解决方法如下： sudo rm /var/lib/dpkg/lock sudo rm /var/lib/dpkg/lock-frontend sudo rm /var/cache/apt/archives
网络快照集成法是在每次学习率周期结束时保存模型，然后在预测过程中同时使用保存下来的模型。 当集成方法应用在深度学习中时，可以通过组合多个神经网络的预测，从而得到一个最终的预测结果。...但是，你也可以集成相同结构的神经网络模型，也会得到很棒的结果。在网络快照集成法论文中，作者基于这种方法使用了一个非常酷的技巧。...但在这篇博客即将讨论的论文中，作者提出了一种新的基于权重的集成方法。这种方法通过结合相同网络结构不同训练阶段的权重获得集成模型，然后进行预测。...这种方法有两个优点： 当结合权重时，我们最后仍然是得到一个模型，这提升了预测的速度 实验结果表明，这种方法打败了当前最先进的网络快照集成法 来看看它是怎么实现的吧。...采用这个方法，训练时，只需要训练一个模型，存储两个模型。而预测时，只需要一个当前的平均模型进行预测。用这个模型做预测，比前面提到的方法，速度快得多。
也无法获得JQuery这样的js框架对元素值的修改的。而日期控件daterangepicker又基于JQuery来实现的。...因此，在实践中会出现在日期控件中点击修改了日期，而无法通过vue来获得对应的值。 下面来说一下其中一种解决方案：主动触发Event事件。以下为相关内容的部分代码。...想绑定，但在后面js中不做特殊处理，是无法通过vue拿到该字段的值的。...input事件 this.dispatchEvent(new Event('input')) }); }); 需要特别注意的就是最后on方法中对hide.daterangepicker...事件进行处理，在处理的方法中手动触发时间。
儿科加护病房里的处境是最危险的。 儿童来到这里时常带着复杂的慢性疾病，包括呼吸道疾病、创伤、术后照护的问题、败血症及其他传染病，其中有许多则是急诊患者。...Ledbetter 有一个简单的主要目标，那就是让病患获得最佳的治疗结果。 “望进儿科加护病房时，会见到无数的电线。”他日前在硅谷举行的 GPU 科技大会上，对满座的嘉宾们这么说。...快照内容详细记录病患生命征状、心跳率、血压和曾接受过的治疗方式之间的相互关系，Ledbetter 及其团队将这些快照资料投入两个独立的神经网络模式，使用 TITAN X GPUs 在数小时内便完成训练。...提高结果 他们使用卷积神经网络提高估算生存的可能性，而使用递归神经网络则能预测病患的长期生理机能状态，有助于让他们更明白病患生命征状和加护病房内进行的医疗介入行为之间的重要关系。 ?...“医师们重视随着时间过去存活下来的情况，从 80% 的生存机会，在一小时内掉到只剩 50%，两者有着很大的差别，因此我们测量治疗方式，以求对病患有更好的结果。”
System call hooking example arguments are incorrect 然后搜索这个得到了 这篇文章 其中，参数以const struct pt_regs *regs的形式存储...主要是kernel4.17后对参数的获取做了修改，但是即使定义的函数没有hook上也不会影响正常使用的意思。 花了两天时间自己没解决，求助社区半天不到就解决了。
//以shop为主表 $res = Db::table('shop') ->alias("a") //取一个别名 //与shop_class表进行关联，取名i，并且a表的shop_class...字段等于i表的class_code字段 //表一和表二相同的地方：'a.shop_class = i.class_code' ->join('shop_class i', 'a.shop_class...a.shop_xq_src1,a.shop_xq_src2,a.shop_xq_src3,a.good_unit,a.good_parameter,a.good_specs_code') //查询需要的字段
该阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干。 Reduce 负责把多个任务处理结果汇总。...进入 ReduceTask 的逻辑运算过程，调用用户自定义的reduce()方法。...结果 = 1 } 自定义的时候一般就是类继承Partitioner然后重写getPartition 方法。...ReduceTask 的个数不是任意设置的，需跟集群性能还有结果需求而定。 逻辑处理 Mapper 时候可根据业务需求实现其中三个方法，map、setup、cleanup。...谁先运行完，则采用谁的结果。 5 MapReduce 优化方法 MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
） Identity : 定义一个元素代表是归并操作的初始值，如果Stream 是空的，也是Stream 的默认结果 Accumulator: 定义一个带两个参数的函数，第一个参数是上个归并函数的返回值...()); 上代码无法编译的原因是，流中包含的是User 对象，但是累加函数的参数分别是数字和user 对象，而累加器的实现是求和，所以编译器无法推断参数 user 的类型。...并行读流 如上文提到的，我们可以并行的使用 reduce() 方法。...处理异常 在以上的例子中，reduce 方法都没抛出异常，如果出现异常我们该如何优雅的处理异常呢？...，我们可以把 divide 的操作封装一个单独的方法，并在里面捕获异常，如下： rivate static int divide(int value, int factor) { int result
针对字数统计器的案例而言，我们还需要将每个Actor统计获得的字数再进行reduce，同样也需要知道是否每条消息都已经处理完毕，并获得处理的结果。...它通过引入一个单独的聚合器Actor，用以聚合多个Actor产生的数据，并根据这些Actor对消息的Response更新状态。...自定义的respondIfDone方法会在满足聚合条件时，对分析结果进行reduce运算。...，会将分析结果AnalysisResult返回给Aggregator，并由其完成分析结果的reduce运算，并返回AggregatedAnalysisResult结果给Server； 最后，Server...map角色，并通过Router Actor来实现map工作的异步并发处理；而WordCounterAggregator则扮演了reduce角色，它负责将收到的多个分析结果进行reduce运算。
fieldData/docValue 你可以简单理解为列式存储,索引文件的所有文档的某个字段会被单独存储起来。 对于这块，Lucene 经历了两阶段的发展。...这里面有两个问题： 数据需要全部加载到内存 第一次构建会很慢 这两个问题其实会衍生出很多问题：最严重的自然是内存问题。所以lucene后面搞了DocValue，在构建索引的时候就生成这个文件。...对于最后聚合出来的结果，其实我们还希望能进一步做处理，所以有了Pipline Aggregations,其实就是组合一堆的Aggregations 对已经聚合出来的结果再做处理。...(0)，也就是一个特定Shard(分片)的聚合结果 MergePhase。...其他部分包括分片数据Merge(Reduce操作，Spark 可以获得更好的性能和分布式能力)，更复杂的业务逻辑都交给Spark-SQL (此时数据规模已经小非常多了)，并且可以做各种自定义扩展，通过udf
即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。 2、化简（Reducing ）遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。...上升到抽象模型：Mapper与Reducer MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型，为了克服这一缺陷，MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型...为大数据处理过程中的两个主要处理操作提供一种抽象机制 MapReduce中的Map和Reduce操作的抽象描述 MapReduce借鉴了函数式程序设计语言Lisp中的思想，定义了如下的Map和Reduce...(aggregation & shuffle)处理,以便reduce更有效地计算最终结果 —最终汇总所有reduce的输出结果即可获得最终结果 基于MapReduce的处理过程示例--文档词频统计：WordCount...—MapReduce采用了数据/代码互定位的技术方法，计算节点将首先将尽量负责计算其本地存储的数据,以发挥数据本地化特点(locality),仅当节点无法处理本地数据时，再采用就近原则寻找其它可用计算节点
即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。 化简（Reducing ）遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。...上升到抽象模型：Mapper与Reducer MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型，为了克服这一缺陷，MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型...) (reduce #’+ #(11 13 15 17 19)) 通过加法归并产生累加结果75 Map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理 Reduce: 对Map的中间结果进行某种进一步的结果整...最终汇总所有reduce的输出结果即可获得最终结果 基于MapReduce的处理过程示例--文档词频统计：WordCount 设有4组原始文本数据： Text 1: the weather is good...MapReduce采用了数据/代码互定位的技术方法，计算节点将首先将尽量负责计算其本地存储的数据,以发挥数据本地化特点(locality),仅当节点无法处理本地数据时，再采用就近原则寻找其它可用计算节点
最终将流缩减为一个值的终端操作,我们称之为缩减操作。在上一节中提到的 min(),max() 方法返回的是流中的最小或者最大值,这两个方法属于特例缩减操作。...而通用的缩减操作就是指的我们的 reduce() 方法了,在 Stream 类中 reduce 方法有三种签名方法,如下所示: 清单 5. reduce() 方法的三种实现 public interface...extends DoubleStream> mapper); ... } 其中最通用的应该就属 mapv 和 flatMap 两个方法了,下面将以不同的例子分别来讲解着两个方法。...因为这三大约束确保在并行流上执行操作的结果和在顺序流上执行的结果是相同的。 ...在缩减操作部分我们一共提到了三种签名的 reduce() 方法,其中第三种签名的 reduce() 方法最适合与并行流结合使用。 清单 16.
元素求和 reduce 在我们研究如何使用 reduce 方法之前，先来看看如何使用 for-each 循环来对数字列表中的元素求和 int sum = 0; for (int x : numbers)...首先， 0 作为Lambda（ a ）的第一个参数，从流中获得 4 作为第二个参数（ b ）， 0 + 4 得到 4 ，它成了新的累积值。...最后，用 12 和流中最后一个元素 9 调用Lambda，得到最终结果 21 你可以使用方法引用让这段代码更简洁。...在Java 8中， Integer 类现在有了一个静态的 sum方法来对两个数求和，这?...考虑流中没有任何元素的情况。 reduce 操作无法返回其和，因为它没有初始值。这就是为什么结果被包?在一个 Optional 对象里，以表明和可能不存在。
key 分布不均匀 业务数据本身的欠缺性 建表设计方法不对 有些 SQL 难免会有一下数据倾斜不可避免 表现的形式： 任务完成进度卡死在99%，或者进度完成度在100%但是查看任务监控，发现还是有少量（...true，生成的查询计划会有两个 MR Job。...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...count distinct 时，将值为空的情况单独处理，如果是计算 count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。...如果还有其他计算，需要进行 group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行 union。
当数据的规模大到一定程度，单独的机器已经无法负荷。那么能够怎么办呢？首先能够想到的办法，就是增加机器。...MapReduce，其实从运行来说，就是分为大的两个阶段的，一个阶段是MapTask（将大任务拆分为小任务），第二个阶段是ReduceTask（小任务计算结果重组），两个阶段之间，有个Shuffle的过程...需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作； Shuffle Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。...的结果文件进行归并排序； 合并成大文件后，shuffle过程也就结束了，进入reduce方法。...由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可； Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。
常用的group方法，介绍给大家。...project:管道的投射，可以从子文档中提取字段，可以重命名字段 group:将文档根据特定的字段的不同值进行分组 unwind:可以将数组中的每一个值拆分为单独的文档。...skip:接受一个数字n,丢弃结果集中的前n个文档，将剩余文档作为结果返回。...起初我用的是比较笨的方法，并没有注意到query自身就可以进行排序并且还可以发挥前n个最大的结果集的能力。下面是这两个方法的代码。。...(), new BasicDBObject("total", total), reduce);//groupby mac_id,在刚刚的查询条件下，执行reduce函数，并且将获得值放在名为total的字段中
， 然后在流上执行一个filter-map-reduce 来获得红色widgets重量的总和。...，而不是在每个单独元素上立即执行操作，从而促进并行执行。...，以及其他线程安全隐患 如果行为参数确实有副作用，除非显式地声明，否则就无法保证这些副作用对其他线程的可见性，也不能保证在同一条管道内的“相同”元素上的不同操作在相同的线程中执行。...它不仅是一个“更抽象的”——它在流上把流作为一个整体运行而不是作用于单独的元素——但是一个适当构造的reduce操作本质上是可并行的，只要用于处理元素的函数（s）是结合的associative和无状态stateless...组合函数结合了两个部分结果，产生了一个新的中间结果。 (在并行减少的情况下，组合是必要的，在这个过程中，输入被分区，每个分区都计算出部分的累积，然后将部分结果组合起来产生最终的结果。）
今天是Python专题第6篇文章，给大家介绍的是Python当中三个非常神奇的方法：map、reduce和filter。...这个MapReduce不是一个分布式的计算方法么，怎么又变成Python中的方法了？...reduce 相比于map，reduce的操作稍稍难理解一点点。它也是规定一个映射，不过不是将一个元素映射成一个结果。而是将两个元素归并成一个结果。...和map不同的是，reduce最后得到一个结果，而不是一个迭代器或者是list。 我们光说有些抽象，不妨来看一个例子，就看最简单的一个例子：reduce函数接收两个数，返回两个数的和。...10，同样，我们也可以将reduce中的方法定义成匿名函数，一样不影响最终的结果。
这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类型的数据应用不断被要求提出，一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意，相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。最近半年来的Spark之热就是典型例子。...RDD可以被驻留在RAM中，往后的任务可以直接读取RAM中的数据；同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并，从而减少了大量不准确的结果输出，极大减少了HarddiskI/O，使复杂数据分析任务更高效...RAM中，Java回收垃圾缓慢的情况严重，导致Spark性能不稳定，在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。...不能处理大数据，单独机器处理数据过大，或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时，常常出现RAM空间不足或无法得出结果。...然而，Map/Reduce运算框架可以处理大数据，在这方面，Spark不如Map/Reduce运算框架有效。
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