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我也要
1.启动storm的各个进程：
nohup storm nimbus &
nohup storm supervisor &
nohup storm ui &
2.启动storm的topology：
storm jar stormtopology10.jar com.hc360.storm.BusinessTopology businessTopology 1;
3.杀掉storm进程：
storm的进程可以通过jps列出所有进程，直接kill掉进程
杀掉topology：
storm kill businessTopology;
4.重启supervisor时需要执行下面清楚操作
rm -rf /state/partition1
Storm-点击流日志分析
1、背景知识 1.1、什么是流量日志 专业名词：点击流，一般叫做点击流日志分析 网站分析的主要手段是分析网站的点击流数据 点击流这个概念更注重用户浏览网站的整个流程，我们一般也叫做用户行为轨迹 总结：点击流其实就是用户日常浏览你的网站时产生的日志信息 1.2、如何确定用户的行为轨迹数据？ 在一个sessinon 会话中的操作行为（浏览行为，点击行为），每个操作都会产生一条日志信息 ...
storm启动命令
storm启动命令nohup ./bin/storm nimbus > /dev/null 2>&1 & nohup ./bin/storm supervisor> /dev/null 2>&1 & nohup ./bin/storm ui > /dev/null 2>&1 &
深入解析：Storm配置项详解
在上期内容中，我们探讨了Apache Storm 的基本架构，包括 Nimbus、Supervisor 和 Worker 之间的协作机制，以及 Storm 拓扑 (Topology) 的执行流程。然而，要真正发挥 Storm 的性能优势，仅仅依靠默认配置是远远不够的。为了应对不同的业务场景，开发者需要对 Storm 的配置进行优化，从而满足性能需求并保证集群的稳定性。本期内容，我们将详细解析Storm 的核心配置项。
Storm基本命令
1、启动ZOOPKEEPER zkServer.sh start 2、启动NIMBUS storm nimbus & 3、启动SUPERVISOR storm supervisor & 4、启动UI storm ui & 5、部署TOPOLOGY storm jar /opt/hadoop/loganalyst/storm-dependend/data/t...
Pytorch版deeplabv3+环境配置训练自己的数据集
参考：https://blog.csdn.net/qq_36766560/article/details/110009622?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161594607816780266214828%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161594607816780266214828
S32K3 eMIOS使用介绍（PWM输出与输入捕获）——基于MCAL
本文基于 S32K3xx系列芯片、S32 Design Studio for S32 Platform开发平台以及EB tresos 28.0.0、 MCAL层，介绍pwm的输出及输入捕获。
Storm实践
业务场景： 读取汇总 进程模型：
【第六届起重机创意大赛国一作品——资料分享】
文章目录前言一、比赛内容分析二、确定方案与作品模型1.方案简图2.作品模型三、电控部分控制思路单片机选择与资源分配拓展板的设计接线与走线代码分享总结
Storm概述简介
主要目标： 1. 离线计算是什么？ 2. 流式计算是什么？ 3. 流式计算与离线计算的区别？ 4. Storm是什么？ 5. Storm与Hadoop的区别？ 6. Storm的应用场景及行业案例 7. Storm的核心组件（重点） 8. Storm的编程模型（重点） 9. 流式计算的一般架构图(重点) 1.流式计算与Storm概述(背景)： 根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时(流式)...
二、频率调制光谱（FMS）技术——error信号的数学模型及其他推论
一些推论。
中小公司无线组网实战：用一台H3C AC和普通三层交换，实现办公网AP统一管理
本文详细介绍了中小型企业如何利用H3C AC控制器与普通三层交换机实现无线AP统一管理的实战方案。通过VLAN规划、DHCP配置和AC控制器设置，构建经济高效的办公网络，解决信号覆盖和连接稳定性问题，特别适合50-200人规模的企业部署。
mapreduce和storm两者处理数据的区别！
数据处理对于从事数据工作的朋友是每天日常工作了，但全量数据处理也常常借助系统软件，比如最常用的是hadoop、hive、apachestorm等等.今天我们大圣众包（www.dashengzb.cn）小编就为大家解答下mapreduce和storm这两者之间的区别，它们做数据处理过程的差异！ 首先，先来说下storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。
【数据分析八步法】将模糊需求转化为可验证的分析问题
国内访问Huggingface官方源常遇网络问题，可通过切换国内镜像提升下载速度。三种配置方式：1)设置HF_ENDPOINT环境变量；2)在from_pretrained中直接指定镜像参数；3)修改本地Huggingface配置文件。常用镜像包括hf-mirror.com、阿里云ModelScope和清华镜像源。注意镜像同步延迟、私有模型限制，建议配合huggingface-cli工具使用，必要时取消代理设置。合理配置镜像源可显著改善Huggingface生态使用体验。
Storm Topology 性能监控完全指南：从内置工具到企业级方案
在分布式流处理系统中，监控是保障系统稳定运行的"眼睛"。一个没有监控的 Storm 集群，就像在黑夜中驾驶没有仪表的飞机——你不知道速度有多快，油量还剩多少，引擎是否过热。当问题发生时，只能被动地等待用户投诉，而不是主动发现并解决。本文将系统介绍 Storm Topology 的监控体系，从最基础的 Storm UI 指标解读，到 Metrics 框架的深入应用，再到企业级监控工具集成，帮助读者构建完整的监控解决方案。fill:#333;important;important;fill:none;
[密码学实战]商密TLCP协议抓包解析与深度分析（二十九）
[密码学实战]商密TLCP协议抓包解析与深度分析（二十九）
MuJoCo 入门教程（四）建模
在 MJCF 中，一个体可以包含多个关节，因此无需引入虚拟体来创建复合关节。相反，只需在同一主体中定义构成所需复合关节的所有原始关节即可。例如，可以使用两个滑块和一个铰链来模拟在平面内运动的肢体。其他 MJCF 元素可以在嵌套的主体元素所创建的树中定义，特别是关节、几何体、场地、摄像机、灯光。当一个元素被定义在一个肢体内时，它就固定在该肢体的局部坐标系上，并始终随其移动。涉及多个机构或根本不涉及机构的元素，将在运动树之外的单独部分中定义。
storm命令行
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Storm系列(二)常用shell命令操作
常用命令 官方文档 storm.apache.org/releases/1.… 查看命令帮助 [root@web1 apache-storm-1.2.2]# bin/storm help Commands: activate blobstore classpath deactivate dev-zookeeper drpc get-errors heartbeats help ...
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
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
storm java文档_Storm-Server
Storm-Server，以 Jetty 为 Servlet 容器的一个 Java Web 框架，主要用于为前端提供 API 服务，具有快速开发的优势。Storm-Server 之后会提供一些操作 MySQL，Redis 的工具，Storm-Server 旨在快速开发一些小型的 Web 应用，以及用于日常学习。欢迎各位 star 和参与开发，Storm-Server 期待你的参与与建议。小试牛刀引...
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")
“个性化视频推荐”算法的Storm实现方案
随着互联网的蓬勃发展，近年来利用互联网技术实现各类面向个人用户的服务系统层出不穷，其中在线视频网站系统就是其中一类典型的服务场景，利用用户在站点上实际的行为活动数据，准确地为每个用户推荐个性化、时效性和多样化的视频集合，已经成为该类服务场景中所面临的一个巨大挑战。本文主要介绍如何构建“视频推荐”算法应用场景，并利用Storm技术搭建分布式并行计算环境解决以上需求的方案。
650 storm 铃木v_铃木全地形悍将V-storm650国内上市，售价11.58万
如果你要问目前国内什么类型的车卖得最火？相信很多人会回答你——全地形。没错，全地形车或多功能车这两年可是真的火。它比越野更适合公路，比公路车更适合越野。无论是日常通勤、还是公路竞速，抑或翻山越岭，全地形车都可以胜任。在好路上，它可以跑速度，一般的烂路它也不在话下。凭着对各种用途的良好兼容，全地形车不仅在国内备受摩旅一族的青睐，在国际上也是红火得很。2015112910203631269.jpg (...
twitter storm源码走读之3--topology提交过程分析
概要 storm cluster可以想像成为一个工厂，nimbus主要负责从外部接收订单和任务分配。除了从外部接单，nimbus还要将这些外部订单转换成为内部工作分配，这个时候nimbus充当了调度室的角色。supervisor作为中层干部，职责就是生产车间的主任，他的日常工作就是时刻等待着调度到给他下达新的工作。作为车间主任，supervisor领到的活是不用自己亲力亲为去作的，他手下有着...
storm-server使用指南
@author stormma @date 2017/09/15 生命不息，奋斗不止 storm-server使用指南storm-server介绍 storm-server, 以jetty为servlet容器的一个java web框架, 主要用于为前端提供api服务, 具有快速开发的优势。storm-server之后会提供一些操作mysql, redis的工具, storm-server
初识Apache Storm
Apache Storm Why use Storm? Apache Storm 是免费开源的分布式实时计算系统，可以简单且可靠的处理无限制的流式数据，Storm支持多种语言，并且提供了很强大的功能。 Apache Storm 支持实时分析，机器学习，持续计算，分布式 RPC, ETL等等 Apache Storm 很快，每个节点每秒钟可处理100W个元组
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