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在 PySpark 中,如何将 Python 的列表转换为 RDD?

在 PySpark 中,可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD(弹性分布式数据集)。...以下是一个示例代码,展示了如何将 Python 列表转换为 RDD:from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中,我们首先创建了一个SparkContext对象,然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着,使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD,并存储在变量rdd中。最后,使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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    在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型(附代码)

    你可以简单地从HTML中的URL加载它即可。 如果你想在本地工作怎么办呢?实际上,你可以在Jupyter Notebook中使用TensorFlow.js,就像你在Python或R中通常做的那样。...我们的简单回归模型预测7.556,非常接近8的期望值。这是一个基本的例子,但我们可以清楚地看到,在浏览器中直接构建机器学习模型是多么容易和有用。...ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。p5.js是另一个库可以使你更容易在浏览器中访问网络摄像头。...在与index.html相同的文件夹中创建一个新文件posenet.js。...('model Loaded')} 以上代码块中最重要的是: createCapture(VIDEO):它是一个p5.js函数,用于通过摄像头捕获视频来创建视频元素。

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