基于前置搭建的 Hbase 环境上配置 Spark 开发环境
Spark 集群部署采用 yarn 模式进行资源调度管理,这样部署更加简单,因 Hadoop 在之前已经进行集群安装,Spark 是提交 jar 到 yarn 中进行运行,只需要在任意一台中安装 Spark 客户端即可,而又因为是集群模式可能导致作业在未安装 Spark 的节点上运行,推荐的做法是上
【hadoop——Hive的安装和配置】保姆式教学
目录一.Hive的安装和配置1.Hive并不是hadoop自带的组件,因此我们需要去下载hive,此次课我们使用hive 1.2.1版本,下载地址为:2.下载完成之后,安装包默认保存在下载文件夹中,解压安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz至路径 /usr/local,命令如
vue项目created()被调用多次的坑
最近碰到一个奇怪的生产问题:正常情况下、前端页面会请求一次后台、然后后台返回信息(或)、前端展示;后台用aop+redis写了一个防止重复调用的方法,如果5s内同一个用户重复调用同一个接口,就返回,前端就会展示这个。但是,某几个页面,前端总是会重复调用后端2次,导致用户只能看到,无法确认本次操作是成
SQL之concat()、collect_set()、collect_list()和concat_ws()用法
sort_array(e: column, asc: boolean)将array中元素排序(自然排序),默认asc。将collect_set无序集合,改成collect_list或sort_array进行排序。函数在连接字符串的时候,只要其中一个是NULL,那么将返回NULL。不同的是collec
Mysql json_contains使用
在数据库中存入json字符串,使用sql查找包含什么元素
InstructGLM:基于ChatGLM-6B在指令数据集上进行微调
基于ChatGLM-6B+LoRA在指令数据集上进行微调。
gpt的优势和gpt缺点
GPT可以根据给定的上下文信息生成质量很高的语句,甚至可以生成完整的文章、故事等长文本,和人类写作风格非常接近。随着训练的深入,GPT技术的语言生成质量也将不断提升。只能实现单向文本生成:与一些双向解码器(如BERT)不同,GPT采用单向的解码器,只能利用前面的上下文信息进行生成,无法利用后面的文本
[控制原理基础]浅谈PID算法
当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。即一个In Loop闭环的理论,反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。
DVWA靶场通关-已完结
目录1.Brute Force(暴力破解)LowMediumHighImpossible2.Command Injection(命令执行)LowMediumHighImpassible3.CSRF(跨站请求伪造)LowMediumHighImpassible4.File Inclusion(文件包含
Linux系统第一小节
Linux理念 Linux目录 压缩解压命令。
Stata解决中文路径安装的问题(超有用!!!)
安装外部命令时,可能会出现“”的错误提示,这是因为该文件夹的权限不可取,简单来说就是路径出现中文字符。Stata的安装路径要求是英文,不能包含中文字符,所以安装过程中可能会遇到的情况:此时,我们查看stata当前的安装及工作路径,输入“sysdir”,在下图中可以看到,stata、base、site
测试计划怎么写
前言hello呀,大家好呀,今天呢想和大家唠唠测试计划,测试计划和测试用例测试报告都不同,简单来说测试用例和测试报告都是在测试计划出来之后再出来的,测试计划是由测试经理写的。一、什么是测试计划测试计划是组织管理层面的文件,从组织管理的角度对一次测试活动进行规划。对测试全过程的测试范围、组织、资源、原
Visual Studio中如何设置背景图片,壁纸
学习编程是一个漫长的过程,设置一个自己喜欢的背景图片,可以给我们的学习过程添加一些乐趣。下面是效果图。
一文解决VScode配置Latex
2023年 VScode中配置latex
Vue 项目中引入本地第三方 JS 库
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springboot整合系列之如何选择版本及项目搭建
做了几年开发了,最近打算把之前积累的一些知识沉淀一下,想了一下,就先从最基础的springboot的使用开始整理吧。打算把常用的一些东西整合进来。
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机器学习算法入门与编程实践课后题及答案(唐四新等编著)
本文章制作了机器学习算法入门与编程实践课后题及答案(唐四新等编著),希望对大家学习有所帮助。
DETR详解
DETR 将目标检测任务看作集合预测问题,对于一张图片,固定预测一定数量的物体(原作是100个,在代码中可更改),模型根据这些物体对象与图片中全局上下文的关系直接并行输出预测集,也就是 Transformer 一次性解码出图片中所有物体的预测结果,这种并行特性使得 DETR 非常高效。