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Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。
夜行容忍·2025-03-11 18:46

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。
雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。
code 旭·2025-03-11 17:06

一体化便携式气象站：从农业到环保，助力各行各业发展

一、一体化便携式气象站的基本概述一体化便携式气象站是一种集多种气象要素监测于一体的便携式设备。它通常包括温度传感器、湿度传感器、风
tianhe8888_·2025-03-11 17:33

Zookeeper+kafka学习笔记

Zookeeper提供了这样的一种服务：一种集
CHR_YTU·2025-03-11 16:01

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。
煤烦恼·2025-03-11 15:22

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。
FOUR_A·2025-03-11 15:21

基于transformer实现机器翻译(日译中)

2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备
小白_laughter·2025-03-11 15:46

一文理清：阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚）

阿里云提供的大数据与数据分析产品种类较多，各产品的定位和核心功能有所不同。以下是对DataWorks、MaxCompute、Dataphin、AnalyticDBforMySQL（ADB）、QuickBI、EMR的详细梳理。一、核心产品定位与功能DataWorks定位：一站式大数据开发治理平台，提供数据集成、开发、调度、治理、服务等全链路能力。核心功能：数据集成：支持异构数据源（如数据库、OSS、
Debug_Snail·2025-03-11 14:09

webpack

文件进行压缩编译亦或对静态资源进行处理.官网:webpack由来模块化存在一些问题1.ESM的兼容性问题2.模块文件过多,网络请求频繁3.前端的所有资源包括html和css都需要模块化构建工具应运而生,需要一个集编译
码上跑步·2025-03-11 13:38

【实用工具】autoreconf 命令是做什么的？Mac 上怎么安装？

如何使用Autotools工具集生成可执行文件？autoreconf命令是做什么的？Mac上怎么安装？
AI天才研究院·2025-03-11 13:35

AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！

前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。
冻感糕人~·2025-03-11 13:03

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。
UnknownBody·2025-03-11 12:29

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses
sho_re·2025-03-11 11:51

数据分享｜1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)

本数据基于陆面水文模式（VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel）模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集（VIC-CN05.1
JGiser·2025-03-11 11:50

Garfish 源码解析 —— 一个微应用是如何被挂载的

背景Garfish是字节跳动webinfra团队推出的一款微前端框架包含构建微前端系统时所需要的基本能力，任意前端框架均可使用。
moonrailgun·2025-03-11 11:48

Python Flask 在网页应用程序中处理错误和异常

PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常在我们所有的代码示例中，我们没有注意如何处理用户在浏览器中输入错误的URL或向我们的应用程序发送错误的参数集的情况
dowhileprogramming·2025-03-11 11:46

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

有关rtf换行问题

部分控件开rtf文件\par后的多个空格会导致换行两次推荐用\'a1\'a1替换空格每\'c2\‘e9格式组成一个汉字或符号去掉\’后c2e9就是该字符集的内码一般用gbk,gb2312都可解推荐一个解码网址
故事里故去·2025-03-11 09:08

机器学习之KMeans算法

它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
Mr终游·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

传输方式TCP：基于字节流传输，数据按顺序重组（如文件下载）。UDP：基于独立数
晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
皖山文武·2025-03-11 08:56

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。
Sir小珂·2025-03-11 07:18

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。
Wis4e·2025-03-11 07:47

java 连接oracle 字符集_Java连接Oracle数据库，编码格式转换

学习东西不忘记下笔记：dbhelper类，各种数据库都合适。publicclassDBHelper{//mysql数据库//publicstaticfinalStringurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test";//publicstaticfinalStringname="com.mysql.jdbc.Driver";//publicstaticfinalStr
东京客·2025-03-11 05:06

【从零开始学java】第1章，基础知识入门，小白零基础可看，笔记整理

byte：表示字节数据类型。case：
莉莉鸟·2025-03-11 05:33

CICD系列之k8s

所有主机都要配置)安装docker安装k8s组件配置k8s组件安装yum源安装kubelet,kubeadm,kubectl(所有节点都要安装，工作节点不用安装kubectl)设置kubelet开机自启动初始化集
john137724·2025-03-11 05:31

PTA：顺序表操作集

本题要求实现顺序表的操作集。
悦悦子a啊·2025-03-11 05:58

【5分钟背八股】redis主从复制的原理？持久化RDB和AOF？

主从复制机制当一个master实例和一个slave实例连接正常时，master会发送一连串的命令流来保持对slave的更新，以便于将自身数据集的改变复制给slave，：包括客户端的写入、key的过期或被逐出等等
熬夜加班写代码·2025-03-11 04:51

为什么一些芯片厂从 Xtensa 架构转向 RISC-V

一些芯片厂商选择从Xtensa架构转向RISC-V，主要原因包括以下几点：开放性与自主可控：RISC-V是一个开放的指令集架构，任何人都可以自由使用，无需支付授权费用。
dev.null·2025-03-11 04:21

智慧树刷课插件常见问题解决方案

智慧树刷课插件常见问题解决方案zhihuishu智慧树刷课插件，自动播放下一集、1.5倍速度、无声项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu1.项目基础介绍本项目是一个开源的智慧树刷课插件
姬虹俪Humble·2025-03-11 04:20

redis的两种持久化方式

目录一、RDB模式二、AOF模式三、缓存穿透雪崩穿透四、接口幂等性一、RDB模式RDB机制的优势和略施RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。
kse_music·2025-03-11 04:49

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行
机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

数据集构建与标注在人脸属性分析中，数据集的构建与标注是至关重要的一步。高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。
zhubeibei168·2025-03-11 01:27

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。
完美代码·2025-03-11 00:25

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

TypeScript基础类型详解：与JavaScript的对比与核心价值

TypeScript作为JavaScript的超集，最大的特性是引入了静态类型系统。
念九_ysl·2025-03-10 23:44

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

集智成典，铸就AI知识丰碑清华DeepSeek1-
2501_90771647·2025-03-10 21:02

鸿蒙HarmonyOS应用配置文件：app对象内部结构

支持的字符串长度为7~128字节。Bundle名称通常采用反向域名形式表示（例如，"com.example.myapplication"）。建
让开，我要吃人了·2025-03-10 21:00

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融
竹木有心·2025-03-10 19:16

benchmark和baseline的联系与区别

Benchmark（基准）：基准是指作为参考标准的一组算法或数据集，通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准，以便其他算法可以与之进行比较。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

order by 字段没有在 select distinct 中的问题

因笛卡尔集的原因，可能导致m表的一条记录在查询结果集中会出现多次；而我只需要selectm表的字段即可，因此用distinct去除重复的行。
练川·2025-03-10 18:41

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

EDPose：探讨端到端的实时多人姿态估计

港中文博士，现已入职腾讯）单位：IDEA（深圳数字经济研究院）源码：github/ED-Pose该篇论文取得效果如下：这篇文章的优势在于：在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升，虽然在COCO等数据集上的提升不明显
烧技湾·2025-03-10 18:06

JVM常见八股问题

回答：JVM是Java虚拟机，负责将Java字节码转换为机器码并执行。它提供了内存管理、垃圾回收、线程管理等功能，使得Java程序能够在不同操作系统上运行而无需修改。2.JVM的内存结构是什么？
学Java的skyyyyyyyy·2025-03-10 18:05

如何免费制作简历二维码，让你的简历脱颖而出

通过在简历上添加二维码，HR可以通过手机扫码，访问更多无法直接呈现在纸面上的内容——包括个人作品集、视频介绍、设计稿、详细项目经历甚至是动态的职业成长记录，让招聘者可以更全面的了解你。
·2025-03-10 18:55
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