spark-env.sh增加HADOOP_CONF_DIR使得spark运行文件是hdfs文件
spark-env.sh增加HADOOP_CONF_DIR使得spark读写的是hdfs文件 刚装了spark,运行wordcount程序，local方式，执行的spark-submit，读和写的文件都是宿主机，而不是hdfs。测试命令修改了spark-env.sh导致spark-submit命令执行的时候读和写的都是hdfs文件。 yarn执行spark shell spark-shell --master yarn-client 第一个报错 Exception in thread "mai
idea中使用maven创建普通java项目
项目环境 idea2019.3 maven3.6.1（配置国内镜像） jdk1.8 1.使用maven创建项目并勾选模板 2.自定义包名和项目名 3.选择本地maven配置 4.导入依赖后如有警告信息则重启项目选择工具栏builde->Rebuild即可
Ubuntu 12.04 使用root用户登录桌面
以上操作结束后ubuntu还学会待机了，还是最初的guest，每次待机都要重新输密码再进入， 很可能我是加多了这一句 1. 用普通用户登录 2. 在终端执行sudo -s，然后输入当前登录的普通用户密码，进入到root用户模式 3. 执行gedit /etc/lightdm/lightdm.conf 4. 添加如下两行代码 greeter-show-manual-login=true # 手工录入系统的用户名和密码 allow-guest=false # 不允许guest登录 5. 执行sud
实验一 GIT 代码版本管理（有待修改、持续更新）
实验目的： 1）了解分布式分布式版本控制系统的核心机理； 2) 熟练掌握git的基本指令和分支管理指令； 实验内容： 1）安装git 2）初始配置git ，git init git status指令 3）掌握git log ,git add ,git diff 指令 4) 掌握git tag git branch，git commit 指令 5）掌握git revert 指令 一、Git简介 老话说的好“知己知彼，百战不殆”，我们在使用一个工具的时候要先了解这个工具，那么Git是什么？Gi
Jmeter_JsonPath 提取器
1.登录老黄历 2.提取阳历的数据，不用正则表达式提取器，因为这里是字典形式，用Json path提取器更简单 3.把提取的数据放到百度里去发送请求 4. 5. 6. 7. 8. 9.
[转帖]甲类、乙类非处方药有什么区别？
甲类、乙类非处方药有什么区别？ https://www.sohu.com/a/287504999_120060170 处方药是为了保证用药安全，由国家药品监督管理部门批准，需凭执业医师或执业助理医师处方才可调配、购买和使用的药品。处方药是医生为患者在临床上用药的主体。所以开此类药的医生必须有医师的职业资质，而患者须在医生的监护指导下购买、使用。 国家药品监督管理部门将药理作用大、治疗较重病症、容易产生不良反应的各类药品规定为处方药，患者只能在医生的指导下方可使用。 处方药大多属于以下几种情况：
数据结构_反转链表_两两交换
class Node {
constructor (data) {
this.data = data
this.next = null
}
}
class LinkList {
constructor () {
//初始化，空链表，长度为0
this.head = null
this.length = 0
}
//追加数据
append (data) {
// 创建新
vue前端项目初始化的步骤
前端项目初始化的步骤 1. 安装vue脚手架 2.通过vue脚手架创建项目 可以直接 vue create 项目名 也可以 vue ui 3.配置vue路由 4.配置Element-ui 组件库 5.配置axios库 6.初始化git远程仓库 并托管到github或码云中
备战快速复习--day8
堆相关点，堆排序已测试通过代码 #include<stdio.h>
const int maxn=1e5+5;
int heap[maxn],n=10;//n是元素个数
void downAdjust(int low,int high)//向下调整，是要调整父亲，父亲的下标较小
{
int i=low,j=i*2;
while(j<=high)
{
if(j+1<=high && heap[j+1]>heap[j])
{
洛谷 P4170 [CQOI2007]涂色（区间dp）
传送门 解题思路 dp[i][j]表示把区间[i...j]涂成目标颜色的最少步骤。 当s[i]==s[j]时，我们可以发现，在涂第i个格子时，我们可以多涂上一格，将第j格涂上；同理，可以在涂第j个格子时，多图一个格子，把第i格涂上。所以就可以从dp[i+1][j]和dp[i][j-1]转移而来。 对于一般情况，我们能做到的只有把这个区间分成两部分，枚举断点k，求两部分的和，取min值。 AC代码 1 #include<iostream>
2 #include<algorithm>
3 #
09、const与extern在一起跨文件引用
const与extern都属于属性一类。 两者加一起用需要注意的一点是，在多文件编译中，加入我们共用一个全局常量。一般的定义会是这样： A.cpp文件 const int gg_int = 100; B.cpp文件 extern const int gg_int; // 声明一下引用别的文件的全局常量。 已上这种情况在一般情况下是正确的，可是区别在于我们共用的是全局常量，（有const修饰） 所以 在声明与定义时都要加上extern关键字。 正确的: A.cpp文件 extern const
vue实现登陆单页面
一 实现页面的布局 1. 首先在components里建一个login.vue <template>
<div class=login_container>
登陆组件
</div>
</template>
<script>
export default {
}
</script>
<style>
</style> 登陆组件 2. 路由的设置 router下的index.js import Vue from 'vue'
import Vu
用Docker部署自己的JupyterHub
【话在前头】 用 Docker 部署 JupyterLab 感觉是部署 JupyterLab 最方便的方式了，官方提供了很多可选的镜像，也可以自己从 jupyter/base-notebook 中继续打包，镜像启动命令加上“--NotebookApp.password”就可以直接用密码登录用了。虽然只是自己一个人用，但是如果放在互联网上访问的话，总感觉不是那么安全，还是希望能像其他服务一样，能独立管理用户信息，能设置二次验证（2FA）。不过搜了下网上关于 JupyterHub 的资料比较少，甚
修改优化器进一步提升准确率（04-3）
tensorflow中的优化器有很多种，也有很多类似的博客，当然最常用的是AdamOptimizer，我们这里就通过adma和衰减的学习率加上之前学的多层结构，使手写数字模型准确率达到98%以上 import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
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