第486期大数据日报(2016-05-22)

更新于 2016年5月23日 大数据
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2016-05-22 大数据 日报

大数据日报 2016-05-22

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本期话题有:

全部16 分析8 计算框架6 数据库1 书籍1 应用1

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IT程序猿   网页版 2016-05-22 14:00
计算框架 Spark
【Spark在美团的实践】美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习,为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。http://t.cn/Rq98rQb(来自: 美团技术团队)

 

IBM_Huiwen_Watson   网页版 2016-05-22 14:43
分析
Apache #Quarks on #Raspberry Pi with streaming analytics #IoT Apache Quarks on Raspberry Pi with streaming… http://t.cn/R5h3MB5

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-22 04:58
计算框架 书籍 Michael Armbrust Spark Tathagata Das
“Apache Spark 2.0: Introduction to Structured Streaming | O’Reilly Media” by Michael Armbrust and Tathagata Das http://t.cn/R5h7k1f

 

InfoQ   网页版 2016-05-19 18:30
陈超
『七牛技术总监陈超:开源大数据发展现状与趋势』开源大数据目前仍然处于飞速发展中,如何看待这些产品的设计思路以及持续保证竞争力的背后原因?尽在6月25-26日 GIT训练营杭州2016,详细日程、议题见(http://t.cn/RqkgdUN@crazyjvm

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-25 09:26
分析 计算框架 Christopher Nguyen Spark 视频
【视频:可扩展深度学习——基于Spark的分布式TensorFlow】《Distributed TensorFlow on Spark: Scaling Google’s Deep Learning Library(Spark Summit) – YouTube》by Christopher Nguyen http://t.cn/RGCf8AQ 云:http://t.cn/RGCf8A8

 

学生古   网页版 2016-05-22 21:59
分析 课程 张利军
《数据挖掘》课程,张利军。1)数学背景:矩阵,优化。2)。相似性与距离。3)关联挖掘。4)聚类。5)离群点检测。6)分类、回归。7)文本挖掘、web挖掘、大数据。他最近的ICML16两篇工作:1)Online Stochastic Linear Optimization under One-bit Feedback。2)Optimal Dynamic Regret of Online Lea…全文: http://m.weibo.cn/2536116592/3978054542261925

 

文因互联   网页版 2016-05-22 21:30
#Fintech 101# Addepahttp://t.cn/R57IvnE一款计算软件,以类似分析间谍通讯网络的方式,来掂量那些资产数以十亿美元计的控股公司之间的关系,判断投资组合会不会砸。利用这款云计算软件,财务顾问可以通过桌面和移动设备,分析并管理客户的所有资产,包括对冲基金和私募股权。目前经该平台管理过的资…全文: http://m.weibo.cn/5756099182/3978047114088609

 

数据科学家快报   网页版 2016-05-22 20:45
分析
看程序员是如何把自动化做到极致的! – 数据科学家 作为一名程序员或技术人,你们有木有写过让工作生活得更轻松的算法程序呢。编程自动化又会给生活带来哪些便利呢? http://t.cn/R57txBi

 

LUPA开源社区   网页版 2016-05-22 17:20
计算框架 Hadoop
【Kudu:为大数据快速分析量身定制的Hadoop存储系统】Apache Hadoop提供了一系列数据存储与处理的组件,覆盖了多种多样、应用于企业级关键服务的用户案例。在Cloudera,我们一直在努 … http://t.cn/R57Py7l

 

分析 计算框架 Spark
《Spark性能优化指南——高级篇》继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。http://t.cn/R5hEfcU(来自: @美团点评技术团队

 

FreeBuf黑客与极客   网页版 2016-05-22 12:33
分析 可视化
【使用Maltego进行互联网情报收集(入门篇)】比起其它的情报收集工具,Maltego显得格外不同并且功能强大,因为它不仅可以自动收集到所需信息,而且可以将收集的信息可视化,用一种格外美观的方式将结果呈现给使用者。详情:http://t.cn/R5hJg7x

 

视觉机器人   网页版 2016-05-22 12:07
分析 教育网站 可视化
【可视化、深度学习】SHREC13数据检索结果的可视化演示:http://t.cn/R5hOKoC 。左边的窗口显示草图的地图,这是CNN学习的特征的2D PCA投影。每个六边形表示区域内的多个数据点,一个草图在中心示出。不同的颜色表示该区域不同的数据点的密度。滚轮来放大和发现更多的草图.CVPR2015论文:…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/3977905518244724

 

经济观察报   网页版 2016-05-22 12:00
应用 教育 医疗
【网络消费大数据揭剁手党 真面目:男人更“败家”】从“剁手”指数分析的结果,“马云背后的男人”其实不输女人,他们剁起手来比女人更“败家”。在消费结构上,男性在文化办公、教育服务、医疗保健,以及体育、娱乐用品、汽车类、文化娱乐、航旅、餐饮等消费上都超过女性。http://t.cn/R5hvz47

 

InfoQ   网页版 2016-05-22 12:00
计算框架 数据库 Hadoop HBase
『大舞:阿里大数据平台运维实践』大舞负责阿里巴巴Hadoop/ODPS、OTS、HBase等大规模数据应用运维团队,本次分享将围绕近十年运维工作经历的教训与经验沉淀。更多讲师、议题尽在6月25-26日 GIT训练营杭州2016,详见(http://t.cn/RqkgdUN@大舞-ukl

 

21世纪经济报道   网页版 2016-05-22 07:37
【22日早新闻:大数据揭剁手党,男人更败家网上有“马云成功背后是千千万的女人”的说法,意在强调女性“剁手党”更多。但从“剁手”指数分析的结果,某种程度上能为女性“正名”——“马云背后的男人”其实不输女人,他们剁起手来比女人更“败家”,更爱享受。 http://t.cn/R5h4cCQ

 

沈浩老师   网页版 2013-01-10 23:22
分析
我博客里还写过一篇更综合的RFM模型和细分应用,介绍给喜欢数据分析的朋友!@数据挖掘与数据分析 @数据化管理 http://t.cn/z0knap0

沈浩老师 网页版 转发于2016-05-22 09:39  回复 @陈旺伸 “沈老师,你好。我想咨询一下如何…”
回复@陈旺伸:SPSS的Modeler软件自带默认分割5等份,如果你不用这款软件就要自己分隔:等分或正态分布等都可以

 

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