2-HDFS、YARN、Zookeeper安装

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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本文介绍了如何进行HDFS、YARN、Zookeeper的自定义安装，包括集群设置、权限检查配置修改以及Hadoop支持LZO的配置步骤，涉及 Parcel 管理、配置文件编辑和进程重启。

HDFS、YARN、Zookeeper安装

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射频功放学习：ADS-MATLAB联合仿真
CyberSparkZ的博客
09-04 1325
为了设计和优化RFPA的性能，工程师们经常使用仿真工具来模拟和评估不同电路和参数的影响。在上述代码中，我们首先建立与ADS的连接，并指定要使用的项目文件。ADS是一种专业的电路设计和仿真软件，提供了广泛的射频电路设计和调试功能。通过将这两个工具结合起来，我们可以充分利用它们各自的优势，实现高效准确的RFPA设计和仿真。总结起来，将ADS和MATLAB联合使用进行射频功放的仿真可以提高设计效率和准确性。通过这种联合仿真的方法，我们可以更好地理解RFPA的性能特征，并进行参数调整和优化。
芯片制造技术之：射频与微波集成电路
AI天才研究院
10-25 521
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 20世纪60年代末70年代初，随着计算机、通信技术、工业互联网的飞速发展，人们对数字信号处理的需求越来越强烈，基于时域和基带传输方式的信号处理技术逐渐被淘汰。 20世纪90年代初期，随着全球化和信息化的步伐加快，中国提出了“一带一路”倡议，实
射频前端设计与AI结合简略
Micro_ET
01-03 871
这需要大量的数据来采集和处理，有了可靠的参数数据进行仿真，得到的结果还是比较可信的，但如何完成数据的采集与分析是实现的射频设计的重要前提，通过实践来得到的数据虽然可信度很高，但所做的劳动量也是巨大的，比较耗费时间与成本，而AI的出现，有极大的可能会缩短这个时间与成本，因为AI的主要特点就是数据筛选，只要问题提到的对，再加上数据的喂填，得到想要的结果可以肯定的是效率高于人工，工欲善其事，必先利其器，希望AI的使用能够让蛇皮射频前端设计更加高效。
【射频】RF 电路设计
不僈的博客
02-06 2503
双工通信模式分为： 接收性能指标：抗干扰指标：
人工智能技术在电磁场与微波技术专业的应用
y2715163545的博客
09-29 1152
在人工智能与计算电磁学的融合背景下，电磁学的研究和应用正在经历一场革命。计算电磁学是研究电磁场和电磁波在不同介质中的传播、散射和辐射等问题的学科，它在通信、雷达、无线能量传输等领域具有广泛的应用。随着人工智能技术的发展，这一领域正迎来新的机遇和挑战。适合计算机科学与工程、电气工程、通信工程、电力工程、物理学、电子工程、材料科学、工业通用技术、汽车工程、微波工程、机械工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
【51单片机】让AI识别电路图,帮你进行编码（以51单片机为例）
yvge669的博客
08-14 6981
​ 本文主要讲的是 AI大模型+51开发板的使用方式.这里使用的AI大模型使用的是。（两个前提：1.、2.今天测试了一下识别图片的能力，能力还是可圈可点的。
一种快速设计射频功放IC流程分享
经营范围: CTA、SRRC、CCC、移动、电信、联通入库
11-30 1529
本设计中无源网络的版图，有源网络的前仿设计都由RFIC-GPT计算完成设计自动生成，大大缩减了设计时间，目前有源部分给的是原理图，如果也能一键出版图，那就更方便了，期待有源区版图自动生成后仿结果测评。本次设计限制的AM-AM为2dB，在功率上升的过程中出现了较大的gain boost，如若设计指标对PA的AM-AM有限制，也可以在左侧加入相应的限制条件。点击“计算”后，不到 1分钟就完成了运行，设计计算结果显示其设计的PA的OP1dB为15.26dBm，这为加入实际的有损匹配网络留出了设计裕量。
射频功放电磁兼容性：设计时不可忽视的关键因素
通过理论方法的讨论，本文强调了在射频功放设计实践中提升电磁兼容性的关键技术和策略，包括材料选择、布局优化和电路PCB设计等。此外，文章分析了多种电磁兼容性分析工具及其在设计阶段的评估应用，并探讨了生产与...
射频功放挑战：微带到毫米波设计的机遇与解决策略
本文从基础知识和分类开始，介绍了射频功放的技术要求与测试方法，并探讨了微带到毫米波设计的理论基础及其在射频功放设计中的重要性。针对设计挑战，本文提出了创新的解决策略，包括集成挑战、热管理以及精确控制和...
设计经验大公开：有效匹配超宽带射频功放与同轴线技巧
[设计经验大公开：有效匹配超宽带射频功放与同轴线技巧](http://www.pheenetfiber.com/uploads/190702/1-1ZF2153305648.jpg) 参考资源链接：[超宽带射频功放的同轴线巴伦匹配：原理、优缺点与磁芯选择]...
成本管理新策略：在匹配网络设计中实现射频功放成本节约
![关于超宽带射频功放的同轴线巴伦匹配]...## 射频功放成本的组成 射频功率放大器（RF Power Amplifier，简称RF PA）在无线通信系统中扮演着至关重要的角色，其成本构成主要包括材料成本、
射频功放频谱分析：技术解析与应用指南
![射频功放设计指南--中兴.pdf]...此外，本文还讨论了频谱分析在射频功放设计、产品开发和生产测试等环节的实践应用，并展望了频谱分析技术的未来发展趋势，包括新型频谱分析技术的应用、行业
机器学习cae_用AI设计微波集成电路，清华大学等提出深度强化学习方法RINN
weixin_39754411的博客
12-04 755
选自arXiv，作者：Jie Liu等，机器之心编译。近日，创天科技、清华大学、杭州电子科技大学、西安电子科技大学发布了一篇论文，提出一种新型神经网络架构 Relational Induction Neural Network（RINN），可以自行设计微波集成电路。实验表明，该神经网络设计微波集成电路的水平堪比专业工程师。目前，这篇论文正在接受《Nature Communications》的评审。...
射频集成电路设计全攻略：原理与实践
weixin_33298352的博客
08-12 945
射频集成电路（RFIC）是无线通信技术的核心部件，它集成了从天线接收信号到发射端调制的多个功能。RFIC能够将复杂的射频处理过程集成在一个小型芯片上，极大地缩小了通信设备的体积并提高了整体性能。RFIC的应用范围广泛，从基础的手机通讯到高级的卫星通信系统，它都是不可替代的关键技术。在本节中，我们将详细介绍一个功率放大器的设计案例，展示上述提到的理论如何在实践中应用。该案例涉及到一个基于GaN晶体管的功率放大器设计，应用于宽带移动通信系统。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1420
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1859
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1625
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1559
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1365
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
5G时代射频功放技术趋势与测试解析
- **大数据和AI分析**：利用数据分析工具和人工智能算法，对测试结果进行深度挖掘，优化PA设计和性能。 5G射频功放的发展趋势与测试技术紧密关联，不断追求更高性能、更低能耗和更强的集成能力。随着5G技术的持续...
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