大数据毕业设计 深度学习垃圾图像分类系统 - opencv python
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩opencv python 深度学习垃圾分
Netty数据粘包问题：解决Adjusted frame length exceeds大数据异常
Netty是一个强大的网络编程框架，但在使用过程中需要注意数据粘包问题的处理。本文介绍了Netty中的一种粘包问题："Adjusted frame length exceeds大数据"异常，并提出了三种解决方案：定长解码器、行分隔符解码器和分隔符解码器。根据实际场景选择合适的解决方案，可以有效地解决
大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元的局部区域，从而能够识别视觉空间的部分结构特征。卷积层: 通过卷积操作检测图像的局部特征。激活函数: 引入非线性，增加模型的表达能力。池化层: 减少特征维度，增加模型的鲁棒性。全连接层: 在处理空间特征后，全连接层用于进行分类或回归。卷积
使用spark做数据清洗（增量）
如何做数据清洗
第八章：AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.1 对抗攻击与防御
1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的发展，越来越多的企业和组织开始使用大型AI模型来解决各种问题。然而，这也带来了一系列安全和伦理问题。在本文中，我们将探讨AI大模型的安全和伦理问题，特别关注模型安全的一个重要方面：对抗攻击与防御。对抗攻击是指恶意的用户或程序通过滥用AI模型来达到非法或不正确的目
Spark Core--加强
Spark Core深入学习,对Spark内核的细化
Hadoop期末总复习
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深入理解 Hadoop （五）YARN核心工作机制浅析
YARN 可以说是 Hadoop 中设计最为复杂的框架了，本章节先从 YARN 的核心工作机制入手，为读者梳理 YARN 的核心设计理念，方便后续章节深入研究 YARN。
高可用分布式部署Spark、完整详细部署教程
spark的分布式高可用 部署方案
曹操出行基于 Hologres+Flink 的实时数仓建设
在整个流程中，涉及到的数据将会在我们的业务系统中流转，主要包括有营销、订单、派单、风控、支付、履约这些系统。这些系统产生的数据将存储在RDS中，并进一步流入实时数仓中以进行分析和处理。最终数据会进入到不同的使用场景中，比如实时的标签，实时大屏、多维BI分析，还有实时业务监控以及实时算法决策。
大数据之Spark架构设计与工作流程
通过上述组件的协作，Spark 实现了一个高度灵活且容错性强的大数据处理框架，能够支持批处理、流处理、机器学习等多种应用场景。
大数据本地环境搭建-Linux基础环境搭建
链接：https://pan.baidu.com/s/1sV8Rkz3hR8Z7MS-KQ2pDbQ?在平时使用www.baidu.com域名访问时，最终会同dns服务器将域名解析为ip地址访问。版本应该对应java上的版本(这个是从别的地方copy的图,摆个样子)分别在 node1/node2/n
2024.1.4 Spark Core ,RDD ,算子
构建RDD, setMaster 的local 数量 ,minPartitions , 文件的具体数量 ,都会影响分区的数量, 当设置了minPartitions的时候,7 .RDD 的分区数据量受到多个因素,例如:机器Cpu的核数 , 调用的算子 , 算子中参数的设置, 集群的类型等 . 实际中一
Kafka安全认证机制详解之SASL_SCRAM
SASL/SCRAM 通过将认证用户信息保存在 ZooKeeper 的方式，避免了动态修改需要重启 Broker 的弊端。在实际使用过程中，可以使用 Kafka 提供的命令动态地创建和删除用户，无需重启整个集群。因此，如果打算使用 SASL/PLAIN，不妨改用 SASL/SCRAM 试试。不过要注
Flink standalone集群部署配置
Flink Standalone 部署详细步骤和主要参数配置
毕业设计：热门旅游景点大数据分析系统+可视化 +贝叶斯预测模型 旅游大数据 （附源码）✅
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使用python语言编写Hadoop Mapreduce程序
它将从STDIN读取mapper.py的结果（故mapper.py的输出格式和reducer.py预期的输入格式必须匹配），然后统计每个单词出现的次数，最后将结果输出到STDOUT中。这是因为在不同操作系统上编辑的文件可能使用不同的换行符格式，为了确保在Unix/Linux环境中正确解释脚本，可能需
ES相关命令
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Hadoop之MapReduce 详细教程
为了开发我们的 MapReduce 程序，一共可以分为以上八个步骤，其中每个步骤都是一个 class 类，我们通过 job 对象将我们的程序组装成一个任务提交即可。为了简化我们的 MapReduce 程序的开发，每一个步骤的 class 类，都有一个既定的父类，让我们直接继承即可，因此可以大大简化我
Apache Flink 进阶教程（六）：Flink 作业执行深度解析
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