独立集群提交 # 启动集群bin/start-cluster.sh# 提交job./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar --input hdfs:/user/yuan/input/wc.count --output hdfs:/user/yuan/swwwttt yarn session # 启动集群./bin/

架构图 +--------------------+ +----------------+ +----------------+| | | NODE 1 | | NODE 2 || TOPIC ROUTE INFO |

1、概述 源码放在文章末尾 该项目实现了五子棋对战AI，可以享受和AI下棋的快乐，项目实现思路如下： 博弈树 ●Alpha-Beta剪枝(性能提高较大) ●启发式搜索(性能提高较大) ●落子区域限制(性能提高较大) ●Zobrist哈希(性能小幅提升) ●Qt多线程计算避免界面卡死 ●小概率走法剔除 仅进行Alpha-Beta剪枝+落子区域限制,思考两层,计算量在3k-9k,2s内

1.循环报错log：  [OK] started nvidia persistence daemon...[OK] started nvidia persistence daemon...  2.分析 大前提：在BIOS模式下将secure boot设置为disabled模式# sudo mokutil --sb-stateSecureBoot disabled我的是关闭的,

简介： CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！ 优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门实战课【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言：

前言 前两篇文章中案例均是手写数字识别。 使用数据集为下方图片分割而成的 5000 张 20*20 的图片，训练算法分别为 KNN 和 决策树。 但是从两篇文章末尾的视频可以看出，识别效果并不是很好，误识别的情况比较多。 针对 KNN，尝试修改 K 值大小，识别效果依然无明显改善。在写决策树那篇文章时，发现 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 网站上的训

对象序列化的目标是将对象保存到磁盘中，或允许在同络中直接传输对象。对象序列化机制允许把内存中的 Java 对象转换成平台无关的二进制流，从而允许把这种二进制流持久地保存在磁盘上，通过网络将这种二进制流传输到另一个网络节点。其他程序一旦获得了这种二进制流（无论是从磁盘中获取的，还是通过网络获取的），都可以将这种二进制流恢复成原来的 Java 对象。 1，序列化的含义和意义 序列化机制允许将实现序

6.6 网络API 6.6.3 下载文件API 使用 wx.downloadFile 接口是可使小程序发起HTTPS GET请求，下载文件到手机端。 单次下载的最大文件为50MB。接受Obkect参，参支持属性如下： url（必填）：下载文件的URL header：设置请求的Header。Header中不能设置Referer filePath：指定文件下载后的存储路径,如果不设置将保存