MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce实现tf idf 更多内容
  • TF-IDF

    "tokenizer_col" tf_col - 对数据集应用HashingTF之后的结果列名,默认为"tf_col" idf_col - 对数据集应用IDF之后的结果列名,默认为"idf_col" tf_binary - 默认为False tf_num_features - HashingTF中的特征个数

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  • 文本TF-IDF

    文本TF-IDF 概述 文本TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出,经TF-IDF加权的结果。

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  • 文本

    文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似度 字符串相似度 字符串相似度topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题: 模型工程

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  • 文本分类

    "probability" raw_features_col 否 用于保存raw_features的列名 "raw_features" tf_num_features 否 tf-idf时用于保存的词的数量,建议不小于词汇种类 8000 样例 数据样本 id sentence label 1 ball

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  • 实现

    实现 在内部,GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引,每个键是一个或多个被索引项的一个元素(比如,一个数组的一个成员)。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针(一个posting tree),当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时,则是堆指针的一个简单列表(一个posting

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  • 实现

    实现 在内部,GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引,每个键是一个或多个被索引项的一个元素(比如,一个数组的一个成员)。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针(一个posting tree),当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时,则是堆指针的一个简单列表(一个posting

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  • mox.file与本地接口的对应关系和切换

    scan_dir - os.stat mox.file.stat tf.gfile.Stat os.walk mox.file.walk tf.gfile.Walk open mox.file.File tf.gfile.FastGFile(tf.gfile.Gfile) shutil.copyfile

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 实现投票

    实现投票 使用说明 在实现会签章节中,通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能,本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台,单击“旧版入口”,进入经典版应用开发页面。

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  • 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”

    分布式Tensorflow无法使用 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题: 业务代码问题

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  • 实现流程

    TE算子代码通过Python语言开发,实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为:float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同,详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型,但OMG进行模型转换的时候会

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  • 实现流程

    TE算子代码通过Python语言开发,实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为:float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同,详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型,但OMG进行模型转换的时候会

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  • 实现过程

    实现过程 涉及接口 登录(login) 请求方法:PUT 请求的url:https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入 强制登录(forcelogin) 请求方法:PUT 请求的url:https

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  • 转到实现

    转到实现 语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口,这显示了该接口的所有实现者,对于抽象方法,这显示了该方法的所有具体实现。 还可以通过Peek视图使用此功能,该视图显示在当前编辑器中,因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现,右键单

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  • 实现示例

    实现示例 调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例: https://ip:port/agentgateway 其中,ip为CC-Gateway 服务器 地址,port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号,PASSWORD为座席密码,PHONENUMBER为座席软电话号码。

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  • API实现

    API实现 创建后端

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  • 实现会签

    下一个任务。 通过并行审批,可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”,在这种投票触发方式下,将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程,即实现了会签功能。 父主题: 深入了解用户任务

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  • LDA

    topic distribution列 "topicDistributionCol" max_iter 是 最大迭代次数 50 idf_or_not 否 是否使用idf False topic_concentration 是 超参数\eta 1.1 doc_concentration 是

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  • 创建TFJob

    "python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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