Илья садиков: Садиков Илья Сергеевич — 15 отзывов | Москва

05.03.202302.02.2023 alexxlab 0 Комментариев

Содержание

Садиков Илья Сергеевич — 15 отзывов | Москва

Опыт работы

2009 — 2014
«Клиника болезней уха, горла и носа»
Заведующий операционным блоком

Образование

1999
Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (лечебное дело)
Базовое образование
2000
Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (оториноларингология)
Интернатура
2002
Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (оториноларингология)

Ординатура
2003
Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (оториноларингология)
Аспирантура

Повышение квалификации

2003
Международная конференция по проблемам обоняния «Olfactory bioresponse III», Университет дрезденской медицинской школы
2004
«Современная функциональная эндоназальная хирургия», г.Ярославль
2006
Международная консенсусная конференция «Полипозный риносинусит», г.Москва
2006
Конференция Европейского ринологического общества, г.Тампере, Финляндия
2007
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов», г. Москва
2008
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов», г.Москва
2009
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов», г.Москва
2010
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов», г.Москва
2011
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов», г.Москва
2011
«Лазерная медицина», Государственный научный центр лазерной медицины
2011
Мастер-класс «Ринопластика Biennale International «Milano masterclass» Aesthetic and Reconstructive Rhinoplasty», г.Милан, Италия
2012
«Современная функциональная ринохирургия», г.Москва
2012
Мастер-класс «Диагностика и хирургическое лечение расстройств дыхания во сне», г.Москва
2013
«Современная функциональная ринохирургия», г.Москва
2013
«Навигируемая эндоскопическая ринохирургия», г.Марибор, Словения
2014
«Клиническая ринология с курсом эндоскопической хирургии полости носа, околоносовых пазух и балонной синусопластике»
2014
«Ринопластика, отопластика и контурная пластика «Live Surgery & Injection Course Advanced Aesthetic Rhinoplasty, Otoplasty & Facial Contouring», г. Санкт-Петербург
2014
Семинар «Передовые технологии: высокочастотный радиоволновой скальпель «Surgitron» в пластической и реконструктивной хирургии», г.Москва
2014
«Пластическая хирургия головы — шеи», Первый московский государственный медицинский университет имени И.М.Сеченова
2016
Мастер-класс «Современная функциональная ринохирургия»
2016
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов», г.Суздаль
2017
«Ежегодная конференция Российского общества ринологов»
2019
Конгресс Российского общества ринологов
2019
«Сохраняющая ринопластика»
2020
«Острый риносинусит в EPOS 2020 и обновленных отечественных клинических рекомендациях»
2020
«Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19)»
2020
«Фармакотерапия болезней уха, горла, носа с позиций доказательной медицины»

Рейтинг

Отзывы

Народный рейтинг +8. 1

Обследование +2.0

Эффективность лечения +2.0

Отношение к пациенту +2.0

Информирование +2.0

Посоветуете ли врача? +2.0

Стаж24 года

КатегорияНет

Учёная степеньНет

Отзывы

Пациент
+7-901-89XXXXX

1 октября 2022
в 18:13

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (4)

Посетили в июле 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-950-18XXXXX

20 сентября 2022
в 17:41

+2. 0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в сентябре 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-904-67XXXXX

1 сентября 2022
в 22:39

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в августе 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-996-93XXXXX

17 августа 2022
в 12:49

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в марте 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-901-89XXXXX

2 августа 2022
в 09:51

Автор не подтвердил факты из отзыва документами, поэтому отзыв аннулирован. Восстановим, если получим подтверждение. Если вы автор, позвоните нам 8 (800) 600-30-28.

Посетили в июле 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-916-92XXXXX

29 июля 2022
в 09:55

+2. 0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в июне 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-901-08XXXXX

29 июня 2022
в 15:49

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в мае 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-925-36XXXXX

19 июня 2022
в 11:06

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (3)

Посетили в мае 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-912-34XXXXX

2 июня 2022
в 10:05

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в мае 2022

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-915-04XXXXX

14 мая 2021

в 21:36

+2.0 отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в апреле 2021

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул. Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-985-47XXXXX

18 декабря 2017
в 15:57

+2.0 отлично

Проверено (2)

Посетили в декабре 2017

Пациент
+7-925-89XXXXX

26 октября 2017
в 03:40

+2.0 отлично

Проверено (1)

Клиника «К+31» на Лобачевского-ул.

Лобачевского, дом 42, корп. 4

Пациент
+7-985-78XXXXX

13 января 2017
в 01:13

+2.0 отлично

Проверено (1)

Пациент
+7-926-24XXXXX

29 сентября 2016
в 18:40

-1.0 плохо

Проверено (1)

Гость

5 августа 2016
в 11:12

+2.0 отлично

Отоларинголог Садиков Илья Сергеевич | Russian Hospitals

Москва

Клиника К+31

Специальность: Отоларинголог, хирург

Категория, уч.степень

Медицинский стаж: 24 года

Специализации доктора:

проблемы с дыханием
перфорация перегородки носа
недостаточность клапана носа
деформация наружного носа
повторная ринопластика
доброкачественные новообразования полости носа, пазух, гортани

развернуть

Лечит заболевания

развернуть

Резюме доктора

Звания, членства, награды

Член Российского общества ринологов
Член Европейского общества ринологов

Образование

1999 — Московская Медицинская Академия им. И. С. Сеченова, базовое образование.

1999-2000 — интернатура по оториноларингологии на кафедре болезней уха, горла и носа ФППО ММА им. И. М. Сеченова (специальность — врач-оториноларинголог).
2000-2002 — ординатура на кафедре болезней уха, горла и носа ММА им. И. М. Сеченова (специальность — врач-оториноларинголог).
2002-2003 — аспирантура на кафедре болезней уха, горла и носа ММА им. И. М. Сеченова.
2003 — Дрезден, факультет оториноларингологии Университета Дрезденской Медицинской школы (ФРГ). Международная конференция по проблемам обоняния «Olfactory bioresponse III».
2004 — Ярославль (Россия) Седьмой Российский курс «Современная функциональная эндоназальная хирургия».
2006 — Тампере (Финляндия) Конференция Европейского ринологического общества.
2006 — Москва (Россия) Международная консенсусная конфереция по полипозному риносинуситу.
2011 — Милан (Италия) Мастер класс по ринопластике Biennale International «MILANO MASTERCLASS» Aesthetic and Reconstructive Rhinoplasty.
2013 — Марибор (Словения) профессиональный курс по навигируемой эндоскопической ринохирургии «Navigated Endoscopic Sinus Surgery — Basic, Advancedand Skull Base — 4th course.
2014 — Санкт-Петербург (Россия) курс по ринопластике, отопластике и контурной пластике «Live Surgery & Injection Course Advanced Aesthetic Rhinoplasty, Otoplasty & Facial Contouring».
2019 — Сочи, Конгресс Российского общества ринологов.

Опыт работы

2000-2014 — Первый Московский Государственный Медицинский Университет
2003-2009 — хирург отделения микрохирургии верхних дыхательных путей
2009-2014 — заведующий операционным блоком Клиники болезней уха, горла и носа
настоящее время — консультант клиники К+31

развернуть

Наши специалисты могут проконсультировать, в какую клинику или к какому доктору лучше всего обратиться по вашему вопросу.

«Rostov-papa» Letavshi po vole.

.. (TV Episode) Rostov-papa

S1.E6

All episodes

All

- Kirill Serebrennikov
- Ilya Malkin(co-director)
- Aleksandr Rodionov
- Kirill Serebrennikov(participation)
Stars
- Ingeborga Dapkunaite
- Aleksey Kortnev
- Aelita Yukhayeva

- Kirill Serebrennikov
- Ilya Malkin(co-director)
- Aleksandr Rodionov
- Kirill Serebrennikov(participation)
Stars
- Ingeborga Dapkunaite
- Aleksey Kortnev
- Aelita Yukhayeva

See производство, кассовые сборы и информация о компании

Смотрите больше на IMDbPro

Фото

Лучшие актеры

Ингеборга Дапкунайте

Алексей Кортнев

Aelita Yukhayeva

Marina

Vladislav Vetrov

Pal Palych

Grigoriy Siyatvinda

Slavik

Vladimir Bronskiy

Vladimir Ruzanov

Aleksandr Panasenko

Arkhip

Aleksandr Serebrennikov

Жалил Садиков

Владимир Лисицын

Игорь Апарин

Сергей Галкин

Тарас Кутулян

Resident Director

Ilya Malkin

Manager

Sergey Nikulshin

Stripper

Yekaterina Kirchak

Aleksey Moiseev

- Kirill Serebrennikov
- Ilya Malkin(co-director)
- Александр Родионов
- Кирилл Серебренников (участие)
Весь актерский состав и съемочная группа
Производство, кассовые сборы и многое другое на IMDbPro

Storyline

Подробная информация

Связанные новости

Внес свой вклад в эту страницу

Предложите редактирование или добавление недостающего контента

Подробнее.

Выпуск 2.3.0 | Apache Spark

Apache Spark 2.3.0 — четвертый выпуск в линейке 2.x. В этом выпуске добавлена поддержка непрерывной обработки в структурированной потоковой передаче вместе с совершенно новым бэкендом планировщика Kubernetes. Другие важные обновления включают новые API DataSource и Structured Streaming v2, а также ряд улучшений производительности PySpark. Кроме того, этот выпуск по-прежнему ориентирован на удобство использования, стабильность и полировку, при этом обрабатывается около 1400 тикетов.

Чтобы загрузить Apache Spark 2.3.0, посетите страницу загрузки. Вы можете обратиться в JIRA за подробными изменениями. Здесь мы составили список высокоуровневых изменений, сгруппированных по основным модулям.

Ядро, PySpark и Spark SQL
Структурированная потоковая передача
MLlib
ИскраR
ГрафХ
Устаревание
Изменения поведения
Известные проблемы
Кредиты

Ядро, PySpark и Spark SQL

Основные характеристики
- Spark в Kubernetes : [SPARK-18278] Новый бэкенд планировщика kubernetes, который поддерживает встроенную отправку заданий spark в кластер, управляемый kubernetes. Обратите внимание, что эта поддержка в настоящее время является экспериментальной, и следует ожидать изменений в поведении, связанных с конфигурациями, образами контейнеров и точками входа.
- Векторизованный считыватель ORC : [SPARK-16060] Добавлена поддержка нового считывателя ORC, который значительно повышает производительность сканирования ORC за счет векторизации (в 2-5 раз). Чтобы включить считыватель, пользователи могут установить spark.sql.orc.impl — собственный .
- Spark History Server V2 : [SPARK-18085] Новый сервер истории Spark (SHS), который обеспечивает лучшую масштабируемость для крупномасштабных приложений с более эффективным механизмом хранения событий.
- API источника данных V2 : [SPARK-15689][SPARK-22386] Экспериментальный API для подключения новых источников данных в Spark. Новый API пытается устранить некоторые ограничения API версии 1 и призван облегчить разработку высокопроизводительных, простых в обслуживании и расширяемых внешних источников данных. Обратите внимание, что этот API все еще находится в стадии активной разработки, и следует ожидать критических изменений.
- Повышение производительности PySpark : [SPARK-22216][SPARK-21187] Значительные улучшения производительности и совместимости Python за счет быстрой сериализации данных и векторизованного выполнения.
Производительность и стабильность
- [SPARK-21975] Поддержка гистограммы в оптимизаторе на основе затрат
- [SPARK-20331] Улучшенная поддержка предиката pushdown для сокращения разделов Hive
- [SPARK-19112] Поддержка кодека сжатия ZStandard
- [SPARK-21113] Поддержка входного потока с упреждающим чтением для амортизации затрат на дисковые операции ввода-вывода в устройстве чтения разливов
- [SPARK-22510][SPARK-22692][SPARK-21871] Дальнейшая стабилизация среды codegen, чтобы избежать превышения ограничения байт-кода 64 КБ JVM для метода Java и ограничения пула констант компилятора Java
- [SPARK-23207] Исправлена давняя ошибка в Spark, из-за которой последовательное перетасовка + переразбиение в DataFrame могло привести к неправильным ответам в некоторых хирургических случаях
- [SPARK-22062][SPARK-17788][SPARK-21907] Исправление различных причин OOM
- [SPARK-22489][SPARK-22916][SPARK-22895][SPARK-20758][SPARK-22266][SPARK-19122][SPARK-22662][SPARK-21652] Улучшения в оптимизаторе и планировщике на основе правил
Другие важные изменения
- [SPARK-20236] Поддержка семантики перезаписи динамического раздела в стиле Hive.
- [SPARK-4131] Поддержка ВСТАВИТЬ ПЕРЕЗАПИСАННЫЙ КАТАЛОГ для прямой записи данных в файловую систему из запроса
- [SPARK-19285][SPARK-22945][SPARK-21499][SPARK-20586][SPARK-20416][SPARK-20668] Расширения UDF
- [СПАРК-20463][СПАРК-19951][СПАРК-22934][СПАРК-21055][СПАРК-17729][СПАРК-20962][СПАРК-20963][СПАРК-20841][СПАРК-17642][СПАРК-22475 ][SPARK-22934] Улучшено соответствие стандарту ANSI SQL и совместимость с Hive
- [SPARK-20746] Расширенные встроенные функции SQL
- [SPARK-21485] Генерация документации Spark SQL для встроенных функций
- [SPARK-19810] Удаление поддержки Scala 2.10
- [SPARK-22324] Обновление Arrow до 0.8.0 и Netty до 4.1.17

Руководства по программированию: Руководство по программированию Spark RDD и Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide.

Структурированная потоковая передача

Непрерывная обработка
- Новый механизм выполнения, который может выполнять потоковые запросы со сквозной задержкой менее миллисекунды путем изменения только одной строки пользовательского кода. Чтобы узнать больше, обратитесь к руководству по программированию.
Stream-Stream Соединения
- Возможность объединения двух потоков данных, буферизация строк до тех пор, пока в другом потоке не появятся совпадающие кортежи. Предикаты можно использовать для столбцов времени события, чтобы ограничить объем состояния, которое необходимо сохранить.
API потоковой передачи V2
- Экспериментальный API для подключения нового источника и приемников, который работает для пакетного, микропакетного и непрерывного выполнения. Обратите внимание, что этот API все еще находится в стадии активной разработки, и следует ожидать критических изменений.

Руководство по программированию: Руководство по программированию структурированной потоковой передачи.

MLlib

Особенности
- ML Prediction теперь работает со структурированной потоковой передачей с использованием обновленных API. Подробности ниже.
Новые/улучшенные API
- [SPARK-21866]: встроенная поддержка чтения изображений в DataFrame (Scala/Java/Python)
- [SPARK-19634]: функции DataFrame для описательной сводной статистики по векторным столбцам (Scala/Java)
- [SPARK-14516]: ClusteringEvaluator для настройки алгоритмов кластеризации, поддержки метрик косинусного силуэта и квадратного евклидова силуэта (Scala/Java/Python)
- [SPARK-3181]: Надежная линейная регрессия с потерей Хубера (Scala/Java/Python)
- [SPARK-13969]: преобразователь FeatureHasher (Scala/Java/Python)
- Поддержка нескольких столбцов для нескольких преобразователей функций:
  - [SPARK-13030]: OneHotEncoderEstimator (Скала/Ява/Питон)
  - [SPARK-22397]: QuantileDiscretizer (Scala/Java)
  - [SPARK-20542]: Bucketizer (Scala/Java/Python)
- [SPARK-21633] и SPARK-21542]: улучшена поддержка пользовательских компонентов конвейера в Python.
Новые функции
- [SPARK-21087]: CrossValidator и TrainValidationSplit могут собирать все модели при примерке (Scala/Java). Это позволяет просматривать или сохранять все установленные модели.
- [SPARK-19357]: Мета-алгоритмы CrossValidator , TrainValidationSplit, OneVsRest поддерживают параметр параллелизма для подгонки нескольких подмоделей в параллельных заданиях Spark
- [SPARK-17139]: сводка модели для полиномиальной логистической регрессии (Scala/Java/Python)
- [SPARK-18710]: добавить смещение в GLM
- [SPARK-20199]: добавлен параметр featureSubsetStrategy в GBTClassifier и GBTRegressor 9.0219 . Использование этого для подвыборки функций может значительно повысить скорость обучения; эта опция была ключевой силой xgboost .
Другие важные изменения [SPARK-22156] Исправлено масштабирование скорости обучения Word2Vec с числом итераций. Новая скорость обучения соответствует исходному коду C Word2Vec и должна давать лучшие результаты обучения. [СПАРК-22289] Добавить Поддержка JSON для параметров Matrix (это устранило ошибку сохранения ML с LogisticRegressionModel при использовании границ коэффициентов.) [SPARK-22700] Bucketizer.transform неправильно удаляет строку, содержащую NaN . Когда для параметра handleInvalid было установлено значение «пропустить», Bucketizer удалял строку с допустимым значением во входном столбце, если другой (нерелевантный) столбец имел значение NaN . [SPARK-22446] Оптимизатор Catalyst иногда приводил к тому, что StringIndexerModel выдавал неправильное исключение «Невидимая метка», когда для handleInvalid было установлено значение «ошибка». Это может произойти с отфильтрованными данными из-за предиката выталкивания вниз, вызывающего ошибки даже после того, как недопустимые строки уже были отфильтрованы из входного набора данных. [SPARK-21681] Исправлена ошибка пограничного случая в полиномиальной логистической регрессии, которая приводила к неправильным коэффициентам, когда некоторые признаки имели нулевую дисперсию. Основные оптимизации: [SPARK-22707] Уменьшено потребление памяти для CrossValidator [SPARK-22949] Уменьшено потребление памяти для TrainValidationSplit [SPARK-21690] Импьютер должен обучаться с использованием одного прохода данных [SPARK-14371] OnlineLDAOptimizer избегает сбора статистики для драйвера для каждого мини-пакета.

Руководство по программированию: Руководство по библиотеке машинного обучения (MLlib).

`SparkR`

Основное внимание SparkR в выпуске 2.3.0 уделялось повышению стабильности пользовательских функций и добавлению нескольких новых оболочек SparkR для существующих API:

Основные функции Улучшено соответствие функций между SQL и R [SPARK-22933]: API структурированной потоковой передачи для с водяным знаком , триггер , partitionBy и объединение потоков [SPARK-21266]: SparkR UDF с поддержкой схемы в формате DDL [SPARK-20726][SPARK-22924][SPARK-22843] Несколько новых оболочек Dataframe API [SPARK-15767][SPARK-21622][SPARK-20917][SPARK-20307][SPARK-20906] Несколько новых оболочек SparkML API

Руководство по программированию: SparkR (R на Spark).

`GraphX`

Оптимизация [SPARK-5484] Pregel теперь периодически проверяет контрольные точки, чтобы избежать StackOverflowErrors [SPARK-21491] Небольшое улучшение производительности в нескольких местах

Руководство по программированию: Руководство по программированию GraphX.

`Устаревшие`

Python [SPARK-23122] Устаревший регистр * для UDF в SQLContext и Каталог в PySpark
MLlib [SPARK-13030] OneHotEncoder устарел и будет удален в версии 3.0. Он был заменен новым OneHotEncoderEstimator . Обратите внимание, что OneHotEncoderEstimator будет переименован в OneHotEncoder в версии 3.0 (но OneHotEncoderEstimator останется псевдонимом).

`Изменения поведения`

SparkSQL
- [SPARK-22100]: функция процентиль_приблизительно ранее принимала числовых входных данных типа и выводила двойных результатов типа . Теперь он поддерживает тип даты , тип метки времени и числовой тип в качестве типов ввода. Тип результата также изменен, чтобы он совпадал с типом ввода, что более разумно для процентилей.
- [SPARK-21610]: запросы из необработанных файлов JSON/CSV запрещены, если ссылочные столбцы включают только столбец внутренней поврежденной записи (по умолчанию с именем _corrupt_record ). Вместо этого вы можете кэшировать или сохранить проанализированные результаты, а затем отправить тот же запрос.
- [SPARK-23421]: Начиная с Spark 2.2.1 и 2.3.0, схема всегда выводится во время выполнения, если в таблицах источников данных есть столбцы, существующие как в схеме секций, так и в схеме данных. Выведенная схема не имеет секционированных столбцов. При чтении таблицы Spark учитывает значения разделов этих перекрывающихся столбцов, а не значения, хранящиеся в файлах источников данных. В версиях 2.2.0 и 2.1.x предполагаемая схема секционирована, но данные таблицы невидимы для пользователей (т. е. результирующий набор пуст).
ПиСпарк
- [SPARK-19732]: na. fill() или fillna также принимает логические значения и заменяет нули логическими значениями. В предыдущих версиях Spark PySpark просто игнорирует его и возвращает исходный набор данных/DataFrame.
- [SPARK-22395]: Pandas 0.19.2 или выше требуется для использования функций, связанных с Pandas, таких как toPandas , createDataFrame из Pandas DataFrame и т. д.
- [SPARK-22395]: поведение значений меток времени для функций, связанных с Pandas, было изменено для учета часового пояса сеанса, который игнорируется в предыдущих версиях.
- [SPARK-23328]: df.replace не позволяет опускать значение , если to_replace не является словарем. Ранее значение можно было опустить в других случаях и по умолчанию имело None , что нелогично и подвержено ошибкам.
MLlib
- Критические изменения API : Иерархия классов и свойств для сводок модели логистической регрессии была изменена, чтобы быть более четкой и лучше соответствовать добавлению сводки по нескольким классам. Это критическое изменение для пользовательского кода, который преобразует LogisticRegressionTrainingSummary в BinaryLogisticRegressionTrainingSummary . Вместо этого пользователям следует использовать метод model.binarySummary . См. [СПАРК-17139] для более подробной информации (обратите внимание, что это API @Experimental ). Это не влияет на итоговый метод Python, который по-прежнему будет правильно работать как для полиномиальных, так и для бинарных случаев.
- [SPARK-21806]: BinaryClassificationMetrics.pr() : первая точка (0,0, 1,0) вводит в заблуждение и заменена (0,0, p), где точность p соответствует самой низкой точке полноты.
- [SPARK-16957]: деревья решений теперь используют взвешенные средние точки при выборе разделенных значений. Это может изменить результаты обучения модели.
- [SPARK-14657]: RFormula без перехвата теперь выводит ссылочную категорию при кодировании строковых терминов, чтобы соответствовать собственному поведению R. Это может изменить результаты обучения модели.
- [SPARK-21027]: для параллелизма по умолчанию, используемого в OneVsRest , теперь установлено значение 1 (т. е. последовательный). В версии 2.2 и более ранних версиях для уровня параллелизма был установлен размер пула потоков по умолчанию в Scala. Это может изменить производительность.
- [SPARK-21523]: Ветерок повышен до 9.0218 0.13.2 . Это включало исправление важной ошибки в сильном поиске линии Вульфа для L-BFGS.
- [SPARK-15526]: Зависимость JPMML теперь затенена.
- Также смотрите раздел «Исправление ошибок», чтобы узнать об изменениях поведения, вызванных исправлением ошибок.

Известные проблемы

[SPARK-23523][SQL] Неверный результат, вызванный правилом OptimizeMetadataOnlyQuery
[SPARK-23406] Ошибки в самообъединениях между потоками

Кредиты

И последнее, но не менее важное: этот релиз был бы невозможен без следующих участников: Александр Эскилсон, Адриан Ионеску, Аджай Сайни, Ала Лущак, Альберт Джанг, Альберто Родригес Де Лема, Алекс Михайлау, Александр Истомин, Андерсон Осаги, Андреа Зито, Эндрю Эш, Эндрю Коржуев, Эндрю Рэй, Анируд Раманатан, Антон Окольничий, Арман Яздани, Армин Браун, Арсений Ташоян, Артур Рэнд, Аталла Хезбор, Аттила Жолт Пирос, Аюш Сингх, Баго Амирбекян, Бен Барнард, Бо Мэн, Бо Сюй, Богдан Радукану, Брэд Кайзер, Браво Чжан, Брюс Роббинс, Брюс Сюй, Брайан Катлер, Бурак Явуз, Карсон Ван, Чанг Чен, Чарльз Чен, Ченг Ван, Чэньцзюнь Цзоу, Чэньчжао Го, Четан Хатри, Чи Хаяшида, Чин Хан Ю, Чуншэн Джи, Кори Вудфилд, Дэниел Ли, Даниэль Ван Дер Энде, Деварадж К. , Друве Ашар, Дилип Бисваль, Дмитрий Парфенчик, Донхуэй Сюй, Донджун Хён, Эрен Авсарогуллари, Эрик Ванденберг, Эрик ЛаБьянка, Эяль Фараго, Фавио Васкес, Феликс Чунг, Фэн Лю, Фэн Чжу, Фернандо Перейра, Фокко Дриспронг, Габор Шомоджи, Джин Панг, Гера Шегалов , Герман Шиавон, Глен Такахаши, Грег Оуэн, Гжегож Словиковский, Гильерме Берже, Гийом Дарделе, Го Сяо Лонг, Хе Цяо, Генри Робинсон, Герман Ван Ховелл, Хидэаки Танака, Холден Карау, Хуан Тэнфей, Хуаксин Гао, Хюкджин Квон, Илья Матяч, Имран Рашид, Юрий Антихович, Иван Садиков, Яцек Ласковски, Джек Янгзг, Якуб Дубовский, Якуб Новацкий, Джеймс Томпсон, Ян Врсовски, Джейн Ван, Янник Арндт, Джейсон Тааффе, Джефф Чжан, Джен-Мин Чанг, Цзя Ли, Цзя-Сюань Лю, Джин Син, Цзиньхуа Фу, Йирка Кремсер , Иоахим Херет, Джон Компителло, Джон Ли, Джон О’Лири, Хорхе Мачадо, Хосе Торрес, Джозеф К. Брэдли, Джош Розен, Юлиуш Сомпольски, Калвин Чау, Казуаки Ишизаки, Кент Яо, Кенто НОЗАВА, Кевин Ю, Кирби Линвилл, Кохки Нишио, Косукэ Сарута, Крис Мок, Кришна Пандей, Кайл Келли, Ли Джин, Ли Ичао, Ли Юаньцзянь, Лян-Чи Се, Лицзя Лю, Лю Шаохуэй, Лю Сянь, Лиюнь Чжан, Луис Лю, Любо Чжан, Лука Канали, Мацей Брынски, Мацей Шимкевич, Мадхукара Фатак, Махмут КАВДАР, Марсело Ванзин, Марко Гайдо, Маркос П. , Маркос П. Санчес, Марк Петрушка, Марианн Сюэ, Маша Басманова, Мяо Ван, Майкл Оллман, Майкл Армбруст, Майкл Гуммельт, Майкл Миор, Майкл Паттерсон, Майкл Стайлс, Михал Сенкир, Михаил Свешников, Мин Шен, Мин Цзян, Минджи Тан, Мридул Муралидхаран, Нан Чжу, Натан Кроненфельд, Нил Александр МакКуорри, Ngone51, Николас Чаммас, Ник Пентрит, Охад Равив, Олег Данилов, Онур Сатичи, Пи Джей Фаннинг, Парт Ганди, Патрик Вуди, Пол Маклз, Пэн Мэн, Пэн Сяо, Пэнчэн Лю, Питер Салаи , Пралабх Кумар, Прашант Шарма, Рекха Джоши, Ремис Харун, Рейнольд Синь, Реза Сафи, Риккардо Корбелла, Ришаб Бхардвадж, Роберт Крушевски, Рон Ху, Рубен Беренгель Монторо, Рубен Янссен, Руй Чжа, Руй Чжань, Руйфэн Чжэн, Рассел Спитцер, Райан Блю, Сахил Такиар, Сайсай Шао, Самир Агарвал, Сандор Муракози, Санкет Чинтапалли, Сантьяго Сааведра, Сатья Кумар, Шон Оуэн, Сергей Лебедев, Сергей Серебряков, Сергей Жемжицкий, Сет Хендриксон, Шейн Джарви, Шашват Ананд, Синтаро Мураками, Ши Варам Венкатараман, Шисюн Чжу, Шуангшуан Ван, Сид Марчинг, Ситал Кедиа, Сунмок Квон, Шриниваса Редди Вундела, Ставрос Контопулос, Стив Лофран, Стивен Рэнд, Суджит, Суджит Джей Наир, Сумед Уэйл, Сунита Камбхампати, Суреш Таламати, Сьюзен Х.

Понедельник - суббота		8:00 - 20:00
Воскресенье		10:00 - 18:00

Садиков Илья Сергеевич — 15 отзывов | Москва

Опыт работы

Образование

Повышение квалификации

Рейтинг

Отзывы

Отоларинголог Садиков Илья Сергеевич | Russian Hospitals

Лечит заболевания

Резюме доктора

«Rostov-papa» Letavshi po vole.

Фото

Лучшие актеры

Storyline

Подробная информация

Связанные новости

Внес свой вклад в эту страницу

Подробнее.

Ядро, PySpark и Spark SQL

Структурированная потоковая передача

MLlib

SparkR

GraphX ​​

Устаревшие

Изменения поведения

Известные проблемы

Кредиты

Добавить комментарий Отменить ответ

`SparkR`

`GraphX`

`Устаревшие`

`Изменения поведения`