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RSS订阅原创 idea调试远端服务器的Spark集群程序（存在跳板机）
调试远端服务器的Spark集群程序（存在跳板机）来公司刚好一个月了，甚是吃惊的是，居然没有人用远端调试的方式运行spark程序，这在一直写Torch和Keras的人看来，简直无法想象，所以一顿操作如下终于弄好。其中主要难点在于本机和服务器中间存在跳板机，需要建立ssh连接。思路主要参考这两篇文章：1.http://www.cloudchou.com/web/post-996.html，这是一篇java远程debug教程，但是java和scala基本一致，所以可以参考2.https://www.b
2021-07-09 15:03:44
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转载 Python——plt.scatter各参数详解
本文转载自：https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/68130199 感谢原作者：https://blog.csdn.net/qiu931110关于画图的包plt里面的scatter函数的总结，如下：1、scatter函数各参数2、其中散点的形状参数marker如下：3、其中颜色参数c如下:4...
2018-05-13 13:56:09
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转载 sklearn朴素贝叶斯类库(naive_bayes)使用小结
转载自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html 感谢原作者：刘建平Pinardscikit-learn 朴素贝叶斯类库使用小结 之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。...
2018-04-17 10:36:42
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转载 sklearn的make_circles和make_moons生成数据
关于make_circles and make_moons生成环形形状和月亮形状数据转载来源：https://blog.csdn.net/dataningwei/article/details/53649330make_circles：sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_stat...
2018-04-14 23:48:17
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转载 用scikit-learn实现DBSCAN聚类
用scikit-learn学习DBSCAN聚类 转载来源:作者：刘建平Pinard地址：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6217852.html 在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。1. scikit-learn中...
2018-04-14 21:20:13
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转载 Python里面数组拼接方法介绍
numpy数组拼接方法介绍转载来源:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031数组拼接方法一思路：首先将数组转成列表，然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理，最后将列表转成数组。示例1：>>> import numpy as np>>> a=np.arr...
2018-04-14 21:15:53
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转载 用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据
sklearn.datasets.make_blobssklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source]Parameters:n_samples :...
2018-04-14 20:55:36
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转载 numpy中的为随机数产生器的seed
numpy中为随机数产生器的seed 本文来源：http://www.cnblogs.com/lutingting/p/5185408.html在python的程序中，发现了如下的伪随机数产生的代码?12rng = numpy.random.RandomState(23355)arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3)) 该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray，...
2018-04-14 20:15:05
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数据科学__理论、方法与R语言实践
2017-12-14
空空如也
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