小编nav*_*rri的帖子

Spark和Hadoop之间是否有任何依赖关系？

如果没有,当我在没有Hadoop的情况下运行Spark时,是否会有任何我想念的功能？

我是批处理脚本的新手.作为一个新手,我发现在脚本编写时它们都很有用xcopy和robocopy之间的主要区别是什么？

文档https://www.safaribooksonline.com/library/view/kafka-the-definitive/9781491936153/ch04.html表示"请注意,启用自动提交后,对poll的调用将始终提交由以前的轮询.它不知道实际处理了哪些事件,所以在再次调用poll之前总是处理poll返回的所有事件(或者在调用close()之前,它还将自动提交偏移量).如果是这样的话,如果auto.commit.interval.ms大于处理从前一个接收的消息的时间,它是如何工作的poll().

为了使其更具体,请考虑我有以下情况:

enable.auto.commit=true

auto.commit.interval.ms=10

我打电话给poll()一个循环.

1)在第一次调用时poll(),我得到1000条消息(偏移2000-3000),处理所有1000条消息需要1毫秒

2)我poll()再次打电话.在第二次poll()调用中,它应该提交从前一次返回的最新偏移量3000,poll()但是由于auto.commit.interval.ms设置为10 ms,它不会提交偏移量,对吧？

在这种情况下,提交的偏移量将进一步落后于实际处理的最新偏移量？

有人可以澄清/确认吗？

HTTP,驻留在TCP协议上的协议是无状态的,IP协议也是无状态的但是我们如何得出结论TCP是无状态的？

我正在尝试将自定义初始化程序设置为使用我已经拥有的权重矩阵初始化的tf.layers.dense位置kernel_initializer.

u_1 = tf.placeholder(tf.float32, [784, 784])
first_layer_u = tf.layers.dense(X_, n_params, activation=None, 
                              kernel_initializer=u_1,
                              bias_initializer=tf.keras.initializers.he_normal())

这是错误的说法 ValueError: If initializer is a constant, do not specify shape.

分配占位符是否是一个问题,kernel_initializer或者我错过了什么？

我正在使用curl命令来调用休息服务。如下：

{curl -X POST --ssl-no-revoke --cacert xyz.pem -K urls.txt -H "Authorization:Basic XYZ" -H "Content-Type:application/json" -d @data.json}

上面的命令用于使用一种方式 SSL 和基本授权来访问服务。要传递的数据包含在data.json文件中，要命中的网址包含在urls.txt文件中。

上面的命令在 Windows 中运行良好，但从 linux 执行时，它说：

{curl: option --ssl-no-revoke: is unknown
curl: try 'curl --help' or 'curl --manual' for more information}

我想完全禁用证书吊销检查。它看起来{--ssl-no-revoke}适用于 Windows，但不适用于 Unix/Linux。

想知道是否有任何替代方案。

我正在按照本教程创建一个项目：使用 Vue.js 和 Express.js 的全栈 Web 应用程序：第 1 部分 - 介绍

我运行了下一个命令：“npm start”，它在我的 package.json 中配置如下：

"scripts": {
        "start": "./node_modules/nodemon/bin/nodemon.js src/app.js --exec 'npm run lint && node'",
        "lint": "./node_modules/.bin/eslint **/*.js"
      },

但是 ESLint 抛出了下一个错误：

Oops! Something went wrong! :(

ESLint: 5.0.1. No files matching the pattern "node_modules/ipaddr.js" were found. Please check for typing mistakes in the pattern.

npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 2 npm ERR! server@1.0.0 lint: `eslint **/*.js` npm ERR! Exit status 2 npm ERR!  npm ERR! …

我在玩graphx。我已经建立了一个图表，我正在尝试更新关系的权重，

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.graphx._
def pageHash(title:String )  = title.toLowerCase.replace(" ","").hashCode.toLong


val vertexArray = Array(
  (pageHash("Alice"), ("Alice")),
(pageHash("Bob"), ("Bob")),
(pageHash("Charlie"), ("Charlie")),
(pageHash("David"), ("David")),
(pageHash("Ed"), ("Ed")),
(pageHash("Fran"), ("Fran"))
)     
val edgeArray = Array(
 Edge(pageHash("Bob"), pageHash("Alice"), 7),
 Edge(pageHash("Bob"), pageHash("David"), 2),
Edge(pageHash("Charlie"), pageHash("Bob"), 4),
Edge(pageHash("Charlie"), pageHash("Fran"), 3),
Edge(pageHash("David"), pageHash("Alice"), 1),
Edge(pageHash("Ed"), pageHash("Bob"), 2),
Edge(pageHash("Ed"), pageHash("Charlie"), 8),
Edge(pageHash("Ed"), pageHash("Fran"), 3)
)    


val vertexRDD: RDD[(Long, (String))] = sc.parallelize(vertexArray)
val edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(edgeArray)
val graph: Graph[(String), Int] = Graph(vertexRDD, edgeRDD)

graph.triplets.filter(triplet => triplet.srcAttr.equals("Bob")&&triplet.dstAttr.equals("Alice")).collect()

graph.triplets.filter(triplet => …

如何从字符串的RDD中随机有效地选择元素？

我们正在尝试在 pytorch 中使用 CNN 实现多标签分类。我们有 8 个标签和大约 260 张图像，使用 90/10 分割作为训练/验证集。

这些类别高度不平衡，最常见的类别出现在 140 多张图像中。另一方面，最不频繁的类别出现在少于 5 个图像中。

我们最初尝试了 BCEWithLogitsLoss 函数，该函数导致模型预测所有图像的相同标签。

然后，我们实施了焦点损失方法来处理类别不平衡，如下所示：

    import\xc2\xa0torch.nn\xc2\xa0as\xc2\xa0nn\n    import\xc2\xa0torch\n\n    class\xc2\xa0FocalLoss(nn.Module):\n        def\xc2\xa0__init__(self,\xc2\xa0alpha=1,\xc2\xa0gamma=2):\n            super(FocalLoss,\xc2\xa0self).__init__()\n            self.alpha\xc2\xa0=\xc2\xa0alpha\n            self.gamma\xc2\xa0=\xc2\xa0gamma\n\n        def\xc2\xa0forward(self,\xc2\xa0outputs,\xc2\xa0targets):\n            bce_criterion\xc2\xa0=\xc2\xa0nn.BCEWithLogitsLoss()\n            bce_loss\xc2\xa0=\xc2\xa0bce_criterion(outputs,\xc2\xa0targets)\n            pt\xc2\xa0=\xc2\xa0torch.exp(-bce_loss)\n            focal_loss\xc2\xa0=\xc2\xa0self.alpha\xc2\xa0*\xc2\xa0(1\xc2\xa0-\xc2\xa0pt)\xc2\xa0**\xc2\xa0self.gamma\xc2\xa0*\xc2\xa0bce_loss\n            return\xc2\xa0focal_loss \n

这导致模型为每个图像预测空集（无标签），因为它无法获得任何类别大于 0.5 的置信度。

pytorch 有没有办法帮助解决这种情况？

我正在致力于实现 YOLO v2 和 3，以在自定义数据集上进行对象检测。虽然 YOLO v2 和 3 使用 5 个左右的锚框，但我通常每个图像可能有 50-100 次检测。我的感觉是，如果只有 5 个锚框，那么每个图像最多有 5 个检测，对吧？所以我试图了解是否需要调整我的数据集的锚框数量。

我的问题是，锚框的数量是否需要大于任何训练图像中边界框的最大数量？这样，我就永远不会遇到没有相应锚框的检测。这是改编 YOLO 的正确思考方式吗？

如果我的直觉是正确的，那么我需要使用 k 均值来对地面实况图像中的边界框进行聚类并设置锚框坐标。然后我将使用本博客文章中指定的常用回归方法。

感谢任何人都可以提供的帮助。