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mapreducer计算原理…
熟悉OpenGL|ES的朋友,可能会经常设置摄像机的view矩阵,iOS中相对较好,已经封装了方向,只需要设置摄像机位置,目标点位置以及UP向量即可.下面先介绍下摄像机view矩阵的计算原理.此处假设知道摄像机位置eye,目标点位置target以及UP向量. 主要是u,v,w三个向量的计算: 1. w向量: eye - target 2. u向量:向量UP与向量w的叉乘 3. v向量:向量w与向量u的叉乘 { 注意:向量叉乘不满足交换律,即(axb) != (bxa),结论是这两个结果向量的模相…
计算原理及模型 优化的根本思想: 尽早尽量过滤数据,减少每个阶段的数据量 减少job数 解决数据倾斜问题 Hive概述 名称       hive系统架构 metastore derbymysql   HDFS /usr/hive/warehouse   Mapreduce     hive配置文件 hive-env.shhive-site.xmlhive-log4j.properties     hive命令行 hive --config     hive shell quit.exitres…
最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召…
前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理.我一顺口就答应了. 后面一直很懒,不愿意动笔,但想着既然答应了,不写说不过去. 我写这段话的意思是,如果你有任何关于GWAS分析问题或者疑问,希望我能写一下的,可以跟我说. 如果我认为有价值,写出来对大家有帮助的话,会写的. GWAS所涉及的公式:最小二乘法 首先,我们来一个知识点的回顾:最小二乘法…
rem是什么? rem(font size of the root element)是指相对于根元素的字体大小的单位.简单的说它就是一个相对单位.看到rem大家一定会想起em单位,em(font size of the element)是指相对于父元素的字体大小的单位.它们之间其实很相似,只不过一个计算的规则是依赖根元素一个是依赖父元素计算. 计算原理: 1 屏幕宽为 clientWidth(px). 设计稿宽度为 750 (px), 假设 n = clientWidth(px)/750(px)…
在阿里云上购买ECS或者其他服务,如redis.polardb时,需要配置专有网络,阿里的文档写的总体上还是比较抽象的,没有一定的网络基础,会一脸懵. 所以这里我来进行专有网络和交换机的配置,以及ip原理.子网掩码.以及ip地址段的原理分析. 话不多说. 直入主题. 一共分两部分,分别是阿里专有网络以及交换机配置,以及原理讲解.    1.ip专有网络以及交换机配置 注意:阿里云系统在不断更新,界面以后可能会有变化,但是原理是一样的 名称自己随便填,我这里就填写:专有网络1 专有网络设置,我们可…
xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处…
xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算,而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下,源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数. def get_fscore(self, fmap=''): """Ge…
图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是"人机对话"的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重…