我想用ALS算法在Apache Flink上实现实时推荐。
该模型可以预先使用 Batch 进行训练,然后加载到 Flink 中。然后,应处理输入数据流并将其用于预测。
自 Flink 1.9 起,FlinkMl 库不再包含在内。除此之外,还有很多库是为使用 Apache Flink 进行机器学习而设计的。
为此,我需要一个起点来帮助我实现这个项目。
1、推荐试用 Alink.Alink是基于Flink的机器学习算法平台,由阿里巴巴计算PAI团队开发 platform.it 支持ALS算法。https://github.com/alibaba/Alink/blob/master/README.en-US.md
你会发现自述文件可以更好地解释它。
2、试试熊猫?Pandas UDF/UDAF 可以直接在 PyFlink 中调用。
希望它能帮助你。
Advanced Locomotion System Community Replicated and optimized community version of Advanced Locomotion System V4 for Unreal Engine 4.27 with additional bug fixes. Supported Platforms Windows Linux Mac
pecl install xlswriter # 添加 extension = xlswriter.so 到 ini 配置
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第一种是使用多个配置文件启动不同的进程来实现多实例,这种方式的优势逻辑简单,配置简单,缺点是管理起来不太方便。 环境介绍: mysql 版本:5.1.59 操作系统:Centos 5.5~5.6 mysql实例数:3个 实例占用端口分别为:3306、3307、3308 必要软件包 yum -y install ncurses-devel gcc gcc-c++ gcc-g77 autoconf a
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我将本章学到的内容都汇集成了一个Python类,虽然代码有些长,我还是贴在了这里: import codecs from math import sqrt users = {"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones": 4.5, "Phoenix": 5.0
问题内容: 我需要从程序中的.als生成随机的.xml实例。我设法通过在后台(不可见的JFrame)中运行Alloy并调用doOpen,doExecuteLatest和doShowLatest函数来做到这一点。但是每次我运行代码时都必须等待合金启动,这很痛苦。我认为,如果我只使用执行此过程的Alloy代码段(我想那将是kodkod)会更有效。有谁知道这是怎么做到的吗?我发现Alloy的代码非常混乱
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