在这么晚的时候这么做似乎很疯狂,但是...
我正在用Rocket SoftSQL源和UniVerse目标重建一些ETL基础设施。旧的目标平台是Windows Server 2003上的SQL 2000,新平台是Windows Server 2012上的SQL 2012。在这两种情况下,都使用ODBC驱动程序连接到源。在新平台上一切似乎都运行得很好,但包的执行时间要慢得多。例如,一个大约有130万行和28列的表,使用SQL2000/DTS需要大约一个小时,使用SQL2012/SSIS需要超过3.5个小时。两台SQL服务器都是在Xen Server上虚拟化的,2012服务器有更多的RAM和更多的v
我正在用Icecast开发一个网络广播。我的想法是,你点击这首歌,你就会得到信息(通过mysql -比元数据更多的信息)。
到目前为止,我找不到一种方法来“看到”即将到来的列表,所以我想通过MySQL来“手动”查看。
A. I will create a list in the SQL with all info I need with a uuid
for each song, then I will add the uuid to the mp3 metada.
B. I will create a playlist with the exact order of the SQL and
我正在使用keras训练一个LSTM模型。训练训练集的准确率为83%,但使用相同的训练集评估或预测模型的准确率为47%。我想不出这个问题。此外,我在下面的代码中注释掉了训练部分,因为我将模型和权重保存在磁盘上,但我以前使用它来训练,即model.fit(...)等。
import pandas as pd
import Preprocessing as pre
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.utils import shuffle
import pickle
import num
我有非常好定义的机器学习训练集(只有字符串属性)。
例如:
@relation training_rel
@attribute class {politics,sports}
@attribute text string
@data
politics,'some text about politics over here'
... // a lot of other training instances of class politics
sports,'and now some sports over here'
... // a lot of other
我正在为我的项目学习Spark,我在Spark中被困在了shuffle过程中。我想知道这个操作在内部是如何工作的。我发现这个操作中涉及到一些关键字: ShuffleMapStage,ShuffleMapTask,ShuffledRDD,Shuffle Write,Shuffle Read...
我的问题是:
1) Why we need ShuffleMapStage? When this stage is created and how it works?
2) When ShuffledRDD's compute method is called?
3) What are Shuf
我们遇到了Pig的多查询优化器无法按预期工作的问题。
据我所知,下面的脚本应该作为一个MR作业运行,但它在我们的集群上作为两个作业运行。我认为多查询优化在默认情况下应该是打开的,我是否遗漏了什么?如果我将group by替换为"filter“语句,那么它将作为单个MR作业工作。
data = LOAD 'input' AS (a:chararray, b:int, c:int);
A = GROUP data BY b;
B = GROUP data BY c;
STORE A INTO 'output1';
STORE B INTO 'outp
问题是我有一个基于数组的二进制搜索树,它需要从一个从文件IO读取的文本文件中获取近2000行信息。 然而,我不断地得到java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 3012。 我已经尝试在不超过Java VM中的限制的情况下使数组尽可能大。但即使这样也不足以存储文件。 我用较小的文件进行了测试,它工作得很好。 文本文件的示例可以位于:https://www.asxhistoricaldata.com/ public class ArrayBinary implements Serializable
{
private class Entry im
我正尝试在java语言中对整数列表中的值进行混洗。我尝试了以下方法,但没有得到混洗。
List<Integer> dataList1 = new ArrayList<Integer>();
//adding values to list
Collections.shuffle(Arrays.asList(dataList1));
我哪里错了??
我正在训练一个分类模型来对细胞进行分类,我的模型基于本文:https://www.nature.com/articles/s41598-019-50010-9。由于我的数据集只包含10个图像,因此我执行了图像增强,以人为地将数据集的大小增加到3000个图像,然后将这些图像拆分为2400个训练图像和600个验证图像。 然而,虽然训练损失和准确性随着更多的迭代而改善,但验证损失迅速增加,而验证精度在0.0000e+00仍然停滞不前。 我的模型从一开始就严重地过度拟合了吗? 我使用的代码如下: import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow