News API

该假新闻检测系统被分为多个阶段，以实现新闻真伪的高效分类。系统流程包括数据收集、数据预处理、特征提取、特征选择和机器学习模型的实现等步骤。通过将各个环节隔离并运用数据挖掘技术，系统可准确预测新闻的真实性，并计算出新闻属于预测标签的概率。 在模型实施过程中，使用了SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林等多种机器学习模型，并基于准确性、f1得分、精度和召回率等指标对模型的性能进行了比较。系统采用f1得分作为主要决策指标，以实现精度与召回率间的平衡。在各模型的训练和调整后，通过投票分类器将这些模型整合为集成分类器，实现标签的预测和分类概率的输出，并采用软投票方法做出最终预测。 系统步骤：1. 数据收集：为实施和测试该系统，使用了William Yang Wang的“Liar, Liar Pants on Fire”数据集作为基准。2. 数据预处理：包括去噪、清洗和格式化数据，为模型训练提供高质量的数据输入。3. 特征提取与选择：提取并筛选与新闻真假判别高度相关的特征，以提升模型性能。4. 模型训练和集成：使用多种机器学习模型的组合进行训练并最终采用软投票法做出预测。 本系统在准确性与性能评估方面展示了出色的效果，为假新闻检测提供了一种高效解决方案。

在News Break的数据平台上，Hudi和Presto被整合，构建了现代化的数据架构，实现了快速摄入和统一模式下的查询。 News Break的数据架构从传统的CDH集群迁移到AWS，目标是减少数据处理延迟，使其在99.5th百分位下少于15分钟。Hudi在这个过程中起到了关键作用，支持多源写入和先连接后存储的策略，确保数据一致性。使用Hudi 0.1版本，相比之前的0.9和0.7版本，性能显著提升，默认的gzip压缩提高了30%的性能。DeltaStreamer工具减少了编码工作量，实现了Merge-on-Read模式。Hudi引入了protobuf schema的支持，允许自定义payload类和transformer类进行过滤和基本指标计算。使用FileBasedSchemaProvider和ProtoClassBasedSchemaProvider，可以更好地处理各种数据源。Hudi与HMS集成，并与Presto和Spark一起使用，提供了一体化的数据处理能力。Presto选择了版本0.275，基于Twilio的最佳实践，优化了Hudi支持。为了优化跨分区查询性能，Hudi 0.11.0作为编译时依赖项引入。自定义开发包括跳过全局动态分配，增加Alluxio本地缓存支持，以及开发Presto-event-stream插件，将所有查询事件以schema形式发送到Kafka。Presto在两个集群、1600个核心上运行，每月处理55万查询，读取6PB数据。

本团队项目使用 C-Sharp Dotnet Core 构建苹果商店，提供参考文件、设置开发环境指南（Linux），支持 PostgreSQL 安装。

SQLite 中文 API SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，它不需要独立的服务器进程，并且允许直接访问其存储文件。SQLite 的 API 非常简洁，使用 C 语言编写，但也有许多其他语言的绑定，包括中文。 使用 SQLite 中文 API，开发者可以方便地使用中文进行数据库操作，例如： 创建数据库和表 插入、更新和删除数据 执行查询并获取结果 使用中文进行数据类型转换 SQLite 中文 API 的使用可以提高开发效率，并降低学习成本，对于需要使用 SQLite 的中文开发者来说是一个非常有用的工具。

LDAP 全称是轻量级目录访问协议，基于 X.500 标准，但更加简洁，支持定制化。LDAP 支持 TCP/IP 协议，方便互联网访问。其核心规范在 RFC 中定义，相关 RFC 文档可在 LDAPman RFC 网页查找。

快速浏览 SQLite 文件内容，高效进行 SQLite 开发。

这是一份中文版的MySQL帮助文档，适合开发者和MySQL学习者使用。

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Youthweb API是官方提供的API，简化对资源的访问。您可以通过访问该API了解如何授权您的应用程序，以及查看版本控制和贡献信息。此API目前正在不断开发中，您可以在此了解详细信息。另外，我们提供了PHP的API映射，方便开发者快速查看可用资源。详细的变更日志和客户端资源也都可以在此找到。

Spark 2.3.0 API 文档提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。还包括一系列高级工具，如 Spark SQL（用于 SQL 和结构化数据处理）、MLlib（用于机器学习）、GraphX（用于图处理）和 Spark Streaming。