关于xml学习的一点思考与总结

本文介绍了如何使用PHP处理XML文件,包括DOM技术的应用、学生信息管理和在线词典的实现过程。探讨了XML作为配置文件及小型数据库的角色,并解决了乱码问题。

xml可用于服务器的配置,比如密码、用户,比如数据库的连接信息参数,相关程序的参数设置,这样用户在使用的时候,就只需要配置相关的xml文件,即可以对其进行解析。xml也可以当作小型数据库,文本txt、xml都可以当做数据库,只是文本、xml比数据库访问速度更快。而数据库更安全而已。

现在我们主要学习的是对xml结构的一些学习和对xml进行解析。

前面学习了用mini-xml开源库对其进行解析,主要用于c、c++应用程序。这里我们使用了php对其生成及其相应的解析。


php DOM编写学生信息管理,在线英汉词典。

xml文档的要求:

1、必须要有一个根元素。即一个完全包含其他元素的元素。

2、概念: <name first(属性名)=" "(属性值)> liu(元素值) </name(元素、或称标签、节点)>

3、xml注释语法 :<!--    -->,亦可以用css来修饰显示。


在本次php程序中出现了显示乱码问题,主要问题:程序中定义编码方式,php.ini中的编码、和软件入notepad++ 、editplus保存文件时的编码需要一致,推荐为utf-8。同理其他地方出现乱码问题,也可从这三方面考虑。

php技术对xml的增删改查:DOM(document object model)、simplexml、xpath三种技术即可。

DOM技术的核心思想是把一个xml文件看成一个对象模型,然后通过对象的方式来操作xml文件。


name节点元素属性,head这行为元素节点。abc这行为文本节点。

php 查询:

load加载xml文件,形成一个xml树如:$xmldoc=load("index.xml);。$stus=xmldoc->getElementByTagName("学生"),返回标签为学生的元素返回为一个节点列表。

此处可以用var_dump($xmldoc)来查看这个$xmldoc有哪些属性或者方法。$stus返回的是一个节点列表,那么我们便可以用var_dump来查看返回的属性或者方法。


此处我们可以用$stu1=$stus->item(0);取出第一个学生。

然后学生的下面也是一个节点树,这样我们可以取出学生的名字。

$stu1_name=$stu1->getElementByTagName("名字");  

取出名字:echo $stu1_name->item(0)->nodeValue;


对于这里的取值操作。我们可以设计一个函数来简化操作。

读取:


删除节点只需要从其父节点remove即可。非必须要读取根节点。

在修改上述第二个学生下面的介绍元素的时候,必须要getElementByTagName("介绍")->item(0);虽然只有一个介绍,但是仍然需要加item



总结:很多图书馆借来的书本只讲了调用这个函数去这么做,但是并没有讲为什么需要这么做,以及原理是什么。导致书上和网上没有的找不到的例子就不知道怎么去实现。通过韩顺平老师的课程,学会了看函数的手册,主要是看函数拥有的属性和方法,以及返回值所有的属性和方法,这样才能更加灵活的学一会百,知道为什么要这么做。故以后一定要多查手册,很多书讲的很浅显,要在其讲的基础上思考为什么可以这么做!!!!

<think>好的,用户需要关于基于Hadoop的分布式机器学习系统设计实现的详细过程和代码。首先,我需要理清整个课程设计的流程,通常包括需求分析、系统架构设计、模块划分、Hadoop环境搭建、算法适配、代码实现、测试验证等步骤。 首先,需求分析部分,用户可能需要一个分布式的机器学习模型,比如线性回归,利用Hadoop的MapReduce来处理大规模数据。接下来是系统架构设计,需要确定使用Hadoop的HDFS存储数据,MapReduce作为计算框架,可能还需要YARN进行资源管理。模块划分的话,可能包括数据预处理模块、模型训练模块(Map阶段和Reduce阶段)、模型评估模块。 然后是环境搭建,需要安装Hadoop集群,可能使用Docker或者虚拟机,配置HDFS和YARN。接下来是算法适配,将传统的线性回归算法拆解为Map和Reduce任务。Map阶段可能负责计算局部梯度或统计量,Reduce阶段汇总这些信息更新模型参数,可能需要迭代直到收敛。 代码实现部分,需要编写MapReduce程序。例如,线性回归的梯度下降可以在Map中计算每个数据点的梯度,Reduce中累加梯度并更新权重。需要注意的是,Hadoop MapReduce是批处理,迭代训练可能需要多次作业提交,或者使用Hadoop的迭代框架如Hadoop Streaming结合外部脚本控制迭代次数。 测试验证部分,需要准备测试数据集,运行MapReduce作业,检查模型收敛情况,评估指标如MSE是否符合预期。可能还需要进行性能测试,比如不同数据规模下的运行时间、集群资源利用率。 现在需要考虑用户可能的实际需求,课程设计可能需要具体的代码示例,所以需要提供一个简单的线性回归的MapReduce实现。同时,要注意解释每个步骤的目的和关键技术点,比如为什么选择MapReduce,如何拆分算法,迭代训练的处理方法等。 可能的遗漏点:Hadoop的版本选择(如Hadoop 2.x或3.x),数据预处理的具体步骤(比如数据清洗、标准化),模型保存加载的方式,以及如何处理大规模数据下的通信开销和同步问题。此外,课程设计可能需要文档部分,比如需求分析报告、设计文档、测试报告等,这也是需要提及的。 现在需要组织这些内容,形成详细的过程,并附上代码示例。代码部分需要展示Map和Reduce的具体实现,可能使用Java,因为Hadoop原生支持Java,但如果用户熟悉其他语言,也可以用Hadoop Streaming结合Python,但Java更典型。 总结步骤:1. 需求分析目标设定;2. 系统架构设计;3. Hadoop集群搭建;4. 数据预处理;5. 机器学习算法MapReduce适配;6. 代码实现(Map和Reduce函数);7. 模型训练迭代;8. 测试评估;9. 课程设计文档撰写。 代码部分,以线性回归为例,Map阶段处理每个数据点,计算梯度贡献,Reduce阶段累加梯度并更新权重。由于MapReduce是单次作业,迭代训练可能需要循环提交作业,每次使用上一次的模型参数。这可能需要外部脚本(如Shell)来控制迭代次数,直到收敛。 需要注意,Hadoop MapReduce在迭代计算上效率不高,现代分布式机器学习可能使用Spark MLlib,但课程设计基于Hadoop的话,需要按MapReduce的方式实现。因此,代码示例需要体现这一点,可能包括参数的存储(如HDFS上的文件),每次迭代读取参数,计算梯度,更新参数,直到满足停止条件(如损失函数变化小于阈值)。 最后,确保回答结构清晰,步骤详细,代码示例正确,并在末尾提出相关问题,帮助用户进一步思考。 </think> 基于Hadoop的分布式机器学习系统设计实现(课程设计)需结合HDFS存储MapReduce计算框架,以下是详细过程及核心代码示例(以线性回归模型为例): ### **一、课程设计整体流程** #### 1. 需求分析目标设定 - **目标**:利用Hadoop分布式计算能力,对大规模数据集(如10GB+的房价预测数据)训练线性回归模型,支持分布式梯度下降。 - **关键指标**:模型收敛性(均方误差MSE)、训练效率(单节点vs集群耗时对比)。 #### 2. 系统架构设计 - **存储层**:使用HDFS存储原始数据(`/input/data.csv`)和模型参数(`/model/weights.txt`)。 - **计算层**:基于MapReduce实现分布式梯度下降,拆分为`Map`(计算局部梯度)和`Reduce`(汇总梯度并更新参数)。 - **迭代控制**:通过Shell脚本循环提交MapReduce作业,直到模型收敛(损失变化<阈值)。 #### 3. Hadoop集群搭建(以3节点为例) - **环境**:CentOS 7,Hadoop 3.3.6(伪分布式/完全分布式)。 - **关键配置**:`core-site.xml`(HDFS根路径)、`hdfs-site.xml`(副本数)、`mapred-site.xml`(计算框架为YARN)、`yarn-site.xml`(资源调度)。 #### 4. 数据预处理 - **输入格式**:CSV文件,格式为`x1,x2,...,xn,y`(如`3.2,2.1,5.6,18.5`)。 - **预处理步骤**(Hadoop Streaming实现): - 清洗:过滤缺失值(Map阶段检查字段数)。 - 标准化:对特征列做Z-score标准化(全局均值、方差通过MapReduce统计)。 #### 5. 线性回归的MapReduce实现 线性回归模型:\( \hat{y} = w_0 + w_1x_1 + ... + w_nx_n \),损失函数为均方误差(MSE),采用梯度下降优化。 ##### **Map阶段** - **输入**:HDFS中的一行数据(如`x1,x2,y`)。 - **任务**:读取当前模型参数(从HDFS文件加载),计算单个样本的梯度贡献,并输出中间结果。 - **代码逻辑**(Java示例): ```java public class LinearRegressionMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> { private double[] weights; // 模型参数w0, w1, ..., wn @Override protected void setup(Context context) { // 从HDFS读取模型参数(初始化为0或随机值) weights = loadWeightsFromHDFS(context.getConfiguration().get("modelPath")); } @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) { String[] parts = value.toString().split(","); double[] x = new double[parts.length - 1]; double y = Double.parseDouble(parts[parts.length - 1]); for (int i = 0; i < x.length; i++) { x[i] = Double.parseDouble(parts[i]); } // 计算预测值y_hat = w0 + w1x1 + ... + wnxn double y_hat = weights[0]; for (int i = 0; i < x.length; i++) { y_hat += weights[i + 1] * x[i]; } // 计算梯度:dL/dw_i = 2*(y_hat - y)*x_i(x0=1时,dL/dw0=2*(y_hat - y)) double gradient_w0 = 2 * (y_hat - y); context.write(new Text("w0"), new DoubleWritable(gradient_w0)); for (int i = 0; i < x.length; i++) { double gradient_wi = 2 * (y_hat - y) * x[i]; context.write(new Text("w" + (i + 1)), new DoubleWritable(gradient_wi)); } } } ``` ##### **Reduce阶段** - **输入**:Map输出的`<权重名称, 局部梯度>`键值对。 - **任务**:累加所有局部梯度,计算平均梯度,更新模型参数(学习率控制步长)。 - **代码逻辑**(Java示例): ```java public class LinearRegressionReducer extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> { private double learningRate = 0.01; // 学习率 private int totalSamples; // 总样本数(通过全局计数器获取) @Override protected void setup(Context context) { totalSamples = context.getConfiguration().getInt("totalSamples", 1); } @Override protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) { double sumGradient = 0.0; for (DoubleWritable val : values) { sumGradient += val.get(); } // 平均梯度 = 总梯度 / 样本数 double avgGradient = sumGradient / totalSamples; // 读取当前参数值(需从HDFS加载,此处简化为内存存储) double currentWeight = getCurrentWeight(key.toString()); // 更新参数:w = w - learningRate * avgGradient double newWeight = currentWeight - learningRate * avgGradient; // 输出新参数(写入HDFS供下一次迭代使用) context.write(key, new DoubleWritable(newWeight)); } } ``` #### 6. 迭代训练控制 通过Shell脚本循环提交MapReduce作业,每次迭代: 1. 读取HDFS中的当前模型参数(`/model/weights.txt`)。 2. 提交作业,Map阶段使用当前参数计算梯度,Reduce阶段更新参数。 3. 计算当前损失(MSE),若损失变化小于阈值(如1e-5),停止迭代。 #### 7. 模型评估 - **指标**:计算测试集的MSE、R²分数。 - **实现**:编写另一个MapReduce作业,输入测试数据和最终模型参数,输出预测值真实值的误差。 ### **二、关键注意事项** - **参数同步**:Hadoop MapReduce是无状态的,需通过HDFS文件存储模型参数,供每次迭代读取。 - **性能优化**:减少Shuffle数据量(如合并梯度的中间键)、调整分区数、使用Combiner预聚合梯度。 - **异常处理**:处理数据倾斜(如某些特征值分布不均)、节点故障(Hadoop自动重试机制)。 ### **三、课程设计文档要求** 需包含:需求分析、架构设计图、Hadoop集群搭建步骤、代码注释、测试数据(样例)、训练日志(迭代次数、损失变化)、性能对比(单节点vs集群)、结论改进方向。
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