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  云計(jì)算 - 3 - 使用MapReduce處理數(shù)據(jù)

  1．使用 MapReduce 實(shí)現(xiàn)對多個(gè)文本文件單詞總數(shù)的統(tǒng)計(jì)（WordCount）。 2．使用 MapReduce 實(shí)現(xiàn)社交網(wǎng)站好友的推薦。 1.1 啟動Hadoop 使用 start-dfs.sh 指令啟動 hadoop。 1.2 在 HDFS 文件系統(tǒng) 創(chuàng)建文件夾來作為單詞統(tǒng)計(jì)的輸入 1.3 將用來統(tǒng)計(jì)的文件上傳到剛建立的文件夾中。 這里選取 hado

  2024年02月06日

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• 九章算法: 深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、圖像處理、文本處理、序列處理、搜索引擎、數(shù)據(jù)分析等

  作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域迎來蓬勃發(fā)展的時(shí)代，從“知識圖譜”到“零售系統(tǒng)自動化”，人工智能技術(shù)正在改變著社會生活的方方面面。傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)都依賴于硬件上的復(fù)雜計(jì)算能力，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等

  2024年02月08日

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  HDFS+ MapReduce 數(shù)據(jù)處理與存儲實(shí)驗(yàn)

  了解HDFS的基本特性及其適用場景； 熟悉HDFS Shell常用命令； 學(xué)習(xí)使用HDFS的Java API，編程實(shí)現(xiàn)HDFS常用功能； 了解MapReduce中“Map”和“Reduce”基本概念和主要思想； 掌握基本的MapReduce API編程，并實(shí)現(xiàn)合并、去重、排序等基本功能； 實(shí)驗(yàn)平臺：基于實(shí)驗(yàn)一搭建的虛擬機(jī)Hadoop大數(shù)

  2023年04月23日

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  【深度學(xué)習(xí)】肺結(jié)節(jié)分割項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)一：處理數(shù)據(jù)集

  主要參考此教程完成的實(shí)驗(yàn) 官方網(wǎng)站 肺圖像數(shù)據(jù)庫協(xié)會的圖像收集(LIDC-IDRI)包括 診斷 和 帶有病變注釋標(biāo)記的肺癌篩查胸部CT 。這是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)公開的國際資源，用于肺癌檢測和診斷的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)方法的開發(fā)、培訓(xùn)和評估。 數(shù)據(jù)集包含1018個(gè)病例，每個(gè)病例包括來自臨

  2024年02月05日

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  Keras-5-深度學(xué)習(xí)用于文本和序列-處理文本數(shù)據(jù)

  本篇學(xué)習(xí)記錄為：《Python 深度學(xué)習(xí)》第6章第1節(jié)（處理文本數(shù)據(jù)） 知識點(diǎn): 深度學(xué)習(xí)處理文本或序列數(shù)據(jù)的基本方法是： 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (recurrent neural network) 和 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (1D convert) ； 這些算法的應(yīng)用范圍包括：文檔分類、時(shí)間序列分類、時(shí)間序列比對、時(shí)間序列預(yù)測

  2024年02月13日

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  12大類150個(gè)圖像處理和深度學(xué)習(xí)開源數(shù)據(jù)集

  本文整理了150 個(gè)深度學(xué)習(xí)和圖像處理領(lǐng)域的開源數(shù)據(jù)集，包括：目標(biāo)檢測、人臉識別、文本識別、圖像分類、缺陷檢測、醫(yī)學(xué)影像、圖像分割、圖像去霧、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、動作識別、姿態(tài)估計(jì)、自動駕駛和 RGBT 等12個(gè)方向。 1. T-LESS數(shù)據(jù)集 類型：目標(biāo)檢測 數(shù)量：39000 數(shù)據(jù)集下載

  2024年04月22日

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• MapReduce與云計(jì)算：構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理與分析平臺

  作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 引言 1.1. 背景介紹 隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，其中大量的信息需要加以挖掘和分析，以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值和社會價(jià)值。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析手段已經(jīng)難以滿足越來越高的需求。為此，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，為

  2024年02月15日

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  大數(shù)據(jù)處理技術(shù)作業(yè)——使用HBase&MongoDB&MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲和管理

  寫這篇文章的目的，主要是為了記錄一下這次作業(yè)歷程，并且筆者了解到很多同志飽受作業(yè)折磨，遂簡單分享一下個(gè)人完成作業(yè)的歷程，以下內(nèi)容僅為本人的一些亂七八糟的想法， 僅作參考O(∩_∩)O 1、本作業(yè)的鏈接 【完成本次作業(yè)用到的代碼文件，列出網(wǎng)盤鏈接，https://p

  2024年02月07日

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• 云、邊、端三協(xié)同下的邊緣計(jì)算：未來數(shù)據(jù)處理的新范式

  隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人們對于數(shù)據(jù)的需求越來越大，而傳統(tǒng)的云計(jì)算已經(jīng)無法滿足人們對于數(shù)據(jù)處理的需求。為了更好地滿足人們的需求，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算是指將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理等任務(wù)從中心服務(wù)器移到離用戶更近的邊緣節(jié)點(diǎn)上，以提高數(shù)據(jù)處理速度和

  2024年02月04日

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• 深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)推動自然語言處理邁向新高度

  近年來，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，使得自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）取得了顯著的成果。人們正致力于研究如何使計(jì)算機(jī)更好地理解和生成人類語言，以及如何應(yīng)用NLP技術(shù)改善搜索引擎、語音助手、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域。本文將探討這一技術(shù)領(lǐng)域的最新進(jìn)

  2024年01月22日

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