b*2
2 楼
前几天收到e-mail说是“Card Ordered”
今天又收到e-mail说“Post Decision Activity”
好像倒退了，这是怎么回事？
谢谢了。
今天又收到e-mail说“Post Decision Activity”
好像倒退了，这是怎么回事？
谢谢了。
d*t
3 楼
啥package比较popular
b*y
4 楼
收年费的都不属于他们的核心顾客群，有啥好挽留的
【在 r*******y 的大作中提到】
: 要收年费了，打电话取消，没有任何挽留的意思，很干脆的就给你取消了
【在 r*******y 的大作中提到】
: 要收年费了，打电话取消，没有任何挽留的意思，很干脆的就给你取消了
b*2
5 楼
自己顶一下吧，有没有碰到一样的情况？！
z*e
6 楼
单线程怎么搞？
牛逼啊
上次那个用vb搞ml的可能能解答你一下下
牛逼啊
上次那个用vb搞ml的可能能解答你一下下
k*p
7 楼
很不爽是吧，呵呵
【在 r*******y 的大作中提到】
: 要收年费了，打电话取消，没有任何挽留的意思，很干脆的就给你取消了
【在 r*******y 的大作中提到】
: 要收年费了，打电话取消，没有任何挽留的意思，很干脆的就给你取消了
i*r
8 楼
没事，我第一封是card production,现在是decision.
【在 b********2 的大作中提到】
: 自己顶一下吧，有没有碰到一样的情况？！
【在 b********2 的大作中提到】
: 自己顶一下吧，有没有碰到一样的情况？！
c*1
9 楼
这个绝对猛！
【在 z****e 的大作中提到】
: 单线程怎么搞？
: 牛逼啊
: 上次那个用vb搞ml的可能能解答你一下下
【在 z****e 的大作中提到】
: 单线程怎么搞？
: 牛逼啊
: 上次那个用vb搞ml的可能能解答你一下下
y*n
10 楼
一直没通知说要收费
估计用他家的卡比较勤
估计用他家的卡比较勤
c*s
11 楼
Cong! 正常，应该是绿了，很快会收到卡。
【在 b********2 的大作中提到】
: 前几天收到e-mail说是“Card Ordered”
: 今天又收到e-mail说“Post Decision Activity”
: 好像倒退了，这是怎么回事？
: 谢谢了。
【在 b********2 的大作中提到】
: 前几天收到e-mail说是“Card Ordered”
: 今天又收到e-mail说“Post Decision Activity”
: 好像倒退了，这是怎么回事？
: 谢谢了。
c*n
12 楼
好像有R 在MR mode 运行的。 听我们隔壁组说的，没有研究啊。。。
【在 d********t 的大作中提到】
: 啥package比较popular
【在 d********t 的大作中提到】
: 啥package比较popular
s*g
13 楼
取消一张没收益的，节省一张的管理费用
对Citi是好事啊~
【在 r*******y 的大作中提到】
: 要收年费了，打电话取消，没有任何挽留的意思，很干脆的就给你取消了
对Citi是好事啊~
【在 r*******y 的大作中提到】
: 要收年费了，打电话取消，没有任何挽留的意思，很干脆的就给你取消了
p*7
14 楼
果真是这样，我的也是。
【在 i******r 的大作中提到】
: 没事，我第一封是card production,现在是decision.
【在 i******r 的大作中提到】
: 没事，我第一封是card production,现在是decision.
z*e
15 楼
所以说一堆人就是嘴巴上吹牛可以
扯蛋什么fp之类的在行
真遇到问题，还是要看java党怎么搞
r看spark r
http://amplab-extras.github.io/SparkR-pkg/
目前做到的是可以从r里面call spark的func
spark有了，你自然就可以搞hdfs了
deep learning你要自己实现
spark目前还没有这个lib
但是r有不少统计库，你可以用
however
你要小心，r的io狠蛋疼，经常全部读入内存
big data这样搞内存直接爆了
所以说r目前只是一个toy，你别太当真
另外jvm上的renjin你也可以看看，但是离开下放prod还有很久的距离
扯蛋什么fp之类的在行
真遇到问题，还是要看java党怎么搞
r看spark r
http://amplab-extras.github.io/SparkR-pkg/
目前做到的是可以从r里面call spark的func
spark有了，你自然就可以搞hdfs了
deep learning你要自己实现
spark目前还没有这个lib
但是r有不少统计库，你可以用
however
你要小心，r的io狠蛋疼，经常全部读入内存
big data这样搞内存直接爆了
所以说r目前只是一个toy，你别太当真
另外jvm上的renjin你也可以看看，但是离开下放prod还有很久的距离
W*u
16 楼
Normal. Probably you will receive another email "decision".
Don't worry, your card is on the road.
Don't worry, your card is on the road.
z*e
17 楼
感觉你这样弄r绕不开hadoop,spark这些
怎么看都是先把java弄明白，再搞这些会容易许多
怎么看都是先把java弄明白，再搞这些会容易许多
b*a
18 楼
我仅仅收到一封邮件， How long the card will be ordered?
Your Case Status: Post Decision Activity
On July 19, 2011, we mailed you a notice that we have approved this I485
APPLICATION TO REGISTER PERMANENT RESIDENCE OR TO ADJUST STATUS. Please
follow any instructions on the notice. If you move before you receive the
notice, call customer service at 1-800-375-5283.
Your Case Status: Post Decision Activity
On July 19, 2011, we mailed you a notice that we have approved this I485
APPLICATION TO REGISTER PERMANENT RESIDENCE OR TO ADJUST STATUS. Please
follow any instructions on the notice. If you move before you receive the
notice, call customer service at 1-800-375-5283.
z*e
19 楼
r离真正prod ready还有很长很长的路要走
hadoop和spark都有python接口
用python相对r会更靠谱一点
但是明显效率上会差不少，相对于java而言
wdong自己做过不少测试，可以翻翻以前的贴
现在因为基建太差，你想不碰java就搞这些
good luck
hadoop和spark都有python接口
用python相对r会更靠谱一点
但是明显效率上会差不少，相对于java而言
wdong自己做过不少测试，可以翻翻以前的贴
现在因为基建太差，你想不碰java就搞这些
good luck
C*l
20 楼
祝贺！很正常。
【在 b********2 的大作中提到】
: 前几天收到e-mail说是“Card Ordered”
: 今天又收到e-mail说“Post Decision Activity”
: 好像倒退了，这是怎么回事？
: 谢谢了。
【在 b********2 的大作中提到】
: 前几天收到e-mail说是“Card Ordered”
: 今天又收到e-mail说“Post Decision Activity”
: 好像倒退了，这是怎么回事？
: 谢谢了。
S*e
21 楼
看了Hadoop的rmr 和 SparkR, 觉得都不太好用。我想用RServe结合SPARK -- 每个有个
node都运行一个RServer。 这样做就需要有一个在SPark的进程中Connection Pool 来
控制RServer可承受连接的数量。想在今后一段时间实验这个想法，大牛们看看这有没
有明显行不通的地方。如果可行，从java进程向R接送数据要比用SparkR方便 -- 现在
它只能通过文本传送。另外， 我的问题是虽然有大量的计算要R做， 但每个R任务都不
大。
node都运行一个RServer。 这样做就需要有一个在SPark的进程中Connection Pool 来
控制RServer可承受连接的数量。想在今后一段时间实验这个想法，大牛们看看这有没
有明显行不通的地方。如果可行，从java进程向R接送数据要比用SparkR方便 -- 现在
它只能通过文本传送。另外， 我的问题是虽然有大量的计算要R做， 但每个R任务都不
大。
z*e
22 楼
是不太好用
没有办法啊
r的设计就这样
单线程
而且不是一个pkg
你的优化思路也是正确的
java有办法调用r的pkg
http://rforge.net/JRI/
但是其实这样做的话，你就用了r的libs而已
仅此而已，其实你还是在写java程序，而不是r
【在 S*******e 的大作中提到】
: 看了Hadoop的rmr 和 SparkR, 觉得都不太好用。我想用RServe结合SPARK -- 每个有个
: node都运行一个RServer。 这样做就需要有一个在SPark的进程中Connection Pool 来
: 控制RServer可承受连接的数量。想在今后一段时间实验这个想法，大牛们看看这有没
: 有明显行不通的地方。如果可行，从java进程向R接送数据要比用SparkR方便 -- 现在
: 它只能通过文本传送。另外， 我的问题是虽然有大量的计算要R做， 但每个R任务都不
: 大。
没有办法啊
r的设计就这样
单线程
而且不是一个pkg
你的优化思路也是正确的
java有办法调用r的pkg
http://rforge.net/JRI/
但是其实这样做的话，你就用了r的libs而已
仅此而已，其实你还是在写java程序，而不是r
【在 S*******e 的大作中提到】
: 看了Hadoop的rmr 和 SparkR, 觉得都不太好用。我想用RServe结合SPARK -- 每个有个
: node都运行一个RServer。 这样做就需要有一个在SPark的进程中Connection Pool 来
: 控制RServer可承受连接的数量。想在今后一段时间实验这个想法，大牛们看看这有没
: 有明显行不通的地方。如果可行，从java进程向R接送数据要比用SparkR方便 -- 现在
: 它只能通过文本传送。另外， 我的问题是虽然有大量的计算要R做， 但每个R任务都不
: 大。
z*e
23 楼
其实如果你不是需要特别高深的统计方法的话
你可以看看apache common math这些libs
很多功能都能替换了，但是apache commons优先做比较通用的数学工具
所以不能保证最新的统计模型会在里面有
看你需要，还有也看看
http://www.renjin.org/
虽然刚起步，没做多少，但是能用的也就先用了吧
现阶段只能这样了
【在 S*******e 的大作中提到】
: 看了Hadoop的rmr 和 SparkR, 觉得都不太好用。我想用RServe结合SPARK -- 每个有个
: node都运行一个RServer。 这样做就需要有一个在SPark的进程中Connection Pool 来
: 控制RServer可承受连接的数量。想在今后一段时间实验这个想法，大牛们看看这有没
: 有明显行不通的地方。如果可行，从java进程向R接送数据要比用SparkR方便 -- 现在
: 它只能通过文本传送。另外， 我的问题是虽然有大量的计算要R做， 但每个R任务都不
: 大。
你可以看看apache common math这些libs
很多功能都能替换了，但是apache commons优先做比较通用的数学工具
所以不能保证最新的统计模型会在里面有
看你需要，还有也看看
http://www.renjin.org/
虽然刚起步，没做多少，但是能用的也就先用了吧
现阶段只能这样了
【在 S*******e 的大作中提到】
: 看了Hadoop的rmr 和 SparkR, 觉得都不太好用。我想用RServe结合SPARK -- 每个有个
: node都运行一个RServer。 这样做就需要有一个在SPark的进程中Connection Pool 来
: 控制RServer可承受连接的数量。想在今后一段时间实验这个想法，大牛们看看这有没
: 有明显行不通的地方。如果可行，从java进程向R接送数据要比用SparkR方便 -- 现在
: 它只能通过文本传送。另外， 我的问题是虽然有大量的计算要R做， 但每个R任务都不
: 大。
m*s
25 楼
真要用的话先用python,java之类的在hadoop,spark上把数据压缩一下（转化成小容量
feature），再port到R里面做后续的分析。
R本身目前没什么很好的并行运算包，楼主可以看看snow package，是一个相对比较成
熟的并行计算包，不过也是需要手动分割数据给各个计算终端，没有mapreduce自动化
程度高
deep learning的话，大部分都是deep neural networks，现在还是GPU是主流，因为要
train的neuron太多了，每个neuron的计算又相对很简单，正好适合GPU核多但是单个核
计算能力和存储都弱的特点，自学下opencl或者cuda，其实跟C差不多，而且现在有一
些现成的deep learning的GPU包，这个R真的不是很适合
feature），再port到R里面做后续的分析。
R本身目前没什么很好的并行运算包，楼主可以看看snow package，是一个相对比较成
熟的并行计算包，不过也是需要手动分割数据给各个计算终端，没有mapreduce自动化
程度高
deep learning的话，大部分都是deep neural networks，现在还是GPU是主流，因为要
train的neuron太多了，每个neuron的计算又相对很简单，正好适合GPU核多但是单个核
计算能力和存储都弱的特点，自学下opencl或者cuda，其实跟C差不多，而且现在有一
些现成的deep learning的GPU包，这个R真的不是很适合
S*e
26 楼
我现在就是想用现成的R packages。我对R知道的较少，基本是“套公式”--输数据看
结果。 但 我用的package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
【在 z****e 的大作中提到】
: 是不太好用
: 没有办法啊
: r的设计就这样
: 单线程
: 而且不是一个pkg
: 你的优化思路也是正确的
: java有办法调用r的pkg
: http://rforge.net/JRI/
: 但是其实这样做的话，你就用了r的libs而已
: 仅此而已，其实你还是在写java程序，而不是r
结果。 但 我用的package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
【在 z****e 的大作中提到】
: 是不太好用
: 没有办法啊
: r的设计就这样
: 单线程
: 而且不是一个pkg
: 你的优化思路也是正确的
: java有办法调用r的pkg
: http://rforge.net/JRI/
: 但是其实这样做的话，你就用了r的libs而已
: 仅此而已，其实你还是在写java程序，而不是r
z*e
27 楼
r太蛋疼了
我觉得是最末尾的选择
能不用就不用了
实在不行，那就只好硬着头皮上了
上次那个说用r和vb搞ml的，我当时就给跪了
太牛了，仅次于三锅的ppt啊
【在 S*******e 的大作中提到】
: 我现在就是想用现成的R packages。我对R知道的较少，基本是“套公式”--输数据看
: 结果。 但 我用的package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
我觉得是最末尾的选择
能不用就不用了
实在不行，那就只好硬着头皮上了
上次那个说用r和vb搞ml的，我当时就给跪了
太牛了，仅次于三锅的ppt啊
【在 S*******e 的大作中提到】
: 我现在就是想用现成的R packages。我对R知道的较少，基本是“套公式”--输数据看
: 结果。 但 我用的package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
S*e
28 楼
但 我用的R package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
【在 z****e 的大作中提到】
: 其实如果你不是需要特别高深的统计方法的话
: 你可以看看apache common math这些libs
: 很多功能都能替换了，但是apache commons优先做比较通用的数学工具
: 所以不能保证最新的统计模型会在里面有
: 看你需要，还有也看看
: http://www.renjin.org/
: 虽然刚起步，没做多少，但是能用的也就先用了吧
: 现阶段只能这样了
【在 z****e 的大作中提到】
: 其实如果你不是需要特别高深的统计方法的话
: 你可以看看apache common math这些libs
: 很多功能都能替换了，但是apache commons优先做比较通用的数学工具
: 所以不能保证最新的统计模型会在里面有
: 看你需要，还有也看看
: http://www.renjin.org/
: 虽然刚起步，没做多少，但是能用的也就先用了吧
: 现阶段只能这样了
z*e
29 楼
那就没办法了，硬着头皮上吧
按照你的思路做了，这里面估计狗血事情不少
【在 S*******e 的大作中提到】
: 但 我用的R package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
按照你的思路做了，这里面估计狗血事情不少
【在 S*******e 的大作中提到】
: 但 我用的R package 很复杂。不是那些Apache/Java lib能够做到的。
S*e
30 楼
我说的Rserve 是 http://rforge.net/Rserve/。 曾在单机上做过一些实验，没遇到太大问题。
【在 z****e 的大作中提到】
: 那就没办法了，硬着头皮上吧
: 按照你的思路做了，这里面估计狗血事情不少
【在 z****e 的大作中提到】
: 那就没办法了，硬着头皮上吧
: 按照你的思路做了，这里面估计狗血事情不少
z*e
31 楼
那这个就不知道了，我也没用过
【在 S*******e 的大作中提到】
: 我说的Rserve 是 http://rforge.net/Rserve/。 曾在单机上做过一些实验，没遇到太大问题。
【在 S*******e 的大作中提到】
: 我说的Rserve 是 http://rforge.net/Rserve/。 曾在单机上做过一些实验，没遇到太大问题。
S*e
32 楼
赵大牛，知道你对运用数学和统计有极高的造诣，帮我想想怎么设计这个SPark to
RServer Connector （实际上，也就是一个Connection Pool 而已？）. 我设想应该和
到RDBMS 的Connector差不多。 要不要我们一起做
个open source 库？ 有其他感兴趣的吗？ 这个任务似乎不用该很大。
【在 z****e 的大作中提到】
: 那这个就不知道了，我也没用过
RServer Connector （实际上，也就是一个Connection Pool 而已？）. 我设想应该和
到RDBMS 的Connector差不多。 要不要我们一起做
个open source 库？ 有其他感兴趣的吗？ 这个任务似乎不用该很大。
【在 z****e 的大作中提到】
: 那这个就不知道了，我也没用过
z*e
33 楼
主要是我对RServe 不熟悉
不过可以试试，你是想在Spark里面做一个lib，然后这个lib能够调用RServe的方法吗？
【在 S*******e 的大作中提到】
: 赵大牛，知道你对运用数学和统计有极高的造诣，帮我想想怎么设计这个SPark to
: RServer Connector （实际上，也就是一个Connection Pool 而已？）. 我设想应该和
: 到RDBMS 的Connector差不多。 要不要我们一起做
: 个open source 库？ 有其他感兴趣的吗？ 这个任务似乎不用该很大。
不过可以试试，你是想在Spark里面做一个lib，然后这个lib能够调用RServe的方法吗？
【在 S*******e 的大作中提到】
: 赵大牛，知道你对运用数学和统计有极高的造诣，帮我想想怎么设计这个SPark to
: RServer Connector （实际上，也就是一个Connection Pool 而已？）. 我设想应该和
: 到RDBMS 的Connector差不多。 要不要我们一起做
: 个open source 库？ 有其他感兴趣的吗？ 这个任务似乎不用该很大。
c*l
34 楼
mark
n*3
35 楼
you need a server with big memory; our servers have 128G+ memories.
It sounds a lot, but not much for a company.
you can use H20 to do the deep learning; it has R language interface, and it
is impressively fast.
Rserve is the web interface for R, not sure when you have to use it ?
【在 S*******e 的大作中提到】
: 我说的Rserve 是 http://rforge.net/Rserve/。 曾在单机上做过一些实验，没遇到太大问题。
It sounds a lot, but not much for a company.
you can use H20 to do the deep learning; it has R language interface, and it
is impressively fast.
Rserve is the web interface for R, not sure when you have to use it ?
【在 S*******e 的大作中提到】
: 我说的Rserve 是 http://rforge.net/Rserve/。 曾在单机上做过一些实验，没遇到太大问题。
S*e
36 楼
“Rserve is the web interface for R, not sure when you have to use it”， 我
们说的恐怕不是一个东西。 Rserve （http://rforge.net/Rserve/doc.html） 可能是个好东西 -- 它部分克服了赵爷说的单线程问题 。
it
【在 n*****3 的大作中提到】
: you need a server with big memory; our servers have 128G+ memories.
: It sounds a lot, but not much for a company.
: you can use H20 to do the deep learning; it has R language interface, and it
: is impressively fast.
: Rserve is the web interface for R, not sure when you have to use it ?
们说的恐怕不是一个东西。 Rserve （http://rforge.net/Rserve/doc.html） 可能是个好东西 -- 它部分克服了赵爷说的单线程问题 。
it
【在 n*****3 的大作中提到】
: you need a server with big memory; our servers have 128G+ memories.
: It sounds a lot, but not much for a company.
: you can use H20 to do the deep learning; it has R language interface, and it
: is impressively fast.
: Rserve is the web interface for R, not sure when you have to use it ?
c*g
37 楼
搞Big Data就忘了R吧，其实Python跟R很接近，又是搞这个首选语言之一。Java个头太
大，转起来要时间。
大，转起来要时间。
n*3
38 楼
我觉得 R 和 python 写起来差挺多的
spark 都推 sparkr 了
我个人认为 r 是 big data prototype
first choice,
【在 c******g 的大作中提到】
: 搞Big Data就忘了R吧，其实Python跟R很接近，又是搞这个首选语言之一。Java个头太
: 大，转起来要时间。
spark 都推 sparkr 了
我个人认为 r 是 big data prototype
first choice,
【在 c******g 的大作中提到】
: 搞Big Data就忘了R吧，其实Python跟R很接近，又是搞这个首选语言之一。Java个头太
: 大，转起来要时间。
S*e
39 楼
我觉得不仅仅是写起来差挺多的--R有那么多的统计分析包裹，python的统计分析包裹
有多少？ 我们最近要做的是对7万多的“channel”多年数据加上每天的新数据做trend
， seasonal（每周和每季度） 和随机部分每天做分解，不用R好像不可行的。
【在 n*****3 的大作中提到】
: 我觉得 R 和 python 写起来差挺多的
: spark 都推 sparkr 了
: 我个人认为 r 是 big data prototype
: first choice,
有多少？ 我们最近要做的是对7万多的“channel”多年数据加上每天的新数据做trend
， seasonal（每周和每季度） 和随机部分每天做分解，不用R好像不可行的。
【在 n*****3 的大作中提到】
: 我觉得 R 和 python 写起来差挺多的
: spark 都推 sparkr 了
: 我个人认为 r 是 big data prototype
: first choice,
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