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spark shuffle 中 map 和 reduce 是一个相对的概念，map是产生一批数据，reduce是接收一批数据，前一个任务是map，后一个任务是reduce。
hashShuffle：hash分组，一个task里面按hash值的不同，分到不同的组里，在内存中也是独立的
sortShuffle比hashShuffle好的地方在于，sortShuffle是每个task（并行度）产生一个文件，而hashShffle是按hash分区来的，一个task会产生多个文件，增加了网络IO。
sort是聚合操作时需要做的排序操作，如果不用聚合，bypass会跳过排序操作，节约了性能。
SAP FICO - 外币交易实战：汇率类型配置与货币换算率管理
月底关账前的外币评估就像财务人的"期末考"，OB59配置就是你的备考方案。最低值原则（Lowest value principle）最保守。它会比较原始汇率与评估日汇率，取不利方向确认损失。适合风险厌恶型企业，我在制造业客户中应用最多。重估法（Revalue only）更反映市场现状。无论盈亏都按最新汇率调整，适合交易性金融资产处理。有个基金公司客户就靠这个方法及时反映了外汇波动收益。最小差异金额（Minimum difference）是防骚扰设置。
Spark高级特性 (难)
Spark高级特性
Win10 IPv6 远程桌面连接（小米路由器）
背景 由于家里是移动网，且懒得向运营商要公网IPv4，所以想着用IPv6试一下。 家里的环境是这样的： 宽带用的是移动的，没有公网IPv4，但经过测试发现IPv6是公网的 上网通过光猫拨号，而不是通过路由器 路由器是小米AC2100 光猫更改为桥接模式 路由器必须要通过PPPoE拨号，如果是光猫拨号，那么要找对应的维护人员辅助你把光猫改成桥接模式。通过PPPoE拨号路由器就能够拿到公网的IPv6网段，也就可以给底下的其他服务分配公网IPv6了。而如果是光猫拨号，那么只有路由器可以拿到公网的IP。其他的设
Spark RDD高级特性
文档：Spark02 RDD高级特性.note 链接：添加链接描述
反序列化漏洞详解
目录 一、什么是序列化和反序列化 二、什么是反序列化漏洞 三、序列化函数（serialize） 四、反序列化(unserialize) 五、什么是PHP魔术方法 六、一些常见的魔术方法 七、魔术方法的利用 八、反序列化漏洞的利用 1.__destruct()函数 2.__wakeup() 3.toString() 九、反序列化漏洞的防御 一、什么是序列化和反序列化 序列化是将对象转换为字符串以便存储传输的一种方式。而反序列化恰好就是序列化的逆过程,反序列化会将字符串.
CloudCompare
分割点云：选中要分割的点云文件–>Segment–>左键框出要分割的点或者区域–>Segment Out–>Comfirm Segmentation，原点云文件被分割成两个结构，选中分割出来的remaining，右键delete即可。qSRA (Surface of Revolution Analysis)：计算一个点云和一个假定旋转平面之间的距离（旋转平面用2D轮廓定义），距离计算好后，用户可以创建一个偏差的2D图或者圆柱或圆锥的投影。②表现为同样的对象或者至少有同样的形状。
Spark Structured Streaming高级特性
Spark Structured Streaming高级特性
ROS 2实战：用MoveIt Task Constructor让机械臂完成抓取任务（附避坑指南）
本文详细介绍了如何在ROS 2环境中使用MoveIt Task Constructor框架，为Franka Panda机械臂构建一个完整的拾取放置任务流水线。通过分解任务阶段、配置规划器并处理实际部署中的常见问题，帮助开发者从基础运动规划升级到可靠的多步骤任务编排，并附有核心避坑指南。
一步步学spark之一scala高级特性中泛型类与泛型函数3.6
一步步学spark之一scala高级特性中泛型类 泛型类中的泛型是包容具体类型变换的，对这些具体不同的类型，泛型类根据类型进行统一的操作，很多时候泛型类就相当于模板。 泛型定义一个泛型参数 两个泛型参数 定义空的Map 返回的类型中是Nothing map中也是泛型 当k的值是String又是Int的类型时候，就会当成是An
GEE：本地影像上传到GEE的Assets中，并输入机器学习算法中作为特征变量
当我们在 Google Earth Engine（GEE）中应用机器学习算法时，会输入一些影像作为特征变量数据，进一步根据这些特征影像去推理未知区域的数据。但是 GEE 平台上计算特征变量的 API 函数并不是非常全面，我们希望获得更多的特征用于分类。这个时候，我们可以将本地计算的特征影像上传到 GEE 中进行后续处理。本文记录了从本地上传特征数据到 GEE 的 Assets 中的教程，用于后续在 GEE 中分类或者回归使用。本文也可作为《》一文的补充。
Python爬虫模拟登录京东并抓取商品数据
京东是一个拥有海量商品数据的电子商务平台。作为爬虫开发者，能够抓取这些数据将为我们提供很多机会进行数据分析、价格预测、市场调研等工作。然而，京东的反爬虫机制非常强大，包括但不限于验证码、动态加载页面、IP封禁等。因此，想要通过Python爬虫抓取京东的数据并不容易。在本文中，我们将从分析京东的登录机制开始，逐步介绍如何使用Python中的各种工具，如。
Spark Streaming高级特性在NDCG计算实践
从storm到spark streaming，再到flink，流式计算得到长足发展， 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路，其借鉴了spark批处理架构，通过批处理方式实现了实时处理框架。为进一步了解spark streaming的相关内容，飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师—王富平，在线上直播中，王老师针对spark st...
YOLO26 魔术师专栏｜全网独家首发！2026 原创级创新赋能 CV 全场景
基于 YOLO26 核心架构迭代，融合原创自研、2026 AAAI/CVPR/ICCV 顶会前沿成果，打造更高效、更灵活、更具创新性的计算机视觉解决方案！
Sparkling Water高级特性：AutoML与MOJO模型在Spark生态中的落地应用
Sparkling Water是一款将H2O功能集成到Spark集群中的强大工具，它为数据科学家和工程师提供了在Spark生态系统中利用H2O高级机器学习功能的能力。本文将深入探讨Sparkling Water的两个核心高级特性：AutoML自动化机器学习和MOJO模型部署，以及它们如何在Spark生态中实现无缝落地应用。 ## 一、Sparkling Water：Spark与H2O的完美融合
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
Project 01 实验：Prompt-only 基线 vs 最小 Harness——规则文件让 Agent 任务完成率差多少
> 本文基于 learn-harness-engineering 仓库中 `docs/es/projects/project-01-baseline-vs-minimal-harness/index.md` 编写，完整实验代码位于 [`projects/project-01/`](https://link.gitcode.com/i/28bf51070e7fb476d905da7e1df8ed45
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Spark高级特性，220720，
Pyspark做了优化，数据量小，没有必要重新分，数据量的情况下，才会重新分。Scala中构建随机值作为Key，利用hash分区实现重新分配。Driver中的sum应该等于所有Task中副本的和。dict[Key]，无对应会报错，所以get，如果缓存丢失，依旧可以通过血缘机制来恢复缓存。RDD的所有依赖关系，Driver中都有。concat_ws（"分隔符"，列表）day06课程回顾视频看一遍？persist缓存，内存或磁盘，persist除非最后一步，alt+enter，导包，对象=数据+血缘依赖，...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Spark Pair RDD的高级特性-分区
1、数据分区的意义 在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销。而只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作使用时，分区才会有帮助。 Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分组，并确保同一组的键...
Update：Spark原理_运行过程_高级特性
如何判断宽窄依赖： =================================== 6. Spark 底层逻辑 导读 从部署图了解Spark部署了什么, 有什么组件运行在集群中 通过对WordCount案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成 通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划 ...
libzmq故障排查实战：zmq_socket_monitor监控事件全解读
**ZeroMQ（libzmq）** 是一款高性能消息通信库，实现了 ZMTP/3.1 协议。在分布式系统中，ZeroMQ 连接"莫名连不上"、端口绑定失败、认证握手报错等问题令人头疼——而 **zmq_socket_monitor** 正是官方提供的 socket 事件监控 API，它能实时推送连接、监听、断开、握手成败等全部关键事件，让你像看日志一样追踪每一个 ZeroMQ socket 的生
【spark】6.编程进阶
文章目录累加器广播变量 累加器 提供了将工作节点中的值聚合到启动器程序中的简单语法。常见用途是调试时对作业执行过程中的事件进行计数。 # 例如累加空行 file = sc.textFile(inputFile) # 创建累加器并初始化为0 blankLines = sc.accumulator(0) def extractCallSigns(line): global blankLines i...
（升级版）Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）
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spark03：RDD高级特性
RDD依赖关系（宽依赖，窄依赖，血统关系，DAG有向无环图） RDD持久化 RDD检查点机制 键值对RDD数据分区 RDD累加器和广播变量
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