Spark作为计算框架的优势是什么?

志豪爱学习 2021-06-25 11:40:50

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weixin_38498942 2021-07-01

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1、Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高 2、Spark比Hadoop更通用 3、Spark提供了统一的编程接口 4、容错性– 在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错 5、可用性– Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性

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内容概要：本文介绍了一种基于金枪鱼群优化算法（TSO）和支持向量机（SVM）的混合算法模型——TSO-SVM，在多变量时间序列预测中的应用。文中详细解释了TSO-SVM的工作原理，即通过模拟金枪鱼群觅食行为来优化SVM的参数，从而提升预测性能。同时提供了具体的Matlab代码实现步骤，包括参数初始化、模型训练和预测。实验结果显示，TSO-SVM相较于传统SVM方法，显著提升了预测的准确性和稳定性，并展示了良好的泛化能力。适合人群：对机器学习尤其是时间序列预测感兴趣的科研人员和技术开发者。使用场景及目标：①需要进行多变量时间序列预测的研究项目；②希望利用自然启发式优化算法改善现有SVM模型效果的技术团队。其他说明：推荐使用Libsvm工具箱配合Matlab 2018B及以上版本，仅限于Windows 64位操作系统。

内容概要：本文深入探讨了机器视觉技术，重点介绍了OpenCV和Qt在工业相机采集及图像处理中的应用。文中详细讲述了卡尺工具、找线、找圆、颜色检测、模板匹配及形状匹配等关键技术的具体实现方法，并特别强调了海康工业相机采集与基于形状的模板匹配界面的开发。此外，形状匹配算法已被封装成DLL，方便直接调用。通过实际案例和技术解析，帮助读者全面掌握机器视觉系统的构建。适合人群：对机器视觉感兴趣的初学者、有一定编程基础的研发人员、从事工业自动化领域的工程师。使用场景及目标：适用于希望深入了解机器视觉技术及其应用场景的专业人士，旨在提升图像处理能力，优化工业自动化流程，提高生产效率。其他说明：文章不仅提供理论知识，还附有示例代码，便于读者动手实践并加深理解。