Spark读取JSON文件时运行报错java.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenullinwinutils.exeintheHadoopbinaries. 需要文件百度网盘链接点击进入提取码:eku1先把winutils.exe文件放入hadoop的bin目录里...

标记失败用到的情况是，本身就知道这是失败的例子，所以，不用让他运行，直接跳过。或者是依赖于某个方法，某个方式失败的话，用例直接标记成失败。标记失败有两种方法，一种是方法内部，一种是方法外部。内部用pytest.xfail(""),外部用装饰@pytest.mark.xfail(condition=None, ...

前言：　　pytest可以规定那些要跑，那些不跑，跑特定的哪些？比如以下的这个例子：#!/usr/bin/env/python#-*-coding:utf-8-*-importpytest@pytest.mark.runtestdeftest_run():print("run")deftest_not_run():pa...

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为什么做SEO?当公司项目已接近尾声时，这个时候就需要推广了，这个时候就需要SEO了，那SEO是什么呢？seo中文翻译是搜索引擎优化。它利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。目的是让其在行业内占据领先地位，获得品牌收益。很大程度上是网站经营者的一种商业行为，将自己或自己公司的排名前移。常见误区：在速度方...

①概念FreeMarker是一款模板引擎：即一种基于模板和要改变的数据，并用来生成输出文本（HTML网页、电子邮件、配置文件、源代码等）的通用工具。它不是面向最终用户的，而是一个Java类库，是一款程序员可以嵌入他们所开发产品的组件。FreeMarker是免费的，基于Apache许可证2.0版本发布。其模板编写为Fre...

实现效果 主要代码 1package2{3importcom.adobe.utils.AGALMiniAssembler;4importcom.adobe.utils.PerspectiveMatrix3D;56importflash.display.Bitmap;7importflash.disp...

为了让大家更容易「看得见」TCP，我搭建不少测试环境，并且数据包抓很多次，花费了不少时间，才抓到比较容易分析的数据包。接下来丢包、乱序、超时重传、快速重传、选择性确认、流量控制等等TCP的特性，都能「一览无云」。没错，我把TCP的"衣服扒光"了，就为了给大家看的清楚，嘻嘻。显形“不可见”的网络包...

  降维（DimensionalityReduction）是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或...

 决策树及其集合是分类和回归的机器学习任务的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。诸如随机森林和增强的树集合算法是分类和回归任务的最佳表现者。决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分...

  分类旨在将项目分为不同类别。最常见的分类类型是二元分类，其中有两类，通常分别为正数和负数。如果有两个以上的类别，则称为多类分类。spark.mllib支持两种线性分类方法：线性支持向量机（SVM）和逻辑回归。线性SVM仅支持二进制分类，而逻辑回归支持二进制和多类分类问题。对于这两种方法，spar...

  逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中...

  给定一个数据集，数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况，称之为汇总统计或者概要性统计。一般的概要性统计用于概括一系列观测值，包括位置或集中趋势（比如算术平均值、中位数、众数和四分位均值），展型（比如四分位间距、绝对偏差和绝对距离偏差、各阶矩等），统计离差，分布的形状，依赖性等。除此之外，sp...

          MLlib支持存储在单个机器上的局部向量和矩阵，以及由一个或多个RDD支持的分布式矩阵。局部向量和局部矩阵是用作公共接口的简单数据模型。底层线性代数操作由Breeze提供。在监督学习中使用的训练示例在...