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Python9️⃣:0小白基础之——Python十大数据结构

1、 list2、 tuple3、 set4、 dict5、 deque6、Counter7、 OrderedDict8、 heapq9、 defaultdict10、 ChainMap

#python
C++基础算法③——排序算法(选择、冒泡附完整代码)

本文讲解 选择排序与冒泡排序,简单易懂,欢迎各位大佬观看点评!!

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#数据结构#排序算法#算法
Flume:搭建配置以及 source读取在netcat、http,sink 落实在本地、HDFS

Flume 理论、简介、特点、结构;创建并解压配置文件Flume、配置 flume-env.sh文件、Flume环境变量;配置conf、分发文件;Flume的conf 多种部署。显示结果是过滤数据、通过netcat作为source, sink写到hdfs、通过HTTP作为source, sink写到logger、多节点进行串联。

#hadoop#flume#大数据
《数据结构》—— 二叉树的复制、查深度与算结点操作

实现:二叉树的复制、计算二叉树的深度、计算二叉树的结点。

#数据结构#算法
《数据结构》爬坡 — — 算法的基本概念与效率的度量

搞懂:什么是算法?算法的五个特性;"好"算法的特质;算法效率的度量。

#算法#数据结构
hadoop 集群时间NTP同步

时区一致。要保证设置主机时间准确,每台机器时区必须一致。实验中我们需要同步网络时间,因此要首先选择一样的时区。先确保时区一样,否则同步以后时间也是有时区差。可以使用date查看自己的机器时间由于hadoop集群对时间要求很高,所以集群内主机要经常同步。我们使用ntp进行时间同步,master作为ntp服务器,其余的当做ntp客户端。选择时区:tzselect 5 9 1 1时间同步完,需要下载网络

#hadoop
C++基础算法②——高精度乘除法计算

高精度乘低精度、高精度乘高精度、高精度除低精度

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#算法#c++#青少年编程 +1
Python实例: wordcloud 政府工作报告词云

基本思路- 步骤1:读取文件、分词整理- 步骤2:设置并输出词云- 步骤3:观察结果,优化迭代扩展能力- 了解wordcloud更多参数,扩展词云能力- 特色词云:设计一款属于自己的特色词云风格- 更多文件:用更多文件练习词云生成

#python
机器学习:超参数 、训练集、验证集、测试集、归纳偏好、经验误差与过拟合、性能度量、机器学习发展现状

1.1 超参数1.2 训练集、验证集、测试集1.3 归纳偏好1.4 经验误差与过拟合1.5 性能度量(performance measure)1.6 机器学习发展现状

#机器学习#大数据
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