关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我开发了一个GPS应用程序，其中所有设备(在路上移动)每30秒将其坐标发送到服务器。现在我必须计算这些设备之间的距离，所以如果任何设备进入另一个设备的范围内，那么两个设备都会收到通知。我知道如何计算两个坐标之间的距离(感谢Google)，但我不确定如何实现它；如果我们有100万台设备同时向服务器发送数据，那么服务器需要每30秒执行100万*(100万-1)次距离计算。请告诉我如何实现它。我是否需要使用Ha
我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与
我有一个记录的RDD，转换为DataFrame，我想按天时间戳过滤并计算最近30天的统计数据，按列过滤并计算结果。Spark应用程序在进入for循环之前非常快，所以我想知道这是否是一种反模式方法，我怎样才能获得良好的性能，我应该使用spark笛卡尔坐标吗？//FILTERPROJECTRECORDSvalclientRecordsDF=recordsDF.filter($"rowkey".contains(""+client_id))client_records_total=clientRecordsDF.count().toLong这是clientRecordsDF的内容root|-
我有一个包含3个节点的hadoop集群。1个主人和2个奴隶。他们每个人都有24GB的内存。当我执行hadoopfs-put将数据从本地文件系统传输到hdfsdome数据被传输然后我得到一个异常12/11/0619:01:39WARNhdfs.DFSClient:DFSOutputStreamResponseProcessorexceptionforblockblk_-2646313249080465541_1002java.net.SocketTimeoutException:603000millistimeoutwhilewaitingforchanneltobereadyforre
工作3年，换了好几份工作（行业流行性大），每次工作都是裸辞。朋友都觉得不可思议。因为我一直对自己很有信心，而且特别不喜欢请假面试，对自己负责也对公司负责。但是这次没想到市场环境非常不好，一直从春天熬到了秋天，不知不觉4个月过去了。之所以时间这么长，很大部分原因是我希望下份工作是一份稳定的工作，可以让自己好好沉淀，所以必须要满意！包括工作内容+工作薪水！面试了大大小小各种公司，有BAT的，上市的，AB各种轮的，初创的……今天大概列举了下，至少有30家公司。 我认为，对于测试面试以及进阶的最佳学习方法莫过于刷题+博客+书籍+总结，前三者LZ将淋漓尽致地挥毫于这篇文章中，至于总结在于个人，实际上越到
GD32F30x系列CAN通信配置：先找到CAN模块时钟时挂载在APB1总线上的，如下图所示：APB1总线的最大频率为60MHz，如下图所示：根据总线频率可以计算出对应波特率的配置BS1，BS2等；如果不会计算的话也可以直接使用工具，如下图所示：这里工具会直接帮你你计算好BS1、BS2、PRE等参数，并且在改参数的配置下其出错的概率和采样准确率等，可以提高其开发效率。另外需要注意的是，GD32F30x系列的CAN通信出错率会进行计数，当出错计数值达到255时CAN会进入离线状态，并且CAN发送和接收都会失效，所以当总线不稳定的情况下需要注意CAN是否进入离线状态以及需要恢复CAN功能。1、创建
我现在正在做一些数据分析测试，首先，非常简单，我得到了非常奇怪的结果。思路如下:来自互联网访问日志(每次访问一个文档的集合，用于测试9000万个文档)。我想按域获取访问次数(在MySQL中将是GROUPBY)，并获取访问次数最多的10个域我用JavaScript编写的脚本非常简单:/*Countseachdomainurl*/m=function(){emit(this.domain,1);}r=function(key,values){total=0;for(variinvalues){total+=Number(i);}returntotal;}/*Storeofvisitsper
没想到，打开AI黑盒这件事，可能还要靠AI自己来实现了。OpenAI的最新研究来了一波大胆尝试：让GPT-4去解释GPT-2的行为模式。结果显示，超过1000个神经元的解释得分在0.8以上——也就是说GPT-4能理解这些神经元。要知道，“AI黑箱难题”长期以来是一个热议话题，尤其是大语言模型领域，人类对其内部工作原理的理解还非常有限，这种“不透明化”也进一步引发了人类对AI的诸多担忧。目前推进AI可解释性研究的一个简单办法，就是逐个分析大模型中的神经元，手动检查以确定它们各自所代表的数据特征。但对于规模已经达到百亿、千亿级别的大规模神经网络来说，工作量和工作难度就都涨了亿点点吧。由此，Open
我有一个表(MySQL)，它每n秒捕获一次样本。该表有很多列，但最重要的是两列:一个时间戳(TIMESTAMP类型)和一个计数(INT类型)。我想做的是获取计数列在一段时间内的总和和平均值。例如，我每2秒记录一次样本，但我想要所有样本在10秒或30秒窗口中的所有样本的计数列的总和。以下是数据示例:+---------------------+-----------------+|time_stamp|count|+---------------------+-----------------+|2010-06-1523:35:28|1||2010-06-1523:35:30|1||20
我有一个表(MySQL)，它每n秒捕获一次样本。该表有很多列，但最重要的是两列:一个时间戳(TIMESTAMP类型)和一个计数(INT类型)。我想做的是获取计数列在一段时间内的总和和平均值。例如，我每2秒记录一次样本，但我想要所有样本在10秒或30秒窗口中的所有样本的计数列的总和。以下是数据示例:+---------------------+-----------------+|time_stamp|count|+---------------------+-----------------+|2010-06-1523:35:28|1||2010-06-1523:35:30|1||20
