它可以处理大量的数据并快速训练模型。SystemML适用于需要更灵活的机器学习操作和更复杂的模型训练的场景。
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- 对于SparkML，腾讯云提供了云数据处理服务Tencent Analytics Platform（TAP），它可以轻松地运行Spark应用程序和机器学习任务。了解更多：腾讯云数据处理服务-TAP
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，可能有其他适用的产品可根据具体需求选择。
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我正在尝试采用一个功能性的、合适的SparkML管道(出于兼容性原因，Scala2.1.1)并将其转换为SparkML，以实现互操作性和存储目的。 目前，管道的形式如下: Array(StringIndexer，StringIndexer，VectorAssembler，VectorIndexer)。我尝试过标准的org.jpmml.sparkml.PMMLBuilder，它在我已经为数据库中的字符串建立了索引的情况下工作得非常好。(我知道这些列中有多少不同的字符串，并且我完全确定它们将保持绝对。)我计划在决策树和其他一些基于树的方法中使用它们，SparkML对树中的分类变量进行了很好的处理
浏览 13提问于2019-05-10得票数 0
我正在通过pyspark运行一个带有systemml SVM组件的Flask应用。这个应用程序运行了大约一天左右，然后每当使用支持向量机进行预测时，它就开始出错。抛出的错误是：
Caused by: java.io.FileNotFoundException: /tmp/systemml/_p1_10.101.38.73/cache/cache000005058.dat (No such file or directory)
我相信现在发生的情况是systemml正在写入/tmp/，它最终会被我使用的容器清除。然后，当它进行预测时，它会尝试读取此文件并出错。我的猜测是正确的吗？解决这个问题的最
浏览 3提问于2017-07-21得票数 0
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我打算在SparkML管道中使用经过训练的带有tree_method='exact‘的xgboost模型，因此我需要使用XGBoost4J-Spark；但是文档显示“分布式和外部内存版本只支持近似算法。”()。有什么办法可以解决这个问题吗？
或者，我可以使用基于C的xgboost来训练模型，以及如何将训练后的模型转换为XGBoostEstimator，这是一个SparkML估计器，可以无缝地集成到SparkML管道中。有没有人遇到过这样的转换器？
我不介意在单个节点上运行，而不是在集群上运行，因为我可以等待。
任何真知灼见，我们都很感激。
浏览 3提问于2018-03-13得票数 2
我正在做一个样例pyspark ml练习，其中我需要存储一个模型并将其读回来。我能够成功地保存模型，但当我试图读取/加载它时，它抛出了下面的异常。我是spark ml和python的新手，请在这方面指导我。
代码：
from pyspark.sql import *
from pyspark.ml.feature import RFormula
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.tuning import ParamGr
浏览 0提问于2018-12-12得票数 0
1回答
我试图在scala中定义一个函数，以便使用Spark在其上进行迭代。这是我的代码：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineModel}
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.m
浏览 4提问于2016-05-13得票数 0
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1回答
Spark中的协同过滤
、、、
我在SparkML中为隐式反馈数据集运行协同过滤。
假设我的数据集如下所示。
User Item viewed
1 A 1
1 B 2
2 A 3
2 C 4
3 A 3
3 B 2
3 D 6
所以我有大约56K的独立用户和8.5K的独立项目。然而，在这种情况下，每个用户并没有每个项目的行，而只有他们评分/查看的项目的行。这是一个隐式反馈数据集，其中已查看的列是no。用户查看项目的次数。
现在，这也是SparkML期望的格式(userid，itemid，rating)。
然而，我的问题是，我是否可以像SparkML算法那样输
浏览 2提问于2017-05-22得票数 1
1回答
我正在使用PySpark (在木星笔记本中，它连接到星团)和一些UDF。UDF接受一个列表作为附加参数，我构造UDF如下所示：
my_udf = F.udf(partial(my_normal_fn, list_param=list), StringType())
在执行函数方面，一切都很好。但是我注意到UDF从来没有更新过。为了澄清:当我更新list时，例如通过更改列表中的一个元素，就不会更新UDF。旧列表的旧版本仍在使用。即使我再执行整个笔记本。我必须重新启动木星内核，以便使用新版本的列表。这真的很烦人。
有什么想法吗？
浏览 3提问于2016-10-25得票数 1
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在训练数据集上交叉验证超参数网格后，SparkML的CrossValidator是否重新适合整个训练数据集？如果不是，它会从交叉验证的哪一部分中选择用于推断的bestModel？
拟合的CrossValidator使.transform()方法可用。为此，CrossValidator是否使用最佳超参数在整个训练/交叉验证数据集上重新训练，并使用重新拟合的模型进行推理？
或者，bestModel用于推断所有交叉验证文件夹中的最佳性能模型(即，来自最佳性能超参数组合的最佳文件夹中的模型，仅对该文件夹的数据进行训练)？
我之所以这样问，是因为SparkML CrossValidator和scikit
浏览 22提问于2021-03-23得票数 0
1回答
我有一个使用python和tensorflow构建的模型。该模型经过训练，运行良好。我不知道该如何部署它？我的意思是，我如何调用此模型才能获得实际数据的分数？由于TensorFlow的原因，我无法使用Watson ML deploy。
浏览 1提问于2017-10-21得票数 0
1回答
如何在火花中实施归责
、、、
我希望执行均值、中值、模式和使用用户定义的值来计算火花数据。
有什么最好的方法来做这些在java。
例如，假设我有这五列，并且可以对其中任何一列进行计算：
id，姓名，年龄，标记，百分比
浏览 6提问于2022-05-08得票数 0
1回答
是否可以使用PySpark作为PMML导出模型？我知道用星火是有可能的。但我在PySpark文档中没有找到任何参考。这是否意味着如果我想这样做，我需要使用第三方python库编写自定义代码吗？
浏览 2提问于2016-10-06得票数 2
回答已采纳
一旦SparkML模型在星火库集群上接受了培训，我如何才能将经过训练的模型用于通过restful进行评分？
问题是，它需要一个SparkContext才能加载，但是是否有一种方法来“伪造”它，因为它似乎并不是真正必要的，或者创建一个SparkContext所需的最低限度是什么？
浏览 3提问于2017-08-16得票数 1
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我正试着跟着这条路线走 https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-neural-networks-in-parallel-with-keras-and-apache-spark-ea8a3f48cae6# 使用systemml和spark尝试keras。 无论如何，我在ibm watson上找不到提到的免费spark计划。有没有人能帮我找到它，或者它已经不再可用了？ 谢谢!
浏览 29提问于2019-05-13得票数 0
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几年来，我一直在使用机顶盒开发星火工作，我们的团队最近搬到了Google平台，允许我们利用BigQuery等的力量。
问题是，我现在经常发现自己在SQL中编写的处理步骤比用PySpark编写的要多，因为它是：
较容易推理(较少冗长)
易于维护(SQL /python代码)
如果需要，可以在GUI上轻松地运行它。
快速运行，而不必真正考虑分区、缓存等.
最后，我只在我有一些不能用SQL来表达的事情时才使用Spark。
为了明确起见，我的工作流程通常如下：
预处理(以前在Spark中，现在在SQL中)
特性工程(以前在Spark中，现在主要是中的)
机器学习模型
浏览 2提问于2019-05-07得票数 18
我注意到SparkML中有两个LinearRegressionModel类，一个在ML包(spark.ml)中，另一个在MLLib (spark.mllib)包中。
这两个实现方式截然不同--例如，来自MLLib的一个实现了Serializable，而另一个则没有。
顺便说一句，RandomForestModel或Word2Vec也是如此。
为什么有两个类？哪一个是“正确”的？有没有办法把它们转换成另一种呢？
浏览 9提问于2016-08-09得票数 50
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1回答
我知道可以用PMML导出Spark-MLlib模型，但是Spark-ML呢？
能否将LinearRegressionModel从org.apache.spark.ml.regression转换为org.apache.spark.mllib.regression的LinearRegressionModel以调用toPMML()方法？
浏览 3提问于2016-04-18得票数 9
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1回答
你会如何转换这个公式。
公式=和(U‘(W .((美国))
Legend
' transpose of a matrix
* matrix-matrix multiplication
. scalar multiplication
从蟒蛇
u = np.random.rand(1000,10000)
s = np.random.rand(10000,1000)
w = np.random.rand(1000,1000)
start = time.time()
res = np.sum(u.T.dot(w * u.dot(s)))
print time.time()-s
浏览 2提问于2018-03-28得票数 0
1回答
在MLLIB管道中，如何在Stemmer (来自Spark NLP)之后链接一个CountVectorizer (来自SparkML)？ 当我尝试在管道中使用这两者时，我得到的结果是： myColName must be of type equal to one of the following types: [array<string>, array<string>] but was actually of type array<struct<annotatorType:string,begin:int,end:int,result:string,met
浏览 40提问于2021-10-07得票数 0
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我在SparkML中使用tf-idf算法得到了一些特征向量。现在我想得到每个Vector中的最大值。如何按值对Vector进行排序或获取其最大值？
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
val testDF = spark.read.json("/dataset/yelp_review_test.json")
val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words")
val wordsData = tokenize
浏览 3提问于2016-11-17得票数 1
2回答
这是我第一次尝试在Oozie中运行一个包含Pyspark脚本的Spark。请注意，我在我的本地机器(有12G RAM的vm)中使用cdh5.13来构建工作流。
workflow.xml如下所示：
<workflow-app name="sparkMLpy" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="spark-c06a"/>
<kill name="Kill">
<message>Action failed
浏览 0提问于2019-01-01得票数 0
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我有一个数据集(15 GB)：7200万条记录和26个特征。我想比较7个监督ML模型(分类问题)：支持向量机，随机森林，决策树，朴素贝叶斯，神经网络，KNN和XGBoosting。我创建了一个包含720万条记录的样本集(占整个集的10%)。在样本集上运行模型(甚至是特征选择)已经是一个问题。它有很长的处理时间。目前我只使用RStudio。
几天来我一直在寻找我的问题的答案。我尝试了以下方法：- data.table -仍然不足以减少处理时间- sparklyr -无法复制我的数据集，因为它太大
我正在寻找一个无成本的解决方案来解决我的问题。有人能帮帮我吗？
浏览 25提问于2019-11-10得票数 0
我正在用SparkNLP和SparkML在数据库上做自然语言处理。
我使用LDA (来自SparkML)进行主题建模，得到了以下主题。
它是一个火花源数据帧(df1)：
df1:
t_id word_index weights
0 [0, 2, 3] [0.2105, 0.116, 0.18]
1 [1, 4, 6] [0.15, 0.05, 0.36]
"t_id" is topic id.
"weights" is the weight value of each word with index in "word
浏览 1提问于2020-09-07得票数 0
我有一个，我想将该列中的一个从string转换为int。示例：
Tabela 1
+------------+-----+
|categories |value|
+------------+-----+
| red| 0.23|
| green| 0.34|
| yellow| 0.56|
| black| 0.11|
| red| 0.67|
| red| 0.34|
| green| 0.45|
+------------+-----+
表2：
+------------+-----+
|ca
浏览 4提问于2017-08-04得票数 2
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1回答
行之间的PySpark成对距离
、、、、
现在我正在使用PySpark，想知道是否有一种方法可以在行之间进行成对距离。例如，有一个这样的数据集。 +--------------------+------------+--------+-------+-------+
| product| Mitsubishi | Toyota | Tesla | Honda |
+--------------------+------------+--------+-------+-------+
|Mitsubishi | 0| 0.8| 0.2| 0|
|To
浏览 16提问于2021-10-12得票数 0
1回答
在星火中处理大型(局部)矩阵
、、、、
所以我试着在星火中进行协作过滤。假设我有100万用户，我使用SparkML的pyspark.ml.stat.Correlation.corr计算用户对之间的Pearson相关性。通过文档，此方法
包含向量列的相关矩阵的DataFrame。这个DataFrame包含一个行和一个名为‘$METHODNAME($COLUMN)’的列。
矩阵(DenseMatrix)本身并不是分布式的()，据我理解，它必须适合我的驱动程序机器的内存。
问题：
包含此矩阵的数据帧是否跨越多台计算机？我知道Spark分区数据帧，但是我认为多行是这样的吗？
如何使这个巨大的本地矩阵分布式RDD /数据框架(
浏览 0提问于2018-12-09得票数 0
我使用SparkML GBTClassifier在一个广泛的特征数据集上训练二进制分类问题：
Xtrain.select(labelCol).groupBy(labelCol).count().orderBy(labelCol).show()
+-----+------+
|label| count|
+-----+------+
| 0|631608|
| 1| 18428|
+-----+------+
va = VectorAssembler(inputCols=col_header, outputCol="features")
tr = GBTClassi
浏览 0提问于2018-04-11得票数 1
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我想在熊猫数据栏的子集上使用sklearn.preprocessing.StandardScaler。在管道外，这是微不足道的：
df[['A', 'B']] = scaler.fit_transform(df[['A', 'B']])
但是现在假设在df中有string类型的'C‘列和下面的管道定义
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline([
浏览 0提问于2018-05-13得票数 9
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2回答
我正在研究一个二进制分类问题，并使用SparkML，我使用随机森林和Logistic回归模型训练和评估我的数据，现在我想检查支持向量机如何对我的数据进行分类。
我的训练数据的片段_：-
+----------+------+
| spam | count|
+----------+------+
| No|197378|
| Yes| 7652|
+----------+------+
Note:- My dependent variable: 'spam': string (nullable = true)
+-----+------+
浏览 1提问于2018-09-04得票数 2
利用SparkML TF-以色列国防军算法得到一些特征向量.现在我想在"idfFeatures“列中得到向量。
我的代码是：
val vectors = allDF.select("idfFeatures").map{
case Row(vector: Vector) =>
vector
}
vectors.foreach(println(_))
控制台中有一个bug：
Error:(38, 24) type Vector takes type parameters
case Row(vector: Vector) =>
浏览 0提问于2016-11-16得票数 0
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1回答
我正在运行一系列模型，实现为SparkML转换器，我喜欢监视它们的执行情况。具体来说，我喜欢监视在特定任务执行中使用的模型的哪个版本。
我设想在运行时执行期间记录转换器类的版本，以便监视，并可能获取更最新的版本--类似于的版本信息。这类信息对于模型效能监测以及某些监管设置都很重要。
做这件事最重要的方式是什么？
我查看了和相关模块，但没有找到合适的方法。我将版本标记写入我的类中。但是，我发现的方法破坏了开发工作流程，使提交变得很麻烦，并且我不清楚如何在运行时最终检索信息。另外，我知道这样的版本信息可以用于打包，但我希望在类级别上获得版本信息。
编辑：版本信息不需要手动维护，而是从其他构建构件(
浏览 1提问于2021-10-07得票数 0
1回答
我正在尝试使用org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression来拟合我的数据。因此，我已经将原始的RDD转换为dataframe，并尝试将其提供给linearRegression模型。
val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate
val parsedData = dataRDD.map{
item =>
val doubleArray = Array(item._1.toDouble, item._2.toDo
浏览 2提问于2020-09-29得票数 1
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1回答
目前，我正在用SageMaker在AWS上运行一个概念的快速机器学习示例，我遇到了两个库：sagemaker和sagemaker_pyspark。我想处理分布式数据。我的问题是：
使用sagemaker是否等同于在不利用AWS的分布式计算能力的情况下运行培训任务？如果不是，我想如果不是，他们为什么要实现sagemaker_pyspark？基于这个假设，我不明白在scikit-learn笔记本上使用SageMaker (在计算能力方面)会提供什么。
对于一个小的测试数据集，像model = xgboost_estimator.fit(training_data)这样的东西使用sa
浏览 2提问于2021-03-26得票数 1
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我有一台运行在AWS EMR中的PySpark笔记本。在我的特定案例中，我希望使用pyspark2pmml为我刚刚训练的模型创建pmml。但是，我得到了以下错误(当运行pyspark2pmml.PMMLBuilder时，但我认为这无关紧要)。
JPMML-SparkML not found on classpath
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/1623111492721-0/lib/python3.7/site-packages/pyspark2pmml/__init__.py", line 14, in __
浏览 4提问于2021-06-08得票数 0
我正在运行以下代码(星火版本3.0.1)
case class PubData(publisher_id:Int, country:String, platform:String)
case class PubRes(publisher_id:Int, status:String)
import spark.sqlContext.implicits._
val ds = obSpark.spark.table(tbl)
.select("publisher_id", "country", "platform")
.as[PubData
浏览 6提问于2021-01-13得票数 0
实际上，我想使用regex提取shell中的秒 of Total Execution time:。有人能帮我摆脱这一切吗？
以下是目标字符串：
Val Loss: 20.032490309035197
Val Accuracy: 0.13
SystemML Statistics:
Total elapsed time: 80.698 sec.
Total compilation time: 1.325 sec.
Total execution time: 79.373 sec.
Number of compiled MR Jobs: 0.
Number of
浏览 0提问于2018-06-14得票数 1
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1回答
我正在考虑在web爬虫转储上训练10 TB+以上的大型数据的TB+。
我亲自在我的iMac上训练了c实现GoogleNews-2012转储(1.5gb)，花了大约3个小时来训练和生成向量(速度给人留下深刻印象)。不过，我没有尝试python实现:(我在某个地方读到，在wiki转储(11 to )上生成300向量长度的向量需要大约9天的时间。
如何加快word2vec的速度？我需要使用分布式模型，还是需要在2-3天内使用哪种类型的硬件？我有8gb内存的iMac。
哪个更快？Gensim python还是C实现？
我看到word2vec实现不支持GPU培训。
浏览 1提问于2015-06-01得票数 20
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我正在尝试对包含空值的列的数据帧使用sparkML库的standardScaler。我想保留NULL值，但是当我使用带有mean的标准缩放器时，具有NULL值的列的平均值也变成了null。有没有办法让标准的定标器跳过均值计算的空值(就像向量汇编程序中的handleInvalid选项)？ 下面是代码示例 from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
sqlContext = SparkSession.builder.appName('test').config("spark.
浏览 37提问于2021-06-24得票数 2
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1回答
我们正在开发一个IOT应用程序
我们从我们想要运行分析的每一个设备中得到以下数据流，
[{"t":1481368346000,"sensors":[{"s":"s1","d":"+149.625"},{"s":"s2","d":"+23.062"},{"s":"s3","d":"+16.375"},{"s":"s4","d":
浏览 2提问于2016-12-12得票数 1
回答已采纳
我有一个16个节点集群，每个节点都安装了Spark和Cassandra，复制因子为3，spark.sql.shuffle.partitions为96，Spark-Cassandra-Connector3.1.0。我在dataset和Cassandra表之间做一个火花连接(BroadcastHashJoin)，然后从SparkML库实现一个PCA。在此期间，我持久化一个数据集，只有在PCA的计算完成之后，我才取消它。根据SparkUI的stages选项卡，每件事情都在10分钟内完成，通常没有执行者在做任何事情：
但是持久化数据集仍然是持久化的，并且在10到12分钟内保持不变，如Spar
浏览 8提问于2022-09-15得票数 0
回答已采纳
2回答
我已经构建了一个使用Apache的推荐系统，它的数据集存储在我的项目文件夹中，现在我需要从HDFS访问这些文件。
如何使用Spark从HDFS读取文件？
我就是这样初始化我的星火会话的：
SparkContext context = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("spark-ml").setMaster("local")
.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:54310").set("f
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
回答已采纳
我克隆了systemML项目，并按照指南使用'mvn干净包‘构建了该项目。但是我不能使用'mvn验证‘运行所有的测试。像这样的错误
testCSVSingleVDenseMR(org.apache.sysml.test.integration.functions.data.FullReblockTest)时间过去了: 2.109秒<<<失败！运行脚本./src/test/scripts/functions/data/SingleReblockTest.dml异常失败: org.apache.sysml.api.DMLException: org.apache
浏览 8提问于2016-04-12得票数 0
2回答
使用SparkML预测标签时，结果数据帧为：
scala> result.show
+-----------+--------------+
|probability|predictedLabel|
+-----------+--------------+
| [0.0,1.0]| 0.0|
| [0.0,1.0]| 0.0|
| [0.0,1.0]| 0.0|
| [0.0,1.0]| 0.0|
| [0.0,1.0]| 0.0|
| [0.1,0.9]|
浏览 1提问于2017-05-02得票数 12
如何在sparkml (二进制)分类中指定“正类”？(或者也许：如何确定哪个类是“正”类？)
假设我们在一个二进制分类问题中训练一个精确目标模型，比如.
label_idxer = StringIndexer(inputCol="response",
outputCol="label").fit(df_spark)
# we fit so we can get the "labels" attribute to inform reconversion stage
feature_idxer
浏览 1提问于2021-07-03得票数 0
回答已采纳
我试图加快我的一些管道，但没有得到一个确切的答案。一些for循环是否确定，取决于实现？什么时候可以在不影响性能的情况下使用循环呢？我读过
，建议
一般来说，闭包--比如循环或本地定义的方法--不应该被用来改变某种全局状态。星星之火并不定义或保证从闭包外部引用的对象的突变行为。一些这样做的代码可能在本地模式下工作，但这只是偶然的，这类代码在分布式模式下的行为将不像预期的那样。
如果我们使用一个for循环来逐步完成并训练一系列模型，并将它们保存在models dict中，
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml
浏览 13提问于2022-08-19得票数 0
回答已采纳
在使用scala 2.12.3在本地模式下运行以下spark mllib时，遇到以下错误lambda not serialazable 有什么意见会非常感谢吗？(迁移到scala 2.11对我来说不是一个选择)你能让我知道我可以做些什么来避免这个问题吗？谢谢你 import java.io.FileWriter
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.ap
浏览 40提问于2019-05-05得票数 0
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我正在开发一条管道，该管道读取许多蜂窝表，并将它们解析为一些DenseVectors，以便最终在SparkML中使用。我想做大量的迭代来寻找最优的训练参数，既输入到模型中，又有计算资源。我正在使用的dataframe大约在50-100gb之间，所有这些数据都分布在纱线集群上的动态执行器上。
每当我试图保存，无论是parquet还是saveAsTable，在它最终完全失败之前，我会得到一系列失败的任务，并建议提高spark.yarn.executor.memoryOverhead。每个id都是一行，不超过几kb。
feature_df.write.parquet('hdfs:///use
浏览 0提问于2017-04-08得票数 2
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4回答
如何加载PMML模型？
、、、
我正在按照的说明创建K均值模型。
val numClusters = 10
val numIterations = 10
val clusters = KMeans.train(data, numClusters, numIterations)
// Save and load model: export to PMML
println("PMML Model:\n" + clusters.toPMML("/kmeans.xml"))
但是在那之后我不知道如何加载PMML。
我在努力
val sameModel = KMeansModel.load(sc, &#
浏览 4提问于2016-06-15得票数 7
我想知道基于Gecko和Webkit的浏览器之间的基本区别？-它们的渲染方式有什么不同吗？-它们用于渲染的机制有什么不同吗？
还有其他区别吗？
浏览 3提问于2011-04-26得票数 8
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有什么原因，我们必须添加两个版本的相同域名到谷歌网站管理员：
http和https？
由于他们指的是同一领域，我们有额外的头痛，有两个项目，而不是一个。
为什么？有什么解决办法吗？
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
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