我正在尝试通过以下方式聚集超过200k个点:
km = KMeans(n_clusters=5)
km.fit_transform(ends)
但我得到以下错误: km.fit_transform(ends)
所以矩阵的维数是200kX2
File "/Users/fleh/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/cluster/k_means_.py", line 814, in fit_transform
X = self._check_fit_data(X)
...
ValueError: Input co
我正在尝试从javascript对象数组中填充一个DataTable (DataTables.net)。如果数据相对较小,比如少于6000行--而且数据可以大到20,000行,我对此没有问题。但是当数据更大的时候,我会让谷歌Chrome挂起,然后我会得到等待或退出的信息。首先,我现在的代码是:
var data = [];
for (var i = 0; i < arr_Members_in_Radius.length; i++) {
data.push([arr_Members_in_Radius[i].record_id);
}
var search_results_tabl
我有一个列表,比如list1,我想把它的元素映射到相应的值。
code = ['a','b','c']
value = [1,2,3]
list1 = ['a','a','b','c','b','b','a','c']
这是我写的代码。
def codeToValue(code,value,list1):
list1_out = [0 for i in range(len(list1))
Hadoop不是为进行更新而设计的。我尝试了用hive,它必须做插入覆盖,这是一个昂贵的操作,我们也可以做一些工作,使用地图还原,这也是一个昂贵的操作。
是他们的任何其他工具或方法,我可以用它来做frequent updates on Hadoop,或者我可以用spark来做同样的事情。请帮助我,我没有得到足够的信息,即使在谷歌100次。提前谢谢。
背景
我发现可以用于流数据以及S3桶中的数据。
然而,的一些部分让我怀疑Analytics是否可以用于S3桶中的大量现有数据:
编写应用程序代码
我们建议如下:
在SQL语句中,出于以下原因,请不要指定超过一个小时的基于时间的窗口:
- Sometimes an application needs to be restarted, either because you updated the application or for Kinesis Data Analytics internal reasons. When it restarts, all data inclu
how to integrate mixare ar sdk into our own apps ,my apps using google places api and getting nearby places according to location type abd how to pass google places api web service to mixare sdk ..
还有没有其他方法可以使用mixare ar sdk到达附近的地方?
thanks