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摘要: Golang中内置了对单元测试的支持,不需要像Java一样引入第三方Jar才能进行测试,下面将分别介绍Golang所支持的几种测试; 一、测试类型 Golang中单元测试有功能测试、基准测试、示例测试或称示例函数三种; 功能测试必须以TestXXX函数名出现,基准测试必须以BenchmarkXXX函 阅读全文
posted @ 2020-02-25 23:14 AiFly 阅读(590) 评论(0) 推荐(1)
摘要:   Spark Streaming对实时数据流进行分析处理,源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理;    流处理与批处理有明显区别,批处理中的数据有明显的边界、数据规模已知;而流处理数据流并没有边界,也未知数据规模;    阅读全文
posted @ 2020-01-19 20:30 AiFly 阅读(1133) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、类型方法的实例成员复制与类型方法的实例成员引用   在Go中可以类似Java等面向对象语言一定为某个对象定义方法,但是Go中并没有类的存在,可以不严格的将Go中的struct类型理解为面向对象中的类; type demoObject struct { id int } &em 阅读全文
posted @ 2019-12-22 16:06 AiFly 阅读(1041) 评论(0) 推荐(0)
摘要:   重复造轮子,这里使用重新打包生成一个基于Docker的Hadoop镜像;   Hadoop集群依赖的软件分别为:jdk、ssh等,所以只要这两项还有Hadoop相关打包进镜像中去即可; 配置文件准备 1、Hadoop相关配置文件:core site.xml 阅读全文
posted @ 2019-11-25 08:09 AiFly 阅读(1729) 评论(0) 推荐(0)
摘要:   Kafka的消息模型为发布订阅模型,消息生产者将消息发布到主题(topic)中,一个或多个消费者订阅(消费)该主题消息并消费,此模型中发布到topic中的消息会被所有消费者所订阅到,先介绍Kafka消费模型,然后再通过KafkaConsumer原来了解它的业务流程,源码基于k 阅读全文
posted @ 2019-10-19 23:04 AiFly 阅读(549) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在Python中使用Numpy创建向量: x = np.array([1, 2, 3, 4]) 创建3 x 3矩阵 B = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) Shape形状,也可称为维度,表示矩阵中每个维度的具体数值; B.shape 3 x 2 转置 行向量可转置为 阅读全文
posted @ 2019-09-23 21:01 AiFly 阅读(599) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 简单介绍下python的几个自动求导工具,tangent、autograd、sympy; 在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分,微分主要有这么四种: 手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法 ,这里分别简单走马观花(hello world式)的介绍下下面几种微分框架; sympy 强 阅读全文
posted @ 2019-08-29 07:52 AiFly 阅读(8038) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 反向传播四公式: 反向传播的最终目的是求得使代价C最小时w、b的最佳值,为了方便计算引入了神经单元误差δ_j^l,其定义为误差C关于某个神经单元z的关系; 其定义如上所示,某神经元误差为代价C(总误差)关于z的偏导数,其中l为神经网络的层数,j为第几个神经元; 这里的代价函数(损失函数)使用的是平方 阅读全文
posted @ 2019-07-22 22:43 AiFly 阅读(3204) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 红黑树与AVL树一样同为二分搜索树,红黑树又称为是保持“黑平衡”的二叉树,红黑树最大高度为:2logn,红黑树由这么几个独特的特征: 1、每个节点或黑或红 2、根节点为黑色 3、每个叶子节点(最后的空节点)都为黑色 4、如果一个节点为红色,则他孩子节点全为黑色 5、从任意节点到叶子节点,经过的黑色节 阅读全文
posted @ 2019-06-22 16:02 AiFly 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前面主要介绍了AVL的基本概念与结构,下面开始详细介绍AVL的实现细节; AVL树实现的关键点 AVL树与二叉搜索树结构类似,但又有些细微的区别,从上面AVL树的介绍我们知道它需要维护其左右节点平衡,实现AVL树关键在于标注节点高度、计算平衡因子、维护左右子树平衡这三点,下面分别介绍; 标注节点高度 阅读全文
posted @ 2019-05-25 11:43 AiFly 阅读(234) 评论(0) 推荐(0)
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