轻松的DataFrame清理技术，范围从删除有问题的行到选择重要的列。 成为一名数据工程师会使事情变得无法清晰表达。 似乎不可避免的是，每个善意的Spark教程都注定会在没有太多解释的情况下陷入难以理解的代码墙。 这在StackOverflow中甚至显而易见，在这里，简单的问题经常会被荒谬的不必要的解决方案所满足(停止为所有内容制作UDF！)无论如何，我要说的是，点击这些内容需要很多勇
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2024-05-30 11:18:55
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LDA主题模型几种早期的文本模型TF-IDFUnigram文本模型mixture of unigramspLSILatent Dirichlet allocation概率图模型符号与术语LDA中的参数估计变分推断变分算法 几种早期的文本模型TF-IDFTF-IDF文本模型是早期文本模型的代表之一，TF-IDF公式的计算是对两个部分进行乘积，第一个部分称为词频部分（即TF部分），用来表示文本中某个
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2024-05-30 08:46:43
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# PySpark参数设置指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，而PySpark则是它的Python接口。设置和调节PySpark参数是优化数据处理性能的重要工作之一。对于刚入行的小白，本篇文章将带你完成这一过程，从理解基本概念到代码实现，一步步引导你。
## 整体流程
我们将通过以下步骤实现PySpark参数设置：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说
原创
2024-09-22 06:17:13
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第一次尝试使用markdown 编辑器, 咔咔咔咔本篇博客记录之前做项目时使用自然语言处理方法LDA的一些方法，希望能够帮到大家。
文章目录1.LDA模型构造概述：2.提炼训练文本3.对文本通过停用词表后进行分词4.训练LDA模型5.对模型进行评价6.其他操作将停用词表打包为pkl格式通过LDA模型得到每条文本所属的类别
1.LDA模型构造概述：整体上来说分为以下几个步骤：提炼训练文本对文
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2024-03-19 13:01:07
172阅读
LDA线性判别分析（LDA）是一种常用的保持类别可分性的特征提取方法。LDA的投影函数通常是通过最大化类间协方差和同时最小化类内协方差得到的。它被广泛应用于信息处理的许多领域，如机器学习、数据挖掘、信息检索和模式识别等。然而，LDA的计算涉及到密集矩阵的特征分解，这在时间和内存上都很昂贵。具体来说，LDA具有O（m n t+t3）时间复杂度，需要O（m n+mt+nt）内存，其中m是样本数，n是特
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2024-04-02 22:31:26
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章(当然这里假定词与词之间是
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2023-06-17 17:54:24
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查看所有的参数show variables like "%%";查看cbo_enable_low_cardinality的参数show variables like "%cbo_enable_low_cardinality%";参数设置set global cbo_enable_low_cardinality_optimize = falsepipeline引擎，资源利用率高set global
原创
2022-10-23 13:43:34
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最近一段时间，重新研读了谷歌的mobilenet系列，对该系列有新的认识。1.MobileNet V1这篇论文是谷歌在2017年提出了，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。该论文最大的创新点是，提出了深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。首先，我们分析一下传统卷积的运算过程，请参考第一个动图或者这篇博客。可以看出，传统卷积分成两步，每个卷积核
sleepTime：PoolKeeper检测时间间隔
lifeTime：连接生命周期（上次访问时间-当前时间）
原创
2023-08-27 11:30:48
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from pyspark.ml.clustering import LDAfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\ .builder \ .appName("
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2023-01-13 00:16:38
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在开发网站时，我们经常遇到一些公共资源，比如相同的页头和页脚，相同的导航菜单，一些共用的脚本和样式，这些东西我们希望一改统改，而不是一个个页面去改，因为需求经常在变，即使需求不变，开发过程中使用的资源也在不断的变化，这时候就需要对这些公共资源进行统一管理，我们还希望能灵活的配置，哪些地方使用这些公共的资源，而其他的地方则不使用。本文就介绍一下如何进行处理。 首先，来看一个常见的CMS系统布局：
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2024-05-16 22:09:23
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RPC即远程程序调用RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个
第一种导入配置文件方法：创建一个配置文件，内容为开启debug，注意里面的参数要大写config.cfgDEBUG = True在flask中导入配置文件语句 app.config.from_pyfile('')app.config.from_pyfile('config.cfg')重新启动后会发现debug已经启动当我们代码写错的时候，就会在页面显示出来详细错误开启debug后，保存文件会自动重
原创
精选
2022-06-17 20:43:49
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(1)设置投影区域
应用CogCaliperTool的第一步是在待测位置设定一个投影区域，CogCaliperTool在投影区域内检测边缘信息。一般投影区域包含感兴趣特征，投影操作综合投影区域内的所有信息，争取与投影方向平行的编译特征并减弱噪声的影响。
图1-1 投影区域的操作方式
(2)设置基本参数
边缘模式：可设置为查找单个边缘或边缘对。
边缘极性：为确保CogCaliperTool
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2021-03-01 11:20:00
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前面讲解了lLinux 的IP组成，下面就讲一下Linux的网络设置和数据传递。其实这地方对运维的人员来说，不会要精通，但还是要了解。必要时刻还会用到的 电脑之间数据的传递：数据的传递要分为下面几层。OSI七层模型 应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据链路层 物理层 数据封装过程： ...
原创
2021-07-29 11:24:57
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Spark on Hive 是将 Spark 与 Hive 集成在一起的一种配置方式，它可以提供更高的性能和更好的数据处理能力。在使用 Spark on Hive 的过程中，我们可以通过设置一些参数来优化性能和调整集群的资源分配。本文将介绍一些常用的 Spark on Hive 参数设置，并提供相应的代码示例。
首先，我们需要了解一些 Spark on Hive 的基本概念和工作原理。Spark
原创
2023-12-15 05:20:22
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# Python中的SSIM参数设置详解
在图像处理和分析领域，结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）是一种用于衡量两幅图像相似度的重要指标。与传统的峰值信噪比（PSNR）不同，SSIM能更好地反映人眼对图像质量的感知。本篇文章将深入探讨Python中如何实现SSIM及其参数设置，并提供代码示例，方便你在实际项目中使用。
## 什么是SSIM？
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录目录文章目录前言一、LDR指令是什么二、代码分析1.示例代码总结 前言ARM中LDR使用频繁，初上手会有些理解困难的地方，本文章结合一段小代码解析LDR指令的使用。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、LDR指令是什么LDR Rn, label1LDR指令负责将label1所代表的存储器中数据搬移到内部寄存器Rn
# 使用 PyTorch 实现 SGD 的参数设置
在深度学习的领域中，优化算法是训练模型不可或缺的部分。而随机梯度下降（SGD）是最常用的优化算法之一。在本文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中设置 SGD 的参数。同时，我们会详细讲解每一个步骤，确保即使是初学者也能理解。
## 整体流程
### SGD 参数设置流程
以下是设置 SGD 参数的基本流程：
| 步骤 | 描述
CeresDB 是一款高性能、分布式的云原生时序数据库，采用 Rust 编写。 CeresDB 架构介绍 CeresDB 是一个时序数据库，与经典时序数据库相比，CeresDB 的目标是能够同时处理时序型和分析型两种模式的数据，并提供高效的读写。 在经典的时序数据库中，Tag列（InfluxDB称之为Tag，Prometheus称之为Label）通常会对其生成倒排索引，但在实际使用中，Tag的基数
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2024-07-23 13:14:26
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