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  Hadoop与大数据周刊 2015-07-02 第70  
 
  四大神微信圆桌:YARN or Mesos?Spark痛点探讨  
TalkingData阎志涛,亚信田毅,AdMaster卢亿雷,Spark Committer、Mesos/Hadoop Contributor夏俊鸾一起讨论YARN on Spark痛点与优化,YARN在Hadoop上的现状,以及Mesos应用现状和特性。
 
  浅析大数据及企业策略  
越来越多的初创公司在大数据领域寻找发展的机会或是提升运营的效率,这说明企业有着向数据驱动的商业模式转型的需要。所以,大数据时代的企业应该采取以下的公式:新技术+新观念+商业转型=大数据策略。
 
  从How-Old.net看人脸识别技术的演进和基础环节  
微软亚洲研究院在人脸识别领域已经耕耘了近20年时间,从最早的子空间方法,到后来的局部描述子方法,再到现在的深度学习方法,历经了所有人脸识别技术的主流研究方法。微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文,基于近期的两项人脸识别应用,深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。
 
  机器学习即服务之BigML特性介绍和入门教程  
机器学习即服务(MLaaS)的争夺战已经打响,BigML是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程,作者认为BigML比AmazonML、AzureML等更接近于SaaS,支持跨云导入数据是它的一个优势。
 
  Dropbox邵铮:我怎么看Hadoop Summit 2015和Spark Summit 2015?  
Dropbox研发经理邵铮刚刚参加了Hadoop Summit 2015和Spark Summit 2015。他从会议规模、趋势、关注的技术等方面对这两场技术届有名的会议进行了深入比较,并提出他所关注的技术重点和学习建议。
 
  旧金山Spark Summit 2015,见证中国的技术力量  
在此次峰会里感受最深的就是中国的Spark发展太快了,Spark发起人Databricks的CTO Matei Zaharia在Keynotes重点指出:Spark最大的集群来自腾讯——8000个节点,单个Job最大分别是阿里巴巴和Databricks——1PB。
 
  大数据与商业的未来  
大数据是一个很新的概念而我们的社会并未准备好处理收集的海量数据,就好像打算盘的账房先生你给他个iPhone他也不会用,我们唯一能够确定的一点就是:大数据不仅仅是数据量的增加,它会带来根本性的改变。
 

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