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Spark AQE 自适应查询优化：
实现运行时优化，纠正因统计信息不准确导致生成的逻辑计划不完善或有误的问题
动态调整JOIN策略：类似于mapjoin优化，将sortMergejoin转换成broadcasthashjoin，也就是将小表当作广播变量分发到另一个表的所有节点上，如此可以减少大量的网络IO。
map后将数据量更大的分区分割成若干个较小的分区
spark3.0动态分区裁剪：与逻辑计划的谓词下推静态优化不同，这个是运行时的动态优化特性，如案列中小表的过滤，其实是基于维度表的裁剪的基础上，在join关联之前提前检测另一张事实表中对应条件的数据进行提前过滤。
Spark 3.0核心新特性解析与行业应用展望
作为Spark 3.0最具突破性的优化，AQE通过，解决了传统静态优化的局限性。
Spark 3 新特性
Spark 3.0.0正式版发布，开发近两年新增了哪些特性？ - 大数据 - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。 介绍较详细。 介绍了 AQE 和 DPP 的来源背景：基于动态统计信息的优化 Spark3.0 新特性(部分) - 知乎 介绍了与数仓模型之间的联系： 基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意
发掘Spark 3.0潜能：探索与利用调优新特性提升大数据处理性能
Spark 3.0 大版本发布，Spark SQL 的优化占比将近 50%。Spark SQL 取代 Spark Core，成为新一代的引擎内核，所有其他子框架如 Mllib、Streaming 和 Graph，都可以共享 Spark SQL 的性能优化，都能从 Spark 社区对于 Spark SQL 的投入中受益。
Spark3 新特性之DPP
Spark3 新特性之DPP
28、Spark 3.0 新特性深度解析
本文深入解析了 Apache Spark 3.0 的多项新特性与改进，涵盖语言支持升级、DataFrame 和 Dataset API 的关键变化、查询计划可读性增强（如 explain 多模式输出）、高级优化技术（如 AQE 和 DPP）、结构化流处理增强、Pandas UDF 改进、湖仓一体架构支持（通过 Delta Lake）、机器学习分布式调优与模型管理，以及性能调优建议。文章还提供了代码示例、流程图和参数表格，帮助开发者全面了解 Spark 3.0 的新功能并顺利迁移应用。
Spark 3.0 - 1.Spark 新特性简介与 WordCount Demo 实践
Spark 3.0 新特性介绍与快速搭建 Spark 3.0 项目指南。
Spark3.x新特性
Spark3.x新特性
Springboot + vue 实现导出word
Springboot + vue 实现导出word 后端代码 使用word先创建好已知的模板 使用word工具另存为.xml格式的文件 使用freemarker ftl模板 将修改后的xml文件复制到开发工具中，将文件后缀修改为ftl文件，并且将里面的动态值使用${}包裹例如：${zyjn} word工具类 /*** * * Project Name:maventest * <p>生成word工具类<br> * * @ClassName: WordUtil *
Spark 3.1.1 新特性
目录 Spark-3.1.1 新特性 Project Zen 支持 Python 类型（Python typing support ） 支持依赖关系管理 为 PyPI 用户提供新的安装选项 PySpark 相关的文档完善 ANSI SQL 兼容性 性能提升 Predicate pushdown Shuffle 消除，子表达式消除和嵌套字段修剪 Shuffle-Hash Join (SHJ) 支持所有的 join 类型 Streaming 的改进 其他 Spark 3.1 的改进
手把手教你用U盘制作Win11启动盘：从PE工具到系统安装全流程
本文提供了一份详尽的Windows 11启动盘制作与系统安装全流程指南。从选择合适的U盘和PE工具开始，重点讲解了如何正确制作包含EFI引导分区的启动盘，并详细演示了在PE环境下进行GPT分区、使用CGI工具安装系统镜像，以及首次启动后的关键设置步骤，帮助用户轻松完成从零到一的系统安装。
万达电影 com.wandafilm.app headers check
万达电影 安卓逆向 抓包 逆向 check
spark3.0-新特性
spark 3.0 终于出了！！！ Apache Spark 3.0.0是3.x系列的第一个发行版。投票于2020年6月10日获得通过。此版本基于git标签v3.0.0，其中包括截至6月10日的所有提交。Apache Spark 3.0建立在Spark 2.x的许多创新基础之上，带来了新的想法并持续了很长时间。正在开发的长期项目。在开源社区的巨大贡献的帮助下，由于440多位贡献者的贡献，此发行版解决了3400多张门票。 今年是Spark作为开源项目10周年。自2010年首次发布以来，Spark已经发展成为最
惯性导航原理(九)-INS的初始对准-初始姿态确定+双矢量定姿
文章目录INS的初始对准INS初始化静基座/静态粗对准静态粗对准—加速度计调平原理加速度计调平静态粗对准—陀螺罗盘思考初始对准的影响因素双矢量定姿原理静态解析粗对准—双矢量定姿静态解析粗对准（续）其它初始对准方法精对准动对准 INS的初始对准 INS的初始对准为初始化的一部分 INS初始化 初始位置: 给定（INS没有初始位置确定的能力，例如从GPS ） 初始速度: 零（静止状态）或给定 初始姿态: 初始对准(INS有能力自己测资态) 粗对准vs. 精对准 静止状态vs. 运动状态 重要性: 失之毫厘，谬
Spark3的新特性
Spark3新特性
雷达信号处理——恒虚警检测（CFAR）
上图展示的是同时在距离维和多普勒维进行恒虚警检测的原理，如果只是在距离维或多普勒维做CFAR，检测单元的左右两侧均有设定好数量的保护单元和参考单元。不同的CFAR检测器适用于不同的场景，CA-CFAR算法适用于均匀环境中的单目标或彼此相距较远的多目标环境，在邻近多目标环境会发生目标的遮蔽效应，在杂波边缘会发生杂波边缘效应。从图中也可以看到，根据阈值的选择不同，有不同的检测器，其中CA-CFAR是取的参考单元的均值，SO-CFAR取的是参考单元的最小值，而GO-CFAR是取的参考单元的最大值。
华为OD机试 - 进制转换 - 二进制（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
spark3.2.0新特性
spark3.2.0新特性整理
智能水下机器人设计： 基于MATLAB的水下机器人动力学建模和控制系统设计，包括水下环境感知、路径规划和任务执行等
智能水下机器人是指能够在水下自主完成各种任务的机器人，例如探测、勘察、救援等。它具有广阔的应用前景，可用于海洋环境监测、水下考古、海上作业等领域。基于MATLAB的水下机器人设计可以为科研人员和工程师提供强大的建模和仿真工具，帮助他们设计更智能、更高效的水下机器人。智能水下机器人是未来海洋科技发展的重要方向，它将为海洋科学研究、水下考古和海上作业等领域带来新的机遇。MATLAB是一种功能强大的数学和科学计算软件，它可以为智能水下机器人设计提供强大的工具和支持。
Spark3 新特性之AQE
Spark3 新特性之AQE
39-OpenLayers多图层切换显示隐藏，支持多个Layer同时显示和隐藏，OpenLayers懒加载瓦片
39-OpenLayers多图层切换显示隐藏，支持多个Layer同时显示和隐藏，OpenLayers懒加载瓦片
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
Spark3.0新特性
Spark3.0新特性
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
25 Spark 3.0 新特性
AQE的开启通过: spark.sql.adaptive.enabled 设置为true开启,触发后极大提升SparkSQL计算性能动态分区裁剪可以让我们更好的优化运行时分区内数据的量级. 通过动态的谓词下推来获取传统静态谓词下推无法获得的更高过滤属性, 减少操作的分区数据量以提高性能.新版Koalas类库可以让我们写Pandas API(Koalas提供)然后将它们运行在分布式的Spark环境上,Pandas开发者也能快速上手Spark。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
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")
Spark3.0的新特性
1. 新特性一:动态分区裁剪 比如上面的 SQL 查询，假设 t2 表 t2.id < 2 过滤出来的数据比较少，但是由于之前版本的 Spark 无法进行动态计算代价，所以可能会导致 t1 表扫描出大量无效的数据。有了动态分区裁减，可以在运行的时候过滤掉 t1 表无用的数据 优化之后: 经过这个优化，查询扫描的数据大大减少，性能提升了 33 倍 2. 新特性二:自适应优化查询 比如下面的查询，基于代价的模型优化不可能准确的评估 而有了 AQE 之后，Spark 就可以.
Apache Spark 3.1.1 版本发布，众多新特性介绍
Apache Spark 3.1.1 版本于美国当地时间2021年3月2日正式发布，这个版本继续保持使得 Spark 更快，更容易和更智能的目标，Spark 3.1 的主要目标如下：•提升...
Spark3.0新特性AQE DPP
在我们执⾏过程中转化为Broadcast Hash Join的同时，我们甚⾄可以将传统shuffle优化为本地shuffle(例如shuffle读在mapper⽽不是基于reducer)来减⼩⽹络开销。Spark ⽀持的许多 Join 策略中，Broadcast Hash Join通常是性能最好的，前提是参加 join 的。⼤⼩为15M，⽽在该场景下，经过filter过滤后，实际参与join的数据⼤⼩为8M，⼩于了默认。在我们处理的数据量级⾮常⼤时，shuffle通常来说是最影响性能的。
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