一、filter,map,flatmap练习： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 二、groupByKey练习 6.练习一的生成单词键值对 7.对单词进行分组 8.查看分组结果 学生科目成绩 ...
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2021-04-06 15:04:43
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function func1(a, b, c) { console.log(arguments); console.log(arguments[0]); // expected output: 1 console.log(arguments[1]); // expected output: 2 co ...
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2021-04-06 15:01:27
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var func:Function = Math.max; trace(func.apply(null,[4,5,6,7,8,9])); https://blog.csdn.net/wsxiaodong/article/details/83762138 ...
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2021-04-06 15:00:14
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华为Lite OS传感框架即Sensor Hub 基于Huawei LiteOS物联网操作系统的传感器管理框架 将物联网终端设备上不同类型的传感器统一管理，通过抽象不同类型传感器接口，屏蔽其硬件细节，做到“硬件”无关性，非常方便于物联网设备的开发、维护和功能扩展 传感框架 Sensor Manger ...
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2021-04-06 14:46:52
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面向对象有什么优势呢？首先你不需要知道鱼香肉丝是怎么做的，降低了耦合性。如果你突然不想吃鱼香肉丝了，想吃洛阳白菜，对于1你可能不太容易了，还需要重新买菜，买调料什么的。对于2，太容易了，大喊：老板！那个鱼香肉丝换成洛阳白菜吧，提高了可维护性。总的来说就是降低耦合，提高维护性！ 面向过程是具体化的，流 ...
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2021-04-06 14:33:20
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realsense cmake Selecting Windows SDK version to target Windows 10.0.19042. Checking internet connection... Internet connection identified Info: REALS ...
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2021-04-06 14:23:36
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当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合。进行最优模型的选择，即选择复杂度适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的。 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略 ...
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2021-04-06 14:11:34
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11.3 使用Spring实现AOP 方式三：使用注解实现！ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www ...
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2021-04-06 14:07:51
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在CNCF:community bridge#1285Reading Material Update And Supplement 这个议题当中，更新扩充好的材料需要同步更新到volcano官网的官方文档上，这篇文章主要来记录如何为开源项目(volcano)提交pr，以达到我们将贡献的开源文档同步更 ...
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2021-04-06 14:01:47
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好题。 我们的两种操作均是等差数列，那就来挖掘一下等差数列的性质。 那还用说，当然是相邻两项差相等啦。 发现其实就是求该序列的一个 差分序列 ，那么我们就搞出这个序列，这里令 \(s_{i}=a_{i+1}-a_{i}\) 。回头看操作一： 在原序列上一个区间 \([l, r]\) 加上一个等差数列 ...
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2021-04-05 12:47:16
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