文章目录1.数据概述2.数据清洗2.1缺失值2.2重复数据2.3修改列名2.4数据的对象转化3.数据分析与可视化3.1统计日播放量，日用户量，日作者量和日作品量3.2绘图3.3分析top50作者对平台的影响3.4作品来源分析3.5作品时长分析3.3作品发布时间分析4.总结4.1平台4.2作者1.数据概述importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#解决matplotlib库中的字体设置和Unicodeminus问题plt.rcParams["font.family"]="SimHei"
目录一、数据准备1）Department 2）School3）Student4）Teacher5）实例化对象结构如下：二、加载数据数据展示 三、日志数据加载输出结果 一、数据准备1）Departmentpackageorg.example.jsonre;publicclassDepartment{privateStringname;privateStringdescribe;@OverridepublicStringtoString(){return"Department{"+"name='"+name+'\''+",describe='"+describe+'\''+'}';}publicS
目录1.点亮LED1.1LED.c的代码：（使用了条件编译，方便做移植操作，万一需要修改引脚，通过条件编译和自定义的宏就可以很快的做修改）1.2LED.h的代码：1.3my_config.h内的代码：（这个文件用来配置端口相关的时钟的引脚，后续添加的硬件也会在这里配置，有利于移植）2.编写延时函数2.1 使用CPU来实现延时2.2使用滴答定时器来实现延时（简单略过）3.认识语音播报芯片1.点亮LED 点亮LED，GPIO口使用通用、推挽输出。编写代码时，推荐先将整体思路用注释的方式写下。1.1LED.c的代码：（使用了条件编译，方便做移植操作，万一需要修改引脚，通过条件编译和自定义的宏就
Hadoop原理Hadoop基础分布式和集群Hadoop框架概述生态圈版本更新hadoop架构[重点]官方示例圆周率练习词频统计[重点]需求:步骤:Hadoop-HDFS特点hdfs架构块和副本shell命令Hive环境准备[重点]前提启动hadoop集群启动hdfs和yarn集群启动mr历史服务检查服务配置Hive环境变量回顾shell脚本执行方式配置环境变量先启动hive服务知识点:示例:再连接hive服务知识点:一代客户端示例:二代客户端示例:Hadoop进阶HDFS块和副本三大机制写入数据原理[面试]读取数据原理[面试]edits和fsimage文件内存/文件元数据图解查看历史编辑文件
1027.最长等差数列 1027. 最长等差数列题目描述：给你一个整数数组 nums，返回 nums 中最长等差子序列的长度。回想一下，nums 的子序列是一个列表 nums[i1],nums[i2],...,nums[ik] ，且 0。并且如果 seq[i+1]-seq[i]( 0)的值都相同，那么序列 seq 是等差的。 解题思路：算法思路：1.状态表⽰：对于线性dp，我们可以⽤「经验+题⽬要求」来定义状态表⽰：i.以某个位置为结尾，巴拉巴拉；ii.以某个位置为起点，巴拉巴拉。这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以某个位置为结尾，结合题⽬要求，定义⼀个状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置元素为结尾的
目录Spark是什么一、Spark与MapReduce对比区别二、Spark的发展三、Spark的特点四、Spark框架模块Spark是什么 ApacheSpark是用于大规模数据（large-scaladata）处理的统一（unified）分析引擎，是一个分布式计算框架。一、Spark与MapReduce对比区别Spark中新的数据结构RDD（弹性分布式数据集），使得大数据分析能够基于内存计算，会将中间结过存放在内存，方便后续计算的使用。MapReduce会将中间结果存储在磁盘上。内存数据的读写速度要比磁盘快的多，所以Spark的计算速度要比MapReduce快Spark对海量
我正在使用CalendarContract.Instances获取一组日历事件。一般来说，我的查询工作正常。但是，“假期”日历中事件的开始和结束时间在错误的时区返回。我的一个个人日历中的事件都有正确的时间。例如:NewYear'sday"begins"at04:00PM,31Dec2014.在哪里Opera"begins"at02:00PM,11Jan2015.我使用完全相同的代码来显示两者:SimpleDateFormatformatter=newSimpleDateFormat("hh:mma,dMMMyyyy",Locale.US);logD(prefix+i+":"+forma
spark-shell任务提交任务参数选项说明示例源码详解文章目录spark-shell任务提交任务参数选项说明示例源码详解参数说明常规选项：仅在集群模式下生效：仅适用于YARN：仅适用于SparkStandalone或者Mesos的集群模式：仅适用于SparkStandalone和Mesos：仅适用于SparkStandalone和YARN：示例localSparkStandaloneyarnMesosKubernetesspark-shell源码解析执行过程spark-shell源码入口类Main源码spark-submit源码spark-class脚本源码SparkSubmit核心类源码
SparkStreaming入门案例一、准备工作二、任务分析三、官网案例四、开发NetWordCount一、准备工作实验环境：netcat安装nc：yuminstall-ync二、任务分析将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming案例中的客户端程序，监听服务器端发送过来的数据，并对其数据进行词频统计，即为流式的wordcount入门程序三、官网案例启动nc作为服务器端，执行：nc-l1234，并输入测试数据，如图所示：启动客户端，执行：bin/run-examplestreaming.NetworkWordCountlocalhost1234注意）：如果要执行本例，必须
目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2 逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest）： 2.无监督学习算法： 2.1聚类算法（Clustering）：2.2主成分分析（PCA）：2.3K均值聚类（K-meansClustering）：3.集成学习算法：3.1随机森林（RandomForest）：3.2梯度提升树（GradientBoosting）：3.3AdaBoost（AdaptiveBoosting
