本摘抄不保证论文完整性和理解准确性  原始的MapReduce.分Map,Shuffle,Reduce. Map里包含shards. Shuffle理解为groupByKey的事情.Reduce里包含Combiner,能够定义Sharder来控制key怎么和Reducer worker相应起来. 核心抽象和基本原语 PCollection<T>是一个不可变的bag,能够是有序的(Sequence),也能够是无序的(Collection).PCollection能够来自于内存里的Java PCo…

---恢复内容开始--- 本篇论文发表在计算机工程与设计,感觉写的还是很有水准的.实验部分交代的比较清楚 本篇论文的创新点: 使用Scyther工具 主要是在 DY模型下面 形式化分析了 OAuth2.0协议的安全性. 首先 OAuth2.0协议定义了四种角色分别是: 资源拥有者.资源服务器.客户端.授权服务器. 原文指出,根据应用环境的不同,OAuth2.0协议定义了四种授权模式: 授权码模式.简化模式.客户端模式.密码模式. 其次本篇论文知识讨论了OAuth2.0的中的授权码模型, 本论文中…

相信各个即将毕业的学生或在岗需要评职称.发论文的职场人士,论文检测都是必不可少的一道程序.面对市场上五花八门的检测软件,到底该如何选择?选择查重后到底该如何修改?现在就做一个知识的普及.其中对于中国的学者都会选择如下三种检测系统,接下来将做简单介绍: 1  知网 知网是使用率最广的一套检测系统,其使用率广,其实是在于这套系统背后的资源支持及平台支持,如同方依靠的学校背景及咱们下载文章的知网平台.知网随着使用对象的不同,又划分为以下几个分类:     ①知网学术不端检测.现在的知网学术不端检测已发…

A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in MassiveScale, Unbounded, OutofOrder Data Processing 这篇论文的副标题很长,说明几点: 1. 这篇文章的主要工作是,Balancing Correctness, Latency, and Cost,故它仍然不能突破CAP定理,仍然是在做tradeoff 2. Unbounded, OutofOrder,针对的对象…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理…

Google关于Spanner的论文中分布式事务的实现 Google在Spanner相关的论文中详细的解释了Percolator分布式事务的实现方式, 而且用简洁的伪代码示例怎么实现分布式事务; Percolator算法在分布式数据库中运用广泛, 国内著名的开源分布式数据库TiDB的事务实现来源于Percolator, 腾讯TBase的分布式事务实现也来自于Percolator; 在讲Percolator之前, 我们先看几个问题: 1, 假设一个事务开始的时间戳是 T2 , 这个事务读取数据的原…

1.cornerpooling的设计,个人觉得解释有些牵强. 这里的两个特征图如何解释,corner点为何是横向与纵向响应最强的点.如果仅仅当成一种奇特的池化方式,恰好也有着不错的效果,那倒是可以接受,论文中的解释实在难以接受. 看了CSDN AI之路的博客https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/83032273,似乎有些理解了.特此摘抄下来. 如图Figure2所示.因此CornerNet是预测左上角和右下角两个角点,但是这两个角点在不…

摘要:     本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets).它同意开发者在大型集群上运行基于内存的计算.RDD适用于两种应用,而现有的数据流系统对这两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域非经常见.二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下.将数据保存在内存中可以极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD在共享状态的时候是基于粗粒度的转换而不是细粒度的更新(换句…