Spark小课堂Week4 从控制台看Spark逻辑结构 层级关系: 从监控控制台,我们可以看到如下关系: 一个 Job 包含 n Stage 一个 Stage 包含 n Task Job0解决什么问题? 在控制台,有一个Job0,负责进行数据接收. 其实这个程序并没有分布式的需求,为什么要采用Job来管理: 主要解决了几个问题: 程序出现异常,Job可以自动重启. 程序运行过程中有监控.度量等需要,Job可以自动完成. 如何确定运行的节点,Job可以自动调度. 所以Job就是一个有异常恢复.可…

<网络对抗技术>Exp2 PC平台逆向破解之"MAL_简单后门" Week4 一.实验内容 Task1 自己编写一个64位shellcode.参考shellcode指导. 自己编写一个有漏洞的64位C程序,功能类似我们实验1中的样例pwn1.使用自己编写的shellcode进行注入. Task 2(未完成) 进一步学习并做ret2lib及rop的实践,以绕过"堆栈执行保护".参考ROP Task 3(未完成) 可研究实践任何绕过前面预设条件的攻击方法:可…

<网络对抗技术>Exp2 PC平台逆向破解之"MAL_简单后门" Week4 一.实验内容 本次实验对象为名为pwn1的pwn1的linux可执行文件.程序正常执行流程是:main调用foo函数,foo函数会简单回显任何用户输入的字符串. 该程序同时包含另一个代码片段,getShell,会返回一个可用Shell.正常情况下这个代码是不会被运行的.我们实践的目标就是想办法运行这个代码片段.我们将学习两种方法运行这个代码片段,然后学习如何注入运行任何Shellcode. 实验分…

. 我们想实现一个提交代码的功能 这个功能有nodeserver 传到后边的server 验证 在返回给nodeserver 我们稍微修改一下ui ATOM修改文件权限不够 用下面命令 我们 Controller 然后我们在restEditor的时候 删除编译的结果和运行的结果 OK 下面我们来完成这个绿色的提交按钮 我们希望用户点击提交按钮后触发一个事件,用户的代码(string)可以通过HTTP request或者RESTFUL api 调用与后端进行通信 和之前 getproblem或者a…

实验四 使用库函数API和C代码中嵌入汇编代码两种方式使用同一个系统调用 在这里我选择的是第20号系统调用,getpid. 1.使用库函数API: 代码如下: /* getpid.c */ #include <unistd.h> #include <stdio.h> int main() { pid_t pid; pid = getpid(); printf("pid = %d \n",pid); return 0; } 返回的是目前进程的进程识别码.运行结果如…

Week4. We are now moving into Week 4! This week, we will be covering commercialization and growth. The late 1990's saw the web and Internet used increasingly to revolutionize how business was done. Companies like Amazon were founded and grew very rap…

Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week4 Many-to-Many Relationships in SQL 15.8 Many-to-Many Relationships 我们之前学的都是One-to-Many的关系,比如说Album与Track的关系.而我们现在要说的是Many-to-Many关系,比如说Books与Authors的关系. 所以我们需要在Books表和Authors的表中间建立一个新表来将它转变成One-to-M…

<程序员思维修炼>读书笔记——week4 PB16061441 陈昶金 这周读的是Andy Hunt的著作<程序员思维修炼>,这本书对于我这种刚刚入门的新手很友好,大多是讲一些遇到问题是的解决思维与平时编程时的思路问题,对我很有帮助. 令我感触很深的是文中关于新手和专家的讨论:新手:很在乎自己是否能成功,不知道自己是对是错,不是特别想要学习,只是实现一个立竿见影的目标,不知道如何应付错误,错误出现不知所措.新手需要指令清单,有规则,有顺序.但规则只能让我启程,不会让我走的更远.很显…

week4 作业 1.定义一个对所有用户都生效的命令别名,例如:lftps='lftp 172.168.0.1 /pub' 在 ~/.bashrc中添加命令: alias = 'rm -i' 2.显示/etc/passwd文件中不已/bin/bash结尾的行 grep -v ".*/bin/bash$" /etc/passwd 3.找出/etc/passwd文件中,包含两位数和三位数的行 grep "\<[0-9]\{2,3\}\>" /etc/pass…

Coursera课程<Using Python to Access Web Data> 密歇根大学 Week4 Programs that Surf the Web 12.3 Unicode Characters and Strings Representing Simple Strings 使用ASCII码,每个字符都被一个0到256的数字表示来存在8bits的内存里. 使用ord()函数可以查询,指定字符所对应的ASCII码. >>> print(ord('H')) 72…

Coursera课程<Python Data Structures> 密歇根大学 Charles Severance Week4 List 8.2 Manipulating Lists 8.2.1 Concatenating Lists Using + 使用"+"可以把存在的两个list加在一起.如: >>> a = [1, 2, 3] >>> b = [4, 5, 6] >>> c = a + b >>&g…

本笔记记录自 Coursera课程 <计算机程式设计> 台湾大学 刘邦锋老师 Week4 Functions 4-1 System Function 函数主要分为两大类系统定义函数与使用者定义函数,例如printf和main. 例子:(sys-function.c)呼叫系统定义函数 #include <stdio.h> /* for printf and scanf */ #include <stdlib.h> /* for abs */ #include <ma…

  1. Built-in functions 函数可能遇到的问题:下面例子函数改变了函数需要传入的参数 li = [11,22,33,44] def f1(arg): arg.append(55) f1(li) print(li) #打印结果为 [11,22,33,44,55] 检测传的值能不能调用: callable() f2 = [1,2,3] print(callable(f1)) #打印结果为True chr(), ord()针对ASC码对应表的关系 r = chr(65) o = o…

1.index Creation,background 如果在foreground运行index,会阻塞其他writer,如果background运行,会比较慢,但不会阻塞其他writer,可以并发写入. 但是在产品级别的应用中,你可以同时建立replica set,在其中一个set中运行EnsureIndex foreground ,在其他的set中允许访问,然后再同步. Tips: A mongod instance can only build one background index a…

1.照片 1.1  结对编程参与者:李文涛.黎柏文 1.2  展示照片 2.结对编程的优点&缺点 2.1 优点 2.1.1.两人分工合作,减少了工作量 2.1.2.结对编程的伙伴往往能提供不同的思维,能提高解决问题的速度 2.1.3.结对编程的时候能互相测试,更容易发现自己单独发现不了的bug 2.2 缺点 2.2.1.结对编程需要经常讨论,不方便集中注意力 2.3 自己的优缺点 单独工作的时候效率较高 2.4 对方的优点 生活习惯良好,能时刻紧跟进度 3.怎样利用好的设计方法,如Informa…

由于我们给每个组员预估的每天用在该团队项目的时间为2h左右,因此我们的时间计算也已2h为基数.下面就是我们的团队分工和预估项目时间. 任务编号 实现人员 任务详细描述 预估时间 任务0 全体组员 看学长已有的代码,提出改进建议,并要应用于以下所有过程 贯穿全程 任务1 柴泽华 与前一组爬虫组讨论如何定义数据结构 2h 任务2 柴泽华 根据定义的数据结构,画出用例图 2h 任务3 全体组员 设计用例图中的每个用例的流程过程 2h×5 任务4 徐姗,杨军 画出类图,给出要实现的几个接口和类 2h×2…

项目框架——NABC模型 一.N(Need需求) 我们组主要的用户对象是第三小组——UI小组的同学们,因此我们的用户需求就是他们的数据需求. 1)提供给UI小组整理好的数据库,和前一组讨论好数据结构. 2)给每一条记录添加合理的标签,既不使数据结构过于麻烦,也不能增加方便UI小组进行查询. 3)作出爬取步骤的UI,方便UI小组知道软件的每个功能,并有助于他们更好的理解我们定义的每个接口和方法. 4)对英文网页做翻译,并以中文的形式存入数据库(暂定采用较好的Google翻译) 5)支持继续向pip…

计算机网络 TAT 小白dp 28号还有一场 背单词 背马克思 python目标80% 熟悉coursera c++模版和 仿函数 人文修养 开学数据库,itercast的sql*2 itercast的linux视频*2 csapp+离线coursera视频*2 额外收获: CodeCademy上的Python一口气解决了 Head First Java 看了四章      有安排计划的学习感觉真棒,有条理地完成了很多东西,虽然有时候玩起其他来就把计划抛在脑后,但是有个计划就让我有了负罪感,有压…

一.fork的嵌入式汇编执行 #include <stdio.h> #include <unistd.h> int main(){ pid_t pid; asm volatile( "mov $0,%%ebx\n\t" "mov $0x2,%eax\n\t" "int 0x80\n\t" "mov %%eax,%0\n\t" :"=m"(tt) ); ){ printf("…

Part I:提问  =========================== 1.什么是DRY? 2.解释下面的模型验证规则. public class Movie { public int ID { get; set; } [Required] public string Title { get; set; } [DataType(DataType.Date)] public DateTime ReleaseDate { get; set; } [Required] public string…

Neural Networks: Representation 一. 内容概要 Neural Network Model Representation 1 Model Representation 2 Applications Examples and Intuitions 1 Examples and Intuitions 2 Multiclass Classification 二.重点&难点 1. Neural Network 1)Model Representation 1 首先需要明确一…

一.深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二.前向和反向传播 1. 第\(l\)层的前向传播 输入为 \(a^{[l-1]}\) 输出为 \(a^{[l]}\), cache(…

1. 计算深度神经网络的时候,尽量向量化数据,不要用for循环.唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算. 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度. 正向传播: 对于单个样本,第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i], a[i] = f[i](z[i]). 其中,z[i]是n[i]*1,W[i]是n[i]*n[i-1],a[i-1]是n[i-1]*1,b[i]是n[i]*1. 对于向量化后的所有样本,第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + b…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49231919 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之降维Dimensionality Reduction {博客内容:推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐,这种推荐将在下一篇博客中讲到.这篇博客主要讲隐语义模型…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

一.什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别. 二.One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司.然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡. 假如我们公司只有4个员工,按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下: 如图示,输入一张图像,经过CNN,最后再通过Softmax输出5个可能值的大小(4个员工中的一个,或者都不是,所以一一共5种可能性).…

JDB调试程序 调试代码 public class SumofRecur1{ public static void main(String[] args) { int i = 0; for(String arg:args){ i=Integer.parseInt(arg); } int sum = 0; for(int j = 1; j<=i; j++){ sum = sum+fact(j); } System.out.println(sum); } public static int fact…

Deep Neural Network Getting your matrix dimention right 选hyper-pamameter 完全是凭经验 补充阅读: cost 函数的计算公式: 求导公式…

Face recognition One Shot Learning 只看一次图片,就能以后识别, 传统deep learning 很难做到这个. 而且如果要加一个人到数据库里面,就要重新train model 显然不合理,所以就引出了 One Shot Learning 的概念. 怎么得出这个similarity function d(img1, img2) 呢?下面的介绍的 Siamese network.可以实现这个目标. 怎么定义object function 来满足上面的的条件呢?可以…