Hadoop源码学习笔记(3) ——初览DataNode及学习线程 进入了main函数,我们走出了第一步,接下来看看再怎么走: public class DataNode extends Configured implements InterDatanodeProtocol,       ClientDatanodeProtocol, FSConstants, Runnable {      public static DataNode createDataNode(String args[],…
移动端访问不佳,请访问我的个人博客 在使用swift的过程中字符串操作的时候会用到Range,刚开始使用起来各种别扭,然后发现居然还有ClosedRange.CountableClosedRange和CountableRange,这下就彻底头疼了,下面简单的描述一下它们的区别 从命名来代码来理解和区分 CountableClosedRange:可数的闭区间 CountableRange:可数的开区间 ClosedRange:不可数的闭区间 Range:不可数的开居间 下面通过代码来理解一下: /…
DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…
Pandas基本介绍——DataFrame入门学习 前篇文章中,小生初步介绍pandas库中的Series结构的创建与运算,今天小生继续“死磕自己”为大家介绍pandas库的另一种最为常见的数据结构DataFrame. DataFrame是二维标记的数据结构(三维结构请看Panel,后面为大家介绍),你可以把它看成一张电子表格或者SQL关系库中的表格.DataFrame是pandas库中最为常见的一种数据结构,正如Series一样,它也有很多不同的创建方法: Dict of 1D ndarray…
https://blog.csdn.net/umgsoil/article/details/74923013# 这是官方的教程Demo,名字叫Use HeadingPitchRoll,顾名思义,就是教你用HeadingPitchRoll这个方法的,下面我们就来看一看这个Demo首先先说一下,这个Demo是沙盒里面的,所以如果你想在本地运行的话需要改一下html这里是html <!DOCTYPE html><html lang="en"><head>…
[前面的话] 这次开发项目使用jenkins做持续集成,PMD检查代码,Junit做单元测试,还会自动发邮件通知编译情况,会将javadoc生成的文档自动发到一个专门的服务器上面,每个人都可以看,所以搞得我还必须好好学习一下JavaDoc,别人看到也可以美观一点. [基础知识] 一.JavaDoc简介And基础知识 (一) Java注释类型 //用于单行注释. /*...*/用于多行注释,从/*开始,到*/结束,不能嵌套. /**...*/则是为支持jdk工具javadoc.exe而特有的注释语…
今天学习了Python中有关正则表达式的知识.关于正则表达式的语法,不作过多解释,网上有许多学习的资料.这里主要介绍Python中常用的正则表达式处理函数. re.match re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式,如:下面的例子匹配第一个单词. import re text ="JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." m = re.match(r"(\w+)\s", text)…
一.本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 二.书面作业 将Student对象(属性:int id, String name,int age,double grade)写入文件student.data.从文件读出显示. 1. 字符流与文本文件:使用 PrintWriter(写),BufferedReader(读) 1.1 生成的三个学生对象,使用PrintWriter的println方法写入student.txt,每行一个学生,学生的每个属性之间用|作…
一.正则化介绍 问题:为什么要正则化? NFL(没有免费的午餐)定理: 没有一种ML算法总是比别的好 好算法和坏算法的期望值相同,甚至最优算法跟随机猜测一样 前提:所有问题等概率出现且同等重要 实际并非如此,具体情况具体分析,把当前问题解决好就行了 不要指望找到放之四海而皆准的万能算法! 方差和偏差: 过拟合与欠拟合: 训练集和测试集 机器学习目标: 特定任务上表现良好的算法 泛化能力强-->验证集上的误差小,训练集上的误差不大(不必追求完美,否则可能会导致过拟合)即可. 如何提升泛化能力: (…
这里我就不写具体的教程了,整理了一些很适合入门学习的网站 菜鸟Go入门 http://www.runoob.com/go/go-basic-syntax.html Go 语言的基本数据类型 https://www.cnblogs.com/fengbohello/p/5854108.html Go语言中文网,系列教程 https://studygolang.com/subject/2 Go Example https://books.studygolang.com/gobyexample/ 理解G…