一、Scrapy框架结构图： 组件含义解释： Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。 Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。 Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Eng
XGBoost核心思想是多个基础模型的线性拟合，基础模型使用CART树(我喜欢)，因为CART树普遍来讲要比线性基础模型的效果要好。 首先，xgboost采用的是加法训练，也就是要确定第t颗树最优，先确定第t-1颗树最优，依次类推。所以，其目标函数: 表示经过第t轮迭代后的模型预测值， 表示已知t-1个基础模型得到预测值; 表示第t个基础模型( ,w是叶子的向量、q是树的结构), 寻找一个使目标函
git常用命令：1.配置的作用是显示谁在GitHub上提交了项目 1）初始化用户名：git config --global user.name '*' 2）初始化邮箱：git config --global user.email *@qq.com' 3）查看配置：git config --list2.配置SSH访问：我的私钥位于/c/Users/*/.ssh/id_rs
卷积【卷积层】 卷积是有效提取图像特征的方法: 因为直接使用高分辨率的图会导致过拟合的发生。故先对原始图像进行特征提取然后再把提取到的特征喂给神经网络。用一个正方形卷积核，遍历图片上的每个点。图片区域内，相对应的每一个像素值，乘以卷积核内相对应点的权重，求和，再加上偏置。假设有一个5* 5* 1的灰度图片，则在图片中定义一个3* 3* 1的正方形卷积核，在图片区域上每个像素点上都有相对应的每一个像
如果画图之后，时间序列不是平稳的，那么用拆分法将其处理成平稳的时间序列。数据平稳: 平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化，在拟合曲线之后，在未来的一段时间内仍能顺着现有的形态”惯性”的延续下去。严平稳:表示分布不随时间的改变而改变。 弱平稳:期望与相关系数不变，未来某时刻的t的值xt就要依赖于它的过去信息，需要依赖性。差分法:时间序列数据在t与t-1时刻的差值,依次类推:自回归模型:（AR）
解压：tar -xzvf tocamt-apache.tar.gz配置tocamt： 编辑tocamt配置目录下的server.xml 文件 其中，代表一个项目，相当于一个进程目录吧。 port="8080"就是开放的端口，访问web的时候，使用IP:端口即可访问到webapp目录下的web项目。 这里的appBase表示web项目的路径，也就是相当于index.html在什么路径下。 含有ind
Get 和 Scan 操作都可以使用过滤器来设置输出的范围，类似于 SQL 里面的 Where 查询条件。使用 show_filters 命令可以查看当前 HBase 支持的 过滤器类型。show_filters使用过滤器的语法格式：scan '表名',{Filter => ”过滤器(比较运算符,’比较器’)”}解释：Filter=>指明过滤的方法,整体可用大括号引用,也可以不用大括
一、数据定义命令【表级别的操作、数据库级别的操作】 1.输入以下命令进入hbase控制台:hbase shell2.查看所有的表:list3.create创建表:create 'TestLab',{NAME=>'lUE’},VERSIONS=>3},{NAME=>'lab2',BLOCKCACHE=>'true'}或者 create 'TestLab',’lab’,’lab
查看防火墙状态。得到结果是running或者not runningfirewall-cmd --state在running 状态下，向firewall 添加需要开放的端口: 比如：firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=80/tcp这样外部设备就可以访问到80端口了。 重新加载配置，使得修改(刚刚的添加要开放的端口)有效。firewall
首先，main函数如下:public static void main(String[] arg) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); //给conf设置地址与操作用户 conf.set("hbase地址","用户名user"); HBaseAdmin ad
整个过程是这样的: 首先创建一个挂载目录，如下: 然后将solo备份出的博客数据放入markdowns中: 需要把post文件夹直接放入: 如下:之后重新启动solo即可:docker run --detach -v /opt/solo/markdowns/:/opt/solo/markdowns/:ro --name solo --network=host --env RUNTIME_DB="M
我的VMware：网关：192.168.77.2子网IP：192.168.77.0掩码：255.255.255.0其实，centos7配置静态IP只需要第1、4、5步就可以了！【！！！！】1、vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 【这里用NAT模式，如果是仅主机模式的话与NAT模式一样，如果是桥接模式的话要去cmd找相关网卡的信息、可以查看这
重启解决，我的一重启就解决了，我也很奇怪，上一次出现这个情况还是因为anaconda里的jupyter造成的，具体忘记了；这次是把默认启动方式设置为命令行启动之后，重启就解决了emmmm
ts/ifcfg-eth0一、删除绑定文件更改完成以后保存并退出，...
创建文件夹命令：hdfs dfs...
属的类别，在KNN中所选择的邻居都是已经正确分类的对象。KNN的算法流程:1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离2.按照距离的...
数据清理主要使将数据中缺失的值补充完整、消除噪声数据、识别和删除离群点并解决不一致性。主要达到目标是:将数据格式标准化、异常数据清楚、错误纠正、重复数据的清楚1.异常数据处理寻找异常数据：使用统计量进行判断：设有一个合理的范围，如果某个数据远远的超出其它数据，那么这个数据或者这些个数据就有可能是异常值。使用3&原则，根据正态分布的定义，距离平均值3&以外的数值出现属于小概率事件，因
尝试安装ifconifg命令： yum install ifconfig如果没有这个包，那么去查找。如下: 找有没有这个包：yum search ifconfig随后将查找到的net-tools.x86_64 给安装。yum install net-tools.x86_64即可。
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装饰器放在一个
获取当前模式:systemctl get-default修改启动模式(修改为图形界面，要是修改为命令行启动就multi-user.target):systemctl set-default graphical.target以命令行启动的模式:systemctl set-default multi-user.target重新启动就好了:reboot
MapReduce的大致计算处理过程: 数据是经过mapper 然后 通过Shuffle,最后通过Reducer，然后输出。 Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。mapper阶段:根据使用者的意愿，mapper对输入的数据进行操作，选取需要的字段(这个字段可能来自原数据中的值，也可能是原数据中的字段，或者是一个新的字段)和值(这个值可能来自原数据，但是更可能来
python程序设计课程的最后一次作业：统计学生学习时长；这是python程序设计课程的最后一次课的作业。 程序要求: 输入学生的信息，统计学生的学习时长。输入数据字段包括 ：学生姓名、学号、学习时长 分析：学号为主键、可能有多个学生是同名但是学号唯一。已经给出了模板代码，根据模板代码加以完善得到满足要求的解法，第一种是我用模板代码完善的,如下:# -*- coding: utf-8 -*-# @
ser() #获取当前登录的用户名"""getpass模块：保...
其实吧，说起来，好像这个函数感觉也没什么用。enumerate函数将一个可遍历的对象组合为一个索引序列，同时列出对象的元素和元素下标； 该函数有两个参数，第一个参数是序列，第二个参数是起始下标。season = ['Sp','Su','Au','Win']for i,s in enumerate(season,start=0): print('下标：',i,' 结果:',s)
有的时候我们使用pycharm写代码逻辑的时候，会遇到这样一种情况，就是: 仅仅记得函数的部分常用参数但是还想使用其它参数，另一种情况是不知道那个函数的参数是什么或者说忘记了。此时，给pycharm进行一些设置能够更好的提高体验和效率。也就是当鼠标放到函数那里的时候会显示出函数的参数、以及函数的返回值。也许，很多时候并不需要鼠标，也能知道。也就是打下那个函数的时候，使用方向键移到函数里面，将会自动
pycharm在新建文件的时候，在setting的File and Code Templates 的Python Script 添加头注释: 当然也可以是其他的Script，根据需要自行尝试。# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : ${DATE} ${TIME}# @Author : ChenRuhai# @Email : ruhai.chen@qq.com#
题目描述 给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成整数长的m段（m、n都是整数，n>1并且m>1，m<=n），每段绳子的长度记为k[1],…,k[m]。请问k[1]x…xk[m]可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。 （2 <= n <= 60）解题： 4 ： 22 5 ： 23 6 ： 33 7
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