SpringSecurity&Oauth2系列：SpringSecurity（一）源码分析及认证流程SpringSecurity（二）OAuth2认证详解及自定义异常处理文章目录1、OAuth2.0简介

线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1，平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为

SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

下面介绍其原理，并用SparkMLlib机器

kubernetes版本：1.13.2接两节：kubernetes垃圾回收器GarbageCollectorController源码分析（一）kubernetes垃圾回收器GarbageCollectorController

大学的时候参加ACM/ICPC一直使用的是C语言，实习的时候做一个算法策略后台用的是php，毕业后做策略算法开发，因为要用spark，所以写了scala，后来用基于storm开发实时策略，用的java。

ReentrantLock可重入锁1.ReentrantLock概念1.1背景1.2保证可见性1.3可重入锁1.4公平锁与非公平锁2.源码分析2.1类结构2.2获取锁2.3释放锁2.4如何实现重入3.总结

+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark

S2023132基于hadoop+spark的旅游大数据分析平台使用BeautifulSoup爬取数据，爬取成功以后使用spark分析数据，将分析的结果保存到mysql，flask读取mysql数据，结合

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream，容易发生数据多次读取

，并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset管理一个完整的整合代码Demo（Java版）导入相关的Maven依赖创建通过ZK管理Offset的工具类测试类Demo前言SparkStreaming

1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker：安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)Consumer：消息的消费者，负责从kafka中拉取数据(pull)，老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要Topic:主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同业务的数据--主题:区分业务Rep

基于Hadoop3.3.6+Spark3.4.3电商用户行为分析一、摘要二、正文2.1需求分析2.2架构设计2.3实施过程2.3.1系统环境说明2.3.2系统开发思路说明2.3.4代码实现及测试2.3.5

文中就高校大数据平台的关键技术和架构进行阐述，结合高校实际情况，设计高校大数据平台架构，通过搭建Hadoop集群环境，以业务系统和平台之间的数据交互验证平台设计的可行性和优势。

一、项目概述Hi，大家好，今天分享的项目是《基于Spark的云南旅游大数据分析平台》。随着旅游业的发展和数字化进程的加速，智慧旅游已成为旅游业的重要发展方向。

SparkSQL结构化数据处理流程及原理是什么？SparkSQL可以使用现有的Hive元存储、SerDes和UDF。它可以使用JDBC/ODBC连接到现有的BI工具。

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作者：帅得不敢出门C++哈哈堂群31843264转载请保留此信息只是粗略地说了下，其实谈上不分析，先列几个比较主要的结构体structfz_obj_s{intrefs;fz_objkindkind;union{intb;inti;floatf;struct{unsignedshortlen;charbuf[1];}s;charn[1];struct{intlen;intcap;fz_obj**it

  在了解了大数据各个生态圈所包含的组件及其功能特性后，就可以利用这些组件来搭建一个大数据平台从而实现数据的存储和数据的计算。下图展示了大数据平台的整体架构。  

文章目录PYSPARKDataFrame操作.na1.

芯品快报：亚德诺（ADI）超静音步进电机驱动芯片——TMC2209芯品快报：德州仪器（TI）的高性能、集成式的双全桥电机驱动器——DRV8412IPBrain小组集成电路大数据平台2024年07月11日

实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据，计算引擎通常会选择Hive或者Spark

目录1、CyclicBarrier入门1.1、概念1.2、案例2、CyclicBarrier源码分析2.1、类结构2.2、`await()`方法——CyclicBarrier2.2.1、`dowait(

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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。RegexTokenizer基于正则表达式提供更多的划分选项。默认情况下，参数“pattern”为划分文本的分隔符。或者可以指定参数“gaps”来指明正则“patten”表示“tokens”而不是分隔符，这样来为分词结果找到所有可能匹配的情况。调用

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作，主要包括：特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频－逆向文件频率(TF-IDF)词频－逆向文件频率(T

扩展UGUI是指在Unity中使用UGUI（UnityGUI）系统来创建自定义UI组件。UGUI是Unity提供的一套用于创建用户界面的工具，它提供了一系列的UI元素和交互件，可以用于构建游戏中的各种用户界面。要扩展UGUI实现自定义UI组件，可以按照以下步骤进行：创建自定义UI组件的脚本：首先，在Unity中创建一个新的C#脚本，用于定义你的自定义UI组件。这个脚本将继承自Unity的UI组件类

API主要指三种核心分布式集合类型API：Dataset、DataFrame、SQL表和视图DataFrame和Dataset类型DataFrame和Dataset是具有行和列的类似于数据表的集合类型Spark

大数据主要分为两个就业方向：①大数据开发②大数据分析大数据分析：主要负责现有数据价值提炼与挖掘，包括业务增长点挖掘，产品改进点挖掘，业务分析指标体系构建，业务分析报告出具等大数据开发：主要负责大数据平台与应用开发

一、上下文《Spark-Task启动流程》中讲到我们提交Stage是传入的是这个Stage最后一个RDD，当Task中触发ShuffleWriter、返回Driver数据或者写入Hadoop文件系统时才触发这个

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PySparkMLlib特征处理详解PySparkMLlib提供了丰富的特征处理工具，帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是PySparkMLlib中常用的特征处理类及其简要介绍。

SparkMLlib特征工程系列—特征转换VectorSizeHintVectorSizeHint是Spark提供的一个特征转换器，用于指定向量列的大小（即维度）。

请读者先查看androidloadLibrary源码分析查找关键函数的偏移地址想要调试.init.init_array必须找到，call_function函数中的function(g_a

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）这周末，除非外面下钞票，否则谁也拦不住我玩《黑神话悟空》（附：两款可以玩转悟空的显卡推荐）原创IPBrain平台君集成电路大数据平台

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createApp(App);app.use(pinia);app.use(router);app.use(ElementPlus,{locale});//第二个参数:{locale}为传给插件的参数源码分析

目录SparkStreaming接收Kafka数据的方式有两种：Receiver接收数据和采用Direct方式。

SparkSQL基本介绍什么是SparkSQL?用于处理结构化数据的Spark模块。可以通过DataFrame和DataSet处理数据。

一、PySpark如何提高程序的运行效率和性能PySpark的运行效率和性能受到多个因素的影响，包括数据大小、算法复杂度、硬件资源等。

ApacheSpark和ApacheHadoopYARN是两个紧密相关的项目，它们经常一起使用来处理大规模数据集。

为什么Android系统启动比较慢Build的产物中最重要的是三个镜像文件，位于/out/target/product//目录下ramdisk.img:在启动时将被Linux内核挂载为只读分区，它包含了/init文件和一些配置文件。它用来挂载其他系统镜像并启动init进程。解析步骤：Init.c(system\core\init)Init.c{main(......init_parse_confi

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

这货的底层实现是c，对于c我们就不多解释了（不做源码分析，别想多了），开始来看看这货的数据结构吧。SDS(SimpleDynamicString)R

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|基

本专栏将以源码分析为主线，结合实际应用场景，带你一步步深入了解MyBatis的内部实现。无论你是MyBatis的新手还是有经验的开发者，

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