http://www.cnblogs.com/aylin/p/6221436.html…

本节内容 俗话说好的开发,底层知识必须过硬,不然再创新的技术,你也理解不深入,比如python web开发工程师,想要学习任何一个框架,底层都是http和socket,底层抓牢了,学起来会很轻松,所以楼主今天特意写了一篇底层的博客,来源于<HTTP图解>这本书.下载内容在本节末尾,可以自行前去下载观看,比我个人了解得多要全面很多,不过不要忘记点赞哈!! 本文只要内容: 了解web及网络基础 简单的http协议 了解web及网络基础 1.使用http协议访问web 当我们用网页浏览器(web b…

介绍两种全文检索的技术. 1.  lucene+ 中文分词(IK) 关于lucene的原理,在这里可以得到很好的学习. http://www.blogjava.net/zhyiwww/archive/2006/07/07/57122.html 本帖主要贴几个关于lucene的工具类. 索引建立 package com.lpm.fanger.search.base; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.text.…

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc…

scrapy是一个python的爬虫框架,用于提取结构性数据.在这次宝贝计划1的项目中要用到一些数据.但四处联系后各方可能因为一些隐私问题不愿提供数据信息.这样我们只能自己爬取,存入数据库,再进行调用. 1.创建一个Scrapy项目: scrapy startproject bback 执行命令创建项目后会自动生成一些文件如下: scrapy.cfg: 项目的配置文件 bback/: 该项目的python模块.之后您将在此加入代码. bback/items.py: 项目中的item文件. bba…

1.Elasticsearch的基础分布式架构: 1.Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性2.Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容3.增减或减少节点时的数据rebalance4.master节点5.节点对等的分布式架构 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.Elasti…

Git 基础学习系列 Git 基础 -- 安装 配置 别名 对象 Git 基础 -- 常用命令 Git 基础 -- 常见使用场景 Git基础 -- Github 的使用 Git 安装 Git下载地址 Windows 安装时需要注意在Configuring the line ending conversions界面,选择Checkout as-is,commit as -s,避免Windows的换行符问题.如果忘记设置,可以使用如下命令后期设置: git config --global core.…

大家都知道 ToString("F") 是干什么的 这里我还是介绍一下 格式字符串采用以下形式:Axx,其中 A 为格式说明符,指定格式化类型,xx 为精度说明符,控制格式化输出的有效位数或小数位数,具体如下: 格式说明符 说明 示例 输出 C 货币 2.5.ToString("C") ￥2.50 D 十进制数 25.ToString("D5") 00025 E 科学型 25000.ToString("E") 2.500000…

Elasticsearch,是目前行业中非常热门的一个技术.Elasticsearch是一种分布式的海量数据搜索与分析的技术,可以用于电商网站.门户网站.企业IT系统等各种场景下的搜索引擎,也可以用于对海量的数据进行近实时的数据分析.相较于Lucene来说,Elasticsearch天然的分布式特性,让其可以支持海量的.PB级的大数据搜索.相对于Spark Streaming.Storm等大数据实时计算引擎来说,Elasticsearch天生为分布式执行数据分析操作而生的架构,海量数据量级下的近…

目录 1.基本介绍 2.模型 3.优缺点/其他 参考 1.基本介绍 DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构.其中的生成器和判别器都是神经网络模型. GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型.所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗.生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本. 优化目标函数为:\[min_{G} max_{D} V(D,G) = min_{G} max_{D} E_{x~P_{data}(…