1.55.自定义数据1.55.1.数据传递机制我们首先回顾识别手写数字的程序：...Dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True, transform=transform, download=True,)dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=Dataset

1.4.Apache Pulsar的可视化监控管理1.4.1.Apache Pulsar的可视化监控部署。

浏览器模拟器(可以模拟各种浏览器效果，浏览器中看手机显示的效果)http://chromecj.com/web-development/2014-09/70.htmlUser-Agent-Switcher_v1.8.6监控抓包工具：fiddlersetup.exe

1.2 Flume实战案例1.2.1 Flume的安装部署1、Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境上传安装包到数据源所在节点上然后解压tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz，最终解压到的位置是：/home/tuzq/software/apache-flume-1.6.0-bin然后进入flume的目录，修改

模拟两个agent之间传递消息的场景说明：1.在hadoop1机器上有一个flume agent,通过exec监听tail命令输出的结果。2.新增的结果通过avro sink的方式下层到hadoop2:4141的avro source端。3.在hadoop2机器上有一个flume agent,通过avro source来接收下沉过来的数据。编写hadoop1上的通信配置文件在hadoop1上

7.第七章 Hudi案例实战7.1 案例架构7.2 业务数据7.2.1 客户信息表7.2.2 客户意向表7.2.3 客户线索表7.2.4 线索申诉表7.2.5 客户访问咨询记录表7.3 Flink CDC 实时数据采集7.3.1 开启MySQL binlog7.3.2 环境准备7.3.3 实时采集数据7.3.3.1 客户信息表7.3.3.2 客户意向表7.3.3.3 客户线索表7.3.3.4 客户

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转自：https://www.pianshen.com/article/33331174884/1.22.Linear常用激活函数1.22.1.ReLUtorch.nn.ReLU()1.22.2.RReLUtorch.nn.RReLU()1.22.3.LeakyReLUtorch.nn.LeakyReLU()1.22.4.PReLUtorch.nn.PReLU()1.22.5.Sofplustor

一、准确率、精确率、召回率和F值是选出目标的重要评价指标。不妨先看看这些指标的定义：(1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP)(2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN)(3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP)(4)若一个实例是正类，但是被预测成为负...

本文来自"黑马程序员"hudi课程6.第六章 Hudi案例实战6.1 案例架构6.2 业务数据6.2.1 消息数据格式6.2.2 数据生成6.3 七陌数据采集6.3.1 Apache Flume 是什么6.3.2 Apache Flume 运行机制6.3.3 Apache Flume 安装部署6.3.4 Apache Flume 入门程序6.3.5 七陌社交数据采集6.3.5 七陌社交数据采集6.