CSDN日报20170226——《你离心想事成仅仅差一个计划》
【程序人生】 你离心想事成仅仅差一个计划
作者:安晓辉
从目标怎样导出工作计划。我们会以“出版一本小说”为例来解说计划的形成过程。
在開始之前。我们先来说明一个概念:目标的两种类型。
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【深度学习】 经典网络的 TensorFlow 实现资源汇总
作者:YhL_Leo
本文简单整理了网上发布的基于 TensorFlow 实现图像语义分析的一些经典网络,方便大家參考学习。
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【编程语言】 java中你确定用对单例了吗?
作者:-RuiBo-
作为程序猿这样的特殊物种来说。都掌握了一种特殊能力就是编程思想,逻辑比較慎重,可是有时候总会忽略到一些细节,比方我,一直以来总认为Singleton是设计模式里最简单的,不用太在意,然而就是由于这样的不在意在开发中吃亏了。真的too young to simple。
好不扯淡了,直入主题。
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【音视频】 直播技术总结(三)ijkplayer的一些问题优化记录
作者:何俊林
ijkplayer中一些问题记录优化,看下Agenda:
在弱网时怎样优化
ijkplayer播放卡顿怎样优化
怎样支持https链接播放?
怎样减少ijkplayer延迟效应
ijkplayer中音视频同步,是怎样做的?
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【Android 开发】 Android面试题集
作者:江湖人称小白哥
今天来整理下Android相关的面试题集合。
假设你希望能得到最新的消息,能够关注https://github.com/closedevice/interview-about,我会不断的添加和修正相关问题的描写叙述。
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【RN】 React Native桥接器初探
作者:future_challenger
本文假设你已经有一定的React Native基础,而且想要了解React Native的JS和原生代码之间是怎样交互的。
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【大数据】 深入理解Spark 2.1 Core ——Shuffle Reduce 端的原理与源代码分析
作者:卓寿杰_SoulJoy
传统Hadoop MapReduce相似的,在最初从HDFS中读取数据生成HadoopRDD的过程。而RDD能够通过其它RDD上的批量操作来创建,所以这里的HadoopRDD对于下一个生成的ShuffledRDD能够视为Map端,当然下一个生成的ShuffledRDD能够被下下个ShuffledRDD视为Map端。反过来说,下一个ShuffledRDD能够被`HadoopRDD视作Reduce端。
这篇博文,我们就来讲下Shuffle的Reduce端。
事实上在RDD迭代部分和第九篇博文相似,不同的是。这里调用的是rdd.ShuffledRDD.compute。
容器中的文件系统是由分层文件系统提供的。包括仅仅读层(镜像)和可读可写层(容器执行时层),这些都是被封装在容器内部的。
假设用户须要将主机上的文件系统共享给容器使用,那怎么办呢?
本文选自《Docker容器实战:原理、架构与应用》,将向您介绍使用数据卷与数据容器两种方式进行共享。
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