2.2 编译Spark官网源码方式 在经过2.1章节使用Spark原生Thrift部署失败后，尝试使用Spark源码的方式编译Thrift。...在命令行指定-Phive-thriftserver参数后会编译失败，在CDH的Spark版本默认是不编译Thrift模块的，所以在命令行无法正常编译。...通过部署测试发现， 可以通过beeline访问Thrift Server服务，在执行SQL命令时无法正常读取Hive上的库和表。通过后台也会报错 ?...2.6 Gateway上使用hive1的依赖包方式 通过在C6上使用C5的依赖包的方式部署Kyuubi测试是否能够正常部署使用Thrift Server. 1.将C5的/opt/cloudera/parcels...jar包并且包含相应的hive依赖放到CDH，启动失败。
以往也和亚马逊的同事讨论过，其中失败的原因。明显，美国的同事和中国国内的同事理解不同。而我认为，经过这样的失败，多数亚马逊人依然不理解失败的本质原因。...我猜测，即便已经是在市场被蚕食的事后了，如果再给亚马逊一次机会，我们回到昨日，到那个收购卓越网的重磅事件之前，重新开辟中国市场，它依然会失败，或者说，未必会比今日好多少。...显然它的思路本身无可指摘，因为全球，无论是欧美还是日本，基本上都是一套界面框架。...要在中国搞好本土化，不只是给你的产品改个样式，变个颜色，换个文字，而是需要从战略上重视起来。那些脑海中的概念、成见，乃至常识，它们的成立性和合理性到了中国都要重新审视。...本质上束缚的框架越少，本土化越容易进行，这么做确实不能保证正确性，但是不这么做只能玩完。 不放下高傲的身段，就不能足够了解中国。不足够了解中国，就很难再中国的战场上凯旋。
通过zabbix配置邮件告警的时候，发现邮件访问不了 之后将脚本copy到window上执行发现可以正常发送 linux却不行，以为是python版本问题，经过检验并不是 新建send.py文件 代码如下...import sys # configure your own parameters here #下面邮件地址的smtp地址 mail_host = 'smtp.163.com' #用来发邮件的邮箱,在发件人抬头显示...) if __name__ == '__main__': excute('1559843332@qq.com', 'chyhis is title', 'this is content') 在windows...下，通过python send.py 执行之后即可收到邮件 之后放在linux上却 /usr/local/python3/lib/python3.7/socket.py Traceback (most...上执行python send.py，嗯，完美！
问： 我已经成功地使用以下sed命令在Linux中搜索/替换文本： sed -i 's/old_string/new_string/g' /path/to/file 然而，当我在Mac OS X上尝试时...答： 在 Linux 系统上使用命令 man sed 查看手册， NAME sed - stream editor for filtering and transforming...在 MacOS 系统上使用命令 man sed 查看手册， NAME sed – stream editor 简介是流编辑器。...可见 -i 后面是必选参数 extension，不写上扩展名参数就会报错，于是命令执行失败。...如果要同一个命令在两种系统上都成功执行，可写成： sed -i'' -e 's/old_string/new_string/g' /path/to/file #或者 sed -i'.bak' -e 's
最近用AAU写游戏外挂代码，结果几个客户的电脑上打开游戏进程失败，通过远程协助在客户电脑上鼓捣了好久都没有找到原因。...后经过测试，AAU程序改动这个参数以后，以前打开外部进程失败的机器上也可以打开成功了。...然后查了查资料，可能是0x1FFFFF这个值是WINDOWS新版系统才能正常使用的值，而旧版的系统识别不了这个标志，所以会运行失败。估计遇到此问题的都是没有打过更新补丁的XP机。
这一胜利不仅证明了深度神经网络在图像分类上的巨大潜力，也展示了使用GPU进行大型模型训练的优势。...程序在host（CPU）上运行，将数据发送至device（GPU），并启动kernel（函数）在device（GPU）上执行。...需要牢记的是，核心函数是在设备（GPU）上执行的。这意味着它使用的所有数据都应当存储在GPU的内存中。...除此之外，我们还需要通过调用cudaMalloc函数在设备上分配内存，并利用cudaMemcpy函数在主机内存和设备内存之间传输数据。...下面是CPU和GPU在NxN矩阵乘法上的性能比较： 正如您所观察到的，随着矩阵大小的增加，矩阵乘法运算的 GPU 处理性能提升甚至更高。
你可能会疑惑，为什么不用数据集中的所有数据来训练及评估模型呢？ 这看上去是合理的。通常我们会有如下的猜测：应该用尽可能多的数据来训练模型；再同一个数据集上评估模型生成报告能评价模型的好坏。...在这篇文章中，你会发现证明上述猜测的困难，同时能明白为什么在未知数据上测试模型是很重要的。...最好的描述性数据能够在观测数据集上非常准确，而最好的预测性模型则希望能够在为观测数据集上有着良好的表现。 过度拟合 在训练集上评估预测性模型的不足之处在于你无从得知该模型在未观测数据集上的表现如何。...在这一观点下，我们知道仅仅在训练集上评估模型是不够的，在未观测数据集上检验模型的泛化能力才是最好的方法。...上述观点帮组我们理解为什么评估预测性模型的好坏时我们采用划分训练集测试机、交叉验证和多重交叉验证是至关重要。
NVIDIA的Jetson Orin SoC最多支持2个第二代DLA(第二代DLA在功耗效率方面表现最佳)，而Xavier SoC最多支持2个第一代DLA。...为什么在Orin上使用DLA是必要的？ DLA的峰值性能对Orin的总深度学习（DL）性能贡献在38%至74%之间（取决于电源模式，详见下表）。...DLA平均比GPU功耗效率高3倍至5倍（取决于电源模式和工作负载)，下表显示了在JetPack 5.1.1下，根据不同的电源模式，基于Jetson AGX Orin 64GB的DLA相对于GPU的性能与功耗比率...注意： Jetson AGX Orin 64GB在30W和50W功率模式下的DLA TOPs与用于汽车领域的DRIVE Orin平台的最大时钟频率相当。
当有一个 exa 替代方案时，为什么要花时间眯着眼睛看黑白文字呢？ exa 是一个常规 ls 命令的现代替代品，它让生活变得更轻松。这个工具是用 Rust 编写的，该语言以并行性和安全性而闻名。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索，它还能帮助我了解当前的 xattrs。
CSS Grid是一种在网络上创建布局的新方法。在我们第一次使用浏览器原生的CSS网格布局后，发现这种方式给我们带来太多好处了。...现在我来一一解释一下为什么认为CSS Grid优于Bootstrap的三个理由： 元素会更简单 用CSS Grid替代Bootstrap能让HTML代码更干净。...具体来说，是需要添加这个： 这可能是一些人支持Bootstrap的一个论点：在尽可能简化网络的时候，你不必太担心CSS，而只需在HTML中定义布局。...但是，正如下一个论点，元素和布局之间的耦合实际上是一个弱点，特别是涉及到灵活性的时候。 布局更灵活 如果你想要根据屏幕的大小来改变布局，比如当在移动设备上查看的时候，菜单移到最上面一行。...在我写这篇文章的时候，全球75%的网站流量已经能够支持CSS Grid。
这篇文章为什么能发表在Science上？ ?...在我们课题组的一次大组讨论会上，一位研究生向大家介绍了这篇文章，引起了大家很大的兴趣和热烈的讨论。 就是这样一篇看去“很简单”的文章，为什么能发表在“顶尖级”的刊物Science上呢？...阅读障碍者在母语的嗓音识别上有显著差异，而在不熟悉的汉语上，差异不显著。...文章的起点站得不高，提出的问题不是学术界普遍关心的重要问题，也就很难有希望发表在高端的国际刊物上。...本文的通信作者在这个领域很有影响，已经在Science上发表过文章，可能存在“名人效应”，这些就不必分析了。
王小川泪洒纽交所只因创业维艰 在敲钟仪式上，王小川说，“十四年太可怕，把最美好的青春都献给了互联网。”王小川将搜狗当成自己的儿子一般看待。...从大学实习就加入搜狐的王小川，将最美好的青春也完全献给了搜狗，事实上，在搜狗走到每一个十字路口，外界都认为，凭借自己的才能和天资，王小川完全可以离开搜狗再行创业，同样可以取得一番成就，不过，王小川还是扎在了搜狗这只船上...王小川将最美好的青春贡献给了互联网，事实上，搜狗对中国互联网也做出了巨大的贡献。搜狗属于典型的互联网公司，通过产品改变世界；搜狗团队也颇具工程师文化和极客精神，曾被业界视作是中国的“小版谷歌”。...在商业化上，王小川提出的“三级火箭”模式则给PC客户端软件找到了变现的模式，搜狗财报显示，2014年Q1起，搜狗已经持续15个季度实现了规模性盈利，2016年的总营收达到了44亿元，非美国会计准则下的净利润达...一些公司抓住风口快速壮大，尽管不被外界认同在赚钱能力上却很有说服力——毕竟资本也不是傻子。一些公司过于注重情怀，甚至有“生意洁癖”，忽视或者弱化生意本质，不接地气，也缺乏市场竞争力。
“规模化修改”的营销价值无需赘言，为什么之前没有？ 不是因为别的平台运营不聪明，而是大家都有一个常识：用户资料是用户在互联网平台最基础的数字资产。...当然，能改成什么，就像你身份证上的名字一样，不是你说了算，比如违法违规的昵称在平台是被禁止的，但平台能做的，是禁止注册或封杀账号，而不是修改昵称。...而且，还有一些用户的昵称没有被修改，这些用户也会疑惑，为什么隔壁老王都是“宝宝”了，我却不是？一个华而不实的功能，却让用户疑惑，为什么要这样去设计产品？...对于支付宝而言，诚然，大胆地改昵称，确实让其在六一儿童节这天收获了不少关注，微博上确实也有一些用户对这个“彩蛋”是表示惊喜的。...在知乎，有人说，这就是一个游戏，干嘛这么认真、上纲上线？ 微博上很多用户还欢呼雀跃呢，还有人为了自己没被加“宝宝”耿耿于怀。“你们大人太认真了，就不能有意思一点吗”？
很多看似不切实际的有关新零售的想象正在一步步变成现实，无人超市、人脸支付、语音交互……这些看似在科幻大片里面的场景正在一遍又一遍地在淘宝造物节上上演。那么，淘宝究竟为什么要做淘宝造物节呢？...因为在每年的淘宝造物节上，淘宝总是会发布一些东西，这些东西往往能够引领下一年甚至下几年的一个发展方向。...比如，现在在淘宝造物节上比较赚人眼球的“淘咖啡”，它就是将以人脸识别、语音交互、大数据、云计算等多个新技术完全囊括在了这样一个场景之中，通过这个场景下的黑科技的整合和处理来让用户的购物体验得到提升。...因为在传统逻辑下，线上购物和线下购物的一个非常大的优越点就在于支付的流程上。...在今年的淘宝造物节上，我们就看到了拿起东西就能够离开的，非常简单的购物场景。这在以往的逻辑当中，这种购物方式甚至在线上购物逻辑中都是无法实现的。
所以我推荐学习诸如进化算法、传统搜索等更基本的概念等 AI 概念，因为这些概念可以在 NN 失败时的各种情况下取得很好的结果。...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。基于他们的结果，发现了2个很有趣的结果。...但是这个操作让我们看到为什么旋转方差很重要。根据作者的说法，采用特征的线性组合(这就是使ResNets不变的原因)实际上可能会错误地表示特征及其关系。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based
图片来源：新浪科技 为什么全球各大公司心甘情愿采用在云基础设施服务领域承担如此高昂的支出？FinOps又在其中扮演什么角色？ 我们从FinOps的诞生开始谈起，来了解云基础设施服务与FinOps。...简而言之，FinOps为云计算的可变支出模型提供了财务问责制度，实质上是一种云基础服务。 02 FinOps从何而来？...03 FinOps在国内发展如何？ 尽管在全球范围内已有多家公司采用FinOps优化云成本，但FinOps在国内仍是较为陌生的技术手段。...让企业上云的每一分钱充分发挥投资价值。...他现在是ppiCloudability的FinOps副总裁兼FinOps基金会主席 JR在美国、亚太地区、英国和欧盟的多个 AWS re:Invents 和数十场会议上就云成本优化发表了演讲。
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？...深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。...目前该项目在 GitHub 上已成为最流行的机器学习库之一。...图 1 和图 2 给出了不同类型数据集的基准测试结果 实证调查：为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习 归纳偏差。基于树的模型在各种超参数选择中击败了神经网络。...发现 3：通过旋转，数据是非不变的 与其他模型相比，为什么 MLP 更容易受到无信息特征的影响？
所以我推荐学习诸如进化算法、传统搜索等更基本的概念等 AI 概念，因为这些概念可以在 NN 失败时的各种情况下取得很好的结果。...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。...但是这个操作让我们看到为什么旋转方差很重要。根据作者的说法，采用特征的线性组合(这就是使ResNets不变的原因)实际上可能会错误地表示特征及其关系。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based
事实上，打着“国家安全”的旗号，美国也确实不止一次找过中国的麻烦： 17年5月，美国军方宣布因存在大量漏洞不符合安全使用标准，停用所有大疆的产品。随后大疆宣布开放漏洞奖励计划。...仅一年时间就这么多状况，碰瓷都不敢这么碰… 结合6月正式开打的“中美贸易战”，尽管在国际上中国一向以佛系态度示人，但现在双方的竞争似乎愈演愈烈。...站在美国的立场上，似乎中国连呼吸都是在搞事。频频对中国发难，看似维护国家安全的同时，顺带抹黑一把对手，再借势发展一波“安全防御措施”之类。一石二鸟也不止我们才会玩。
03）为什么要学习 C语言？ 很多初学者会感到困惑，C 语言既然工作岗位不多，为什么还要学习呢？学习 C语言能做什么？如果这两个问题搞不清楚的话，学习的过程中就容易脱靶。...C语言是由贝尔实验室的 Dennis Ritchie 在 1969 年~ 1973 年间发明创造的。...第一，C语言在计算机领域起到了承上启下的作用。 C语言非常的简洁，几乎没有任何冗余。上手难度几乎为 0，除了指针难以被新手掌握以外，其他的基础语法都很容易上手。...第二是函数库：简单来说，函数库就是别人编写好的 C 函数，你可以直接拿来调用，比如说调用 printf() 函数就可以在屏幕上打印。
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