有合并,就有分割. 本节主要讲述如何通过numpy对数组进行横向/纵向分割. 横向/纵向分割数组 首先创建一个6行4列的数组,然后我们对此数组按照横向进行切割,分成3块,这样每块应该有2行,见例子: import numpy as np a = np.arange(24).reshape(6, 4) print("a=") print(a) print(np.split(a, 3, axis=0)) 输出为: a= [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]

QuickSand图片点击后分裂成几份消失效果 QuickSand图片点击后分裂成几份消失效果,适合做图片退出和剪切效果.同时也可以学习android动画. demo中都封装好几个功能类,主要动画实现靠ViewPropertyAnimator, 下面几种设置动画:  ViewPropertyAnimator animateText = findViewById(R.id.simple_anim_text)                 .animate()                 .s

list是python中较为常见的数据类型,它是一个可迭代对象,迭代是什么?简单的可以理解成:一个可以被for循环遍历的对象 今天拿到一个类似这样的list list_info = ['name zhangsan','age 10','sex man','name lisi','age 11','sex women'] 其实说白了就是两个人的个人信息,字段都一样,但是在一个共同的列表中,没办法区分,首先需要将这个大列表分成2个(这里人数是不一定的,分列表是按照每个列表固定的长度)的小列表 def

Python 切分数组 将一个数组,均分为多个数组 代码 # -*- coding:utf-8 -*- # py3 def list_split(items, n): return [items[i:i+n] for i in range(0, len(items), n)] if '__main__' == __name__: list1 = ['s1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6', 's7'] list2 = list_split(list1, 3) prin

Shell 数组用括号来表示,元素用"空格"符号分割开,语法格式如下: array_name=(value1 value2 ... valuen) keyword=1,sdg,ddd array=(${keyword//,/ }) len=${#array[*]} 本质是利用了将keyword变量中所有的,符号替换成了空格

package com.ces.component.pictrueCut.entity; import java.awt.Image; import java.awt.Rectangle; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException

第9章 树回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 树回归 概述 我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法.该算法既可以用于分类还可以用于回归. 树回归 场景 我们在第 8 章

1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点(局部加权线性回归除外).当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时,构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙.此外,实际中很多问题为非线性的,例如常见到的分段函数,不可能用全局线性模型来进行拟合. 树回归将数据集切分成多份易建模的数据,然后利用线性回归进行建模和拟合.这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regression trees,分类回归树)算法. 2.分类回归树基本流程 构建树: 1.找到[最佳待切分

英文原文:<MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases> https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partiti

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

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原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

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Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台,就是说从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟,通常是一秒钟 集群 一个集群通常有一个或多个elasticsearch节点组成,给这些节点指定相同的集群名称,从而形成了一个集群. 节点 节点是集群的一部分,参与集群的索引和搜索功能,每个节点也拥有自己的节点名称,一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群 索引 一个索引通常包含很多文档类型,索引的名字必须是完全小写的字母,可以把索引当做关系型数据库里的数据库的概念 在一

简介 Elasticsearch是一个高度可扩展的.开源的.基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎.它允许您快速,近实时地存储,搜索和分析大量数据,并支持多租户. Elasticsearch也使用Java开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性,从而让全文搜索变得简单. 不过,Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字

一.调整hive作业中的map数 1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.举例: a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数b)假设input目录下有3个文

翻译自:http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting.如下图所示. 基本MapReduce模式 计数与求和 问题陈述: 有许

前言: 去年10月份建了一个python技术群,到现在为止人数已经涨到700人了.最一开始我经常在群里回应大家的问题,不管是简单还是困难的,我都会根据自己的经验来交流. 让人新奇的是一些初学者关注最多的话题不是怎么学好python,反而是高并发,高性能这类高大上的话题. 记得有次几个不懂网络io.io多路复用含义网友,居然在群里吵了有半个小时,说出来的理论实在是让人哭笑不得. 群里当然有人在反驳,后来越聊越欢. 群里不少人在问我 uwsgi.gevent.tornado的一些设计,先前我尽量详细

转载地址:http://www.yunweipai.com/archives/9037.html 最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下

再来当一次技术搬运工,内容来自高可用框架,学霸君工程师袁荣喜的如何实现1080P延迟低于500ms的实时超清直播传输技术. 导语:视频直播是很多技术团队及架构师关注的问题,在实时性方面,大部分直播是准实时的,存在 1-3 秒延迟.本文由袁荣喜向「高可用架构」投稿,介绍其将直播延迟控制在 500ms 的背后的实现. 袁荣喜,学霸君工程师,2015 年加入学霸君,负责学霸君的网络实时传输和分布式系统的架构设计和实现,专注于基础技术领域,在网络传输.数据库内核.分布式系统和并发编程方面有一定了解. 最

Apache Hadoop 官网 Hadoop源码分析 参考1   参考2 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构. Hadoop 的框架最核心的设计就是:HDFS(Hadoop Distributed File System) 和 MapReduce.HDFS 为海量的数据提供了存储,则 MapReduce 为海量的数据提供了计算. Hadoop 受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS)