讲一下spark 的运行架构????Cluster Manager(Master)：在standalone模式中即为Master主节点，控一个进程一个spark程序的执行流程
【代码】Hive 时间相关函数汇总。
最近在数据迁移的过程中遇到一个好玩的 当我们要计算两个日期的间隔的是时候需要调用一些
/** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int
阶段时间技能输入输出SQL基础8.4-8.81.表关联方法和特性2.常用基础函数3.窗口函数4.常用优化策略5.hive数据存储格式及压缩格
【新人活动】写一篇原创技术博文，题材不限，内容自拟!image.png(https://s2.51cto.com/images/20220621/1655797239678815.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type
剑指 Offer 40. 最小的k个数输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数
关于hive中Map join 时大表left join小表的问题在hive中，（启用Map join时） 大表left join小表，加载从右向左，所以小表会加载进内存，存储成map键值对，
题目描述把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个minNumberInRotateArray(int [] array) { if(array.l
public class Solution { public int Fibonacci(int n) { if(n<0) return -1; if(n=
「WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会」火热来袭！会上您将了解以飞桨为代表的深度学习领域的最新技术
好的面试也是这样，你必须经过充分的准备和练习，才能使自己在面试中大放异彩。1.开始面试时即进入一
文章目录说明成品展示首页许愿+保护分页安装一键搭建环境解压放置目录新建数据库导入数据文件运行源码获取说明下图是运行后的截图；
文章目录数据仓库什么是数据仓库？数据库与数据仓库的区别？事实表和维度表数据仓库的数据模型：为什么数据仓库要分层？数据仓库模式：Kimball
文章目录@[toc]MySQL常用的存储引擎有什么区别？为什么要用索引？索引算法有哪些？Hash索引和B+树的区别？B
文章目录索引的数据结构二叉树红黑树Hash表B-TreeB+Tree表的索引类型MyISAMInnoDB索引的数据结构索引是帮助MySQ
损失函数√神经元模型：用数学公式表示为：?(∑?????+?)，，ff为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。√激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、htanh等。①激活函数激活函数relu::在在TTwensorflow中，用用tf.nn.relu()!img(https://s4.51cto.com/images/blog/20220
制作数据集，实现特定应用：1、数据集生成读取文件（mnist_generateds.py）√tfrecords文件1）tfrecords：是一种二进制文件，可先将图片和标签制作成该格式的文件。使用tfrecords进行数据读取，会提高内存利用率。2）tf.train.Example:用来存储训练数据。训练数据的特征用键值对的形式表示。如:‘img_raw’:值‘label’:值值是Byteslis
断点续训ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)ifckptandckpt.model_checkpoint_path:saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)断点续训1、注解：1）tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir,latest_
实现手写体mnist数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是描述网络结构的前向传播过程文件（mnist_forward.py）、描述网络参数优化方法的反向传播过程文件（mnist_backward.py）、验证模型准确率的测试过程文件（mnist_test.py）。前向传播过程文件（mnist_forward.py）在前向传播过程中，需要定义网络模型输入层个数、隐藏层节点数、输出层个数，定义网
神经网络八股包括前向传播过程、反向传播过程、反向传播过程中用到的正则化、指数衰减学习率、滑动平均方法的设置、以及测试模块前向传播过程（forward.py）前向传播过程完成神经网络的搭建，结构如下：defforward(x,regularizer):w=b=y=returnydefget_weight(shape,regularizer):defget_bias(shape):前向传播过程中，需要
√mnist数据集：包含77万张黑底白字手写数字图片，其中055000张为训练集，5000张为验证集，100000张为测试集。每张图片大小为2828像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度784一维数组，将该数组作为神经网络输入特征喂入神
Lenet神经网络是YannLeCun等人在1998年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。√Lenet神经网络结构为：①输入为32321的图片大小，为单通道的输入；②进行卷积，卷积核大小为551，个数为66，步长为1，非全零填充模式；③将卷积结果通过非线性激活函数；④进行池化，池化大小为22，步长为1，全零填充模式；⑤进行卷积，卷积核大小为556，个数为16，步长为1，非全零填充模式；⑥将卷积
√全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。参数个数：∑（前层×后层+后层)!img(https://s4.51cto.com/images/blog/202205/08101312_62772738e4c8070123.png)一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三
工具：Ubuntuettercapdriftnetsudoaptinstallettercapcommonsudoaptinstalldriftnet!image(https://s4.51cto.com/images/blog/202205/07205623_62766c77a290f13587.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ
Git+Hexo建立初步博客首先开启root权限下载安装sudosusudonpminstallghexocli创建文件并初始化hexomkdirhexocdhexosudohexoinit提权sudochmodR777抛向服务器预览后保存hexoserversudonpminstallhexodeployergitsave配置_config.yml将deploy:type:改为deploy:ty
Hexo常用命令简写hexo n "我的博客" == hexo new "我的博客" #新建文章hexo p == hexo publishhexo g == hexo generate#生成hexo s == hexo server #启动服务预览hexo d == hexo deploy#部署<!--more-->服务器hexo server #Hexo 会监视文件变动并自动更新，
Hexo安装报错 怎么破> hexo-util@0.6.1 build:highlight /usr/lib/node_modules/hexo-cli/node_modules/hexo-util > node scripts/build_highlight_alias.js > highlight_alias.json sh: 1: cannot create highlig
非常有用，非常重要。什么是缓存？所谓缓存，就是将经常会用到的数据，保存到硬件或软件中。但归根结底都是保存在内存中。下次再访问的时候，可以直接从缓存中读取数据，从而提高访问效率。比如浏览器缓存、CPU的L2等。缓存方式：ü 数据缓存ü 文件缓存数据缓存站在数据库（比如mysql）的角度，对于一些经常要用到不变化的数据，可以将其缓存起来，那么后续的访问，就可以直接访问该缓存内
注意细节1.引入smarty 模板引擎后 在 html使用 将会被注释掉2. js 和css 的{花括号}会冲突的解决办法:(1)简单的可以在css js { .....}空格(2)或者外部引入css" type="text/css" /> (3)使用smarty格式化标签{literal}{background:red;}{/literal}(4)修改smarty的定界符来区别于js 和c
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