http://mocom.xmu.edu.cn/article/show/58481eb2e083c990247075a5/0/1 1. /创建一个标签为1.0(分类中可视为正样本)的稠密向量标注点 scala> val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(2.0, 0.0, 8.0)) pos: org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint = (1.0,[2.0,0.0,8.0]) //创建一个标签为0.

简介 Stringr中包含3个主要的函数族 字符操作 空格处理 模式匹配 常用函数 在平常的数据分析工作中,经常要用到如下的函数 函数 操作 str_length() 获取字符串长度 str_sub() 截取字符串 str_dup() 复制字符串 str_pad() 空格填充 str_trunc() 截取字符串 str_trim() 去除空格 str_split(str, "[:,]") 拆分 str_c() str_c() 拼接 str_detect() 检测模式是否存在 str_s

joiner主要用于对字符串的连接,也可用于对map中key value的连接 public class JoinerTest { private static final List<String> list1 = Arrays.asList ("google","guava","java","scala","kafka"); private static final List<Strin

RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出. RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决.这里主要说一下几个常见的应用领域: 自然语言处理(NLP): 主要有视频处理, 文本生成, 语言模型, 图像处理 机器翻译, 机器写小说 语音识别 图像描述生成 文本相似度

原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 137-146. Cycle GAN : Zhu

概览 简述 SS-LSTM全称Social-Scene-LSTM,是一种分层的LSTM模型,在已有的考虑相邻路人之间影响的Social-LSTM模型之上额外增加考虑了行人背景的因素.SS-LSTM架构类似Seq2Seq,由3个Encoder生成的向量拼接后形成1个Decoder的输入,并最终做出轨迹预测,有关Encoder和Decoder具体细节下文介绍. 主要结论与贡献 提出了SS-LSTM分层模型,相较于其他LSTM-based模型在benchmark数据集上有更好表现. 引入了圆形的nei

DeepCrossing是在AutoRec之后,微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型.其应用场景是搜索推荐广告中,解决了特征工程,稀疏向量稠密化,多层神经网路的优化拟合等问题.所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型(文中couting feature)和类别型.如下图 对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后,类别多的特征需要经过Embedding过程.要多说一句,数值的统计特征包括了过去广告点击率,这个在以后实际应用中设计特征可以考虑. 其优化目标就是广告的点击率,即CTR

NLP论文解读 原创•作者 | 小欣   论文标题:PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf 代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC 1.前言 1. 论文的相关背景 关系抽取是信息抽取和知识图谱构建的关键任务之一,它的目标是从非结构化的

1.事件抽取介绍: 事件在不同领域中有着不同的含义,对于事件目前还没有统一的定义.在IE ( Information Extraction) 中,事件是指在某个特定的时间片段和地域范围内发生的,由一个或多个角色参与,由一个或多个动作组成的一件事情,一般是句子级的,事件抽取技术是从非结构化的信息中抽取出用户感兴趣的事件,并以结构化的形式呈现给用户.根据ACE2005 评测,组成事件的各元素包括: 触发词(event trigger).事件类型(event type).论元(event argume

论文介绍:Show Your Faith: Cross-Modal Confidence-Aware Network for Image-Text Matching (跨模态置信度感知的图像文本匹配网络)AAAI 2022 主要优势: 1)首次提出跨模态置信度衡量机制,通过局部对齐语义与全局对齐语义的关系,进一步计算局部对齐语义是否被真正描述的可信程度.从而更加准确的实现细粒度的跨模态局部语义对齐. 2)提出一种新颖的置信度推理方法,以全局文本作为桥梁,计算局部图像区域是否被全局文本描述的置信度

1, 在scala REPL中输入3. 然后按下tab键,有哪些方法可以被调用? 24个方法可以被调用, 8个基本类型: 基本的操作符, 等:     2,在scala REPL中,计算3的平方根,然后对该值求平方,现在这个结果跟3相差多少? scala.math.sqrt(3) res17: Double = 1.7320508075688772   scala.math.pow(res17,2) res18: Double = 2.9999999999999996   相差结果 3-res1

shuffleBlockManager继承于Logging,参数为blockManager和shuffleManager.shuffle文件有三个特性:shuffleId,整个shuffle stage所具有的唯一Id:bucketId,输出的partition的Id:fileId,标志着这一组文件属于同一个shuffle,每个task在同一时间只有一个fileId,执行完成后fileId归还资源池.shuffle的状态由shuffleState类来描述,包含其相关的所有状态信息,包括:分配给该

原文地址 本文内容 并行数组(Parallel Array) 并行向量(Parallel Vector) 并行范围(Parallel Range) 并行哈希表(Parallel Hash Tables) 并行散列 Tries(Parallel Hash Tries) 并行并发 Tries(Parallel Concurrent Tries) 参考资料 并行数组(Parallel Array) 一个 ParArray 序列包含线性.连续的元素数组.这意味着,通过修改底层数组,可以高效地访问和修改元

1.具体的不可变集合实体类 List(列表) 是一种有限的不可变序列式.提供了常数时间的访问列表头元素和列表尾的操作,并且提供了常数时间的构造新链表的操作,该操作将一个新的元素插入到列表的头部.其他许多操作则和列表的长度成线性关系. List有两种构造方式:一种是通 ::操作符,另一种是 aply() /* ---示例代码----*/ scala> val list = 1 ::(2::(3::Nil)) list: List[Int] = List(1, 2, 3) scala> val l

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I

首先参考的是这篇文章:http://blog.csdn.net/sadfasdgaaaasdfa/article/details/45970185 但是其中的函数太老了.所以要改.另外出发点是我自己的这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 里面关于梯度下降的那幅图片. 改来改去,在随机化向量上耗费了很多时间,最后还是做好了.代码如下: package com.spark.my import org.apache.log4j.{L

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 

[<快学Scala>笔记] 数组 / 映射 / 元组 一.数组 1.定长数组 声明数组的两种形式: 声明指定长度的数组 val 数组名= new Array[类型](数组长度) 提供数组初始值的数组,无需new关键字 Scala声明数组时,需要带有Array类名,且使用 () 来指明长度或提供初始值序列. 在JVM中,Scala的Array以Java数组的方式实现.如arr在JVM中的类型对应java.lang.String[],charArr对应char[]. 2.变长数组 ArrayBuf

转自 1.本地向量MLlib的本地向量主要分为两种,DenseVector和SparseVector,顾名思义,前者是用来保存稠密向量,后者是用来保存稀疏向量,其创建方式主要有一下三种(三种方式均创建了向量(1.0, 0.0, 2.0): import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} //创建一个稠密向量 val dv : Vector = Vector.dense(1.0,0.0,3.0); //创建一个稀疏向量(第一种方式) v

Scala数组操作实战详解 接着昨天的课程,下面我们继续学习关于Scala数组操作详解.Scala数组的定义 //数组定义 //定长数组格式 /** * val arrayName = new Array[datatype](length) * val arrayName = Array(constant1,constant2,....) */ //不定长数组定义格式 /* * var arrayBufferName =ArrayBuffer[datatype]() */ 数组的基本操作:包括截