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PGC123

spark standalone 客户端提交方式

Standalone-client模式是spark作业的一种提交方式提交命令./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100./spark-submit --maste

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PGC123

jupyter 修改路径

修改Anaconda中的Jupyter Notebook默认工作路径的三种方法：方法一：1、打开Windows的cmd，在cmd中输入jupyter notebook --generate-configa2、按照提示的路径找到jupyter_notebook_config.py文件。a3、打开jupyter_notebook_config.py文件，修改路径如下## The di

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PGC123

standalone模式启动spark的时候报错：

standalone模式启动spark的时候报错：[hduser@master spark-2.4.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0]$ ./sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /home/hduser/app/spark-2.4.0-bin-2.6.0-cdh5.7.

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詹惠儿

python如何进行关系运算符操作

关系运算符：关系运算符比较值。它根据条件返回True或False。 # Examples of Relational Operators a = 13b = 33# a > b is False print(a > b) # a < b is True print(a < b) # a == b is False print(a == b) # a != b i

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詹惠儿

在python中如何进行人工神经网络

python实现人工神经网络的全过程：from numpy import *class NeuralNet(object): def __init__(self): # Generate random numbers random.seed(1) # Assign random weights to a 3 x 1 matrix, self.synaptic_

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詹惠儿

如何区别神经网络的正反向传播

当神经元向另一个神经元发送兴奋信号时，该信号将被添加到该神经元的所有其他输入。如果它超过给定的阈值，那么它将使目标神经元向前发射一个动作信号 - 这就是思维过程在内部的作用，人工神经网络过程包括以下步骤：正向传播：取输入，乘以权重（只使用随机数作为权重）设Y = W i I i = W 1 I 1 W 2 I 2 W 3 I 3将结果通过sigmoid公式计算神经元的输出。Si

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詹惠儿

人工神经网络的步骤

在计算机科学中，我们通过使用矩阵在计算机上创建“网络”来建模此过程。这些网络可以被理解为神经元的抽象，而不考虑所有生物复杂性。为了简单起见，我们将只模拟一个简单的NN，其中两层能够解决线性分类问题。假设我们有一个问题，我们希望在给定一组输入和输出作为训练示例的情况下预测输出，如下所示：注意，输出与第三列直接相关，即输入3的值是图3中每个训练示例中的输出。2.因此，对于测试示例，输

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詹惠儿

power query导数错误

问题描述：用power query导入数据库的表时出现下面的错误提醒：解决方法：1. 点击桌面左下角“win”图标，找到“所有程序”，选择“MySQL”文件夹，点击MySQL下载器 2. 选择“yes” 3. 选择“close” 4. 点击“add” 5. 逐级展开，选择至“Connector/NET 6.9.9 X86”，点击➡按钮，然后按

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詹惠儿

如何评估卷积神经网络

评估函数：model.evaluate提供测试数据的分数，即将测试数据提供给模型。现在，模型将预测数据的类，预测的类将与y_test标签匹配，以给我们准确性。score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('loss=', score[0]) print('accuracy=', score[1]) inpx = Inp

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詹惠儿

CNN模型中每层工作说明

img_rows, img_cols=28, 28if k.image_data_format() == 'channels_first': x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_

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zxq997

tushare连接mysql问题

system：OSX 10.11.6python version:Python 3.5.2 :: Anaconda custom (x86_64)tushare version：0.5.0mysql version:Ver 14.14 Distrib 5.7.14, for osx10.11 (x86_64) using EditLine wrapper官方示例：from sqlal

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zxq997

数据格式错误

问题描述：ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely将一个list矩阵转化为numpy数组之后，使用np.isnan()方法，报出了这么一个错误：TypeError: ufunc ‘isnan’ not supported for the input types, a

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zxq997

scikit-learn和tensorflow的区别

1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗深度学习：利

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PGC123

PowerBI“调用的目标发生了异常”

BowerBI Desktop安装完成后启动时抛出“调用的目标发生了异常”的错误，错误如下报错日志如下：答：解决方法：1、回到桌面，鼠标左击开始，点击运行；a2、在运行输入框内输入regedit，按回车键打开注册表；a3、在注册表中找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Lsa项；a4、

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kejiayuan0806

问题描述：有一张表：t_student字段：idnameagestatus (0,1,2,3,4,5,6)teacher_id如果teacher_id是空，就不查询status=0这种SQL语句怎么写？解决方法：select * from t_student where teacher_id='' and status!=0;

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zxq997

name 'reload' is not defined解决

一段python2.7的代码，里面有如下代码：reload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")重新加载sys模块，并设置默认编码utf-8在Python 3.x中运行提示：name ‘reload’ is not definedpython3.x下应该改为如下方式：import importlibimportlib.reload(

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zxq997

matplotlib在mac os x 中文显示

一、下载相关的中文字体 simhei 文件：下载地址二、通过以下代码查找matplotlib的数据存放位置：import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())我的目录为： /Volumes/05/anconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/ma

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朝阳Tim

mysql子查询无法重复使用临时表的解决方法？

问题描述：当我们在使用mysql进行数据查取的时候，往往会涉及临时表的功能，但是当一个query语句中，如果使用了多个临时表，会报错1146，对于这个问题应该如何解决？解决思路：可以采取创建多个临时表的思路予以解决，也就是把子查询结果封装为新的临时表（create temporary table xxx as (子查询)）#drop temporary table tem;cr

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dreamhappy2012

时间序列分解法预测的步骤是什么？

问、时间序列分解法预测的步骤是什么？答：第1步：确定并分离季节成分。计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。然后将季节成分从时间序列中分离出去，即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数，以消除季节性。第2步：建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建立适当的预测模型，并根据这一模型进行预测。第3步：计算最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测值。

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dreamhappy2012

时间序列预测方法的评估？

问、时间序列预测方法的评估？评价的方法就是找出预测值与实际值的差距，这个差值就是预测误差。最优的预测方法也就是预测误差达到最小的方法。预测误差的计算方法有几种，包括平均误差、平均绝对误差、均方误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差等。选择哪种方法取决于预测者的目标、对方法的熟悉程度等。1. 平均误差 2. 平均绝对误差 3. 均方误差 4. 平均百分

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