06 2020 档案
摘要：参考：https://blog.csdn.net/databatman/article/details/53023818 1 引言 1.1 Hadoop 和 Spark 的关系 Google 在 2003 年和 2004 年先后发表了 Google 文件系统 GFS 和 MapReduce 编程模型
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摘要：Word2Vec超详细的原理推导(包含负采样和层次softmax) 本文链接：https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/90295730
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摘要：词向量模型(word2vec) 详解 转载：https://blog.csdn.net/peghoty/article/details/37969519 word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注
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摘要：性能优化 框架优化(更多的是计算和存储上的优化) 计算的优化主要体现在服务器性能和对数据结构的操作上，存储更多是对针对数据结构在读或写上进行优化； 比较常见的hadoop大数据处理平台与生态圈，更多的阐述的就是计算与存储：计算上MapReduce >Spark, 存储上HDFS > Hbase 一、
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摘要：原文：http://www.wowotech.net/linux_kenrel/11.html 各子系统：http://oss.org.cn/ossdocs/linux/kernel/a1/index.html 1. 前言 本文是“Linux内核分析”系列文章的第一篇，会以内核的核心功能为出发点，描
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摘要：1.cpu架构和工作原理 计算机有5大基本组成部分，运算器，控制器，存储器，输入和输出。 运算器和控制器封装到一起，加上寄存器组和cpu内部总线构成中央处理器（CPU）。cpu的根本任务，就是执行指令，对计算机来说，都是0，1组成的序列，cpu从逻辑上可以划分为3个模块：控制单元、运算单元和存储单元
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