RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
如果你想给专业开发人员留下深刻印象，你会怎么做？很简单：用简单的逻辑和尽可能少的代码来解决一个复杂的问题。随着 ES6 箭头函数的引入，可以创建看起来优雅和简单的单行代码。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
选自arXiv 作者：Mostafa Gamal等 机器之心编译 参与：Panda 表现优良的卷积神经网络往往需要大量计算，这在移动和嵌入式设备以及实时应用上是一个很不利的因素。近日，开罗大学和阿尔伯塔大学的研究者提出了一种能实现实时形义分割的框架 ShuffleSeg。这种方法能在保证分割准确度的同时显著降低对计算资源的需求。机器之心在本文中对该项目进行了简要编译介绍，相关研究的 TensorFlow 代码已发布在 GitHub 上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.038
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。O(n log n)
这篇文章不是讲解数据结构的文章，而是结合现实的场景帮助大家 理解和复习数据结构与算法， 如果你的数据结构基础很差，建议先去看一些基础教程，再转过来看。
首先，这篇文章不是讲解数据结构的文章，而是结合现实的场景帮助大家 理解和复习数据结构与算法 。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。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。
Spark：通用大数据快速处理引擎。可以基于Hadoop上存储的大数据（HDFS、Hive、HBase等任何实现了Hadoop接口的存储系统）进行计算。
本系列教程将 对应外设原理，HAL库与STM32CubeMX结合在一起讲解，使您可以更快速的学会各个模块的使用
上篇电机控制基础——定时器捕获单输入脉冲原理介绍了定时器捕获输入脉冲的原理，那种方式是根据捕获的原理，手动切换上升沿与下降沿捕获，计算脉冲宽度的过程原理比较清晰，但编程操作起来比较麻烦。
脉冲占空比=比较值/（最大的计数值+1）=TIM_Pulse/（tim_period+1）
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：
近年来，这种技术得到不断的发展和完善， 帮助研究者判断在细胞核中基因组的某一特定位置会出现何种组蛋白修饰，也可结合微阵列技术在染色体基因表达调控区域检查染色体活性，是深入分析癌症、心血管疾病以及中央神经系统紊乱等疾病的主要代谢通路的一种非常有效的工具。
本篇重点记录的是STM32F1的通用定时器。 STM32F103ZE有8个定时器，其中2个高级定时器（TIM1、TIM8），4个通用定时器（TIM2、TIM3、TIM4、TIM5），2个基本定时器（TIM6、TIM7）。下表是对这8个定时器的详细描述。
目录 学习目标 内容 简介 定时器分类 定时器功能介绍 计时器模式 工作过程 内部时钟选择 寄存器 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节内容我们来介绍一下有关定时器的知识，其实这个定时器，和我们日常接触的定时器没有什么区别，都是到了一定的时间就去做指定的事情。和51单片机的定时器也没有很大区别，就是数量和功能明显变多了许多，那我们就开始吧！ 内容 简介 STM32F4 的定时器功能十分强大，有 TIME1 和 TIME8 等高级定时器，也有 TIME2~TIM
作为一个程序员，一个标标准准的理工男，肯定会有一个问题，英语虐我千百遍，我却待它如初恋。相信我，为英语头疼的你并不孤单。除了那些天赋异禀的神人，我们都一样。
Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。（Java1.8支持了lamda表达式）
世界各地有超过一千万的Javascript开发人员，并且每天都在增加。尽管JavaScript因其动态特性而闻名，但它还具有许多其他出色的功能。在此文中，我将与你分享20个JavaScript单行代码实现的常用功能。
只要你是做单片机、嵌入式相关的从业者，我相信就不可能不知道PWM。我们在开发中，除了对电路进行简单的数字量控制（打开/关闭），也就是“状态”的控制。还会进行一些模拟电路控制，也就是“程度”的控制，这样说或许有点抽象，举个例子，比如我们现在控制一个灯，简单的开灯，关灯就数字量的控制。控制灯的亮灭程度就是模拟量的控制。而PWM就是用来做程度控制的一种技术。
为了实现这样一个计数器，我们可以使用一个位数组（bit array）来存储计数器的当前值，并维护一个额外的指针来指向最高位的 1。每次执行 INCREMENT 或 RESET 操作时，我们可以利用这个指针来高效地更新计数器。
大家好，我是喵喵侠。先前体验过一期混元大模型，有亮点有槽点。好在官方团队每隔一段时间，就会对大模型进行迭代优化，那么这次再来看看，混元大模型的实际表现如何。这里我准备了一些问题，让我们来一探究竟吧！
在JavaScript中，有很多种操作符，算术操作符、赋值操作符、比较操作符以及逻辑操作符
目录 学习目标 运行结果 内容 介绍 PWM 产生PWM 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节内容我们来介绍关于STM32中有关PWM的使用，其实这部分在51中我们已经接触过，再次在32中接触，第一感觉就是繁琐，特别繁琐，在51中几行代码就能解决的东西，这里还要各种模式配来配去。不过好在原理都是一样的，也没有复杂多少，而且32的PWM配置给我一种很踏实的感觉，并且精度也更高，所以繁琐一点也没事。 运行结果 https://player.bilibili.com/player.h
计数排序，基数排序，桶排序是所有排序算法里面时间复杂度能达到O（N）级别的算法，这主要原因是因为他们不采用基于比较的算法，前面的文章已经介绍了计数排序的原理，本片文章我们来学习一下桶排序（Bucket sort)算法。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？
在解释特定的高效 CNN 模型之前，我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本，然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。
STM32中有众多定时器，如图 25.1.1 所示。按所处的位置可分为核内定时器和外设定时器。核内定时器就是前面 “第11章 基础重点—SysTick定时器”介绍的SysTick定时器，该定时器位于Cortex-M3内核中。外设定时器由芯片半导体厂商设计，如STM32系列，包含常规定时器和专用定时器。常规定时器是本章重点介绍的介绍的内容，专用定时器在后面几章讲解。
无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。 一致性表示分布式系统中各个节点数据的一致性 可用性代表数据访问的高性能 分区容错性指的是因为同步的时间问题，数据不一致导致出现了多个不同数据版本的分区现象，但系统仍能继续正常运行（容错） 很显然，三者最多只能取其二 分区容错性与一致性共存（同步需要阻塞）必会与可用性冲突 分区容错性与可用性共存（数据不同步）必会与一致性共存冲突 可用性与一致性共存必会与分区容错性冲突（实际上这个是不实际的需求，因为分布式环境下因为网络通信的延迟分区容错性是必要的） 综上，大部分分布式架构都是实现数据的最终一致性而非实现强一致性（因为分区容错性的必然存在） zookeeper的zap协议就是对2pc进一步提高分区容错性与可用性而降低强一致性的一种协议，同时其保证最终一致性，所以在分布式环境下仍是可用的
本文介绍了Spark中的RDD编程，包括创建RDD、转换操作、行动操作以及常见的转换操作和行动操作。此外，还介绍了如何向Spark传递函数以及常见的伪集合操作。
关于Keras中，当数据比较大时，不能全部载入内存，在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
在这篇短文中，我将介绍一些你可以用来改进你的代码的方法。本文代码示例均使用 JavaScript。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
今天我们来学习定时器，32的定时器有着非常丰富的功能， 输入捕获/输出比较，PWM,中断等等。是我们学习STM32最频繁使用到的外设之一，所以一定要掌握好，这节我们讲解定时器中断，本系列教程将对应外设原理，HAL库与STM32CubeMX结合在一起讲解，使您可以更快速的学会各个模块的使用
step1：价格过滤列表的字段显示。 这里，我们不做太复杂的逻辑，这些过滤字段不从后端请求，也不由用户输入，而是在前端写死。在GoodsList.vue中进行如下修改：
深度学习中的各种卷积网络大家知多少？对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们，Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家，在本文中，他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞（扩张）、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十二种卷积网络类型。
国产大模型进入长跑期，从参数至上转向实用优先。 9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。到目前，腾讯已有上
单片机开发中，电机的控制与定时器有着密不可分的关系，无论是直流电机，步进电机还是舵机，都会用到定时器，比如最常用的有刷直流电机，会使用定时器产生PWM波来调节转速，通过定时器的正交编码器接口来测量转速等。
RDD是Spark的核心抽象，全称弹性分布式数据集（就是分布式的元素集合）。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。它是被分为多个分区，每个分区分布在集群的不同节点（自动分发）
从上图中可以看出，TCP/IP模型比OSI模型更加简洁，它把应用层/表示层/会话层全部整合为了应用层。
其过程为：首先在z轴坐标为20 的上方生成n个随机点作为正类，在z轴坐标为10 的下方生成n个随机点作为负类。此时在平面z= 10, z= 20 作为隔离带。然后45度旋转x坐标轴，再返回这些点在新坐标轴中的坐标。注意这里混洗了数据，否则会发现数据集的前半部分都是正类，后半部分都是负类，需要混洗数据从而让正负类交叉出现。
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领
做题思路 前导技能：递归，基本的暴力搜索（必会） l 定义 本质：递归 原问题（N）->子问题（N-1）->原问题（N） 最优子结构 1.子问题最优决策可导出原问题最优决策 2.无后效性 重叠子问题 1.去冗余 2.空间换时间 l 问题共性 套路：最优，最大，最小，最长，计数 离散问题：容易设计状态（整数01背包问题） 最优子结构：N-1可以推导出N l 基本步骤 设计暴力算法，找到冗余 设计并存储状态（一维，二维，三维数组，甚至用map） 递归式（状态转移
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务，map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程，：一个jobtracker以及一系列tasktracker。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。tasktracker在运行任务的同时，将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片（input split）或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此，如果我们并行处理每个分片，且每个分片数据比较小，那么整个处理过程将获得更好的负载平衡，因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多，且成一定比例。即使使用相同的机器，处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡，并且如果分片被切分的更细，负载平衡的质量会更好。 另一方面，如果分片切分的太小，那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。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。 Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果，而且一旦作业完成，map的输出结果可以被删除。因此，如果把它存储在HDFS中并实现备份，难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中，我们仅有一个reduce任务，其输入是所有map任务的输出。因此，排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个副本存储在本地节点上，其他副本存储在其他机架节点中。因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。
构造备忘录P[i,c]，P[i,c]表示在前i个商品中选择，背包容量为c时的最优解
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