- 在大数据全栈成长计划第三阶段的考核里,选择了基于流计算的双十一大屏开发案例微认证考试,通过学习和考试,获得了微认证。同时对华为云数据可视化DLV有了一定的了解。刚好正好来测试做大屏的数据可视化。 华为云数据可视化(Data Lake Visualization,简称DLV)是一站式数据可视化开发平台,适配云上云下多种数据源,提供丰富多样的2D、 3D可视化组件,采用拖拽式自由布局,旨... 在大数据全栈成长计划第三阶段的考核里,选择了基于流计算的双十一大屏开发案例微认证考试,通过学习和考试,获得了微认证。同时对华为云数据可视化DLV有了一定的了解。刚好正好来测试做大屏的数据可视化。 华为云数据可视化(Data Lake Visualization,简称DLV)是一站式数据可视化开发平台,适配云上云下多种数据源,提供丰富多样的2D、 3D可视化组件,采用拖拽式自由布局,旨...
- openLooKeng可以使用可用的连接器,用于访问不同数据源的数据。 1. 配置HBase连接器连接(1)使用openLooKeng元存储来存储HBase元数据,原本想使用HDFS作为元数据存储的实例,设置hetu.metastore.hetufilesystem.profile-name=hdfs-metastore时,运行报错如下图所示。不知道是不是版本的问题,注销掉he... openLooKeng可以使用可用的连接器,用于访问不同数据源的数据。 1. 配置HBase连接器连接(1)使用openLooKeng元存储来存储HBase元数据,原本想使用HDFS作为元数据存储的实例,设置hetu.metastore.hetufilesystem.profile-name=hdfs-metastore时,运行报错如下图所示。不知道是不是版本的问题,注销掉he...
- 前几天看了《华为云FusionInsight MRS数享会:用HetuEngine打破数据壁垒》的直播,了解到华为自研HetuEngine是高性能分布式SQL查询&数据虚拟化引擎,与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级查询,支持多样异构协同,跨域,跨数据中心,实现数据湖内一站式SQL能融合分析。为了学习HetuEngine,找到它的开源版本为openHetu,在2020年7月1号改名... 前几天看了《华为云FusionInsight MRS数享会:用HetuEngine打破数据壁垒》的直播,了解到华为自研HetuEngine是高性能分布式SQL查询&数据虚拟化引擎,与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级查询,支持多样异构协同,跨域,跨数据中心,实现数据湖内一站式SQL能融合分析。为了学习HetuEngine,找到它的开源版本为openHetu,在2020年7月1号改名...
- 之前在大数据群里有人讨论过关于Click House,没怎么关注。前天看到华为云MRS2.0升级到MRS3.0,增加了ClickHouse。突然我就对ClickHouse感兴趣,它是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。采用Local attached storage作为存储,这样整个IO可能就没有Hadoop那一套的局限。它的系统在生产环境中可以应用到比较... 之前在大数据群里有人讨论过关于Click House,没怎么关注。前天看到华为云MRS2.0升级到MRS3.0,增加了ClickHouse。突然我就对ClickHouse感兴趣,它是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。采用Local attached storage作为存储,这样整个IO可能就没有Hadoop那一套的局限。它的系统在生产环境中可以应用到比较...
- 这次部署canal花了很长时间,总会有一些原因造成部署不成功,现在我已经部署成功,总结一下我之前部署不成功的原因和解决办法。 1. 环境配置的原因:启动elasticsearch,查看日志发现分配的ip分配出现错误,正常使用的ip是192.168.56.102,而不是66.66.66.102.在查看/etc/hosts,发现之前配置2个ip,避免出错,把66.66.66.0的网... 这次部署canal花了很长时间,总会有一些原因造成部署不成功,现在我已经部署成功,总结一下我之前部署不成功的原因和解决办法。 1. 环境配置的原因:启动elasticsearch,查看日志发现分配的ip分配出现错误,正常使用的ip是192.168.56.102,而不是66.66.66.102.在查看/etc/hosts,发现之前配置2个ip,避免出错,把66.66.66.0的网...
- 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标。 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标。
- 第四章 系统部署实施站点用户的电影推荐推荐的模型 用户推荐信息模型结果的评估信息 模型发布测试输入用户ID后点击“Request-Response”进行测试可以看到所推荐的电影名称输入电影上线年份和电影类型实现在在用户之前推荐生成列表中(Top250)重新筛选出新的结果电影类型的电影推荐推荐的模型模... 第四章 系统部署实施站点用户的电影推荐推荐的模型 用户推荐信息模型结果的评估信息 模型发布测试输入用户ID后点击“Request-Response”进行测试可以看到所推荐的电影名称输入电影上线年份和电影类型实现在在用户之前推荐生成列表中(Top250)重新筛选出新的结果电影类型的电影推荐推荐的模型模...
- 【推荐系统】⚠️手把手带你学推荐系统 1⚠️ 简介 概述为什么要学推荐系统相似度计算欧几里德距离皮尔逊相关系数余弦相似度 概述 推荐系统 (Recommender System) 是一... 【推荐系统】⚠️手把手带你学推荐系统 1⚠️ 简介 概述为什么要学推荐系统相似度计算欧几里德距离皮尔逊相关系数余弦相似度 概述 推荐系统 (Recommender System) 是一...
- 在华为AI平台ModelArts上构建推荐系统推荐系统在当今的电商、社交媒体和视频流媒体等应用中起着至关重要的作用。构建一个高效准确的推荐系统需要大量的数据处理和模型训练,而华为AI平台ModelArts提供了一套完整的工具和环境,方便开发者快速构建和部署推荐系统。步骤一:数据准备推荐系统的核心是数据,我们首先需要准备大量的用户和商品数据。可以通过ModelArts提供的数据存储服务,将数据... 在华为AI平台ModelArts上构建推荐系统推荐系统在当今的电商、社交媒体和视频流媒体等应用中起着至关重要的作用。构建一个高效准确的推荐系统需要大量的数据处理和模型训练,而华为AI平台ModelArts提供了一套完整的工具和环境,方便开发者快速构建和部署推荐系统。步骤一:数据准备推荐系统的核心是数据,我们首先需要准备大量的用户和商品数据。可以通过ModelArts提供的数据存储服务,将数据...
- 推荐系统简介 推荐系统的问题根据之前学习到的内容,我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成,回归,二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢,比如我们常见的广告推荐或者内容推荐,这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容,以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。 实现思路其实解决这个问题的思路也比较简单, 我... 推荐系统简介 推荐系统的问题根据之前学习到的内容,我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成,回归,二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢,比如我们常见的广告推荐或者内容推荐,这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容,以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。 实现思路其实解决这个问题的思路也比较简单, 我...
- 在推荐系统领域,混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来,以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是混合推荐模型?混合推荐模型是一种将多个推荐算法或模型组合起来的方法,以综合利用各个模型的优势,从而提高推荐的准确性和多样性。通过混合多种推荐算法,可以弥补单一模型的不足,并实现更加全面和个性化的推荐。 混合推荐模型的原理混合... 在推荐系统领域,混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来,以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是混合推荐模型?混合推荐模型是一种将多个推荐算法或模型组合起来的方法,以综合利用各个模型的优势,从而提高推荐的准确性和多样性。通过混合多种推荐算法,可以弥补单一模型的不足,并实现更加全面和个性化的推荐。 混合推荐模型的原理混合...
- I. 引言在当今信息爆炸的时代,个性化推荐系统成为了许多互联网平台的核心功能之一。传统的推荐算法如协同过滤、内容过滤等虽然取得了一定的成功,但是在处理长期用户行为序列时,往往会受到序列中时间跨度较大、用户兴趣变化等问题的影响。长短期记忆网络(LSTM)作为一种能够捕捉序列数据长期依赖关系的强大模型,近年来在推荐系统中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用LSTM改进个性化推荐算法的效果和性能。I... I. 引言在当今信息爆炸的时代,个性化推荐系统成为了许多互联网平台的核心功能之一。传统的推荐算法如协同过滤、内容过滤等虽然取得了一定的成功,但是在处理长期用户行为序列时,往往会受到序列中时间跨度较大、用户兴趣变化等问题的影响。长短期记忆网络(LSTM)作为一种能够捕捉序列数据长期依赖关系的强大模型,近年来在推荐系统中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用LSTM改进个性化推荐算法的效果和性能。I...
- 本文介绍了基于Hadoop的音乐推荐系统的实现原理和背景。随着互联网的发展和音乐流媒体服务的普及,用户面临选择困难和信息过载的问题。为解决这一问题,音乐推荐系统应运而生。然而,音乐推荐系统面临着挑战,包括庞大的音乐数据量和计算复杂度。为了解决这些问题,该项目采用基于Hadoop的分布式计算框架,通过存储音乐数据在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并利用Hadoop的MapReduce等计算 本文介绍了基于Hadoop的音乐推荐系统的实现原理和背景。随着互联网的发展和音乐流媒体服务的普及,用户面临选择困难和信息过载的问题。为解决这一问题,音乐推荐系统应运而生。然而,音乐推荐系统面临着挑战,包括庞大的音乐数据量和计算复杂度。为了解决这些问题,该项目采用基于Hadoop的分布式计算框架,通过存储音乐数据在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并利用Hadoop的MapReduce等计算
- NLP在推荐系统中的崭新应用在推荐系统领域,自然语言处理(NLP)技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色,探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用,让你更好地理解这一领域的前沿发展。 1. 背景与概述 1.1 推荐系统的重要性推荐系统已成为互联网平台不可或缺的一部分。它... NLP在推荐系统中的崭新应用在推荐系统领域,自然语言处理(NLP)技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色,探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用,让你更好地理解这一领域的前沿发展。 1. 背景与概述 1.1 推荐系统的重要性推荐系统已成为互联网平台不可或缺的一部分。它...
- 摘要... 5一、引言... 61.1 研究背景和意义... 61.2 系统亮点... 61.3 主要贡献... 7二、相关技术和理论... 82.1 推荐系统的发展历程和研究现状... 82.2 推荐算法的分类及其优缺点... 82.3 物品协同过滤算法的原理和应用... 92.4 Hadoop框架的架构、特点和应用场景... 102.4.1 Hadoop的架构... 102.4.2 Ha... 摘要... 5一、引言... 61.1 研究背景和意义... 61.2 系统亮点... 61.3 主要贡献... 7二、相关技术和理论... 82.1 推荐系统的发展历程和研究现状... 82.2 推荐算法的分类及其优缺点... 82.3 物品协同过滤算法的原理和应用... 92.4 Hadoop框架的架构、特点和应用场景... 102.4.1 Hadoop的架构... 102.4.2 Ha...
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