1.π的神奇 π是一个无数人追随的真正的神奇数字.我不是很清楚一个永远重复的无理数的迷人之处.在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的值.因为π是一个无理数,它是无限的.这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似值.如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确.迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来试图计算最精确的π.一些极值包括 计算π的5亿位.你甚至能从网上找到包含 π的一百亿位的文本文件.对于我而言,如何用几行简单的Python来计算π才是我的兴趣所在.  2.用抛洒点求解π值 #e6.1C

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

1,复合赋值运算符 +=   . -=  . *=  . /=  . //=  . %=  , **= x    +=    y     等同于  x   =   x  +  y x    -=    y     等同于  x   =   x  -  y ...... 要求:执行操作时,变量必须存在 >>> x = 3 >>> x += 1 >>> x 4 >>> x -= 1 >>> x 3 >>>

由于Scala才刚刚开始学习,还是对python更为熟悉,因此在这记录一下自己的学习过程,主要内容来自于spark的官方帮助文档,这一节的地址为: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 文章主要是翻译了文档的内容,但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案,和一些补充的小知识,一起学习. 环境:Ubuntu 16.04 LTS,Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2, 利用

关于Tornado的入门看这篇文章,写的非常好: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37382503 Tornado 是一个Python web框架和异步网络库,使用非阻塞网络I/O. Tornado可以被分为4个主要的部分: web框架 HTTP的客户端和服务端实现 异步网络库 协程库 WSGI是Web Server Gateway Interface的缩写. 实时web功能需要为每个用户提供一个多数时间被闲置的长连接, 在传统的同步web服务器中,这意味着要为每个用户

一.现金分期年利率 现在很多人都有使用网上借贷,动不动就消费分期.经过了解很多对贷款利率有一些误解,粗看觉得产生的利息也不是很高,但是年化利率到第是多少,这里面的玩法是怎样的呢. 拿某个借贷平台举例,比如借款10000元,分12期还完.每月需要还款约912.69. 图片不完全,每个月金额差不多,12期 不仔细分析的话,很多借款平台有显示出借款的日利率是多少,而消费分期一般往往只显示了每月还款数或利息数,利率是多少则自己经过一番计算.比如上面的例子按照表面的逻辑陷阱计算利率就是:952.38/10

Spark版本:1.6.2 spark-submit提供了在所有集群平台提交应用的统一接口,你不需要因为平台的迁移改变配置.Spark支持三种集群:Standalone.Apache Mesos和Hadoop Yarn. 绑定应用程序依赖库 如果你的应用程序依赖其他项目,需要将其一起打包,打包时需要包括依赖的第三方库.sbt和maven都有装配插件,可以指定hadoop和spark版本,而不将其打入jar包中,因为hadoop和spark的库由集群环境提供.然后通过spark安装目录下的spar

本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用.可以查看编程指南了解更多的内容. 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习.首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs. Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具.在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa

提交Spark程序到集群与提交MapReduce程序到集群一样,首先要将写好的Spark程序打成jar包,再在Spark-submit下通过命令提交. Step1:打包程序 Intellij IDEA进行打包步骤: Step2:提交任务 ./spark-submit  --class com.jz.bigdata.DecisionTree --master spark:master:7077 --executor-memory 2g --num-executors 5  /bigdata/Dec

安装环境如下: 操作系统:CentOs 6.6 Hadoop 版本:CDH-5.3.0 Spark 版本:1.2 集群5个节点 node01~05 node01~03 为worker. node04.node05为master spark HA 必须要zookeepr来做协同服务,做master主备切换,zookeeper的安装和配置再次不做赘述. yum源的配置请看: 1.安装 查看spark的相关包有哪些: [root@node05 hadoop-yarn]# yum list |grep

离线缓存就是在网络畅通的情况下将从服务器收到的数据保存到本地,当网络断开之后直接读取本地文件中的数据. 将网络数据保存到本地: 你可以自己写一个保存数据成本地文件的方法,保存在android系统的任意目录(当然是有权限的才行),但是在这种情况下使用Context的openFileOutput方法最简便也最符合我们的场景,下面的saveObject方法演示了如何用openFileOutput将数据保存在本地的一个文件中: saveObject public static boolean saveO

js的变量声明: js正常的变量声明就不多讲了,形如var a=1;这样的变量声明在实际开发中最常用. var a=1,b=2;这种以逗号分隔开的一次声明多个变量,其实相当于var a=1; var b=2;每个变量声明都有var var a=b=c=2;这种连等格式的变量声明赋值,就有点特殊了.它相当于var a=2; b=2; c=2;也就是说只有第一个变量a声明时有var,其他的变量声明时都没有var js的变量提升有两方面: 1.在函数体中可以声明全局变量.一般来说,在函数.方法体中声明

Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark. 该文档用于 Spark 2.2.0 版本. Spa

快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scala 和 Python 来编写应用程序. 为了继续阅读本指南, 首先从 Spark 官网 下载 Spark 的发行包.因为我们将不使用 HDFS, 所以你可以下载一个任何 Hadoop 版

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能

Submitting Applications 在 script in Spark的 bin 目录中的spark-submit 脚本用与在集群上启动应用程序.它可以通过一个统一的接口使用所有 Spark 支持的 cluster managers,所以您不需要专门的为每个cluster managers配置您的应用程序. 打包应用依赖 如果您的代码依赖了其它的项目,为了分发代码到 Spark 集群中您将需要将它们和您的应用程序一起打包.为此,创建一个包含您的代码以及依赖的 assembly jar

1. Spark Overview(spark概述) Apache spark是一个快速和通用的集群计算系统.它提供了Java,Scala,Python和R的高级APIs,以及支持通用执行图的优化引擎.它也支持一系列高级工具,包括用于SQL的Spark SQL.结构化数据处理.用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX以及Spark Streaming. 2. Downloading(下载) 从项目网址的下载页面下载Spark.这个文档是Spark 2.2.1版本的.Spark使用HD

Spark 概述 Apache Spark是一个快速和通用的集群计算系统.它提供Java,scala,Python.R语言的APIs,以及支持一般执行图形的优化引擎. 它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming. 下载 从项目网站的下载页面获取Spark.本文档适用于Spark 2.1.0版本. Spark使用Hadoop的客户端库用于HDFS和YARN.下载是预先打包的一些

Spark 快速入门   本教程快速介绍了Spark的使用. 首先我们介绍了通过Spark 交互式shell调用API( Python或者scala代码),然后演示如何使用Java, Scala或者Python编写独立程序. 你可以查看Spark编程指南了解完整的参考.   开始下面的快速入门之前,首先需要到Spark网站下载一份打包好的spark. 既然本教程中我们不使用HDFS,你可以随便下载一个适配任何Hadoop的版本的Spark.   本教程翻译时的Spark版本为1.1.1   使用