这是个一不留神就会出错的题目,首先大家可以想到在同一时间可能会有多个炮同时发射,不过观众只能听到一响,所以需要注意! 而且刚开始的时候所有的船都会发射一发,输入的a, b, c,都是时间间隔,…

Oracle License的计算有两种方式:按照用户数和CPU个数. 其中按CPU计算方式如下: License Number = The Number of CPU Cores  *  Core Factor 其中Core Factor 可以参考官方文档 Oracle Processor Core Factor . 如果Oracle 安装在VMWARE 上,是否也是按照这个方式计算呢? 也就是说,在虚拟机VMWARE上Oracle的License计算是否也是按照分配CPU核数来计算的呢? 关…

安装和配置计算节点这个章节描述如何在计算节点上安装和配置计算服务. 计算服务支持几种不同的 hypervisors.为了简单起见,这个配置在计算节点上使用 :KVM <kernel-based VM (KVM)>`扩展的:QEMU <Quick EMUlator (QEMU)>`作为hypervisor,支持虚拟机的硬件加速.在旧的硬件上,这个配置使用通用的QEMU作为hypervisor.你可以根据这些说明进行细微的调整,使用额外的计算节点来横向扩展你的环境. 节点配置信息说明:…

论文内容: 待整理 参考文献: Spark: Cluster Computing with Working Sets. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. HotCloud 2010. June 2010. Spark :工作组上的集群计算的框架…

根据地图上的两点坐标,计算直线距离,在网上找到javascript的写法,用C#实现一下 /// <summary> /// 根据地图上的两点坐标,计算直线距离 /// </summary> /// <param name="sLat">起点纬度</param> /// <param name="sLng">起点经度</param> /// <param name="eLat&q…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP…

这个编程语言的新版本之所以受到整个人工智能界的关注,最主要的原因正是其将 C 语言的速度.Ruby 的灵活.Python 的通用性前所未有地结合在一起,支持并行处理,易于学习和使用,尤其适合科学和工程计算. 更早之前,在今年 TOIBE 8 月份编程语言排行榜上,Julia 已迅速攀升至第 50 名.根据 Julia 开发团队的说法,在七项基础算法的测试中,Julia 比 Python 快 20 倍,比 R 快 100 倍,比 Matlab 快 93 倍.也有越来越多的人相信,Julia 会成为…

描述 尽管付出了种种努力,jzp还是得过光棍节. jzp非常不爽,但也无能为力,只能够哀叹起来他的命运.他想到了一位长者的人生经验:"人的一生,不光要靠自我奋斗,也要考虑历史的进程". 他终于明白自己只是时运不济,所以又继续开始努力.终于在圣诞节当天把到了妹子. jzp从此过上了快乐的现充生活,在圣诞节当天,他还和妹子玩起了有趣的游戏: jzp的家里有一棵非常大的圣诞树,可以看成是一个n个点的无向联通无环图.每个点上都有一个正整数,JZP和妹子每次都会选择树上的一条路径, 这条路径的权…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

1.通读http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 2.在每台机器上将spark安装到/opt/spark 3.在第一台机器上启动spark master. [root@jfp3-1 latest]# ./sbin/start-master.sh 在logs目录查看日志: [root@jfp3-1 latest]# tail -100f logs/spark-root-org.apache.spark.d…

1.基本类型(array) import numpy as np a=[1,2,3,4] b=np.array(a) #array([1,2,3.4]) type(b) #<type 'numpy.ndarray'> b.shape #(4,) c=[[1,2],[3,4]] #二维列表 d=np.array(c) #二位numpy数组 d.shape #(2,2) d.max(axis=0) #找维度0,列的最大值,即最后一个维度上的最大值,array([3,4]) d.max(axis=1…

https://blog.csdn.net/ymh198816/article/details/51998085…

1.使用ProgressMessageHandler 获取进度 using namespace System.Net.Http; HttpClientHandler hand = new HttpClientHandler(); ProgressMessageHandler processMessageHander = new ProgressMessageHandler(hand); HttpClient localHttpClient = new HttpClient(processMess…

原作:面包包包包包包 修改:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年1月 出处: http://blog.csdn.net/breada/article/details/50572914 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50580423 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50580647 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客…

                                AV接口又称(RCA),AV接口算是出现比较早的一种接口,它由黄.白.红三种颜色的线组成,其中黄线为视频,红色为左声道,白色为右声道. 我在刚刚买了个树莓派2B(raspberry 2 model b),现在最新的是树莓派3B+在2018年的6月发布价格250元左右,在我想连接显示器时发现我的只支持VGA(D-SUB)和DVI接口没有hdmi接口,网上说有hdmi转vga转换器可以连接树莓派的hdmi到显示器的vga上,但一定要买有…

搬地方了,其他的部分看知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22114481 直到50年代,perceptron被Frank Rosenblatt搞了出来.perceptron的想法和pitts的路子就不大一样,perceptron关注MP神经元(MPN)本身的,而不是神经元在大脑中存在的复杂拓扑,所以其中除了MPN以外,没有其他的生物学含义. 按照Pitts的证明,一个开环的正向网络是可以满足所有的计算需求的.Rosenblatt沿着这条思路挖下去,发明了一套直接使用…

在开发ASP.NET网站后台管理系统时,我们可能会遇到这样的问题:上传大于4M的文件时,会提示错误:错误信息如下: 1.异常详细信息:超过了最大请求长度. 2.引发异常的方法:Byte[] GetEntireRawContent() 3.堆栈跟踪: at System.Web.HttpRequest.GetEntireRawContent() at System.Web.HttpRequest.GetMultipartContent() at System.Web.HttpRequest.Fil…

JAVA G1收集器 第11节 上两章我们讲了新生代和年老代的收集器,那么这一章的话我们就要讲一个收集范围涵盖整个堆的收集器——G1收集器. 先讲讲G1收集器的特点,他也是个多线程的收集器,能够充分利用多个CPU进行工作,收集方式也与CMS收集器类似,因此不会有太久的停顿. 虽然回收的范围是整个堆,但还是有分代回收的回收方式.在年轻代依然采用复制算法:年老代也同样采用“标记-清除-整理”算法.但是,新生代与老年代在堆内存中的布局就和以往的收集器有着很大的区别:G1将整个堆分成了一个个大小相等的独…

JAVA 年老代收集器 第10节 上一章我们讲了新生代的收集器,那么这一章我们要讲的就是关于老年代的一些收集器.老年代的存活的一般是大对象以及生命很顽强的对象,因此新生代的复制算法很明显不能适应该区域的特性,所以老年代采用的是“标记-清除-整理”算法(以前的章节有详细讨论过). SerilalOld收集器:该收集器是Serial收集器的老年代版,同样是一个单线程的收集器,优劣势和Serial收集器一样,这里就不多说了. Parallel Old收集器:在我们之前文章的代码例子中默认的年老代收集器…

源码讲解 node+mongodb 建站攻略(一期)第二节 上一节,我们完成了模拟数据,这次我们来玩儿真正的数据库,mongodb. 代码http://www.imlwj.com/download/nodejs/demo1.rar 首先给大家看看目录结构. 大家可以比对一下,跟第一节我们加了那些内容. 1,我们新建文件夹schemas,新建文件movie.js,主要提供对数据模型,实例化,对数据的增删改查方法. var mongoose=require('mongoose'); var Movi…

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…

http://acm.zznu.edu.cn/problem.php?id=1962 题目描述 在很多 RPG (Role-playing Games) 游戏中,迷宫往往是非常复杂的游戏环节.通常来说,我们在走迷宫的时候都需要花非常多的时间来尝试不同的路径.但如果有了算法和计算机的帮助,我们能不能有更快的方式来解决这个问题?我们可以进行一些尝试. 现在我们有一个 N 行 M 列的迷宫.迷宫的每个格子如果是空地则可以站人,如果是障碍则不行.在一个格子上,我们可以一步移动到它相邻的 8 个空地上,但…

百度查到的解决办法 http://www.wang0214.com/news/466.html 作者:深圳网站建设 原因: Asp.net中,上传文件的默认大小是4096 KB,也就是4M,不过你可以在Web.config中更改这个数据. 方法: 在web.config的授权节上写长度限制吧.maxRequestLength= "102400 " 这一句,单位为k (写在<system.web>中) 案例: <configuration> <system.…

原文链接 第二节:第一个内核 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在该系列文章的第一节,我展示了第一个简单的CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,计算统一设备架构之首字母缩写)程序——moveArrays.cu,…

Google 2019年10月23号发表在Nature(<自然><科学>及<细胞>杂志都是国际顶级期刊,貌似在上面发文两篇,就可以评院士了)上,关于量子计算(基于 Sycamore芯片)的最新进展的论文,受到国内外同行及媒体的广泛关注,包括中科大量子科学家 — 潘建伟及其团队.IBM表示不服,Google不管.下面让我们逐字逐句来看他们的论文吧,对于争论的事务,自己下功夫下来搞清楚. Quantum supremacy using a programmable supe…

[摘要] 除了范围索引之外,点查找的Hash Map在DBMS中起着类似或更重要的作用. 从概念上讲,Hash Map使用Hash函数来确定性地将键映射到数组内的随机位置(参见图[9 ],只有4位开销,但速度降低3-7倍. 摘要: 原文: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1712.01208/ 视频:https://www.youtube.com/watch?v=PWv4ROEvqmk 本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到…

端到端TVM编译器(上) 摘要 将机器学习引入到各种各样的硬件设备中.AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化.将工作负载部署到新平台,例如手机.嵌入式设备和加速器(例如,FPGA.ASIC)–需要大量手动操作.TVM,一个开源图形级的编译器和算子级优化,提供可移植到不同领域的深度学习工作负载性能硬件后端.TVM解决了特定于深度学习的优化挑战,例如高级算子融合.映射到任意硬件原语,存储潜伏期隐藏.通过采用一种新颖的基于学习的成本建模方法,用于快速探索代码优化.实验表…

前些天收到了HTML5中国送来的<高性能javascript>一书,便打算将其做为假期消遣,顺便也写篇文章记录下书中一些要点. 个人觉得本书很值得中低级别的前端朋友阅读,会有很多意想不到的收获. 第一章 加载和执行 基于UI单线程的逻辑,常规脚本的加载会阻塞后续页面脚本甚至DOM的加载.如下代码会报错: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8…

简介 今天主要讨论一下,对于分布式服务,站点如何平滑的上下线问题. 分布式服务 在分布式服务下,我们会用nginx做负载均衡, 业务站点访问某服务站点的时候, 统一走nginx, 然后nginx根据一定的轮询策略,将请求路由到后端一台指定的服务器上.    这样的架构是没有问题的, 但是我们这里考虑几个问题,  1. 网站上下线问题:我们网站平时更新站点的时候是直接覆盖文件,然后重启, 那这样会造成一些请求中断,如果是非核心逻辑那还好, 如果是核心逻辑,那请求中断,会影响一些数据一致性,比如资金…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…