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本来想对官方文档《Hive Tutorial》进行翻译整理的，但是发现网上已经有人做了这方面工作，就不重复造轮子了。将作者 strongyoung88 的博文转载了过来备查，建议查看原文《Hive 教程（官方Tutorial）》。

本文介绍一下spark使用过程中的一些优化方法。内容完全转载自美团的技术文章《Spark性能优化指南——基础篇》，酌情删减了一部分内容。建议查看原文，感觉原文的界面好看一些。

今天我们从极大似然估计说起，然后阐述一下朴素贝叶斯分类算法和贝叶斯估计，最后介绍M估计和拉普拉斯平滑方法，其主要解决了零概率问题。

最近需要修正一些明星头像照片集合中的bad case，手动替换的过程中发现 http://www.manmankan.com 这个网址不错，所以打算先爬取该网站的明星头像照片对我的素材进行替换，然后再修正bad case。这样兴许可以减小工作量。

最近要用hive做一些基础分析，所以整理一下平时遇到的一些语法。另外，将专门整理一个hive的基础教程。

OSX真的做的越来越差劲了，最近升级到最新系统，感觉很难用。所以打算回退到之前用过的最好用的版本，macOS Sierra 10.12.6。之所以说这个系统好用是因为，这个系统比较稳定，而且能找到很多可用工具，且支持Notes软件的手写笔记（使用 apple pencil）同步到mac Notes阅读。接下来介绍如何重装系统，以安装macOS Seirra为例。

今天总结一下工作中遇到的一些关于数据例行化的问题，并给出几点思考。

今天看了poj1753，想了半天没有思路，就去看了一下题解《POJ 1753 Flip Game（状态压缩+BFS）解题报告》。这个题如果没之前没遇到过类型题的话，很难想到方法。先上题。

今天了解了一下word2vec这个工具，之前用过但是没怎么细究，今天回顾整理一下。

机器学习的求解本质上是一个优化问题的求解，其方式一般通过构造损失函数，对损失函数进行求解，进而确定模型参数的过程。为了防止模型过拟合，或者使得模型更稳定，经常使用正则化技术。今天介绍一下正则化技术中的L2范数。