iTOP-3568 核心板采用瑞芯微 RK3568 处理器，是一款中高端通用型 SOC，同时采用 22nm 的先进工艺，内部集成了四核 64 位 Cortex-A55 处理器，主频高达 2.0GHz，内存 2GB 存储 16GB EMMC，电源管理 RK809 并支持动态调频，尺寸为6.5cm*5.5cm。RK3568 的 DDR 颗粒兼容性十分优秀。支持LP4/LP4x/LP
本文系统阐述 Java 如何通过大数据与人工智能技术，实现智能家居设备能耗的智能调控与节能优化。结合海尔、博世等真实案例，提供完整技术方案与可运行代码，为行业节能升级提供专业参考。
友情序言获悉Spark最近要出书了，突然有很多感慨，心想不如写点东西出来，算是友情支持，也算是个人总结。观点尽量中立，内容尽量煽情。 本着牛哥“站在巨人的肩膀上”的理论，在捧Spark之前，要先捧一下她的前辈们。大数据系统中最核心的莫过于分布式处理框架，因为框架负责job执行的方方面面，如job分解、task调度与执行、错误容忍、数据流等等。较早（04年发表）也是最重要的贡献是Googl
使用 HttpClient 和 HtmlParser 实现简易爬虫
这篇文章介绍了 HtmlParser 开源包和 HttpClient 开源包的使用，在此基础上实现了一个简易的网络爬虫 (Crawler)，来说明如何使用 HtmlParser 根据需要处理 Internet 上的网页，以及如何使用 HttpClient 来简化 Get 和 Post 请求操作，构建强大的网络应用程序。
使用 H
近日，来自 Databricks 的 Matei Zaharia 宣布推出开源机器学习平台 MLflow 。Matei Zaharia 是 Apache Spark 和 Apache Mesos 的核心作者，也是 Databrick 的首席技术专家。Databrick 是由 Apache Spark 技术团队所创立的商业化公司。MLflow&n
一 什么是RDD,有什么特点？RDD: Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集。特点：# 它是一种数据的集合# 它可以被分区，每一个分区分布在不同的集群中节点，从而使得RDD可以被并行处理，所以它是分布式的# 提供容错性，它将计算转换一个成一个有向无环图(DAG)的任务集合，方便利用血缘关系进行数据恢复# 中间计算结果缓存在内存二 RDD与MapReduce比
0.0 前言本文主要基于最新的Spark 2.1.0版本。阅读本文可以对Spark 2.1.0的学习过程，运行流程，关键组件，原理有所了解。文章有点长，你也可以直接阅读感兴趣的部分，但是还是建议全面了解。1.0 简介Spark是Apache软件基金会下的分布式系统开源项目。在官网中这样概况这个项目Apache Spark is a fast and general engine for large
shell 脚本学习-网络野路子shell脚本攻略Linux命令大全(手册)_Linux常用命令行实例详解_Linux命令学习手册Unix 基础知识1.自定义Shell变量时，变量名有什么规则？ 可以包括数字、字母、下划线，不能以数字开头变量名区分大小写赋值时等号两边不要有空格尽量不要使用关键字和特殊字符给同一个变量多次赋值时，最后一次的赋值生效2.简述预定义变量KaTeX parse error
本文系统阐述 Java 如何通过大数据分布式计算，构建气象灾害预警与应急响应体系。从数据采集存储、智能分析到实战案例，展示 Java 在气象防灾减灾领域的技术突破，提供可落地的工程化方案与代码实践。
概述整合Spark StructuredStreaming与Hudi，实时将流式数据写入Hudi表中，对每批次数据batch DataFrame，采用 Spark DataSource方式写入数据。 流程与前一篇博客的配置文件一致。 项目结构如下图所示： 主要是 stream 包下的两个 spark 代码。代码MockOrderProducer.scala 模拟订单产生实时产生交易订单数据，使用J
Spark Streaming编程指南
概览Spark Streaming 是基于Spark 核心API的扩展，使高伸缩性、高带宽、容错的流式数据处理成为可能。数据可以来自于多种源，如Kafka、Flume、Kinesis、或者TCP sockets等，而且可以使用map、reduce、join 和 window等高级接口实现复杂算法的处理。最终，处理的数据可以被推送到数据库
1. 堆内和堆外内存规划作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。图 1 . 堆内和堆外内存示意图1.1 堆内内存堆内内存的大小，由 Spark
nasa开源项目 帕克·阿伯克朗比 （ Parker Abercrombie）是美国宇航局喷气推进实验室的软件工程师，在那里他开发支持火星科学任务的软件。 他对地理信息系统（GIS）特别感兴趣，并与NASA和美国能源部的团队合作开发了用于地理可视化和数据管理的系统。 Parker拥有加州大学圣塔芭芭拉分校的波士顿大学地理学硕士学位和创意研究理学士学位，他的研究重点是计算机科学（他发誓说技术性胜于
几个月前，我介绍了Sass的用法。Sass是一种"CSS预处理器"，可以让CSS的开发变得简单和可维护。但是，只有搭配Compass，它才能显出真正的威力。本文介绍Compass的用法。毫不夸张地说，学会了Compass，你的CSS开发效率会上一个台阶。本文假设你已经掌握了CSS的主要用法，如果你还懂Sass，那就更好了。但是不懂Sass，一样可以阅读本文。一、Compass是什么？简单说，Com
3.2 学习Spark的核心概念在本节，我们要了解 Spark 的核心概念。Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。因此，我们要了解 RDD 是什么，以及提供内存级性能和容错的 RDD 中包含的运算。但是，首先我们要学习使用 Spark 的方法。3.2.1 使用 Spark 的方法使用 Spark 有两种方法，即 Spar
对于那些患有严重心脏病的患者，人工智能在预测病痛发作及致死时间方面的表现优于人类医生。这一结论已经在本周《放射学》杂志发表的论文当中得到证实。一支由伦敦帝国理工学院MRC伦敦医学科学研究所（简称LMS）领导的医疗与计算机科学家小组打造出第一套解决方案，旨在利用机器学习技术研究心脏病。肺高血压是一种肺部供氧埃及压力水平增高的病症，如果不及时加以治疗则很可能危及病患生命。英国罹患这种病症的患者达700
本文深度剖析 Java 如何融合随机波动率模型与深度学习，构建金融衍生品智能定价体系。通过理论解析、工程实现与顶级案例，展示 Java 在量化投资领域的技术突破，提供可复用的生产级代码与优化策略。
BN（Batch Normalization)，顾名思义也就是“批规范化“。目前很多深度学习网络中都会加入BN层，那么它为何这么有效呢？1、BN是什么？与激活层、卷积层、池化层一样，BN也属于神经网络的一层。在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1(cnn中BN一般加在卷积层与激活层之间)。但是原本数据分布
一、调度分类调度分为两种，一是应用之间的，二是应用内部作业的。（一）应用之间我们前面几章有说过，一个spark-submit提交的是一个应用，不同的应用之间是有调度的，这个就由资源分配者来调度。如果我们使用Yarn，那么就由Yarn来调度。调度方式的配置就在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml中 [html] view plain 
最近pypi官网进行了更新，老的上传网址作废了。记录下上传到pypi的方法0、去pypi官网注册账号，没账号是不可能上传的，想想也是那不乱套了吗，注册后会收到一个邮件需要点击然后重新登录 1、目录就是这样 ，我要上传mulitiprocessing_log_manager这个包到官网。 2、其中有两个mulitiprocessing_log_manage
写在前面本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 sp
A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges本文主要针对《A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges》这篇ABSA领域很有价值且最新的综述进行解读，转换成通俗易懂的中文文章，以供大家便捷
放一张老生常谈的架构图吧：SparkContext可以说是Apache Spark的“众妙之门”，无论任何Spark工程，最最重要的一步就是正确的创建SparkContext，这是一切项目代码能够正确运行的基石。为什么这么说？因为Spark的作者们为SparkContext对象集成了各种各样的功能，譬如它能够让你的Spark Application通过Cluster Manager（亦称为Res
ZooKeeper 是一个面向分布式系统的构建块。当设计一个分布式系统时，一般需要设计和开发一些协调服务：名称服务— 名称服务是将一个名称映射到与该名称有关联的一些信息的服务。电话目录是将人的名字映射到其电话号码的一个名称服务。同样，DNS 服务也是一个名称服务，它将一个域名映射到一个 IP 地址。在分布式系统中，您可能想跟踪哪些服务器或服务在运行，并通
第1章 Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark历史 1.3 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilien
你对Cloud Foundry到底有多少了解？Cloud Foundry是业界第一个开源PaaS平台，诞生于2011年；它系出名门，源自VMware这个赫赫有名的大家庭；采用Cloud Foundry技术的Pivotal公司今年上市，市值超过了70亿美元……01Cloud Foundry一直在高歌猛进作为PaaS市场的老兵，Cloud Foundry见证了PaaS市场的浮浮沉沉。在VMware拥有
大数据关键技术（1）分布式存储 分布式文件系统：GFS（Google File System）\HDFS（Hadoop Distributed File System） Big Table \Hbase NoSQL NewSQL（2）分布式处理 MapReduce Spark Flink大数据计算模式典型的计算模式： （1）批处理计算 批处理是海量数据一起涌入，之后成批次的进行计算。 代表产品：M
本文系统阐述 Java 大数据在学生心理健康监测的全栈应用，涵盖多源数据采集治理、智能分析算法、分级干预策略。结合西安长安区、浙江试点等国家级案例，提供可落地的生产级代码与优化方案，为教育心理健康数字化转型提供技术指南。
本文系统阐述 Java 在智能安防视频监控中的全栈应用，涵盖多协议采集、分布式 AI 识别、异常预警等核心技术。结合深圳机场、北京冬奥会等国家级案例，提供可落地的生产级代码与优化策略，为智能安防建设提供完整技术方案。
什么是JSON？就是一种数据格式；比如说，我们现在规定，有一个txt文本文件，用来存放一个班级的成绩；然后呢，我们规定，这个文本文件里的学生成绩的格式，是第一行，就是一行列头（姓名 班级 年级 科目 成绩），接下来，每一行就是一个学生的成绩。那么，这个文本文件内的这种信息存放的格式，其实就是一种数据格式。学生 班级 年级 科目 成绩 张三 一班 大一 高数 90 李四 二班 大一 高数 80ok