当在Centos系统下导入<json/json.h>时，出现以上问题，即可使用以下方法进行解决；sudo yum install cmakegit clone https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp.gitcd jsoncppmkdir -p build/debugcd build/debugcmake -DCMAKE_BUILD_

文章目录介绍流程代码演示1、获取数据2、基本数据处理3、特征工程4、模型评估完整代码介绍本次数据来源于sklearn中的load_iris，是一个较为简单的模型训练。适合刚入门的小伙伴练练手。了解一下整体流程。流程- 获取数据- 基本数据处理- 特征工程- 模型评估代码演示1、获取数据我们使用sklearn,datasets可获取到许多该模块中自带的数据集，可以用来练习。本次选用load_iris

文章目录一、概述二、数据链路层三大问题1、封装成帧透明传输2、差错检测奇偶校验循环冗余校验CRC3、可靠传输3. 1停止等待协议SW3.2 回退N帧协议GBN3.3 选择重传协议SR一、概述当主机1向主机2发送数据时【链路】：从一个节点到另一个节点的一段物理线路，中间没有任何其他的交换节点；【数据链路】：是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上，就构成了数据链路；二、数据链路层三大问题1、封装成帧

文章目录一、概述1.1 容器1.2 算法1.3 迭代器二、常用容器2.1 vector2.1.1 常用成员函数2.2 string2.2.1 常用成员函数3.3 deque2.3.1 常用成员函数2.4list2.4.1 常见成员函数2.5 set/multiset2.5.1 常见成员函数2.6 map/multimap2.6.1 常见成员函数2.7 stack2.7.1 常见成员函数2.8 qu

数据加载1、为何在模型中使用数据加载器在前面的线性回归模型中，我们使用的数据很少，所以直接把全部数据放到模型中去使用。但是在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的数据，不可能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成一个个的batch，同时还会对数据进行预处理。2、数据集类2.1 Dataset基类介绍通常继承torch.unti

数据加载1、为何在模型中使用数据加载器在前面的线性回归模型中，我们使用的数据很少，所以直接把全部数据放到模型中去使用。但是在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的数据，不可能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成一个个的batch，同时还会对数据进行预处理。2、数据集类2.1 Dataset基类介绍通常继承torch.unti

矩阵矩阵介绍一般而言，所谓矩阵就是由一组数的全体，在括号[]内排列成m行n列(横的称行，纵的称列)的一个数表，并称它为m*n矩阵。矩阵相等当俩个矩阵为同型矩阵时，且对应元素相等时。数与矩阵相乘定义：数n与矩阵A相乘，则记作nA或者An；例如：注意：显然，对于0和1及任意矩阵A，有：0A=0、1A=A矩阵的运算规律设A为矩阵，x，y为数值(xy)A = y(xA)；(x+y)A = xA+yA；矩阵

文章目录一、简介1、核心思想2、处理的主要事务2.1 Map2.2 Reduce一、简介MapReduce是Hadoop的核心组件之一，用于大数据的并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是目前分布式计算模型应用较为广泛的一种；1、核心思想采用分而治之的方法，将复杂问题分解成各个小问题，在逐个解决；且最后再将各个小问题的解进行整合即整个问题的解；2、处理的主要事务2.1 Map主要

前言虚拟机使用ssh连接时，便于每次连接的ip不变，即将其设置成静态ip；文章目录前言????配置文件????查找HWADDR????查看IPADDR????修改成功后????配置文件# 切换到network-scripts目录下cd /etc/sysconfig/network-scripts# 在配置ifcfg-eno16777736文件，若没有则新建一个vim ifcfg-eno167777

文章目录一、安装jdk配置环境变量查看版本检验是否安装成功二、安装hadoop配置环境变量查看版本检验是否安装成功一、安装jdkjdk-8u321-linux-x64.tar.gz下载地址打开网页向下滑；# 下载压缩包wget 网址# 解压压缩包tar -zxvf jdk-8u162-linux-x64.tar.gz# 将它移动到用户目录mv jdk1.8.0_162 /usr/local/配置环