overfit同步小助手
文章同步
[Spark、hadoop]spark Streaming的核心DStream
1.SparkStreaming提供了一个高级抽象的流，即DStream(离散流)。2.DStream的内部结构是由一系列连续的RDD组成，每个RDD都是一小段由时间分隔开来的数据集。
大数据必学Java基础（六十九）：IO流的深入了解
封装文件/目录的各种信息，对目录/文件进行操作，但是我们不可以获取到文件/目录中的内容。I/O ： Input/Output的缩写，用于处理设备之间的数据的传输。一个字符一个字符的将文件中的内容读取到程序中了。想一次性读取五个字符，不够的话下次再读五个字符。如果目标文件不存在的话，那么会自动创建此文
RabbitMQ:工作队列模式
任务队列）背后的主要思想是避免立即执行资源密集型任务并等待其完成。相反，我们将任务安排在以后完成。我们将_任务_封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当您运行多个工作线程时，任务将在它们之间共享。这个概念在 Web 应用程序中特别有用，因为在 Web 应用程序中，
10.3复习
复习
接收节点无线广播发送的数据，并printf打印出来（含核心代码）_物联网挑战赛第四届第一题
接收节点无线广播发送的数据，并printf打印出来;每隔一秒使用无线广播发送固定的数据包。
【自定义类型详解】第二篇——结构体实现位段
详解：1.什么是位段2.位段的内存分配3.验证vs环境下位段成员如何分配内存空间4.位段的跨平台问题
数据结构 | 后缀表达式【深入剖析堆栈原理】
数据结构之堆栈的应用中的后缀表达式讲解，层层递进，由浅入深，带你深刻理解后缀表达式
有营养的算法笔记（一）
这个题了直接干就是了深度优先遍历，先遍历其孩子节点将其孩子节点处理完毕之后用一个容器保存好如果一个节点孩子节点被全部删除了，并且它自己也不是黑色节点那么这个节点给上层返回nullptr，否则这个更新这个节点的孩子节点并返回。最容易想到的就是遍历这个范围内的每一个数字，求每个数字当中二进制为1的数量如
【Linux篇】第十三篇——信号（概念+信号的产生+阻塞信号+捕捉信号）
而操作系统是软硬件资源的管理者，在程序运行过程中，若操作系统发现CPU内的某个状态标志位被置位，而这次置位就是因为出现了某种除0错误而导致的，那么此时操作系统就会马上识别到当前是哪个进程导致的该错误，并将所识别到的硬件错误包装成信号发送给目标进程，本质就是操作系统去直接找到这个进程的task_str
【牛客前端刷题】JS拔高篇
🚀牛客网是一个集笔面试系统、题库、课程教育、社群交流、招聘内推于一体的招聘类网站，更是一个专注于程序员的学习和成长的平台。🪓自学是一个程序员必备的能力，而提高自己的编程能力最好方法就是通过刷题。一次偶然的机会让我发现牛客网这个新大陆，开启自己IT之旅。这里有个大厂的面试真题，知己知彼百战百胜。更
【STL】容器 - list的模拟实现
list模拟实现, list迭代器详解, 反向迭代器(迭代器适配器)详解
【Vue】父子组件通信
vue.js 强大的功能，而组件实例的作用域是相互独立的，这就意味着不同组件之间的数据无法相互引用。根据组件传递数据的方向不同，分为父组件向子组件传值，子组件向父组件传值。为了深入理解, 我们通过一个案例来更好的理解,首先我们需要两个组件(子组件) 和(父组件)
SpringMVC03之拦截器和JSR303
1. JSR303数据校验 JSR303是Java为Bean数据合法性校验提供给的标准框架，已经包含在 JavaEE6.0中、JSR303通过在Bean 属性中标注类似 @NotNull @Max 等标准的注解指定校验规则，并通过标准的验证接口对 Bean进行验证JSR303属于后端验证 J
【ES6丨前端进阶基础 】二，ES6rest参数，Symbol第七种数据类型
ES全称EcmaScript，是脚本语言的规范，而平时经常编写的JavaScript，是EcmaScript的一种实现，所以ES新特性其实指的就是JavaScript的新特性我是Aic山鱼原 创 不 易 ✨还希望支持一下评论✍：您的建议是我改进的良药！山鱼社区💌💌。
ECMAScript原生for-in与for-of的区别
ECMAScript原生for-in与for-of的区别
jQuery的知识汇总
jquery技术知识汇总，包你搞明白什么是jquery
数据挖掘学习——SOM网络聚类算法+python代码实现
当一个神经元被激活时，最近的邻居节点往往比那些远离的邻居节点更兴奋。从图中可以看到，输出层的每个节点，通过D条权边与输入节点相连（即输出层的每个节点用一个D维权重Wij来表征），其中输出层中每个节点之间按照距离远近存在一定联系。不仅获胜的神经元能够得到权重更新，它的邻居也将更新它们的权重，尽管不如获
机器学习笔记（三）
线性模型最简单的案例是最小二乘法：在机器学习的术语中，当预测值为连续值时，称为“回归问题”，离散值时为“分类问题”。本篇先从线性回归任务开始，接着讨论分类和多分类问题。
可视化分析(机器学习)
数据可视化就是通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构，通过视觉的方式把它表现出来。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。如果从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项，
【torch.argmax与torch.max详解】
方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函