适于互联网的SEDA高并发架构 相关文章： 并发计算模型BSP与SEDA SEDA: An Architecture for Highly Concurrent Server Applications
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2015-05-30 13:39:51
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习多个抽象层数据的表示。这些方法大大提高了目前最先进的语音识别，可视对象识别，目标检测和其他诸多领域如药物发现和基因组。深度学习发现大数据集结构很复杂，该结构使用BP算法来指示机器应该如何改变内部参数，这些参数是用于从前一层的表示来计算每层的表示。深度卷积网已经在处理图像，视频，语音和音频方面取得了突破，而递归网已经触及到连续数据，如文本和语音。机器学习技术...
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2015-05-29 23:16:36
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《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》论文阅读笔记。 介绍了基于弹性分布式数据集(RDD)的分布式计算模型，并介绍了该模型的实现Spark平台。
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2015-05-27 15:40:01
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MapReduce概述
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
MR执行流程
MapReduce原理...
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2015-05-24 23:38:32
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对于普通的图灵机而言，停机问题是不可判定的，这早已被证明。而图灵发现，即使将证明中的所有“图灵机”三个字都换成“带有‘数论问题’谕示的谕示机”，其他部分一字不易，证明依然成立！也就是说，就像普通图灵机不能解决关于自身的停机问题，谕示机也不能解决关于自身的停机问题，无论它的谕示...
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2015-05-19 19:14:28
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一. MapReduce 作业处理过程概述 当用户在使用Hadoop 的 MapReduce 计算模型处理问题的时候，只需要设计好Mapper 和Reducer 处理函数，还有可能包括Combiner 函数。之后，新建一个Job 对象，并对Job 的运行环境进行一些配置，最后调用Job 的waitF...
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2015-05-06 17:25:42
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在基于Hadoop平台的很多应用场景中，我们需要对数据进行离线和实时分析，离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析，但是对于实时的需求Hive就不合适了。实时应用场景可以使用Storm，它是一个实时处理系统，它为实时处理类应用提供了一个计算模型，可以很容易地进行编程处理。为了统一离线和实时计...
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2015-05-06 12:37:56
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MapReduce 是一个计算模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于Key/Value pair 的数据集合，输出中间的基于Key/Value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce 函数用来合并所有的具有相同中间Key值的中间Valu...
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2015-05-06 12:23:35
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《NoSQL精粹》读书笔记，转载请注明出处《jiq?钦's technical Blog》
面向聚合的数据库能够兴起，很大程度上是由于集群的增长。集群不仅改变了数据存储的规则，还改变了数据计算的方式。
集中式数据库通常两种方式处理计算逻辑：一种是在数据库服务器上执行数据计算、一种是在客户端计算机上执行数据计算。把数据库放到集群之后，采用的计算方式是将计...
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2015-04-27 00:34:08
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简介本文的目的是为了能够对特定的计算模型估算所需的内存规格，通道，个数。主要介绍内存工作原理，主要性能指标。
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2015-04-15 23:06:28
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