归约

HADOOP HDFS/MR计算框架

MapReduce：为分布式计算框架，包含map(映射)和reduce(归约)过程，负责在HDFS上进行计算。2.Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算的平台。用户可以轻松
yangeoo·2019-02-14 11:00

Java8中提供的收集器

收集器会对元素引用一个转换函数，并且将结果累计在一个数据结构中，如toList，从而产生一个最终输出）Java中的预定义收集器（预定义收集器定义在Collectors中，由Java自身实现我们可以直接使用）主要作用如下：将流元素归约和汇总为一个值元素分组元素分区具体使用预先定义一些类用来做示例
JoeBig7·2019-01-18 19:42

大数据学习-Hadoop生态章---(三)MapReduce

概念是："Map(映射)“和"Reduce(归约)”。指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce(归约)函数，用来保证所有映射的键
fg19941101·2019-01-13 18:43

Java8新特性（四）Stream API

2.2.2、由值创建流2.2.3、由函数创建流：创建无限流2.2、Stream的中间操作2.2.1、筛选与切片2.2.2、映射2.2.3、排序2.3、Stream的终止操作2.3.1、查找与匹配2.3.2、归约
一棵树～·2018-12-18 18:51

Collectors 收集器接口

收集器接口你可以为Collectors接口提供自己的实现，从而自由地创建自定义归约操作。
CmdSmith·2018-12-15 18:10

Collectors 收集器接口

收集器接口你可以为Collectors接口提供自己的实现，从而自由地创建自定义归约操作。
CmdSmith·2018-12-15 18:10

函数式编程

函数过程过滤:filter()--->映射:map()--->归约:reduce()在Python中函数是一等对象(一等公民):函数可以赋值给变量函数可以做为函数的参数函数可以作为函数的返回值--->装饰器编程范式
pubalabala·2018-11-28 15:14

Fork/Join框架，入门

技术点1、map-reduce处理大数据的编程模型，分为”Map（映射）”和”Reduce（归约）”两部分。应用于分布式编程的情况，可以尽可能提升运算效率和速度。
不会飞的_假BMX·2018-11-14 18:27

第二章 语言和文法

文章目录Alphabet&String乘积Product和闭包Closure：文法推导归约文法范式0-type范式1-type范式2-type范式3-type范式语言构造文法简化文法Alphabet&StringAlphabet
Follower_JC·2018-11-13 20:06

python Kmeans算法解析

聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以
zzzzMing·2018-11-05 21:00

Java8的简介

函数式编程中中新加了一些概念：Lambda表达式、函数式接口、函数引用、默认方法、Optional类等；Stream中提供了一些流式处理集合的方法，并提供了一些归约、划分等类的方法；日期中添加了ZoneDateTime
JoshuaXin·2018-11-05 14:58

Java8新特性-用法详解（一）Stream

Supplier接口、Comsumer接口、Comparator比较、Optional接口、Stream流、Filter过滤、Sort排序、数值型Stream、Match匹配、Count计数、Reduce归约及并行与串行
luokaiii·2018-10-30 09:58

数据科学家之路——数据预处理技术基础

数据预处理的过程主要包括：数据质量分析、数据审计、数据清洗、数据集成、数据变换、数据脱敏、数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
洪远·2018-10-24 00:00

快速读懂MapReduce

它是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，名字中暗含着"Map(映射)"和"Reduce(归约)"的意思，是从函数式编程语言、矢量编程语言中借鉴而来的。
扣丁学堂·2018-10-16 10:44

聚类分析

聚类分析详细内容可以参见Github博客参考文献：【数学建模算法与应用第二版】【R语言实战（第二版】原理部分聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。
equation1998·2018-09-23 21:25

数据挖掘面试笔试题（附答案）

A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2、某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？
hearthougan·2018-09-18 09:35

数据挖掘（三）：数据预处理

3.1数据预处理：概述3.1.1数据质量数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性3.1.2数据预处理的主要任务数据清理、数据集成、数据归约、数据变换数据清理通过填写缺失值，光滑噪声数据
小丁喵·2018-09-11 00:00

[DataAnalysis]常用数据预处理方法汇总

维归约（降维）数据集可能包含大量特征，选择维归约是维度降低许多数据挖掘算法的效果会更好，因为一方
TOMOCAT·2018-09-08 18:26

【我的python机器学习之路·1】数据预处理

常用的数据预处理方法主要有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等。我们用python进行数据
zhengyuv·2018-09-02 22:00

SparkJavaAPI:join的使用

将一组数据转化为RDD后，分别创造出两个PairRDD，然后再对两个PairRDD进行归约（即合并相同Key对应的Value），过程如下图所示：代码实现如下： publicclassSparkRDDDemo
hellozhxy·2018-08-31 17:42

大数据处理-Bitmap

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"Bit-map空间压缩和快速排序去重1.Bit-map的基本思想32位机器上，对于一个整型数，比如inta=1在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算
她的吉他·2018-08-31 15:45

Bitmap用来做大数据处理

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"Bit-map空间压缩和快速排序去重1.Bit-map的基本思想32位机器上，对于一个整型数，比如inta=1在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算
DarrenChan陈驰·2018-08-28 17:00

CUDA经验：NVCC编译器过度优化（Reduce算法）

  在GPU中Reduce算法是一种快速归约数据的方法，具体内容单击此处跳转。
Bingjian-Gong·2018-08-12 21:49

数据挖掘之漫谈数据预处理

总体来说，预处理包括大概四个部分：清理，集成，归约和变形。预处理中使用的技术不如“算法”那么“高端”，但是元数据本身质量的好坏直接决定着模型的上界。
「已注销」·2018-08-09 18:10

java8完全解读二

.强大的StreamAPI1.1什么是Stream1.2Stream操作的三大步骤1.2.1创建Stream1.2.2Stream的中间操作筛选和切片映射排序1.2.3Stream的终止操作查找与匹配归约收集
A_thousand_miles·2018-08-05 12:10

JAVA8之collect总结

JAVA8之collect总结(给自己)一,collect是一个终端操作,它接收的参数是将流中的元素累积到汇总结果的各种方式(称为收集器)二,预定义收集器包括将流元素归约和汇总到一个值.如下工厂方法返回类型用于
nwpu_geeker·2018-07-23 22:45

java8 stream接口 终端操作 collect操作

在之前，我们有说到，java8中的stream操作，分为中间操作和终端操作，在终端操作中，前面也看到了归约的方式，这篇主要是也说的归约操作的方式collect，收集器操作，收集器操作，可以当做是一种更高级的归约操作
葵花下的獾·2018-07-15 15:11

句柄、最左素短语、可归前缀

一个句型的语法树中任一子树叶结点所组成的符号串都是该句型的短语）；最左素短语：处于矩形最左边的素短语（素短语是包含有终结符的短语）；可归前缀：规范句型的一个前缀，这种前缀包含句柄且不包含句柄之后的任何符号；总结一下：目测可归前缀就是句柄（当前要归约的字符串
以笔为剑的唐吉坷德·2018-06-23 13:02

Udacity cs344Unit 3-Introduction to Parallel Programming笔记（超详细，CUDA，并行，GPU）

1.课程目标如何分析GPU算法的速度和效率（speedandefficiency）三个新的基本算法：归约，扫描和直方图（reduce，scanandhistogram）2.3.再看之前讲的例子考虑两件事介绍几个概念
Ria_Ria·2018-06-17 21:02

[Spark的TopN算法实现]

一、TopN算法MapReduce中的TopN算法是一个经典的算法，由于每个map都只是实现了本地的TopN算法，而假设map有M个，在归约的阶段只有MxN次运算，这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈
fazhi-bb·2018-06-09 22:54

[Spark的二次排序的实现]

二次排序技术假设对应的Key=K有如下值：（K,V1)，（K,V2），…，（K,Vn）另外假设每个Vi是包含m个属性的一个元组，如下所示：（Ai1，Ai2，…，Aim）在这里我们希望按Ai1对归约器的元组的值进行排序
fazhi-bb·2018-06-05 20:56

（图文详细）云计算与大数据实训作业答案（之篇一MapReduce基础编程 ）

概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定
Sunny王维·2018-06-04 14:10

第五章-自下而上分析

一、自下而上分析基本问题1、归约（其实就是上一章自上而下的分析的逆向）定义：是指根据文法的产生式规则，把产生式的右部替换成左部符号。2、规范规约推出了短语、直接短语、句柄的概念。
Amy_is_a_fish·2018-05-19 22:15

程序设计语言——编译原理 第五章总结

程序设计语言——编译原理第五章总结CHP5.1自下而上语法分析基本问题1.归约：是指根据文法的产生式规则，把产生式的右部替换成左部符号在算符优先分析中，用最左素短语刻画可归约串，在规范规约中用句柄刻画可归约串
BuZhiDao_en·2018-05-19 21:16

编译原理课程总结--第五章：语法分析-自下而上分析

第五章：语法分析-自下而上分析首先知道归约–是指根据文法的产生式规则，把产生式的右部替换成左部符号。
飞菜来了·2018-05-17 21:06

数据预处理基础（—）

数据预处理方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约。数据预处理意义：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是
JayKing_csdn·2018-05-17 16:27

编译原理——第五章

第五章语法分析自下而上分析知识总结一、自上而下分析基本问题1、移进规约基本思想：用一个寄存符号的先进后出栈，把输入符号一个一个地移进到栈里，当栈顶形成某个产生式的候选式时，即把栈顶的这一部分替换成(归约为
@Small Cow·2018-05-13 21:38

python基础

表达式，包含‘值’和‘操作符’，并且总是可以求值（也就是归约）为单个值。这就意味着在python代码中，所有使用表达式的地方，也可以使用一个值。
_大_兵_·2018-05-08 07:49

Java8新特性之：流（三）

四.用流收集数据收集器--StreamAPI的功能reduce方法和collect的区别：reduce方法旨在把两个值结合起来生成一个新的值，他是一个不可变的归约。
Turnsole1·2018-04-22 21:21

MapReduce

MapReduce最早由谷歌在2004年在论文中提出，概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想。
Cute_zhugoing·2018-04-11 16:41

数据预处理

各种数据分析技术的对象是数据源中的数据数据源中的数据可能不完整（如某些属性的值不确定或空缺）、含噪声和不一致（如同一个属性在不同表中的名称不同）、量纲不同如果直接在这些未经处理的数据上进行分析，结果不一定准确，效率也可能较低需要使用清理、集成、变换、归约等预处理方法改善数据质量
necther·2018-04-11 11:03

大数据预处理技术

学习了牛琨老师的课程后整理的学习笔记，用于日后复习一、大数据预处理的几个步骤1.数据预处理2.数据清洗3.数据集成4.数据归约5.数据变换6.数据离散化7.大数据预处理二、数据预处理现实中的数据大多是“
bxg1065283526·2018-03-19 23:26

大数据处理 — mapreduce的简易见解

大数据处理—mapreduce的简易见解MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算.概念Map(映射)和Reduce(归约),是他们的主要思想,它极大方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下
Dawn_sf·2018-03-04 23:20

大数据处理

100%的正确率）/Bitmap（通常用于判断数据是否存在，适合数据状态少的情况）方法三：trie树、数据库、倒排索引方法四：分布式处理Hadoop+MapReduce（交给不同的机器处理，数据划分，结果归约
小草莓lllll·2018-02-27 21:28

【数据挖掘笔记十三】数据挖掘的发展趋势和研究前沿

3、数据挖掘的理论基础，基于数据归约、数据压缩、概率统计理论、微观
fjssharpsword·2018-02-08 17:14

主成份分析

概念主成份分析（PCA）是一种维度归约的技术。（维度规约：把高维数据转换成低维数据的。）
何老板·2018-02-03 16:47

【NPC问题】证明EXACT 4SAT问题是NPC问题

【证明】如果想要证明EXACT4SAT问题是NPC问题，只需把目前已知的NPC问题归约到EXACT4SAT问题。3SAT问题是和4SAT问题形式最接近的已知NPC问题。因此，我们证明3SAT问题可以
eleven_mie11·2018-01-31 14:22

寻找符合Python风格的求和方式

先决条件归约函数（re
MatsuiRakuyo·2018-01-15 14:38

数据预处理_数据清理

--数据归约：可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。--数据变换：(例如，规范化)可以用来把数据压缩
远有青山·2018-01-11 15:53

8.8 证明EXACT 4SAT问题是NPC问题

证明证明一个问题是NPC问题，只要能证明该问题能从另一个NPC问题归约得到，即得证。这道题我们可以考虑从3SAT问题归约到EXACT4SAT问题。首先，我们看看如何如何从一个3S
Fitz_·2017-12-31 17:53
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