ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部属和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。
2022-04-04 16:50:36 9.97MB Python开发-机器学习
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大数据课程——Hadoop集群程序设计与开发,教师版,提供教学大纲、教案、教学设计、实训文档等,课程内容包含教学准备环境、软件安装、作业、教学文档、演示视频,花费巨额时间亲自制作,下载后可私信提供上述所有教学资料,可按照ppt以及教学文档直接教授
Spark是一种通用内存计算框架,使用Scala语言进行实现,它是一种面向对象、函数式编程语言,能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集
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微分域网格曲面计算框架 网格变形 网格融合 网格光顺 应用算法 形状插值 微分方程 或优化方程 核心引擎 共性问题 操纵微分属性及边界条件以反映用户编辑意图 运动合成 三角网格 输入数据 交互界面 用户交互
2021-11-29 10:39:36 39.97MB 三维图形技术
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A python framework for creating, editing, and invoking Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) circuits.
2021-11-26 14:36:01 881KB Python开发-其它杂项
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分布式并行计算框架PARALL 应用场景:解决实时统计一些复杂的报表,统计的数据量大,而且数据来源多个不同的表结构,最终界面展示超长时间。 解决方案:为了提高效率,用多线程按列去统计,在所有线程完成统计任务后,将结果汇总,然后统一展现。 具体使用方法请参考 http://ctjee.com/customized.html#mod6
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手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 知识点介绍、代码演示、逻辑分析、灵活举例、使用图形的方式详细演示代码的流程和细节、整合企业级实战案例,全面讲解并突出重点,让学习也变成一种快乐。 课程亮点 1,知识体系完备,阶段学习者都能学有所获。 2,综合各种方式演示代码、分析逻辑,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。 3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。 4,使用综合案例来加强重点知识,用切实的应用场景提升编程能力,充分巩固各个知识点的应用。 5,整个课程的讲解思路是先提出问题,然后分析问题,并编程解决解题。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章、Spark 基础环境 1.课程安排说明 2.Spark 框架概述 3.快速入门 4.Standalone集群及HA 5.Spark 应用开发入门 6.Spark 应用提交 7.Spark on YARN 8.应用部署模式DeployMode 第二章、SparkCore 模块 1.RDD 概念及特性 2.RDD 创建 3.RDD 函数及使用 4.RDD 持久化 5.案例:SogouQ日志分析 6.RDD Checkpoint 7.外部数据源(HBase和MySQL) 8.广播变量和累加器 9.Spark 内核调度 10.Spark 并行度 第三章、SparkSQL 模块 1.快速入门:词频统计 2.SparkSQL 概述 3.DataFrame 4.RDD与DataFrame转换 5.数据分析SQL和DSL 6.案例:电影评分数据分析 7.DataSet 8.外部数据源Exeternal DataSource 9.集成Hive 10.自定义函数UDF 11.分布式SQL引擎(spakr-sql和Spark ThriftServer) 12.Catalyst 优化器 第四章、离线综合实战 1.综合实战概述(需求、调研、业务) 2.环境搭建(大数据环境和应用开发环境) 3.项目初始化(工具类和属性文件) 4.广告数据ETL 5.Spark 分布式缓存 6.业务报表分析 7.应用执行部署 8.Oozie和Hue集成调度Spark 应用 第五章、SparkStreaming 模块 1.Streaming流式应用概述 2.Streaming 计算模式 3.SparkStreaming计算思路 4.入门案例 5.SparkStreaming工作原理 6.DStream及函数 7.集成Kafka 8.案例:百度搜索风云榜(实时ELT、窗口Window和状态State) 9.SparkStreaming Checkpoint 10.消费Kafka偏移量管理 第六章、StructuredStreaming模块 1.StructuredStreaming 概述(核心设计和编程模型) 2.入门案例:WordCount 3.输入源InputSources 4.Streaming Query 设置 5.输出终端OutputSink 6.集成Kafka(Source和Sink) 7.案例:物联网设备数据分析 8.事件时间窗口分析 9.Streaming Deduplication数据去重 10.Continues Processing连续流处理 第七章、实时综合实战 1.综合实战概述(需求、环境搭建和项目初始化) 2.模拟交易订单数据 3.数据实时ETL存储Kafka 4.实时应用停止 5.实时增量存储(存储HBase和Elasticsearch) 6.实时订单报表(Kafka-StructuredStreaming-Redis) 7.实时应用性能调优(数据本地性、反压机制、动态资源和日志管理)
2021-10-29 18:06:32 4KB spark sparksql 大数据 数据分析
DPark 是 Spark 的 Python 克隆,是一个Python实现的分布式计算框架,可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。 DPark 由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark 完成。
2021-09-19 08:51:27 619KB Python开发-其它杂项
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PM05-张云聪-百度统一分布式计算框架Bigflow 安全设计
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