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Spark教程课件.rar

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简介:
本资源为《Spark教程课件》,包含Spark基础概念、环境搭建及编程实践等内容,适合初学者快速入门和掌握大数据处理技术。 Spark 是一个快速(基于内存)、通用且可扩展的集群计算引擎,并已成为 Apache 最活跃的开源项目之一,拥有超过 1000 名活跃贡献者。Spark 的主要特点包括: - 快速:与 Hadoop 的 MapReduce 相比,Spark 基于内存的操作速度是其百倍以上;基于硬盘的操作也快十倍以上。 - 易用且通用:Spark 实现了高效的 DAG 执行引擎,并能够通过在内存中高效处理数据流来提升性能。

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  • Spark.rar
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    本资源为《Spark教程课件》,包含Spark基础概念、环境搭建及编程实践等内容,适合初学者快速入门和掌握大数据处理技术。 Spark 是一个快速(基于内存)、通用且可扩展的集群计算引擎,并已成为 Apache 最活跃的开源项目之一,拥有超过 1000 名活跃贡献者。Spark 的主要特点包括: - 快速:与 Hadoop 的 MapReduce 相比,Spark 基于内存的操作速度是其百倍以上;基于硬盘的操作也快十倍以上。 - 易用且通用:Spark 实现了高效的 DAG 执行引擎,并能够通过在内存中高效处理数据流来提升性能。
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    本资料为大学三年级学生在《Spark大数据处理》课程中完成的设计项目,包含多个基于Apache Spark的大数据应用案例分析与实现。 为了巩固流数据处理技术的掌握情况,并锻炼团队协作能力,同时提高对Spark数据处理技术的理解与综合运用能力,我们开展了一个项目:某网站系统实时生成日志信息,记录用户访问系统的各项细节,包括IP地址、用户名、访问时间以及请求和响应详情。其中,IP地址用于反映全国各地用户的访问状况;通过对IP地址的深入分析,可以了解各地区对该网站活跃度的情况,并据此评估该网站公司在不同区域市场推广活动的效果及所需投入的成本。这个项目是针对网站运营方向的一个典型技术案例。
  • Flask.rar
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    本资源为《Flask教程课件》,包含Flask框架的基础知识、应用开发实例及项目实战等内容,适合Web开发初学者学习。 **Flask框架详解** Flask是一款轻量级的Web服务程序,由Armin Ronacher开发,并基于Python语言构建而成。它强调简洁性和可扩展性,使开发者能够快速搭建自己的Web应用。其核心组件包括Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎。 ### 1. 蓝图(Blueprint) 蓝图是Flask的一个高级特性,用于组织大型应用程序的不同部分。通过将功能拆分到独立模块中,并使用蓝图进行组合,可以更好地管理复杂项目结构。注册一个蓝图至主应用只需调用`blueprint.register(app)`方法即可。 ### 2. 路由(Routing) 路由是Flask用来匹配URL与特定视图函数的机制。我们可以通过装饰器如`@app.route()`定义这些规则,例如: ```python @app.route(/) def hello_world(): return Hello, World! ``` 这里,“/”代表访问网站根目录时将调用`hello_world()`这一视图函数。 ### 3. Session和Cookie 在Web应用中,Session和Cookie用于跟踪用户状态。Flask内置了对Session的支持,可以用来存储会话信息。这些数据可以在服务器端(对于敏感信息)或客户端(非敏感偏好设置等)进行保存。示例如下: ```python from flask import session @app.route(/login) def login(): session[logged_in] = True return You are logged in. @app.route(/logout) def logout(): session.pop(logged_in, None) return You are logged out. ``` ### 4. 上下文(Context) Flask中的上下文指的是当前请求的环境,包括了请求对象和响应对象等。在视图函数内部可以直接访问`request`、`session`等变量,因为它们会被自动注入到请求上下文中。 例如: ```python from flask import request @app.route(/ip) def show_ip(): return Your IP is: + request.remote_addr ``` ### 5. Cookie处理 Cookie是客户端存储的小型文本数据。服务器可以通过`response.set_cookie()`设置,而客户端则可以使用`request.cookies.get(name)`获取这些值。 示例: ```python from flask import Flask, request, make_response app = Flask(__name__) @app.route(/) def home(): response = make_response(Welcome!) response.set_cookie(username, John Doe) return response @app.route(/check) def check_username(): username = request.cookies.get(username) return fYour username is: {username} ``` 以上是关于Flask框架的一些核心概念和使用方法。掌握了这些基础知识,你就可以开始构建具有丰富功能的Python Web应用了。在实际项目中,还可以结合SQLAlchemy进行数据库操作、利用Flask-Login实现用户认证或者通过Flask-WTF创建表单等工具来进一步增强你的应用程序的功能性和安全性。
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    本教程课件系统介绍了MATLAB编程语言及其应用,涵盖基础语法、数值计算、数据可视化等内容,适合初学者和进阶学习者使用。 Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件,Matlab课件。
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    《Spark基础教程》是一本全面介绍Apache Spark编程框架的入门书籍,适合初学者了解大数据处理技术。书中涵盖了Spark的核心概念、安装配置及实践案例,帮助读者快速掌握数据并行计算技能。 Spark入门学习教程涵盖了Spark各个模块的介绍及使用方式,共包含16讲内容。
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    本课程提供全面深入讲解Apache Spark及其实时处理组件Spark Streaming的核心概念与编程技巧,包含丰富示例和实战演练。 分享一套关于Spark与Spark Streaming的经典视频教程,这套课程非常适合学习Spark及Spark Streaming的相关知识,并提供代码和环境支持。我之前购买了此教程,现在愿意无偿分享给需要的人,同时也欢迎有兴趣的朋友加入交流讨论中来。
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    本课程提供18个讲座的PCIe实战教程课件,内容涵盖协议解析、系统架构和应用案例分析等,适合深入学习PCI Express技术的专业人士。 PCIe实战课件18讲.rar
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    本资源为《卡尔曼滤波教程》课程课件,深入浅出地介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其应用方法,适合初学者及进阶学习者使用。 **卡尔曼滤波详解** 卡尔曼滤波是一种在噪声环境下估计动态系统状态的最优方法,由鲁道夫·卡尔曼于1960年提出。它被广泛应用于控制理论、信号处理、航空航天、导航系统、机器人学以及图像处理等领域。本课件旨在为学生提供深入浅出的卡尔曼滤波学习资源。 **基础概念** 1. **状态空间模型**:卡尔曼滤波基于状态空间模型,将系统的状态和观测数据以矩阵形式表示,并通过一系列方程描述系统的动态变化。 2. **线性高斯系统**:该方法适用于处理线性系统,并假设噪声为零均值的高斯白噪声。这意味着它们的概率分布是对称且在所有频率下均匀分布。 3. **预测与更新**:卡尔曼滤波的核心在于两个步骤,即预测(预测下一时刻的状态)和更新(根据新的观测数据修正预测状态)。 **滤波过程** 1. **预测阶段**:利用上一时刻的系统状态和动态模型来预测下一时刻的状态,并计算相应的误差协方差。 2. **更新阶段**:结合实际观察到的数据,通过观测模型校正预测状态,从而更新状态估计并确定新的误差协方差值。 3. **卡尔曼增益**:它表示了在每次迭代中用于权衡预测信息和观测信息的权重比。 **核心方程** 1. **状态预测方程**:描述系统从一个时间点到下一个时间点的状态变化情况。 2. **观测方程**:将系统的内部状态映射为可以测量的数据,以便于获取实际观察值。 3. **卡尔曼增益更新公式**:用于计算每次迭代时的卡尔曼增益数值。 4. **状态更新方程**:基于上一步骤中的卡尔曼增益来修正和改进当前的状态估计。 **扩展与应用** 1. **扩展卡尔曼滤波(EKF)**: 适用于非线性系统的处理,通过局部线性化方法近似使用标准的卡尔曼滤波算法。 2. **无迹卡尔曼滤波(UKF)**: 使用辛几何的方法来处理非线性的动态系统问题,在精度和稳定性方面优于扩展卡尔曼滤波器。 3. **粒子滤波**:适用于面对非线性和非高斯噪声的情况,通过大量的随机样本(即“粒子”)来近似后验概率密度函数。 **实例讲解** 本课件可能包括了飞行器导航、自动驾驶汽车定位或传感器融合等实际案例分析。这些例子有助于学生理解卡尔曼滤波的工作原理和应用方式,使他们能够更好地掌握抽象的数学理论知识。 总结来说,卡尔曼滤波是理解和解决动态系统状态估计问题的重要工具之一。北京航空航天大学提供的课件为学习者提供了一个全面的学习平台,其中不仅涵盖了基本理论内容还通过具体实例来帮助学生理解其实际应用场景,对于希望深入了解卡尔曼滤波的人来说是一份宝贵的资料。
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    《Spark 完整视频教程》是一套全面介绍Apache Spark大数据处理技术的在线课程,适合初学者及进阶用户学习使用。 Spark全面讲解的代码已准备好,其中去除了解压密码,请大家欢迎下载。