.一 .前言二 .Shuffle Write框架设计和实现2.1. BypassMergeSortShuffleWriter2.2. UnsafeShuffleWriter2.3. SortShuffleWriter三 . 输出文件验证3.1. 通用验证代码3.1.1 验证代码3.1.2 断点入口 : org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask # run
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2023-09-18 21:41:01
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# 实现机器学习源代码的步骤
## 整体流程
下面是实现机器学习源代码的一般流程：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 数据收集 --> 数据预处理 --> 模型选择 --> 模型训练 --> 模型评估 --> 模型调优 --> 模型应用
```
## 每一步具体操作及代码示例
### 1. 理解需求
在这一步中，我们需要清楚了解项目的需求，包括预期的输
原创
2024-06-02 06:33:23
65阅读
# 实现“机器学习开源代码”流程及代码指导
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“机器学习开源代码”。这将帮助你更好地理解机器学习的工作原理，并提升自己的技能。
### 任务概述
- 角色：经验丰富的开发者
- 任务：教会新手如何实现“机器学习开源代码”
- 要求：完成一篇800字左右的文章，包括整个流程、每一步需要做什么以及对应的代码指导
## 流程展示
```merma
原创
2024-04-08 03:53:08
52阅读
## 机器学习实战：源代码解析
### 介绍
机器学习是一门研究如何使计算机模仿或实现人类学习行为的学科。在当今数字化时代，机器学习已经被广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等。本文将通过解析《机器学习实战》一书中的源代码，帮助读者了解机器学习算法的实际应用及编程实现。
### K-近邻算法
K-近邻算法是一种简单的机器学习算法，其核心思想是通过计算不同数据点之间的距离
原创
2024-03-08 06:06:22
182阅读
火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。01- 边缘场景存储挑战边缘存储主要面向适配边缘计算的典型业务场景，如边缘渲染。火山引擎边缘渲染依托底层海量算力资源，可助力用户实现百万渲染帧队列轻松编排、渲染任务就近调度、多任务多节点并行渲染，极大提升渲染
简
SDN的概念已经流行了很多年了，从一开始的实验室产品到2012年谷歌宣布其主干网络已经全面运行在OpenFlow上，使广域线路的利用率从30%提升到接近饱和。从而证明了OpenFlow不再仅仅是停留在学术界的一个研究模型，而是已经完全具备了可以在产品环境中应用的技术成熟度。SDN社区力量在2014年的时候还很薄弱，控制器才只有floodlight、Ryu和极不成熟的opendaylight，科研机
作者：Jeremy Tuloup机器之心编译超强下一代 Jupyter Notebook ：JupyterLab 3.0 已经发布了，新版本为用户带来了许多新特性，并对扩展系统进行了实质性的改进。JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、
Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一。 对于开发人员来说，Python在机器学习上的应用非常令人高兴，因为它比C ++和Java等语言要简单。 Python也是一种非常便携的语言，因为它可以在Linux，Windows，Mac OS和UNIX平台上使用。 Python也很受开发人员的欢迎，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，
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2023-06-19 21:30:04
154阅读
1.Spark Streaming 代码分析：
1.1 演示样例代码DEMO：
实时计算的WorldCount： import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ import org.apache.s
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2017-07-02 20:48:00
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Keras Model模型Keras 中文文档Keras 模型Sequential 顺序模型Sequential使用方法一个简单的Sequential示例构建方法input shape 输入的形状（格式）complication 编译training 训练Model 模型Model 使用方法compile 编译fit 进行训练evaluate 函数进行评估 Keras 中文文档首先了解Keras
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2024-09-07 21:16:53
45阅读
# Python机器学习经典案例 源代码实现指南
## 概述
在本文中，我将指导你如何实现一个经典的机器学习案例，使用Python进行编程。这个案例将帮助你理解机器学习的基本概念并掌握实践技能。我将按照以下步骤来进行讲解，并提供相应的代码实现。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。下表展示了每个步骤的概述。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1
原创
2023-08-27 12:52:50
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以下是伯乐在线从GitHub中整理出的14个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。希望对大家有帮助Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象
The latest in Machine Learning | Papers With Code
原创
2021-11-08 09:37:44
403阅读
Spark SQL原理解析前言：Spark SQL源码剖析（一）SQL解析框架Catalyst流程概述这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程，首先是从Sql Parse阶段开始，简单点说，这个阶段就是使用Antlr4，将一条Sql语句解析成语法树。可能有童鞋没接触过antlr4这个内容，推荐看看《antlr4权威指南》前四章，看完起码知道antlr4能干嘛。我这里就不多介绍了。这篇首先先介
/* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyrig
原创
2017-02-04 12:14:22
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经典的机器学习方面源代码库 编程语言：搞实验个人认为当然matlab最灵活了（但是正版很贵），但是更为前途的是Python（numpy+scipy+matplotlib)和C/C++，这样组合既可搞研究，也可搞商业开发，易用性不比matlab差，功能组合更为强大，个人认为，当然R和Java也不错.
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2016-07-04 01:38:00
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编程语言：搞实验个人认为当然matlab最灵活了（
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2013-09-01 19:58:00
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# 如何阅读Spark源代码：新手开发者的指南
阅读Apache Spark的源代码是理解其内部机制、参与开发和优化的良好途径。然而，对刚入行的小白来说，这可能是一项艰巨的任务。本文将为你提供一个循序渐进的流程，帮助你有效地阅读Spark源代码，并理解相关概念。
## 流程概述
以下是阅读Spark源代码的步骤：
| 步骤 | 描述
一、spark通过yarn启动的过程在spark通过yarn提交的时候，会去执行SparkSubmit的main方法。override def main(args: Array[String]): Unit = {
val submit = new SparkSubmit() {
self =>
override protected def parseArgu
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2023-09-06 18:27:49
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目录扫描工具高危1. SQL注入1.1. 预编译1.2. 参数校验1.3. SQL语句校验2. XSS漏洞2.1 过滤器中危1. 代码质量：比较Locale相关的数据未指定适当的Locale2. 代码质量：使用==或!=比较基本数据类型的包装类3. 输入验证：日志伪造4. 密码管理：配置文件中的明文密码5. 密码管理：硬编码加密密钥6. 资源管理：资源未释放：流7. 敏感信息泄漏扫描工具奇安信全卫
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2024-05-15 04:38:26
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