第4章 HDFS 2
4.1. 简介 2
4.1.1. 概述 2
4.1.2. 组成架构 4
4.1.3. HDFS文件块大小 5
4.2. HDFS的shell操作 6
4.2.1. 基本语法 7
4.2.2. 参数大全 8
4.2.3. 常用命令实操 9
4.3. 通过Java实现HDFS操作及访问 14
4.3.1. IntelliJ IDEA 16
4.3.2. maven软件安装与配置 17
4.3.3. IDEA关联maven插件 19
4.3.4. 新建maven项目 19
4.3.5. 导入项目所需要的依赖 22
4.3.6. 编写Java代码——向HDFS文件系统创建文件夹 24
4.3.7. 编写Java代码——文件上传 27
4.3.8. 编写Java代码——删除文件夹 30
4.3.9. 编写Java代码——重命名文件 31
4.3.10. 编写Java代码——遍历文件夹 32
4.4. HDFS写数据流程 34
4.5. HDFS读数据流程 35
4.6. NameNode&Secondary NameNode工作机制 36
4.7. 错误问题解决 37
4.
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学习资源
第4章 回归与聚类算法 2
4.1. 线性回归 2
4.1.1. 线性回归的原理 2
4.1.2. 线性回归的损失和优化原理（理解记忆） 5
4.1.3. 线性回归API 9
4.1.4. 波士顿房价预测 10
4.1.5. 拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG 14
4.1.6. 总结 15
4.2. 欠拟合与过拟合 15
4.2.1. 什么是过拟合与欠拟合 15
4.2.2. 原因以及解决办法 17
4.3. 线性回归的改进-岭回归 19
4.3.1. 带有L2正则化的线性回归-岭回归 19
4.4. 分类算法-逻辑回归与二分类 21
4.4.1. 逻辑回归的应用场景 21
4.4.2. 逻辑回归的原理 21
4.4.3. 逻辑回归API 23
4.4.4. 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 23
4.4.5. 分类的评估方法 25
4.5. 模型保存与加载 29
4.5.1. sklearn模型的保存和加载API 29
4.5.2. 线性回归的模型保存加载案例 29
4.6. 无监督学习-K-means算法 30
4.6.1. 什么是无监督学习 30
4.6
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大学计算机科学与技术专业
数据结构课程
第四章 串 串的抽象数据类型的定义 串的表示和实现
串的模式匹配算法 一、简单算法 二、首尾匹配算法 三、KMP算法
(D.E.Knuth,V.R.Pratt,J.H.Morris算法)
学会手工计算给定模式串的NEXT函数值和改进的NEXT函数值。
2022-05-21 00:09:37
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第 4 章非线性方程4.1 定点迭代法4.2 二分法4.3 假位置 OR Regula Falsi 方法4.4 牛顿（-Raphson）方法4.5 割线法4.6 非线性方程组的牛顿法4.7 方程的符号解4.8 一个现实世界的问题
2022-05-18 16:37:00
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