简易版本一键免密登陆(通过ssh-copy-id) 修改主机名配置hosts cat >>/etc/hosts<<EOF #添加各个节点hosts解析 172.20.2.222 cm-server 172.20.2.203 hadoop-1 172.20.2.204 hadoop-2 172.20.2.205 hadoop-3 EOF 配置cm-server免密钥登录其他节点 ssh
<!doctype html><html><head><meta charset='UTF-8'><meta name='viewport' content='width=device-width initial-scale=1'> <style type='text/css'>html {overflow-x: initial !important;}:
1. 2张图片并排 \begin{figure}[htbp] \centering \subfigure[]{ \includegraphics[width=5.5cm]{figure/Fig3-1.png} \label{Fig3-1} } \quad \subfigure[]{ \includegraphics[width=5.5cm]{figure/Fig3-2.png} \label{Fig3-2} } \caption{ The ....... of neurons.}
一，概述 我依照博文：https://www.cnblogs.com/liugp/p/16286645.htm ，进行了CDH集群的部署。总体来说，基本比较顺利。 在部署过程中，发生了一些小问题。本文以原博主的步骤 进行说明，详细说明我在部署过程中遇到的问题以及解决方法。 二，机器环境配置 以下步骤默认为集群内每个机器进
1把RDS的信息做成configmap apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: nacos-cm data: mysql.host: "阿里云 RDS 内网地址" mysql.db.name: "数据库名" mysql.port: "数据库端口" mysql.user: "数据库用户名" mysql.password: "数据库密码&qu
trim string to the specified number of bytes 把字符串转成字节数组后，截断至特定长度时，可能会导致尾部乱码，可以使用以下方法进行安全截断 @@@code foreach (var encode in new Encoding[]{ Encoding.UTF8, Encoding.Unicode,
package com.oop; import java.util.Scanner; public class Demo4 { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int m = sc.nextInt(); int n = sc.nextInt(); int cm = getCM(m, n); System.out.println(cm); sc.close
背景 最近在给一个物流系统做TiDB POC测试，这个系统是基于MySQL开发的，本次投入测试的业务数据大概10个库约900张表，最大单表6千多万行。 这个规模不算大，测试数据以及库表结构是用Dumpling从MySQL导出，再用Lightning导入到TiDB中，整个过程非常顺利。 系统在TiDB上跑起来后，通过Dashboard
浏览遥感影像的时候，经常需要根据波段的中心波长去判断该波段的属性，如RGB,NIR等，那么就需要了解电磁波谱的划分范围。这里简单总结了常用的几个电磁波谱范围及对应的种类划分。 波段名称 波长（单位/μm） 蓝色（B） 0.43~0.47 绿色（G） 0.50~0.56 红色 （R） 0.62~0.76
体测结果公示 项目 分数 成绩 1000米跑步 4分15秒 13.2分 50米短跑 6秒99 16分 BMI 30.1 9分 肺活量 4040 11.1 体前屈 29.6cm 10分 引体向上 0 0分 立定跳远 220cm 64分 总成绩 - 65.7分 接下来，还有三次体测机会，更新1000米跑步成绩
https://www.indezine.com/products/powerpoint/learn/textandfonts/2016/resize-text-boxes-accurately.html Note: Do you see the Width and Height values in centimeters rather than inches? That's not an issue since you will either see centimeters or inches
原文链接：https://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/29688041 说起刷ROM的动机，除了上面说的用来看Android系统源码在真实设备上的运行效果，还有很多值得说的。回想起PC时代，我们对我们自己拥有的设备（电脑），基本上能做的就是在上面重装系统。这个系统是厂商做好给我
总页宽：21cm,总页高：29.7cm 上下左右边距均为2.5cm 页眉页脚均为0.75cm 正文内容宽：16cm，高23.2cm
Break Break用于强行退出循环，不执行循环中剩余的语句（break语句也在switch语句中使用） package com.chen.cm.struct; public class BreakDemo { public static void main(String[] args) { int i=0; while(i<100){ i++; System.out.pr
打印九九乘法表 package com.chen.cm.struct; public class ForDemo04 { public static void main(String[] args) { //打印第一列 for (int i = 1; i <= 9; i++) { System.out.println(1+"*"+i+"="+(1*i)); }
ConfigMap是k8s的配置管理工具，通常用来保存明文的配置信息，以key-value形式传递配置。 一、使用命令创建ConfigMap对象 1.通过--from-literal参数创建 kubectl create configmap mycm1 --from-literal=appid=order-app --from-literal=appsecret=dfdg12342 （1）查看创建结果 kubectl
代码1 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.layers import Activation,Dense,Dropout import numpy as np inputfile = './ban
神经网络 import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation import numpy as np # 参数初始化 inputfile = 'D:/数据挖掘Python/data/bankloan.xls' data = pd.read_excel(inputfile) x_test = data.iloc[:,:8].value
背景描述： 以数据bankloan.xls，前8列作为x，最后一列为y，建立银行风控模型。采用三种算法模型分别得到训练的结果，训练的误差以及混淆矩阵。 一、BP神经网络 混淆矩阵可视化函数cm_plot： def cm_plot(y, yp): from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(
数据初始化 import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation import numpy as np # 参数初始化 inputfile = 'E:\\the_6_school_year\\python\\data\\bankloan.xls' data = pd.read_excel(inputfile) x_te
Bp神经网络:import pandas as pd import numpy as np #导入划分数据集函数 from sklearn.model_selection import train_test_split #读取数据 datafile = './data/bankloan.xls'#文件路径 data = pd.read_excel(datafile) x = data.iloc[:,:8] y = data.iloc[:,8] #划分数据集 x
SVM算法实现 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np from skl
cm_plot 函数代码 def cm_plot(y, yp): from sklearn.metrics import confusion_matrix #µ¼Èë»ìÏý¾ØÕóº¯Êý cm = confusion_matrix(y, yp) #»ìÏý¾ØÕó import matplotlib.pyplot as plt #µ¼Èë×÷ͼ¿â plt.matshow(cm, cmap=pl
一、用神经网络Sequential（序贯模型）搭建 import pandas as pd import numpy as np #导入划分数据集函数 from sklearn.model_selection import train_test_split #读取数据 datafile = 'D:\桌面\data(1)'#文件路径 data = pd.read_excel(datafile) x = data.iloc[:,:8] y = data.i
一、用神经网络Sequential（序贯模型）搭建 代码： import pandas as pd import numpy as np #导入划分数据集函数 from sklearn.model_selection import train_test_split #读取数据 datafile = '../data/bankloan.xls'#文件路径 data = pd.read_excel(datafile) x = data.iloc[:,:8]
