導語
「大數據」 三個字實際上是個marketing語言,從技術角度看,包含範圍很廣,計算、存儲、網絡都涉及,知識點廣、學習難度高。html
本期會給你們奉獻上精彩的:Spring熔斷降級方案、AI、Hbase、CV、MongoDB、spark、微服務治理、Cassandra、。全是乾貨,但願你們喜歡!!!算法
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特別提醒,文末有驚喜!機器學習
如下是正文,限於衆編輯水平有限,不保證你們都喜歡。(若是連接不能點開 請用二維碼 謝謝)分佈式
1AIide
思索什麼是AI AI能作什麼 將來是怎麼樣的。微服務
https://mp.weixin.qq.com/s/omMwlbASRp6keXhEf3TDRw性能
**學習
2Spring熔斷降級方案**
Sentinel 成爲 Spring Cloud 官方推薦的主流熔斷降級方案
https://mp.weixin.qq.com/s/unxm9VDzol8hNSfe-HUzqQ
3MongoDB
本文講述了MongoDB的使用的鎖類型、鎖的粒度,並介紹如何在mongod實例上查看鎖的狀態,哪些管理命令會鎖定數據庫,以及客戶端操做會採起的鎖定類型;
http://www.mongoing.com/archives/25738
Spark
採用一種實際操做的方法,展現如何利用 Spark 在半結構化日誌數據上執行大規模日誌分析
https://mp.weixin.qq.com/s/0JJEGyMzMYddpV_kDPRIfg
5微服務治理
隨着業務的發展,規模擴大,服務愈來愈多,須要協調線上運行的各個服務,保障服務的SLA;基於服務調用的性能KPI數據進行容量管理,合理分配各服務的資源佔用;對故障業務作服務降級、流量控制、流量遷移等快速恢復業務。
https://mp.weixin.qq.com/s/Pv6Az5zNP4HSG6ugAWPTPg
6Cassandra
Apache Cassandra 是一個開源的、分佈式、無中心、彈性可擴展、高可用、容錯、一致性可調、面向行的數據庫,它基於 Amazon Dynamo 的分佈式設計和 Google Bigtable 的數據模型,由 Facebook 建立,在一些最流行的網站中獲得應用。本文詳細介紹了Apache Cassandra
https://www.iteblog.com/archives/2530.html
7Spark
使用Python作數據分析的同窗確定用過pandas庫,Spark雖然包含機器學習不少算法,但其基於RDD的數據預處理方式很繁瑣。本文介紹了Koalas ,它是一個新的開源項目,它加強了 PySpark 的 DataFrame API,使其與 pandas 兼容。
https://mp.weixin.qq.com/s/0HAK6kTA8-bQQRKL7h2nzA
8CV
計算機視覺技術在平常生活中有着很是廣泛的應用:發朋友圈以前自動修圖、網上購物時刷臉支付……在這一系列成功的應用背後,卷積神經網絡功不可沒。本文將介紹卷積神經網絡背後的數學原理。
https://mp.weixin.qq.com/s/Fo3h9gTQMpO6G-SPnboSGQ
所謂腦啓發的視覺計算就是從生物大腦的神經結構、認知機制、行爲特性等多個層面尋求啓發,引入神經科學、認知科學與心理學的先進成果,提出新的視覺計算模型與方法,克服當前模型與方法侷限性,提高視覺計算的性能(準確性、魯棒性、自適應性、可泛化性、可解釋性等)。腦科學與視覺計算能夠從以下兩個方向加一結合,一是基於腦科學機制進行視覺計算的啓發建模,二是現有服務於視覺計算的神經網絡模型爲腦啓發機理提供分析和借鑑
https://mp.weixin.qq.com/s/rKHA2H4msHSInVn7A-fqHg
9Datax
使用Datax進行兩個集羣間的數據同步,在讀取HDFS數據時,會出現數據丟失問題,本文針對數據丟失問題作出了分析以及對應解決方案,但願幫助你們在使用Datax過程當中避免該問題的出現。
https://mp.weixin.qq.com/s/5O0adjnztvdSzorxHv9Aiw
10Hbase
推薦系統是驅動內容分發的引擎,而個性化則是推薦系統的核心思想。分類模型和排序模型是業界經常使用的兩種個性化建模方式。本文探討兩種方法的異同點
https://mp.weixin.qq.com/s/nQmMvEPfeqnqQCDpPEctpw
11開心一刻
一覺醒來,忽然很想當兵去,由於當兵的口號是:立掙,向錢看,向左賺,向右賺,向厚賺,向錢走,一二億,一二億,收息,美好的一天從微笑樂開始,提錢祝您及家人5億快樂。