OpenHarmony Meetup成都站招募令

OpenHarmony开发者 2023-10-23 10:44:24

OpenHarmony Meetup城市巡回成都站火热招募中！！

日期：2023年10月27日14:00

地点：电子科技大学（沙河校区）学术交流中心一楼104会议室

与OpenHarmony技术大咖近距离互动，分享技术见解，结交志同道合的朋友！

活动主题聚焦OpenHarmony开源创新~

议题内容设置由浅入深，带您一步步深入了解OpenHarmony技术成果与发展前景！

亮点：

1. 技术深讨论：深入探讨OpenHarmony成果与发展趋势。

2. 大咖面对面：技术大咖分享见解，互相学习。

3. 社交交流：结交志同道合的开发者和技术爱好者。

4. 轻松氛围：欢迎各路技术大牛及热爱技术的朋友加入我们！

名额有限，立即加入我们的Meetup成都站，共同探讨OpenHarmony开源成果及发展趋势！

赶快来报名参加活动吧！！

报名链接：https://i.openharmony.cn/8qZdrFBj

活动议程如下：

...全文

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卡夫卡鲁见面会（国内）Meetup，用于分享有关Kafka技术的传播以及基于事件的体系结构的使用的信息和友谊。见面会定期地会议将举行，并在聚会之前通过完整的公告招募演讲者。经演示者同意，Meetup中使用的材料是共享的。社区松弛（也许很快就会到来）社区经理

文档包含了所有复杂网络研究中用到的Newman数据集，即所有的gml文档，为了统一格式，方便后续研究的方便，本人将其按照统一的方法为每个数据建立了一个对应的统一文档，格式为：第一行为数据的基本信息，名称、节点数、边数、是否加权、是否有向从第二行开始每行都是一个节点的信息，节点序号、label、邻居节点集、节点标签。有的节点可能没有邻居节点，所以邻居节点集可能为空。

Paperback: 146 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (February 4, 2016) Language: English ISBN-10: 1784399698 ISBN-13: 978-1784399696 Key Features Set up real-time streaming and batch data intensive infrastructure using Spark and Python Deliver insightful visualizations in a web app using Spark (PySpark) Inject live data using Spark Streaming with real-time events Book Description Looking for a cluster computing system that provides high-level APIs? Apache Spark is your answer―an open source, fast, and general purpose cluster computing system. Spark's multi-stage memory primitives provide performance up to 100 times faster than Hadoop, and it is also well-suited for machine learning algorithms. Are you a Python developer inclined to work with Spark engine? If so, this book will be your companion as you create data-intensive app using Spark as a processing engine, Python visualization libraries, and web frameworks such as Flask. To begin with, you will learn the most effective way to install the Python development environment powered by Spark, Blaze, and Bookeh. You will then find out how to connect with data stores such as MySQL, MongoDB, Cassandra, and Hadoop. You'll expand your skills throughout, getting familiarized with the various data sources (Github, Twitter, Meetup, and Blogs), their data structures, and solutions to effectively tackle complexities. You'll explore datasets using iPython Notebook and will discover how to optimize the data models and pipeline. Finally, you'll get to know how to create training datasets and train the machine learning models. By the end of the book, you will have created a real-time and insightful trend tracker data-intensive app with Spark.

Databricks公司联合创始人、Spark首席架构师辛湜《Spark发展：回顾2015，展望2016》

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