大数据程序人生

摘要： 一、编辑作用域 功能 快捷键 文本编辑器 查找上一个 Ctrl+Shift+K 文本编辑器 查找下一个 Ctrl+K 全局 恢复上一个选择 Alt+Shift+↓ 全局 快速修正 Ctrl1+1 全局 内容辅助 Alt+/ 全局 全部选中 Ctrl+A 全局 上下文信息 Alt+？Alt+Shift 阅读全文

摘要： 基础部分 1. 线程和进程的区别 线程三个基本状态：就绪、执行、阻塞 线程五个基本操作：创建、就绪、运行、阻塞、终止 进程四种形式：主从式、会话式、消息或邮箱机制、共享存储区方式 进程是具有一定功能的程序关于某次数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。一个进程包含多个线程。 阅读全文

摘要： 1.右键项目，team-->commit，勾选修改了的文件，点击commit(将更新提交到本地仓库)2.右键项目，team-->pull,合并本地仓库和远程服务器仓库，pull后有一些文件可能会出现冲突（多人修改过）， 右键点击冲突文件，team-->show in history ,在histro 阅读全文

摘要： 1 <!-- 固定到绝对路径 --> 2 <base href="<%=request.getContextPath()%>/"/> 阅读全文

摘要： 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f)，此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域。 从训练数据中学习目标函数的过程中，我们必须考虑的问题是模型在预测新数据时的泛化性能。 阅读全文

摘要： 监督学习 预测变量：已知结果 人工输入正确的已知结果，机器使用已知信息预测新的结果。 回归：估计连续变量（输入确切值） 分类：定义一个类别（离散值、布尔值、定类变量） 无监督学习 发现数据中的结构，结果未知。 人工输入未定义结果的数据。机器发现隐藏在数据中的有用信息 聚类分析：进行分组 密度分析：近 阅读全文

摘要： 直接在div里面添加img标签有一个坑，img的高度会莫名添加几个像素的高度，查询之后才知道原来css2出现的问题。 引起这个问题原来是img标签默认基线引起的，vertical-align:baseline 解决办法 1、调整基线：vertical-align:middle 2、直接把img变成块 阅读全文

摘要： 一、MapReduce 概述 1.MapReduce 是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题. 2.MapReduce 由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算 二、具体实现 1.先来看一 阅读全文

摘要： 主要研究大数据的基本理论和方法，研究大数据的异构接口技术、分布式存储架构、分布式计算机框架、大数据的高维统计分析技术、大数据的可视化技术、大数据的机器学习算法等在智能信息系统中的应用。 阅读全文