Modèle en cascade wiki

Posted: 15th February 2019 by nayahpola in Uncategorized

La cascade est un sucre syntaxique qui élimine la nécessité de lister l`objet à plusieurs reprises. Ceci est particulièrement utilisé dans les interfaces Fluent, qui comportent de nombreux appels de méthode sur un seul objet. La cascade peut être implémentée en termes de chaînage en ayant les méthodes retournent l`objet cible (récepteur, ce, Self). Toutefois, cela nécessite que la méthode soit implémentée de cette façon déjà-ou l`objet d`origine soit enveloppé dans un autre objet qui fait cela-et que la méthode ne retourne pas une autre valeur potentiellement utile (ou rien si ce serait plus approprié, comme dans les Setters) . Dans les interfaces Fluent cela signifie souvent que les Setters retournent ceci au lieu de rien. La cascade est le plus souvent utilisée pour le ciblage publicitaire, l`analyse de fichiers journaux, la bioinformatique, l`apprentissage automatique, l`analyse prédictive, l`exploration de contenu Web et les applications d`extraction, de transformation et de chargement (ETL). [7] Contrairement au travail sur les cascades d`information dans les réseaux sociaux, le modèle d`influence sociale de croyance propagation fait valoir que les gens ont une certaine notion des croyances privées de ceux de leur réseau. Le modèle d`influence sociale, alors, détend l`hypothèse de cascades d`information que les gens agissent uniquement sur des actions observables prises par d`autres. En outre, le modèle d`influence sociale se concentre sur l`incorporation de personnes au sein d`un réseau social, par opposition à une file d`attente. Enfin, le modèle d`influence sociale détend l`hypothèse du modèle de cascade d`information que les gens vont soit terminer une action ou non en permettant une échelle continue de la «force» d`un des agents croyance qu`une action devrait être achevée. Les classificateurs en cascade sont formés avec plusieurs centaines d`exemples de vues «positives» d`un objet particulier et des images «négatives» arbitraires de la même taille. Une fois le classifieur formé, il peut être appliqué à une région d`une image et détecter l`objet en question. Pour Rechercher l`objet dans l`intégralité du cadre, la fenêtre de recherche peut être déplacée sur l`image et vérifier chaque emplacement du classifieur.

Ce processus est le plus couramment utilisé dans le traitement d`image pour la détection et le suivi des objets, principalement la détection faciale et la reconnaissance. Pour utiliser en cascade, Apache Hadoop doit également être installé, et le job. jar Hadoop doit contenir le. jars en cascade. La cascade se compose d`une API de traitement de données, API d`intégration, planificateur de processus et planificateur de processus. La cascade est une couche d`abstraction logicielle pour Apache Hadoop et Apache Flink. La cascade est utilisée pour créer et exécuter des workflows de traitement de données complexes sur un cluster Hadoop à l`aide de n`importe quel langage basé sur la JVM (Java, JRuby, Clojure, etc.), ce qui cache la complexité sous-jacente des tâches MapReduce. Il est open source et disponible sous la licence Apache. Le support commercial est disponible auprès de Driven, Inc. [1] en cascade a été cité comme l`un des cinq plus puissants projets Hadoop par SD Times en 2011 [8], [source non fiable?] comme un grand projet open source pertinent pour la bioinformatique [9] [source non fiable?] et est inclus dans Hadoop: A Definitive Guide, par Tom White. [10] le projet a également été cité dans des présentations, des conférences et des réunions de groupe d`utilisateurs Hadoop comme un outil utile pour travailler avec Hadoop [11] [12] [13] [14] et avec Apache Spark [15] en cascade exploite l`évolutivité de Hadoop mais Abstracts standard les opérations de traitement de données loin de la carte sous-jacente et réduire les tâches.

4 [meilleure source nécessaire] Les développeurs utilisent en cascade pour créer un fichier. jar qui décrit les processus requis.