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摘要: 今天完成了老师布置的spark实验的第二部分,将两个文件的内容合并在一起并去重,写入到一个新文件中去: 2.编写独立应用程序实现数据去重 对于两个输入文件 A 和 B,编写 Spark 独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其 中重复的内容,得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例, 阅读全文
posted @ 2021-01-19 11:09 20183602 阅读(79) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天完成了老师布置的spark实验4的第一部分,使用的是之前未接触过的编程方式,格式也有很大不同。 实验 4 RDD 编程初级实践 一、实验目的 (1)熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作; (2)熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法。 二、实验平台 操作系统:Ubuntu16 阅读全文
posted @ 2021-01-17 13:21 20183602 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天完成了上篇博客报告中的最后一道题: 编写独立应用程序,读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在, 请先创建),然后,统计出文件的行数;通过 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包, 并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提 阅读全文
posted @ 2021-01-16 19:33 20183602 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天完成了老师布置的spark实验报告,其内容包含了spark的安装以及一些基本命令的操作: 《Spark 编程基础(Scala 版)》 实验 3 Spark 和 Hadoop 的安装 一、实验目的 (1)掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的方法; (2)熟悉 HDFS 阅读全文
posted @ 2021-01-15 17:13 20183602 阅读(79) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天通过观看老师分享的TensorFlow的教学视频,初步学习了什么是逻辑回归的架构: import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials 阅读全文
posted @ 2021-01-13 18:32 20183602 阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天通过观看老师分享的视频教程,学习了mnist的使用方法以及对数据集的操作: 代码如下: import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutoria 阅读全文
posted @ 2021-01-12 18:41 20183602 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天完成了老师的spark实验二的北荣以及报告 《Spark 编程基础(Scala 版)》 实验 2 Scala 编程初级实践 一、实验目的 1.掌握 Scala 语言的基本语法、数据结构和控制结构; 2.掌握面向对象编程的基础知识,能够编写自定义类和特质; 3.掌握函数式编程的基础知识,能够熟练定 阅读全文
posted @ 2021-01-11 19:47 20183602 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天安装了scala,首先去官网上下载scala: 网址:https://www.scala-lang.org/download/ 安装scala: 打开idea,进入setting,下载插件: 新建项目: 选择scala: 选择idea 点击next 选择已经安装好的scala sdk,点击fin 阅读全文
posted @ 2021-01-10 19:00 20183602 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天完成了老师布置的TensorFlow实验00和实验01,实验00是TensorFlow的安装,实验01是TensorFlow的基本操作,实验内容如下: 01.TensorFlow基本操作 实验目的 1.了解TensorFlow的运行原理 2.熟悉TensorFlow的基本操作 实验原理 Tens 阅读全文
posted @ 2021-01-09 16:13 20183602 阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天通过观看老师分享的教学视频,完成了构造线性回归模型的案例 接着昨天的工作,首先给参数W和b赋一个初值,W的值是一个-1到1之间的随机数,b的初值是0,然后写表达式 然后计算出参数的误差值,采用梯度下降的方法来减小误差 调用session,打印w,b,loss的初值,然后利用for循环,调用训练函 阅读全文
posted @ 2021-01-08 16:33 20183602 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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