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学好机器学习和大数据必备的6本好书!

机器学习和数据科学是复杂而相互关联的概念。要想让自己在技术紧跟趋势,你必须消耗大量的时间进行知识的更新。 日复一日的重复劳动不等于学习,这样仍有可能掉队。 所以一方面我们需要学习新知识,一方面保持实操经验。这样完美技能的组合,才能帮助你在行业中取得成功。 尽管互联网上存在大量的学习资源,但对于信息的选择并不是一件容易的事情,所以,选择几本优秀的书籍尤为重要。 这里我们精选出六本好书,助你学好机器学习和大数据科学! 1. Machine Learning Yearning 认识机器学习,吴恩达著 现代数据技术,大数据和数据科学过程开发和生产精确的机器学习系统不是什么新东西了。 大数据学习扣qun: 74零零加4一3八yi虽然它们不是同义词,但是它们之间息息相关,因此,如果你在数据行业工作,那么提高对机器学习的理解和认识很有必要。 你可以从这本优秀的

如何在运行pyspark时加载本地jar包?

某内网项目需要测试spark和mongodb联调,因为不能连接外网,所以下载好了相应的jar包扔进去了。 官网给出的事例代码如下: ./bin/pyspark --conf "spark.mongodb.input.uri=mongodb://127.0.0.1/test.myCollection?readPreference=primaryPreferred" \ --conf "spark.mongodb.output.uri=mongodb://127.0.0.1/test.myCollection" \ --packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.4.0 其中--packages参数后面指定的jar包会自动从maven包中心下载,对于无法连接互联网的机器,会提示错误。 其实,答案很简单,只需要在后面跟上--jars参数就好: ./pyspark --conf "spark.mongodb.input.uri=..." --conf "spark.mongodb.output.uri=..." --jars ...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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