一、Spark框架预览 主要有Core、GraphX、MLlib、Spark Streaming、Spark SQL等几部分。 GraphX是进行图计算与图挖掘，其中主流的图计算框架现在有：Pregal、HAMA、Giraph（这几部分采用超步即同步的方式），而GraphLab与Spark Grap
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2016-03-04 09:17:57
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GraphLab介绍GraphLab 是由CMU（卡内基梅隆大学）的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架，框架使用C++语言开发实现。该框架是面向机器学习（ML）的流处理并行计算框架，可以运行在多处理机的单机系统、集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下。框架的设计目标是，像MapReduce一样高度抽象，可以高效执行与机器学习相关的、具有稀疏的计算依赖特性的迭代...
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2015-06-08 21:35:42
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最近深度学习如日中天，虽然很强大，但其训练起来却是昂贵的，费时费力。最新发布的GraphLab Create 1.1 及1.2使深度学习变得超级简单。它不需要你自己在选择模型和调参上成为专家，就可以玩转神经网络。基于输入数据，neuralnet_classifier.create()函数会自动选择一个网络架构并设置合理的参数值。其实并非所有问题都得从头开始去训练一个深度模型，通过简单移除已训练好的DNN的输出层，将传播到输出层的信号作为特征喂给任何一种分类器便可完成我们的一些分类任务。...
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2015-01-12 11:04:23
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Visual BCD Editor 编辑启动项BCOMPARE 文档对比Octave 3.6.4 类似matlab 开源IOCP&EPOLL 并发模型Understand 源码分析工具GraphLab 分布式图计算hostapd linux下无线热点工具Bochs 开源虚拟机
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2014-08-08 20:49:26
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GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化，跟其他分布式图计算框架相比，GraphX最大的贡献是，在Spark之上提供一栈式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
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2014-07-05 16:50:56
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GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架，由CMU在2009年开始做，这里的内容是基于论文Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" ...
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2014-06-15 00:09:58
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/src/graphlab-master/deps/local/include/boost/atomic/atomic.hpp:166:16:
error: ‘uintptr_t’ was not declared in this scope typedef atomic
atomic_uintpt...
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2014-05-31 11:53:03
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