近年来出现的MapReduce计算框架能够以简洁的形式和分布式的方案来解决大规模数据的并行处理问题,得到了学术界和工业界的广泛认可和使用。目前,MapReduce已经被用于自然语言处理、机器学习及大规模图处理等领域。该文...
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【分布式】A survey of coded distributed computingCDC综述论文小抄
分布式系统(Distributed System)资料《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的...
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分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed ...
摘要 虽然高级别数据并行框架，像MapReduce，简化了大规模数据处理的设计和实现的系统，他们没有自然或有效地支持许多重要数据挖掘和机器学习算法并且导致学习系统效率低下。为了帮助填补这一重要空白，我们介绍了...
NoSQL 数据库性能优化: 实现高效的数据存储和查询随着数据规模的不断增长，数据库性能优化成为了一项至关重要的技术。在传统的关系型数据库中，性能优化通常包括索引优化、查询优化和硬件优化等方面。...
作者：廖君 链接：https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783 来源：知乎分布式系统(Distributed ...
转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html ...1. MapReduce Simplied Data Processing on Large Cluste...
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于科学网翻译基础上进行优化、修改、补充，这篇译文...
为了能解决程序员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算这个问题，我们提出了 RDDs 的概念。当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差，这个是 RDDs 的提出的动机。如果能将...
分布式相关文章收集（转）
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机器学习与深度学习资料整理
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《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.《Deep Learning in Neural Networks: An Overview...
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