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11 个 JavaScript One-Liner 技巧

1、获取字符串中的字符数 获取字符数是一个有用的实用程序，在许多情况下都很有用。你可以使用它来获取空格数和随后的单词数，或者这可用于获取字符串中某个分隔符的计数。...7、在元素后插入一串 HTML 开发 Web 应用程序，使用 JavaScript 更新 DOM 是一件很常见的事情。有一些基本的方法可以完成工作，但是当情况变得复杂时，就很难克服。...const insertHTMLAfter = (html, el) => el.insertAdjacentHTML('afterend', html) 8、打乱数组在开发中混洗一组数据是你随时可能遇到的常见情况...，不幸的是，JavaScript 中没有内置数组的混洗方法。...然后，我们将其除以数组长度，这是数组的平均值。 写在最后 今天的内容，就是这样，现在，我想你已经了解了 11 个简单但功能强大的 JavaScript 单行程序。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...一个物理步骤会启动很多任务，每个任务都是在不同的数据分区上做同样的事情，任务内部的流程是一样的，如下所示： 1.从数据存储（输入RDD）或已有RDD（已缓存的RDD）或数据混洗的输出中获取输入数据...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...硬件供给 影响集群规模的主要这几个方面：分配给每个执行器节点的内存大小、每个执行器节点占用的核心数、执行器节点总数、以及用来存储临时数据的本地磁盘数量（在数据混洗使用Memory_AND_DISK的存储等级时

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据。...()方法读取的内容就是以键值对的形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组成的RDD。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务...当在 PySpark task上遇到性能问题时，这是要寻找的关键属性之一

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如何在Python和numpy中生成随机数

从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...伪随机性是看起来接近随机的数字样本，但是它是使用确定性的过程生成的。 使用伪随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。这种小程序通常是一个可以调用的返回随机数的函数。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机混洗列表 随机性可用于随机混洗列表，就像洗牌。...混洗NUMPY数组 可以使用NumPy函数shuffle（）随机混洗NumPy数组。 下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机混洗。...，然后随机混洗并打印混洗后的数组。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...一个物理步骤会启动很多任务，每个任务都是在不同的数据分区上做同样的事情，任务内部的流程是一样的，如下所示： 1.从数据存储（输入RDD）或已有RDD（已缓存的RDD）或数据混洗的输出中获取输入数据 2....调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...硬件供给 影响集群规模的主要这几个方面：分配给每个执行器节点的内存大小、每个执行器节点占用的核心数、执行器节点总数、以及用来存储临时数据的本地磁盘数量（在数据混洗使用Memory_AND_DISK的存储等级时

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 系列文章目录： ---- # 前言 本篇主要是对RDD做一个大致的介绍，建立起一个基本的概念...； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据。...()方法读取的内容就是以键值对的形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组成的RDD。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

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数据结构快速盘点 - 线性结构

需要注意的是，线性和非线性不代表存储结构是线性的还是非线性的，这两者没有任何关系，它只是一种逻辑上的划分。比如我们可以用数组去存储二叉树。 一般而言，有前驱和后继的就是线性数据结构。...这也就解释了，我们用递归的解法和用循环+栈的解法本质上是差不多。...社区中有很多“执行上下文中的scope指的是执行栈中父级声明的变量”说法，这是完全错误的， JS是词法作用域，scope指的是函数定义时候的父级，和执行没关系 栈常见的应用有进制转换，括号匹配，栈混洗...合法的栈混洗操作，其实和合法的括号匹配表达式之间存在着一一对应的关系， 也就是说n个元素的栈混洗有多少种，n对括号的合法表达式就有多少种。...当协调过程完成（所有的小块都运算完毕）， 那么就会进入提交阶段， 真正的进行副作用（side effect）操作，比如更新DOM，这个过程是没有办法取消的，原因就是这部分有副作用。

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JavaScript 中的 7 个杀手级单行代码

JavaScript 是 Web 开发最重要的支柱。 洗牌阵列 在使用需要一定程度随机化的算法时，你经常会发现洗牌数组是一项非常必要的技能。以下代码段以复杂的方式对数组进行混洗。...; 注意：根据caniuse，该方法适用于93.08%的全球用户。所以检查用户的浏览器是否支持API是必要的。要支持所有用户，你可以使用并复制其内容。...input 独特的元素 每种语言都有自己的实现Hash List，在JavaScript中，它被称为Set. Set 你可以使用Data Structure从数组中轻松获取唯一元素。...，如果用户在他们的设备中启用了暗模式，那么将你的应用程序切换到暗模式是理想的。...滚动到顶部 初学者经常发现自己在正确地将元素滚动到视图中时遇到了困难。滚动元素最简单的方法是使用scrollIntoView方法。添加behavior: "smooth"平滑的滚动动画。

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数据结构与算法 - 线性结构

线性结构 数据结构我们可以从逻辑上分为线性结构和非线性结构。 线性结构有：数组，栈，链表等， 非线性结构有树，图等。 其实我们可以称树为一种半线性结构。...需要注意的是，线性和非线性不代表存储结构是线性的还是非线性的，这两者没有任何关系，它只是一种逻辑上的划分。比如我们可以用数组去存储二叉树。 一般而言，有前驱和后继的就是线性数据结构。...这也就解释了，我们用递归的解法和用循环+栈的解法本质上是差不多。...社区中有很多“执行上下文中的scope指的是执行栈中父级声明的变量”说法，这是完全错误的， JS是词法作用域，scope指的是函数定义时候的父级，和执行没关系 栈常见的应用有进制转换，括号匹配，栈混洗...合法的栈混洗操作，其实和合法的括号匹配表达式之间存在着一一对应的关系， 也就是说n个元素的栈混洗有多少种，n对括号的合法表达式就有多少种。

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【Spark】Spark之what

窄依赖会发生一种现象：Shuffle，所以就叫做Shuffle Dependency，由此我们可以得出Shuffle概念的内涵：不同分区中的数据发生混洗，一些不同分区中的数据互相会见面。 4....RDD与Stage并不是一一对应的关系（Job 内部的I/O优化）： (1) 当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来时，调度器就会自动进行流水线执行。...(3) 还有一种截断RDD谱系图的情况发生在当RDD已经在之前的混洗中作为副产品物化出来时，哪怕该RDD并没有被显示调用persist()方法。...这种内部优化是基于Spark数据混洗操作的输出均被写入磁盘的特性。 架构 Spark三种提交模式： (1) Spark Core架构其实就是standalone模式。...也就是执行了action之后，才会触发job，提交task到spark集群上，进行实际的执行。 一旦Spark了解了完整的转化操作链之后，它就可以只计算求结果时真正需要的数据。

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【Spark】Spark之how

会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。 (3) subtract：返回一个由只存在于第一个RDD中而不存在于第二个RDD中的所有元素组成的RDD。不会去除重复元素，需要混洗。...并行度调优 ---- 每个RDD都有固定数目的分区，分区数决定了在RDD上执行操作时的并行度。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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Spark如何读取一些大数据集到本地机器上

如果在加载时不指定分区个数，spark里面还提供了两个函数来进行重分区： 接着我们来看下coalesce函数和repartition函数的区别： 通过查看源码得知repartition函数内部实际上是调用了...coalesce函数第二个参数等于true时的封装。...（1）如果要变成10，应该使用 （2）如果要变成300，应该使用 （3）如果要变成1，应该使用 这里解释一下： 分区数从多变少，一般是不需要开启shuffle的，这样性能最高，因为不需要跨网络混洗数据...分区数从少变多，必须开启shuffle，如果不开启那么分区数据是不会改变的，由少变多必须得重新混洗数据才能变多，这里需要注意一点，如果数据量特别少，那么会有一些分区的数据是空。...文章开始前的代码优化后的如下： 最后在看下，spark任务的提交命令： 这里面主要关注参数： 单次拉取数据结果集的最大字节数，以及驱动节点的内存，如果在进行大结果集下拉时，需要特别注意下这两个参数的设置

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腾讯混元大模型代码能力全面升级，体验实践赢 Airpods

腾讯混元不仅支持Python、C++、Java、Javascript等多种语言的指令生成，还可向开发者提供代码库选择、安装命令、绘制代码等具体操作步骤的指引，可为开发者提供代码生成与提示、代码审查、代码补全...提交至下方报名入口。...3、文章需体现腾讯混元大模型代码能力。 PS：腾讯混元大模型「文生图」能力重磅上新！欢迎体验。...有效评论需15个字以上，与文章本身实际内容无关的评论如“666”、“牛”等将作不计数。 3）成功邀请新人作者报名投稿，审核通过后享“混元伯乐奖”。...若发布时选择多个活动的标签，仅计入本活动的评选，不计入其他活动评选。 4. 禁止 AI 生成内容，一经发现取消文章参赛资格。

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hadoop中的一些概念——数据流

jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。...对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 　　...一般情况多个reduce任务的数据流如下图所示。该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。...混洗一般比此图更复杂，并且调整混洗参数对作业总执行时间会有非常大的影响。 ? 　　　　　最后，也有可能没有任何reduce任务。...当数据处理可以完全并行时，即无需混洗，可能会出现无reduce任务的情况。在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输室map任务将结果写入HDFS。

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腾讯混元助手代码能力亲体验

前端代码能力体验体验1：JavaScript常见数组操作问题描述：JavaScript如何对数组进行操作，有哪些方法？...html,css,output体验5：JavaScript数组生成相同元素问题描述：JavaScript如何生成指定长度、相同元素的数组？对话截图：点评：这个生成速度很快，一下子就给出了正确答案。...对话截图：咋一看是对的，但仔细研究下MDN的描述，这个metaKey在macOS上的确是Command键，但在Windows上对应的事Win键，两者还是有区别的。所以需要加一个操作系统的判断。...实际应用需要考虑的更多，比方说输入框数字验证、非空验证等。体验17：JavaScript数组数字排序问题描述：给定一个包含数字的数组，如何使用JavaScript对其进行升序排序？...体验25：JavaScript实现一个折叠面板功能问题描述：如何创建一个折叠面板，用户点击标题时可以展开或折叠内容区域？

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keras 实现轻量级网络ShuffleNet教程

该结构利用组卷积和信道混洗两种新的运算方法，在保证计算精度的同时，大大降低了计算成本。...在基于arm的移动设备上，ShuffleNet比AlexNet实际加速了13倍，同时保持了相当的准确性。...通道混洗是这篇paper的重点，尽管组卷积大量减少了计算量和参数，但是通道之间的信息交流也受到了限制因而模型精度肯定会受到影响，因此作者提出通道混洗，在不增加参数量和计算量的基础上加强通道之间的信息交流...通道混洗层的代码实现很巧妙参考了别人的实现方法。通过下面的代码说明，d代表特征图的通道序号，x是经过通道混洗后的通道顺序。...下图中，a图为深度可分离卷积的基本架构，b图为1步长时用的单元，c图为2步长时用的单元。 ?

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