基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。

处理一个13个字段的数据然后实验用的hadoop集群果然频频出现状况Task process exit with nonzero status of 65相似的问题：http://blog.csdn.net/ustbyolanda/article/details/10221599看来4G内存的虚拟机集群配置果然不够用的处理的还仅仅是18M的数据～～～～

步骤创建一个目录在目录中创建dockerfiles#使用的基础镜像，使用centos作为基础镜像FROM centos#创建镜像中目录，并命名为jdkRUN mkdir -p /jdk#把当前目录下的jdk文件夹添加到镜像，当前宿主操作系统目录下有一个jdk1.8.0_171的jdk解压目录ADD jdk1.8.0_171 /jdk创建程序放置目录RUN mkdir -p /app...

安装dockerdocker安装https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/安装nginx不想因为web程序有端口造成开发与测试和线上环境的不一致，首先安装nginx进行反向代理1.配置反向代理文件server {listen 80;server_name 域名;location / {...

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申请github用户的key，需要库包写入和读取权限打开vs环境的终端窗口，添加nuget的源dotnet nuget add source -name "github" -source "https://nuget.pkg.github.com/GitHub用户名/index.json" -u GitHub用户名 -p GitHub的key编译生成包在终端窗口输入命令，发布dotnet nuge

概念隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。在正常的马尔可夫模型中

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1.下载安装依赖的软件：setuptools和pip这需要使用两个脚本文件ez_setup.py和get-pip.py这是从python官方提供的脚本ez_setup.py#!python"""Bootstrap setuptools installationIf you want to use setuptools in your package's setup.p