02 2024 档案
摘要：王概凯老师的系列文章《架构漫谈》深入探讨了架构的本质、重要性以及功能，给我们带来了对架构概念全新的理解和认识。通过四篇文章的阅读，我对架构的概念、作用和实践有了更加深入的认识。作者对架构的概念进行了深入的剖析和讨论。从架构的定义、分类到架构师的角色和前提条件，逐步展开了对架构这一概念的解读。通过对架
阅读全文
摘要：这个寒假我学习了Spark大数据处理，初步了解了如何进行PCA分类处理，运用Scala对数据进行处理，对以后的课程有了基础性了解。 然后我学习了YoloV5的图像处理技术，为我们的井盖识别项目提供技术支持。同时还研究了视频帧处理，在视频中识别井盖并作出判断。 我还学习了一些自己感兴趣的内容，比如数据
阅读全文
摘要：同人类驾驶员一样，Planner在接收到经过视觉神经网络处理过的3D Vector Space后，将会在该Space进行搜索判断，从而找到一条轨迹可以最大限度地提高汽车的安全性、舒适性和效率，将车辆规划至目的地。 作为最早布局自动驾驶的厂商，Tesla早期的Planner已经可以很好的在高速公路或者
阅读全文
摘要：来源于 Tesla AI Day 特斯拉算法的核心任务就是如何理解我们所看到的一切呢？也就是说，不使用高端的设备，比如激光雷达，仅仅使用摄像头就能够将任务做得很好。Tesla使用环绕型的8个摄像头获得输入。 第一步是特征提取模块Backbone，无论什么任务都离不开特征提取，8个摄像头获取的图片数据
阅读全文
摘要：基于贝叶斯决策理论的分类方法优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据：标称型数据。 使用Python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog',
阅读全文
摘要：公平锁： 是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，有点先来后到的意思。在并发环境中，每个线程在获取锁时会先查看此锁维护的队列，如果为空，或者当前线程是等待队列的第一个，就占有锁，否则就会加入到等待队列中，以后会按照 FIFO 的规则从队列中取到自己。 非公平锁： 指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁
阅读全文
摘要：Redis 通用命令 命令作用 KEYS 查看所有符合模板的key DEL 删除一个指定的key EXISTS 判断key是否存在 EXPIRE 给key设置有效期,到期会删除key TTL 查看key的剩余有效期 HELP [command] 查看命令的具体用法 注: Redis 的key允许有多
阅读全文
摘要：微信小程序的人脸检测功能，配合蓝牙，配合ESP32 可以实现一些有趣的玩具本文先只说微信小程序的人脸检测功能 1、人脸检测使用了摄像头，就必须在用户隐私权限里面声明。修改用户隐私声明后，还需要等待审核，大概一天 2、app.json文件中也必须声明 "permission":{ "scope.blu
阅读全文
摘要：首先，实现 Seaborn 分别绘制折线图和柱状图。 '''绘制折线图'''import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings("ignore", "use_inf_as
阅读全文
摘要：ThinkPHP提供了数据库的事务支持，如果要在应用逻辑中使用事务，可以参考下面的方法： 启动事务： $User->startTrans(); 提交事务： $User->commit(); 事务回滚： $User->rollback(); 示例代码： $m=M('User'); // 实例化User
阅读全文
摘要：1. 构建训练数据集。 train.csv id,text,label0L,"a b c d e spark",1.01L,"b d",0.02L,"spark f g h",1.03L,"hadoop mr",0.0import org.apache.spark.sql.SparkSessioni
阅读全文
摘要：机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”l“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to som
阅读全文
摘要：8.1 Spark MLlib简介8.1.1 什么是机器学习 机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能8.1.2 基于大数据的机器学习 机器学习算法涉及大量迭代计算基于
阅读全文
摘要：spark Streaming也是基于sparkCore，所以底层的核心没有变化。我们可以理解将spark Streaming为准实时（以秒、分钟为单位）、微批次的数据处理框架。spark Streaming用于流式数据的处理。spark Streaming支持的数据输入源很多，如Kafka、flu
阅读全文
摘要：3.1 rdd队列3.1.1 用法及说明 测试方式：1、使用ssc.queuestream(queueofrdds)来创建dstream。2、将每一个推送到这个队列中的rdd，都会作为dstream的一个批次处理。 3.1.2 案例实操 需求：循环创建几个rdd，将rdd放入队列。通过sparkst
阅读全文
