AI大模型如何测评代码生成能力 human-eval详解
此内部函数用于计算单个问题的pass@k概率。如果尝试的次数 (n) 减去错误的次数 (c) 小于k，说明不可能有k次正确的结果，因此概率是 1（即100%失败）。否则，计算公式表示至少有k次正确的概率。这个计算使用了组合数公式，其中comb(n, k)是从n次尝试中选取k次的所有可能组合方式，是在
2024年江苏省研究生数学建模竞赛B题人造革性能优化设计研究论文和代码
问题一采用了多种统计分析和机器学习方法来探索工艺参数与性能指标之间的关系。主要使用的模型包括相关性分析、方差分析、主成分分析和随机森林特征重要性分析。在相关性分析中，通过计算Pearson和Spearman相关系数，发现减量程度与多个性能指标呈现较强的相关性。方差分析结果显示，工艺参数之间存在显著的
【大数据技术原理与应用（概念、存储、处理、分析与应用）】第2章-大数据处理架构 Hadoop习题与知识回顾
这一章节主要介绍大数据处理架构 Hadoop
Hadoop 部署
Hadoop部署，一键开启大数据之旅！在几台廉价服务器上，轻松构建高效、可靠、可扩展的分布式计算平台。HDFS存储海量数据，MapReduce加速处理，为数据分析和挖掘提供强大动力。无需深究底层细节，轻松驾驭大数据时代！
Spark学习3.0
，避免了多次转换操作之间数据同步的等待，而且不用担心有过多的中间数据，因为这些具有血缘关系的操作都管道化了，一个操作得到的结果不需要保存为中间数据，而是直接管道式地流入到下一个操作进行处理。RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的
Hadoop 安装与伪分布的搭建
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理系统，它不仅可以管理MapReduce作业，还可以支持其他类型的计算框架。Secondary NameNode并不存储集群的实时状态，但它定期合并NameNode的fsimage和
基于大数据的高校网络舆情监控引导系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
随着科学研究的不断深入，高校网络舆情监控引导数量的急剧增加，有关高校网络舆情监控引导的各种信息量也在不断成倍增长。面对庞大的信息量，就需要有高校网络舆情监控引导系统来提高工作的效率。通过这样的系统，我们可以做到信息的规范管理和快速查询，从而减少了管理方面的工作量。建立高校网络舆情监控引导系统，进一步
Spark Core内核调度机制详解(第5天）
本文主要详解了1. 如何构建DAG执行流程图 2. 如何划分Stage阶段3. Driver底层是如何运转 4. 确定需要构建多少分区(线程)
git的基本使用
什么是GITGIT是一个开源的分布式版本控制系统，用于高效的管理各种大小项目和文件。代码管理工具的用途防止代码丢失，做备份项目的版本管理和控制，可以通过设置节点进行跳转建立各自的开发环境分支，互不影响，方便合并在多终端开发时，方便代码的相互传输GIT的特点git是开源的，多在*nix下使用，可以管理
基于Spark的智能餐饮推荐系统报告（只含部分代码）
推荐算法功能是基于python机器学习库实现的，旨在通过分析用户的历史行为和偏好，以及餐饮商户的菜品、评价等信息，为用户提供个性化的餐饮推荐。推荐算法功能是基于python机器学习库实现的，旨在通过分析用户的历史行为和偏好，以及餐饮商户的菜品、评价等信息，为用户提供个性化的餐饮推荐。通过分析用户的饮
头歌大数据答案（自用）
第一关# 命令行start-all.shnohup hive --service metastore &import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.functions.colimport org.ap
大数据与云计算——Spark的安装和配置
Apache Spark是一个基于内存的分布式计算框架，它提供了高效、强大的数据处理和分析能力。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark的主要优势在于其能够将数据集缓存在内存中，从而大大减少了磁盘I/O操作，提高了数据处理速度。
未授权访问：Hadoop 未授权访问漏洞
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，由于服务器直接在开放了 Hadoop 机器 HDFS 的 50070 web 端口及部分默认服务端口，黑客可以通过命令行操作多个目录下的数据，如进行删除，下载，目录浏览甚至命令执行等操作，产生极大的危害。
大数据相关招聘岗位可视化分析-毕业设计
本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。。
大数据Hive——数据倾斜
什么是数据倾斜呢?简单的讲，数据倾斜就是在我们计算的时候，由于数据的分布不均，导致大量的数据集中在一台或者几台服务器上，造成数据的热点问题，这些数据的计算速度往往低于平均计算速度，从而导致整个计算过程变慢用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99%用SparkStreaming做实时算法时
GPT-5：AI新纪元的开启与我们的未来
像 GPT-4 这样的系统则更像是聪明的高中生智力水平，在接下来的几年里，我们期待在特定任务上达到博士的智力水平。近日，OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂在采访中透露，备受瞩目的新一代大语言模型GPT-5将在一年半后发布，这一消息无疑在科技界掀起了轩然大波。GPT-5的登场，将开启AI技术的新纪元，
JDBC查询大数据时怎么防止内存溢出-流式查询
在使用 JDBC 查询大数据时，由于 JDBC 默认将整个结果集加载到内存中，当查询结果集过大时，很容易导致 JVM 内存溢出的问题。解决办法通常是使用分页查询，但是分页查询越往后要遍历的行数越多，效率越低。除非能够添加索引条件，但这又提高了业务逻辑的复杂度。JDBC的流式查询就是在使用Result
插入数据：HBase的数据操作基础
1.背景介绍作为一位世界级人工智能专家和技术领袖，我们今天来谈论一个非常重要的数据库技术：HBase。HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等其他组件集成。
Flink 从入门到放弃
Flink 从入门到放弃
【大数据Spark】常见面试题（万字！建议收藏）
大数据面试题 spark常见面试题 数据倾斜是在数据处理过程中出现的一种情况，指某些数据分区的大小远远大于其他分区的情况，导致任务执行时间不均衡。因此，对于数据倾斜问题，需要及时检测和解决，采取合理的数据分区策略、数据预处理、使用随机前缀等方式来减少数据倾斜，以提高作业的执行效率和稳定性。综上所述
