Object detection – технология, связанная с компьютерным зрением (computer vision) и обработкой изображений, заключающаяся в обнаружении объектов определенных классов на цифровых изображениях и видео. Причем, обнаружение объектов заключается в определении границ объекта на цифровом изображении или видео. В качестве примера мы можем использовать открытую программную библиотеку для машинного обучения TensorFlow, разработанную компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Пример кода вы можете посмотреть на GitHub MachineLearningIsEasy
ORC (Optimized Row Columnar) – это колоночно-ориентированный (столбцовый) формат хранения Big Data в экосистеме Apache Hadoop. Он совместим с большинством сред обработки больших данных в среде Apache Hadoop и похож на другие колоночные форматы файлов: RCFile и Parquet. Формат ORC был разработан в феврале 2013 года корпорацией Hortonworks в сотрудничестве с Facebook, а месяц спустя Cloudera и Twitter представили Apache Parquet [1]. Как устроен Apache ORC ORC оптимизирован для чтения потоков Big Data, включая интегрированную поддержку быстрого поиска нужных строк. Колоночное хранение данных позволяет читать, распаковывать и обрабатывать только те значения, которые необходимы для текущего запроса. Поскольку данные в ORC строго типизированы, поэтому при записи выбирается кодировка, наиболее подходящая для каждого типа данных, создавая внутренний индекс по мере записи файла Далее …
