【代码】贪吃蛇（python版）

最近在使用TinyImageNet数据集做分类任务，网络上对这个数据集的使用不算多，故做一些记录。读取借鉴github，读取数据集https://github.com/Manikvsin/TinyImagenet-pytorch/blob/master/tiny_image_net_torch.pyimport torchfrom torch.utils.data import Dataset,

CAP理论可用性（Consistency），一致性（Availability），分区容忍性（Tolerance），三者取二传统HPC并行计算架构，使用SAN共享底层框架，难扩展，一个节点故障系统不运行MapReduce计算向数据靠拢：数据不迁移，在节点上计算，再汇总结果spark中，map将函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回flatMap会先执行map的操作，