1.计算图的概念： 计算图：输入和计算函数都以节点的形式出现，而节点的输出项之间的关系以有向线段表示所构成的计算图形。 如：向量a， b 相加： 2. 计算图的使用： 注意：Tensorflow程序一般分两步：定义计算图中所有计算；执行计算 在tensorflow代码执行的时候，tensorflow ...
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2019-10-21 00:00:52
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1. 什么是响应式编程 在计算机中，响应式编程或反应式编程（英语：Reactive programming）是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流，而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播。 例如，在命令式编程环境中，a=b+c 表示将 ...
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2019-10-16 09:47:39
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PS：实操部分就省略了哈，准备最近好好看下理论这块，其实我是比较懒得哈！！！ <?>MapReduce的概述 MapReduce是一种计算模型，进行大数据量的离线计算。MapReduce实现了Map和Reduce两个功能：其中Map是滴数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键——值对形式中间结果。其 ...
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2019-10-07 00:50:10
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TensorFlow最初是由Google Brain 团队(隶属于Google的Al部门）中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习和深度学习提供强力支持。 一、TensorFlow的基础概念 1.1 TensorFlow计算模型—计算图 TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算的编程系统， ...
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2019-10-05 20:42:59
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hadoop简介 hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台性，并且可以部署在廉价的计算机群众，hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（hadoop distributed file system）和mapreduce,HDFS具有较高的读写速度和和好的容错性和可伸缩性并且具有大规模 ...
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2019-09-21 18:47:50
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flink 通过实现了 Google Dataflow 流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。 同时 flink 支持高度容错的状态管理，防止状态在计算过程中因为系统异常而丢失，flink 周期性地通过分布式快照技术 Checkpoints 实现状态的持久化维护，使得即使在系 ...
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2019-09-19 01:24:48
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MapReduce是一个分布式运算程序的编程，框架核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。 既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），MapReduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一 ...
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2019-09-14 20:50:58
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Structured Streaming曲折发展史 1.1. Spark Streaming 在2.0之前，Spark Streaming作为核心API的扩展，针对实时数据流，提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。Spark Streaming会接收实时数据源的数据，并切分成很多小的bat ...
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2019-09-11 10:00:22
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编程开发本质是运用程序和计算机来解决现实中的各种问题，因此，编程开发人员的才智发挥载体是计算机或者说计算设备，直接武器是程序。难度：中级程序员用来进行编程开发所需要的技能，归结起来主要如下：理解计算模型和框架：顺序计算、并发计算(并行计算、分布式计算)。理解应用所基于的计算模型和框架是非常重要的。传统应用通常基于顺序计算，而现代商业应用，比如云计算，通常基于分布式计算架构;大规模的科学计算应用，比
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2019-08-31 14:57:32
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时序分析=动态时序分析+静态时序分析 动态时序分析简单讲就是gate-level simulation，仿真对象是netlist+sdf，通过SDF反标，得到gate跟net的delay，通过输入大量的激励来验证电路的功能。动态时序分析通常覆盖以下几方面：典型应用场景的功能验证、频率的动态切换、跨时 ...
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2019-08-27 23:17:53
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