Spark机器学习：核心技术与实践

本人的spark项目代码以及数据，请下载查看

这个里面装的是本人写的一个关于广告精准投放的一个spark项目，实现语言的是scala，然后里面有代码和注释，还有需要的操作的日志文件，东西很齐全

spark 优秀资源源码(个人整理)

里面包含很多spark源码（包括etl,kafka,hbase整合等）

Spark最全操作完整示例代码下载地址.txt

Spark最全操作完整示例代码下载地址,有需要的赶紧下载！！！

机器学习技术分享 SPARK ML

机器学习技术分享，包含Spark MLlib 简介，分类算法，聚类算法，ALS协同过滤，回归算法。可以作为培训使用

用Spark进行大数据处理之机器学习篇

在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用SparkMLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示SparkMLlib在机器学习领域的强悍。Spark机器学习API包含两个package：spark.mllib和spark.ml。spark.mllib包含基于弹性数据集（RDD）的原始Spark机器学习API。它提供的机器学习技术有：相关性、分类和回归、协同过滤、聚类和数据降维。spark.ml提供建立在DataFrame的机器学习API，DataFrame是SparkSQL的核心部分。这个包提供开发和管理机器学习管道的功能，可以用来进行特征提取、转换、选择器和机器学习算法，比如分类和

基于Spark机器学习的电商推荐系统设计与实现.zip

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毕业设计：基于Django+Spark的图书智能推荐系统.zip

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PySpark 机器学习、自然语言处理与推荐系统配套代码+数据集.zip

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基于JavaScript+HTML+Spark机器学习的电商推荐系统源码.zip

基于JavaScript+HTML+Spark机器学习的电商推荐系统源码.zip 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、...

基于机器学习+Spark2.0+MongoDB实现的协同过滤推荐系统.zip

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SPARK 原版资料五本

Mastering Apache Spark {PRG} 2015 Nick Pentreath - Machine Learning with Spark - 2015 Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills - Advanced Analytics with Spark Patterns for Learning from Data at Scale - 2015 Spark for Python Developers York B., Orhian E., Ganelin I., Sasaki K. - Spark. Big Data Cluster Computing in Production - 2016

Spark机器学习案例实战.pdf

大数据培训期间，课堂教材

基于Django Restframework的异常检测系统，分析服务为Spark SQL和Spark Mllib.zip

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基于spark的大数据过滤引擎推荐系统.zip

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基于spark的电商用户行为分析系统.zip

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基于Spark的家庭收支统计和分析管理系统.zip

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基于Spark+hive的交通智能研判系统.zip

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毕业设计：基于Spark streaming的系统日志分析系统.zip

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毕业设计：基于spark的外卖大数据平台分析系统.zip

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基于Spark的交通智能分析系统的设计与实现.zip

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基于Spark+Kafka+Flume实现的电影推荐系统.zip

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基于MongoDB+Spark+ElasticSearch的电影推荐系统.zip

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毕业设计：基于sparkMLlib的森林植被类型预测分类系统.zip

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基于ElasticSearch + Spark的门店智能搜索和推荐系统.zip

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基于Spark、Python Flask和MovieLens dataset的在线电影推荐系统.zip

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基于Spark+Flume+Kafka+Hbase的实时日志分析系统.zip

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Qt 5实现串口调试助手 （源工程文件、0积分下载）

基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。

【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf

SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下： 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态 静态变量 39 1.3 设计例化和连接 45 第二章 验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 性能验证 410 第三章 SV组件实现 99 3.1 接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2 采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3 测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4 调试方法 150 第四章 验证的计划 166 4.1 计划概述 166 4.2 计划的内容 173 4.3 计划的实现 185 4.4 计划的进程评估 194 第五章 验证的管理 277 6.1 验证的周期检查 277 6.2 管理三要素 291 6.3 验证的收敛 303 6.4 问题追踪 314 6.5 团队建设 321 6.6 验证的专业化 330 第六章 验证平台的结构 48 2.1 测试平台 49 2.2 硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3 激励发生器 67 channel initiator 72 register initiator 73 2.4 监测器 74 2.5 比较器 81 2.6 验证结构 95 第七章 激励发生封装：类 209 5.1 概述 209 5.2 类的成员 233 5.3 类的继承 245 三种类型权限 protected/local/public 247 this super 253 成员覆盖 257 5.4 句柄的使用 263 5.5 包的使用 269 第八章 激励发生的随机化 340 7.1 随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2 约束块控制 358 7.3 随机函数 366 7.4 数组约束 373 7.5 随机控制 388 第九章 线程与通信 432 9.1 线程的使用 432 9.2 线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3 线程的通信 458 第十章 进程评估：覆盖率 495 10.1 覆盖率类型 495 10.2 功能覆盖策略 510 10.3 覆盖组 516 10.4 数据采样 524 10.5 覆盖选项 544 10.6 数据分析 550 第十一章 SV语言核心进阶 552 11.1 类型转换 552 11.2 虚方法 564 11.3 对象拷贝 575 11.4 回调函数 584 11.5 参数化的类 590 第十二章 UVM简介 392 8.2 UVM简介 414 8.3 UVM组件 420 8.4 UVM环境 425

AutoSAR标准协议4.2.2

AutoSAR标准协议规范4.2.2，里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义

光伏-储能并网系统仿真.rar

该文件是清华大学储能课的期末大作业。用SIMULINK搭建了一个完整的光伏-储能并网系统。我的博客中介绍了系统实现的具体方法，欢迎查看！