简易的命令行入门教程: Git 全局设置: git config --global user.name "初心"git config --global user.email "137647337@qq.com"创建 git 仓库: mkdir test1cd test1git inittouch README.mdgit add README.mdgit commit -m "first commit"git remote add origin
(本文首发于公众号，没事来逛逛) 这篇文章简单聊聊后训练量化的一些常规操作。 一些基础知识 在此之前，还是需要先了解一下后训练量化 (下面简称 PTQ，Post-training Quantization) 是啥？具体细节这里就不展开了，不熟悉的读者欢迎看回我之前的文章 (神经网络量化入门--后训练量化)。简单
(本文首发于公众号，没事来逛逛) 这篇文章简单聊聊后训练量化的一些常规操作。 一些基础知识 在此之前，还是需要先了解一下后训练量化 (下面简称 PTQ，Post-training Quantization) 是啥？具体细节这里就不展开了，不熟悉的读者欢迎看回我之前的文章 (神经网络量化入门–后训练量化。
目录 创建 增 删 查 遍历 排序 颠倒顺序 合并 数组转字符串 类数组转换为数组的方法 数组拷贝 filter()方法 ES6的set数组去重方法 创建 var a = [1,2,3] var a = Array() 增 push（）：在末尾增加一个元素unshift（）：在首部增加一个元素 ES6: fill() 填充数组 参数: 第一个元素(必须):
help: 查看函数或者对象的帮助文档 type: 查看对象的类型 dir: 查看包下有哪些函数和类 字符串处理相关 字符串处理是写程序遇到的最多的一个场景，如果是以前，我可能会这样写: >>> name = 'john' >>> age = 27 >>> content = 'Hello, my name is ' + name + ', I am ' + str(a
#pragma once #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<assert.h> #include<string.h> typedef struct SeqList{ int* array; int capacity; int size; }SeqList; extern void CheckCapacity(SeqList*
实验内容： 在HDFS的shell客户端和Java API客户端操作HDFS的节点，对文件进行操作 实验数据记录： 在HDFS的shell端操作： 主要使用了 hadoop fs 的一些简单指令 在HDFS的Java API端操作： 打开安装好的IDEA，新建maven项目，点击右上角setting，配置maven: 在pom.xml文件中添加如下内容： <d
我们想要快速求数组中下标为 x ~ y 的数的和，大家第一时间都会想到用前缀和，时间复杂度为O(1) 但如果说要在线对数组进行修改的话，那用修改前缀和数组就会用O(n)的复杂度，对于q次询问，时间复杂度为O(qn)，速度极不理想 这是我们就可以使用树状数组来维护 树状数组支持单点修改，单点查询，
一、先来介绍一下基本用法 （1）首先，我们要清楚，如果想使用gdb进行调试，必须在gcc编译时加上-g，比如当前源文件名称为gdbtest.c，则在编译是输入指令gcc -g gdbtest.c -o gdbtest，这样会生成可执行可调试的文件gdbtest （2）输入gdb gdbtest，表明进入gdbtest这个文件进行相应的调试，下面就可以开
一、Tensor操作 ************************************************************************************************************** （1）归并操作 函数功能mean/sum/median/mju均值/和/中位数/众数nom/dist范数/距离std/var标准差/方差cumsum/cumprod累加/累乘 import
尽管直观，适用范围广，但枚举，回溯等暴力方法常常无法走出低效的阴影 越是通用的算法，越不能深入挖掘问题的特殊性 本章介绍一些经典问题的高效算法，由于是量身定制，这些算法从概念思路到程序实现都是千差万别的 本章开始，读者刚刚开始接触严肃的算法设计理论 算法分析初步所需要解决的问
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib和GraphX等组件。 图1 Spark生态系统的组成及各组件 各个组件的具体
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能 Spark Core： 是整个BDAS生态系统的核心组件，是一个分布式大数据处理框架。其包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，
一、请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib和GraphX等组件。 图1 Spark生态系统的组成及各组件 各个组件的具体功能如下： Spark Core Spark Core包含Spark最基础和
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 1. Spark Core 实现Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等，以及RDD（Resilient Distributed Dataset）API的定义。 2. Spark SQL
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 1. Spark CoreSpark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、groupByKey等
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark Core：Spark的核心组件，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互模块。Spark Core中包含对弹性分布式数据集的API定义，RDD是只读的分区记录的集合，只能基于
①Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 组件介绍 1 . Spark Core： Spark的核心组件，其操作的数据对象是RDD（弹性分布式数据集），图中在Spark Core上面的四个组件都依赖于Spark Core，可以简单认为Spark Core就是Spark生
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 （1）Spark Core：Spark核心组件，它实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distr
一.请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 1. Spark Core Spark Core是整个Spark生态系统的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，实现了MapReduce同时还提供了filter、join、groupByKey等更丰富的算子。 2. Mesos、Yarn 资源管理、资源任务调度 3. Spark Streaming Spar
一下对MySQL操作的介绍以安装MySQL后内置的world数据库为例 使用某个数据库***，应该首先输入 use ***； show tables; 可以显示当前使用的数据库的表名 show columns from ***; 显示表***中的列 用select关键字进行数据检索 一下例子解释如何检索单
目录http://c.biancheng.net/mysql/ 1数据库入门2MySQL的安装和配置3MySQL数据库的基本操作4数据库设计5MySQL数据类型和存储引擎6MySQL数据表的基本操作7MySQL约束、函数和运算符8MySQL操作表中数据9MySQL视图、索引10MySQL存储过程和触发器11MySQL事务和字符集12MySQL用户管理13
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 2.请阐述Spark的几个主要概念及相互关系： RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager RDD任务划分原理窄依赖不会sh
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个可应用于大规模数据处理的统一分析引擎，它是基于内存计算的大数据并行计算框架，适用于各种各样的分布式平台系统。在Spark生态圈中包含了
AI (Adobe Illustrator) 学习笔记 1.基本操作 Introduction 1.1 安装及打开 1.2 基本操作 2.绘图技巧 Methods 2.1工具介绍 3.视频资料 Resources 3.1 科研绘图系列之Ai从入门到精通 B站课程 3.2 其他 4.实例分享 Demo sharing 4.1.绘制基因结构图 完成基因结构和外显子的编
