弹性分布式数据集RDD 第3页

linux查看git log目录,教你玩转Git-查看提交历史

导读Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。

郁清叔叔·2024-09-14 02:41

云原生应用——软件的未来

这些应用程序充分利用了云计算的核心特性，例如弹性伸缩、按需资源分配、微服务架构、容器化技术

快乐非自愿·2024-09-14 01:37

KVM虚拟化平台

前言1、云计算的定义云计算的定义用户可以在任何时间、地点通过网络获取所需要的计算资源、网络资源、存储资源并且按量计费、弹性伸缩云计算就是一个大的租赁渠首云计算这个大的资源池中的各种资源(以租赁的形式)云计算所汇聚的这部分资源

大西瓜不爱告诉你姓名·2024-09-14 01:04

Hystrix&Feign

Hystrix1，概念Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，可以保证一个服务出现故障时，不会导致整个系统出现雪崩效应，以提高分布式系统弹性；作为“断路器”，在一个服务出现故障时，可以通过短路器监控

快乐肥翟z·2024-09-14 01:03

【大型网站技术实践】初级篇：借助LVS+Keepalived实现负载均衡

爱代码也爱生活·2024-09-14 00:57

07 python与mysql 聚合统计信息

基于原始数据集进行了聚合以后，会得到一个统计的结果，而看不到原始的数据集合了。聚合的目的就是为了统计。mysql常用的5个聚合函数：count(*)统计总共有几行，括号中写*或者列名，结果是相同的。

梦想是吃不完的格力高·2024-09-13 21:11

app反编译工具及使用

apktool使用方法解包：java-jarapktool_2.4.1.jarddemo.apk-odemo//其中d后面是要反编译的apk文

じ耐人·2024-09-13 21:09

高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式

缓存系列文章链接如下：高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存

非科班大厂码农（同名公众号）·2024-09-13 19:59

VOC数据集转换为CoCo数据集（亲测有效）

#VOC数据集格式VOC格式的数据集分为3部分，Annotations、ImageSets、JPEGImages。

情书学长·2024-09-13 18:26

【2023年】云计算金砖牛刀小试3

云平台可实现IT资源池化，弹性分配，集中管理，性能优化以及统一安全认证等。

geekgold·2024-09-13 17:17

【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml

熬夜写代码的平头哥∰·2024-09-13 17:46

从零到一建设数据中台 - 架构概览

我码玄黄·2024-09-13 16:42

Paxos 算法详解（一）

前言提到分布式算法，就不得不提Paxos算法，在过去几十年里，它基本上是分布式共识的代名词，因为当前最常用的一批共识算法都是基于它改进的。

林木森^~^·2024-09-13 15:03

TensorFlow的基本概念以及使用场景

3.分布式计算：Ten

张柏慈·2024-09-13 15:03

StarRocks分布式元数据源码解析

1.支持元数据表https://github.com/StarRocks/starrocks/pull/44276/files核心类：LogicalIcebergMetadataTable，Iceberg元数据表，将元数据的各个字段做成表的列，后期可以通过sql操作从元数据获取字段，这个表的组成字段是DataFile相关的字段public static LogicalIcebergMetadata

不甚了然·2024-09-13 15:02

DevOps -分布式追踪与监控

DevOps中的分布式追踪与监控在当今的DevOps环境中，随着微服务架构和云原生应用的广泛采用，系统复杂性显著增加，传统的监控方式已经无法满足现代分布式系统的需求。

Flying_Fish_Xuan·2024-09-13 12:46

分布式离线计算—Spark—基础介绍

原文作者：饥渴的小苹果原文地址：【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar

测试开发abbey·2024-09-13 11:11

百行代码复现扩散模型-基于线性回归

文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。

李新然·2024-09-13 10:07

大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？

1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域，AI工具已经取得了显著进展，以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用：ApacheSpark+MLlib：ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，广泛用于

阳爱铭·2024-09-13 09:32

python实现模糊逻辑_基于Python的大数据集模糊逻辑

我的团队一直致力于在两个大数据集上运行模糊逻辑算法。第一个(子集)大约是180K行，包含我们需要在第二个(超集)中匹配的人的姓名、地址和电子邮件。超集包含250万条记录。

takeiiii·2024-09-13 09:00

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络

Efred.D·2024-09-13 08:55

聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN）

本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。

天天酷科研·2024-09-13 08:52

【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解

标题：【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供大数据集上的即时分析能力。它通过预计算技术，将数据以多维立方体的形式存储，从而加快查询速度。

2401_85763639·2024-09-13 08:50

Java面试题真题·技术面试题部分总结

系列文章目录Java面试题真题·技术面试题部分总结Java面试题真题·融资管理系统项目介绍文章目录系列文章目录前言技术问题Java的跨平台原理String常用方法分布式的优点对cookie有什么了解，Cookie

攸攸太上·2024-09-13 06:43

发现域名的故事：WHOIS数据库查询指南

WHOIS系统WHOIS系统是一个全球分布式数据库，包含与互联网资源（如域名或IP地址）相关的实体信息。它被称为"互联网的电话簿"。1.1WHOIS数据WHOIS系统中可用的数据。

WhoisXMLAPI·2024-09-13 06:08

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-13 05:57

实现数据卓越：生成式人工智能如何彻底改变数据集成

在当今的数字时代，数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式，为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。什么是数据驱动方法？数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术，包括数据收集、存储、分析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。主要原则包括：数据收集——从

优维科技EasyOps·2024-09-13 05:56

zabbix的组件

;2)databasestorage:专用于存储所有配置信息，以及由zabbix.收集的数据;e3）webinterface:zabbix的GUI接口;e4)proxy:可选组件，常用于监控节点很多的分布式环境中

BK_小小关·2024-09-13 04:18

离线数仓VS实时数仓

以下是两者在几个关键方面的对比：相同点：数据集成：都需要从多个数据源提取、转换和加载数据（ETL/ELT）。都需要处理数据清洗、去重和规范化，以保证数据的一致性和准确性。

james二次元·2024-09-13 03:14

点云数据集可视化

ModelNet40数据集可视化：importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容

业余小程序猿·2024-09-13 02:42

Redis与MySQL双写一致性如何保证？

一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

陈二狗想吃肉·2024-09-13 02:22

分类算法可视化方法

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。

dundunmm·2024-09-13 02:39

Docker部署单点es

Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。

Javaismymorning·2024-09-13 02:07

（Java企业 / 公司项目）高频SQL优化的几种方式

2.小表驱动大表小表驱动大表，即用小表的数据集驱动大表的数据集

全能技术师·2024-09-13 01:04

Python的pytest框架(4)--参数化测试

参数化测试的核心理念是通过复用相同的测试逻辑，但使用不同的输入数据集来增加测试覆盖率，减少代码重复，并提高测试的灵活性和效率。

电商人学python·2024-09-13 01:33

无人机加速度计的详解！！！

在加速度计内部，通常包含一个微小的质量块，该质量块通过弹簧或其他弹性元件与固定基准相连。当无人机受到加速度作用时，质量块会相对于固定基准产生位移，这个位移量可以通过相应

云卓SKYDROID·2024-09-12 23:50

使用java9的uuid生成方式，让uuid生成速度提升一个档

简介UUID的目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。

编程小世界·2024-09-12 21:54

本地内存和分布式缓存（面试）

本地缓存和分布式缓存本地缓存：缓存组件和应用在同一进程中。但各应用都需要维护单独的缓存，无法共享缓存。分布式缓存：缓存组件和应用分离，不在同一进程，多个应用可直接共享缓存。

rylzdz·2024-09-12 19:25

分布式中间件-几个常用的消息中间件

文章目录常见消息中间件1.RabbitMQ2.ApacheKafka3.RedisPub/Sub4.ActiveMQ5.AmazonSimpleNotificationService(SNS)和SimpleQueueService(SQS)6.RocketMQ差异总结消息协议1.AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)2.STOMP(SimpleTextOrient

问道飞鱼·2024-09-12 19:24

spark常见面试题

2.Spark中的RDD机制理解吗？3.RDD的宽窄依赖4.DAG中为什么要划分Stage？5.Spark程序执行，有时候默认为什么会产生很多task，怎么修改默认task执行个数？

爱敲代码的小黑·2024-09-12 18:51

Spark面试题

Spark的主要特点1.2描述Spark运行时架构和组件主要的Spark架构组件：1.3讲述Spark中的弹性分布式数据集（RDD）和数据帧（DataFrame）弹性分布式数据集（RDD）主要特征：创建和转换

golove666·2024-09-12 18:19

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝

七七Seven～·2024-09-12 17:45

Python 文件操作的笔记

无论是处理文本文件、配置文件，还是处理大规模的数据集，都离不开文件操作。二、打开文件使用open()函数来打开

浮生_Lee·2024-09-12 16:09

由pyproject.toml引发的讨论

前言今天在搜集数据集的时候遇到了pyproject.toml配置文件，点开来一看发现有许多依赖包和配置信息，查找资料一看，还可以用pyproject.toml进行依赖包管理。

马踏飞燕&lin_li·2024-09-12 15:59

AdaBoost算法（AdbBoost Algorithm）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习

定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),

剑海风云·2024-09-12 15:59

Nacos的应用

Nacos是一个开源的分布式服务发现和配置管理平台，可以帮助开发人员和运维人员更好地管理微服务和云原生应用。本文将详细介绍Nacos的应用，包括其主要功能、使用场景和具体步骤。

chen_xiayu·2024-09-12 13:15

护肤基石——补水

当肌肤表层（即角质层）水分达到15-20%时，含水量充足，皮肤柔软光滑，富有弹性；水分含量低于10%时，皮肤干燥粗

依素周周·2024-09-12 13:17

【图像去噪】实用小技巧 | 使用matlab将.mat格式的图像转成.png格式的图像，适用于DnD数据集的转换，附DND图像形式的数据集

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）图像形式的DND数据集

十小大·2024-09-12 11:36

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型

方世恩·2024-09-12 11:05

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

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