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借助数加,原来需要2-3天的单维度数据处理时间,目前仅需3-6小时,研发周期更短,产品需求符合度更高。
“在原来自建的环境里进行一个维度的数据处理大约需要 2-3天时间,而使用数加平台处理相同数据只需要 3-6 个小时。这些效率的提升可以缩短数据分析应用产品的研发周期,并能更好的提高这些产品的需求符合度。
Spark机器学习之推荐引擎
spark是现在非常流行的一个计算框架,本文重要是用spark框架做推荐系统的实现。
开源大数据周刊-第91期
资讯 大数据,让国防交通民用运力装上智慧大脑战争年代,人民群众推着小推车踊跃支前。如今,在大数据支持下,国防交通民用运力动员会发生怎样的变化? AI玩虐人工!“Magic”世界杯集锦“炫”出新高度2017年12月26日,新华社向全球发布了中国第一个媒体人工智能平台——媒体大脑1.0,引起海内外广泛关注。
【Spark Summit EU 2016】MLeap + Combust.ML:帮你直接将Spark Pipelines部署到生产环境
本讲义出自Mikhail Semeniuk与Hollin Wilkins在Spark Summit EU上的演讲,主要介绍了如何通过MLeap + Combust.ML帮助开发者直接将Spark Pipelines部署到生产环境上去。
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