
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
前两题的链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答(第二题)请使用MapReduce统计 calls.txt中的 被叫省份中 被叫次数最高的前三条记录返回格式:省 ,被叫号码,被叫次数数据calls.txt 通话记录样例:18620192711,15733218050,
第一题链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答题目:请使用MapReduce统计 calls.txt中的每个手机号码的,呼叫时长和呼叫次数,被叫时长,被叫次数 ,并输出格式 为 手机号码,呼叫时长,呼叫次数,被叫时长,被叫次数;calls.txt 通话记录样例:18620192711,15733218050,1506628174,1506628265
前两题的链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答(第二题)请使用MapReduce统计 calls.txt中的 被叫省份中 被叫次数最高的前三条记录返回格式:省 ,被叫号码,被叫次数数据calls.txt 通话记录样例:18620192711,15733218050,
第一题链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答题目:请使用MapReduce统计 calls.txt中的每个手机号码的,呼叫时长和呼叫次数,被叫时长,被叫次数 ,并输出格式 为 手机号码,呼叫时长,呼叫次数,被叫时长,被叫次数;calls.txt 通话记录样例:18620192711,15733218050,1506628174,1506628265
现在有student.txt和score.txt数据文件,利用pandas求取每个班级的总分前三名的学生。然后将求取后的结果dataframe,利用seaborn完成数据可视化操作首先导入pandasimport pandas as pd然后利用pandas读取文件,将数据写入到dataframe里面stuDF = pd.read_csv("./data/students.txt",names=[
现在有student.txt和score.txt数据文件,利用pandas求取每个班级的总分前三名的学生。然后将求取后的结果dataframe,利用seaborn完成数据可视化操作首先导入pandasimport pandas as pd然后利用pandas读取文件,将数据写入到dataframe里面stuDF = pd.read_csv("./data/students.txt",names=[
找到左边的侧边栏倒数第二个图标打开这个齿轮,看到下面的这个页面修改console后面的值,就是最后一行代码,修改冒号后的单词为"externalTerminal"“console”: “internalConsole”//调试控制台“console”:“integratedTerminal”//调试控制台和内部终端“console”:“externalTerminal”//外部终端还有一点需要注意
第一题链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答题目:请使用MapReduce统计 calls.txt中的每个手机号码的,呼叫时长和呼叫次数,被叫时长,被叫次数 ,并输出格式 为 手机号码,呼叫时长,呼叫次数,被叫时长,被叫次数;calls.txt 通话记录样例:18620192711,15733218050,1506628174,1506628265
前两题的链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce(数据预处理)题目解答(第二题)请使用MapReduce统计 calls.txt中的 被叫省份中 被叫次数最高的前三条记录返回格式:省 ,被叫号码,被叫次数数据calls.txt 通话记录样例:18620192711,15733218050,
先来看看网上的一道例题(其实网上有解析,但我第一遍没反应过来……所以把现在的理解写下来,以防之后又迷了)题目一:有一系统采用页式存储管理,有一作业大小是8KB,页大小为2KB,依次装入内存的第7、9、A、5块,试将虚地址0AFEH转换成内存地址。先来明确一下地址结构的分布前一部分为页号 P,后一部分为位移量 W(或称为页内地址)。也就是说页号占虚地址的高位部分,页内地址占虚地址的低位部分题目有两种







