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一局雄、source 1. kafka source 常用參數(shù)： auto.offset.reset荐开，只有當(dāng)使用新的groupid時(shí)让腹，earliest才會(huì)生效惋戏，因?yàn)閗afka沒(méi)有...

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kafka-python文檔 一潭苞、consumer 1. 常用api 二慌随、producer 三、其他 3.1 json處理

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一焰坪、常用shell命令 1. 列出所有topic 2. 查看kafka版本 3. 查看offset

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確保安裝juypter和spark.bashrc增加環(huán)境變量 使用：在指定目錄cmd下執(zhí)行pyspark啟動(dòng)juypter趣倾，進(jìn)入開(kāi)發(fā)環(huán)境

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一、函數(shù)傳參 二某饰、如果每個(gè)函數(shù)都需要同一個(gè)功能 三儒恋、裝飾器實(shí)現(xiàn) 四、被裝飾函數(shù)有參數(shù)情況 五黔漂、帶參數(shù)的裝飾器 六诫尽、類(lèi)裝飾器 主要通過(guò)call函數(shù)進(jìn)行調(diào)用 七、多個(gè)裝飾器 其他...

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一瘟仿、概念 python2默認(rèn)ascii碼箱锐，可以在文件頭顯式指定編碼（utf-8比勉，此時(shí)所有str的編碼都是utf-8)python2底層兩種編碼： str劳较，二進(jìn)制編碼 unic...

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創(chuàng)建 val df=spark.createDataset(Seq(("aaa",1,2),("bbb",3,4))).toDF("key1","key2","key3") ...

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一观蜗、graph基本概念 tensor.graph tf.get_default_graph() with g.as_default() 二、graph基本操作 graph.g...

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用Bagging優(yōu)化模型的過(guò)程：1墓捻、對(duì)于要使用的弱模型（比如線性分類(lèi)器、嶺回歸）坊夫，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方式找到弱模型本身的最好超參數(shù)砖第；2、然后用這個(gè)帶著最好超參數(shù)的弱模型去構(gòu)建強(qiáng)模...

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一环凿、初始化weight梧兼，bias 1.1 理論 1）為了避免0梯度，weight最好初始化帶些噪聲智听，且避免數(shù)據(jù)對(duì)稱(chēng)2）為了避免dead neurons(神經(jīng)元“死掉”)羽杰，最好...

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先tutorial代碼欣喧，有時(shí)間學(xué)習(xí)

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一、函數(shù)定義： 除去name參數(shù)用以指定該操作的name梯找，與方法有關(guān)的一共五個(gè)參數(shù)： input：指需要做卷積的輸入圖像唆阿，它要求是一個(gè)Tensor，具有[batch, in_...

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計(jì)劃锈锤，1月內(nèi)完成回顧 一驯鳖、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) 輸入——模型——輸出 損失函數(shù)，衡量一次預(yù)測(cè)的好壞久免。0-1損失浅辙、平方損失、絕對(duì)損失阎姥、對(duì)數(shù)損失等 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)记舆，衡量平均意義下模型的預(yù)測(cè)好壞。通...

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標(biāo)簽（空格分隔）： tensorflow 深度學(xué)習(xí) 一呼巴、一些函數(shù) 1 tf.nn.softmax 輸入一個(gè)張量泽腮，默認(rèn)對(duì)張量的最后一維進(jìn)行softmax計(jì)算，以二維矩陣為例,針...