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应用场景：应用于语音识别语音翻译机器翻译RNNRNN（RecurrentNeuralNetworks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模

stage的划分是以shuffle操作作为边界的,遇到一个宽依赖就分一个stage一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像MapStage，ReduceStage。Stage的划分在RDD的论文中有详细的介绍，简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分。在Spark中有两类task，一类是shuffleMap

一、背景社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景，社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断，早期缓存设计时由于流量不是很大，未体现出明显的问题，近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题，因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计，以保障收藏

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今天无意间看到了splinter。Splinter是一个使用Python开发的开源Web应用测试工具。它可以帮你实现自动浏览站点和与其进行交互。Splinter对已有的自动化工具（如：Selenium、PhantomJS和zope.testbrowser）进行抽象，形成一个全新的上层应用API，它使为Web应用编写自动化测试脚本变的更容易。依赖包

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