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模型) (2)核心算法 在显示节点名称顺序和分支匹配计算、计算节点位置坐标、实现流程回退等业务功能时,采用了广度优先、深度优先遍历算法、广度优先及回溯算法。流程图显示采用了最小区域算法,以快速展示复杂的流程。分支条件设置功能实现了一套专门的词法分析算法。词法分析算法可以对分支条件的有效性进行严格校验并给出准确的提示。
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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