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我也要
打开VMware Workstation
选择 文件>新建虚拟机
然后按照提示进行安装
需要注意的是在 安装客户机操作系统 选项时需要将设置改为 稍后安装操作系统
完成之后选择 编辑虚拟机设置
选择 CD/DVD ，选择 使用iso映像文件（此处选择你在centos官网下载的镜像文件）
然后 开启此虚拟机 进行
按照提示进行设置 软件选择 这一项我选择了桌面和开发工具以方便使用
按照提示设置完就可以 开始安装 了，可以在此 设置root密码
安装完成之后点击下面的 我已完成安装，然后点击 重启
同意协议之后按照提示进行设置就可以开始使用了！
超详细的Hadoop环境搭建（Ubuntu18.04.2）
本文共分为三个部分 第一部分：Linux环境安装 Hadoop运行在Linux环境中，虽然借助工具也可以部署在Windows上，但是还是建议在Linux环境中进行部署，第一部分将简单介绍Linux环境的安装、配置、JDK安装 第二部分：Hadoop本地模式安装 Hadoop本地模式只能用于本地的开发和调试，如果想要快速体验一下Hadoop，本地模式是我们的不二选择 第三部分：Hadoo...
hadoop伪分布模式搭建(详细步骤）
一、前期准备 1. 关闭防火墙 2. 安装好JDK 3. 准备hadoop安装包 二、安装hadoop伪分布模式 1. 在home/hadoop/software/路径下创建hadooptmp目录 2. 解压hadoop-3.3.0.tar.gz 3. 进入hadoop-3.3.0/etc/hadoop 4. 编辑hadoop运行是的环境 5. 配置NameNode所在的主机或者通讯地址及NameNode格式化后的目录的路径 6. 配置DataNode的数据块冗余度
如何在LINUX下安装并搭建hadoop集群（伪分布式）
前言 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。本文意在介绍hadoop集群的搭建详细过程，通过安装、配置环境来更清楚地认识hadoop。 hadoop环境的搭建过程 准备工作： 在硬件设备允许的条件下，保证至少在vmware下安装至少三台虚
Hadoop伪分布式集群的搭建【详细教程】
本文是基于jdk8和CentOS6配置的Hadoop伪分布式集群，步骤详细，希望能帮助到给位小伙伴们，有什么不足的请多多包含。
【C语言项目合集】这十个入门必备练手项目，让C语言对你来说不再难学！
适合刚入门C语言的编程学习小白的十个练手项目，每个都很经典且实用，让你学完C语言不再迷茫！
LS-Dyna模态分析实战：从模型构建到结果解读的全流程指南
本文提供了一份详尽的LS-Dyna模态分析实战指南。文章系统讲解了如何利用LS-Dyna内置的隐式求解器进行特征值求解，从模型构建、几何清理、材料与连接设置，到核心的边界条件与隐式求解控制（如*CONTROL_IMPLICIT_EIGENVALUE），最后完成计算并解读频率与振型结果。旨在帮助工程师在熟悉的环境中高效完成结构振动特性分析，为后续动态响应分析奠定基础。
hadoop伪分布式搭建（超详细）
上一篇文章已经为大家介绍了如何在Linux系统上配置java环境，这为Hadoop的集群搭建提供了基础条件，因为Hadoop是由Java编写的如果还没有在虚拟机配置java系统的小伙伴可以先看一下我的第一篇文章:https://blog.csdn.net/beixige/article/details/129112527接下来是hadoop伪分布搭建的要准备东西： jdk1.8.0_221 hadoop-2.7.7 我都打包提供给大家了，下载地址：https://share.weiyun.com/dk7Wg
deepseek本地部署及应用部署指南
如果你找到的日志是[send] via NET/IB/0，则表示网络通信是通过IB网络的，但是没有开启GDRDMA技术，则会有大致5%的性能损耗（网传，未实测）。新增的环境变量配置，主要用于启用IB网络通信，而非使用以太网进行通信，详细的每一个参数的具体含义，可以在英伟达NCCL的官方网站上找到说明。下一步，我会对已经完成部署的模型进行压测，来探索系统的性能极限在哪里，以及如何在生产环境中何如进行进一步的性能优化，期待你的关注。
Hadoop集群之伪分布式搭建
秉承着学习的态度去写下我在学习Hadoop的一些心得，若有不足之处，还请各位多多包涵。Hadoop集群环境可以分为单机环境，伪分布式环境和完全分布式环境，文章将介绍在个人计算机上安装配置虚拟机，并在虚拟机中搭建Hadoop伪分布式集群的完整过程。
用Origin快速拟合荧光寿命、PL Decay (TRPL)数据分析处理
用Origin快速拟合荧光寿命、PL Decay (TRPL)数据分析处理
stm32 Can通讯过滤器寄存器设置(实验验证)
起因：在使用stm32单片机can通讯时，参考手册的介绍与寄存器封装有差别，不好理解怎么去设置寄存器。在参考一些代码时，对怎么去设置过滤器还是难以理解。 解决： 在寄存器封装库中，我们发现CAN过滤器设置寄存器封装有CAN1->sFilterRegister[ x ].FR1 和 CAN1->sFilterRegister[ x ].FR2 两个寄存器，其封装如下：type
大数据Hadoop集群搭建 1（伪分布式集群）
（2）另一种是Hadoop集群自定义配置时编辑的配置文件，包括hadoop-env.sh、yarn-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml和slaves共7个文件，可以根据需要在这些文件中对默认配置文件中的参数进行修改，Hadoop会优先选择这些配置文件中的参数。在完全分布式模式下，默认的块副本是3份。（1）bin：存放操作Hadoop相关服务（HDFS、YARN）的脚本，但是通常使用sbin目录下的脚本。
CSP-J 初赛模拟卷1 题解
只有一棵子树有后继，其他的都是叶结点才能保证树的深度最大，此时还剩（n-5）个结点，最后加上2，得到（n-3），即为答案。题解：先修改p的指针域，让它的左指针域指向q，然后再让q的右指针域赋值给p的右指针域，再然后修改q的右指针域使其指向p，最后需要改变的指针域就是原先q结点的后继节点的左指针域内容。设n个元素的入栈序列是1，2，3，...，n，出栈序列为p1，p2，...，pn，若p1=n，则pi（1≤i≤n）的值为（1）输入的三个数中，第二个数应是[0,11]上的整数，否则会出现数组越界的问题。
基于Linux的Hadoop伪分布式安装
【大数据技术2】：基于Linux的Hadoop伪分布式安装。主要内容包含：创建用户、安装ssh、安装vim、安装JDK并配置环境变量、安装Hadoop、hadoop伪分布式配置以及启动HDFS伪分布式模式。
维纳滤波和卡尔曼滤波
本文的主要内容是维纳滤波和卡尔曼滤波的介绍，包含匹配滤波器、维纳滤波器、维纳预测、卡尔曼滤波等内容。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的多用户MIMO系统仿真建模示例
多用户MIMO概述在多用户MIMO系统中，基站配备多个天线，可以同时与多个用户进行通信。利用空间复用技术，不同用户的信号被分配到不同的空间流上，从而实现频谱资源的高效利用。多用户MIMO的核心挑战包括信道估计、波束成形设计以及干扰管理。关键技术点波束成形：通过调整发射信号的相位和幅度，在特定方向上增强信号强度并减少干扰。信道估计：获取每个用户的信道状态信息（CSI），用于优化波束成形矩阵。调制与解调：选择合适的调制方式（如QPSK、16-QAM等）以适应不同用户的信道条件。干扰消除。
VMware上部署Hadoop集群（包括部署前的VMware安装和创建准备、克隆虚拟机、免密登录、JDK的安装、伪分布式部署和完全分布式部署）（新手友好，巨详细）
超级详细的部署Hadoop，包括部署前的所有安装准备，克隆虚拟机、免密登录、JDK的安装、伪分布部署和完全分布式部署
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")
hadoop集群搭建--伪分布式
前情提要。我们搭建了单节点也就是本地hadoop集群。我直接以此为基础 扩展到伪分布式集群 目录 一、hadoop伪分布式 操作系统 软件要求 三、配置详情 1.安装虚拟机和配置网络 2. 上传jdk和hadoop 安装VMware tools 设置共享文件夹 3. 安装jdk和hadoop 解压jdk和hadoop 创建软链接 4. 配置环境变量...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
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
Hadoop伪分布式搭建及HDFS编程实验报告
项目里导入hadoop_jars包 右击项目名-build path-configure build path-java build path-libraries-add library-use library-hadoop_jars。上传到HDFS的/user/hadoop/目录 hdfs dfs -put test_file.txt /user/hadoop/hdfs dfs -mv /user/hadoop/test_file.txt /user/hadoop/backup/ 移动到。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
(小白全过程记录)Ubuntu下伪分布式Hadoop环境搭建
2.如果您的虚拟机没有安装vmware tools，您可以通过ifconfig命令查看虚拟机的ip地址，然后通过xftp软件(官网申请免费使用)实现文件传输。发现建立链接失败，输入yes看一看，发现还需要输入密码，但是我们没有设置过密码，说明有问题。这里我们使用的是hadoop(普通账户)，又出现了类似2(2)的情况，需要输入密码。（2）hadoop账户先执行一遍2(2)步骤,再执行本步骤操作即可。（2）根目录下，执行./etc/init.d/ssh start。（2）修改文件，设置环境变量。
Centos Linux上安装hadoop伪分布式详细过程（小白必读）
Centos Linux上安装hadoop为伪布式详细过程（小白必读）一 准备工具（下载地址已附上）二 上传文件到Linux三 配置前的准备工作四 配置核心文件（重点）五 查看及启动六 实例测试 一 准备工具（下载地址已附上） 本次安装所需要的工具： 1.Linux版本：VMware-Workstation Centos6 （以下蓝色字体为超链接，直接点击即可跳转） 2.hadoop版本：2.7.1 hadoop版本：hadoop-2.7.1 64位，Linux版本，文件大小200M左右 3.jdk版本：1
Hadoop伪分布式/分布式平台搭建教程以及安装过程中遇到部分问题的解决经验
Hadoop集群的搭建和一些常见问题的解决经验
HADOOP 伪分布式集群搭建
HDFS 会以128M为单位将上传的文件进行切分为若干个block 存储在不同的datanode中，由于为了在不可靠的机器上进行提供可靠的服务，所以采用多副本机制进行存储。由于Hadoop 依赖于JDK运行环境，笔者这里采用的是hadoop3.3.4版本，支持JDK11，所以笔者安装的也是JDK11 版本。由于笔者这里使用的是vmware 虚拟机 采用centos7 linux 操作系统进行搭建，所以一下示例均以centos7进行示例。设置完成之后 输入命令reboot 进行重启，那么初始设置就设置好了。
Hadoop集群安装和搭建（从零开始超级超级详细的过程）（上）
Hadoop集群安装和搭建（从零开始超级超级详细的过程）（上）
[Centos版]Hadoop运行环境的具体搭建过程(超详细)
纠结了非常久，最终还是决定开始更新大数据集群类的文章了。 目录一. 安装Linux1. 安装Linux(内存2G-4G，硬盘50G)2. 安装VMTools(可不装，不过装了方便)3. 关闭防火墙(重要)4. 设置静态IP，改主机名5. 配置hosts文件6. 创建用户名7. 配置用户为sudoers8. 创建文件夹，并赋权限给新建的用户名二. 安装JDK1. 上传文件到指定文件夹内2. 在L...
Hadoop集群部署（Linux）
安装hadoop前，必须有jdk，然后我们再克隆二台虚拟机，分别为一台主机两台从机，克隆完记得，修改mac地址，再修改主机名和网络192.168.8.49 //主192.168.8.48 //从192.168.8.47 //从。
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