华为1+x初级模拟题3.model

Spark 初级编程实践 Spark 是一个大数据处理的开源 cluster computing 框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。本实验报告旨在通过 Spark 初级编程实践，掌握 Spark 的基本使用和编程方法。 一、安装 Hadoop 和 Spark 在本机 Windows 10 上安装 Oracle VM VirtualBox 虚拟机，安装 CentOS 7 操作系统，并配置 Hadoop 3.3 环境。由于 Hadoop 版本为 3.3，所以在官网选择支持 3.3 的 Spark 安装包，解压安装包到指定文件夹，配置 spark-env.sh 文件，启动 Spark 成功。 二、Spark 读取文件系统的数据 Spark 可以读取 Linux 系统本地文件和 HDFS 系统文件。在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数。在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。编写独立应用程序（使用 Scala 语言），读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 三、编写独立应用程序实现数据去重 编写 Spark 独立应用程序，对两个输入文件 A 和 B 进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 四、编写独立应用程序实现求平均值问题 编写 Spark 独立应用程序，求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 五、问题解决 在实验过程中，遇到了三个问题。问题一是运行 start-all 命令时 Spark 报错说缺少依赖，解决方法是下载安装包时选择正确的版本。问题二是在 etc/profile 中更改完环境后，Source 命令刷新文件仍然出现路径配置错误，解决方法是在同一个窗口 source 一下成功启动。问题三是在用 sbt 编译的过程中报错，解决方法是将编译的 sbt 文件配置改为启动 spark-shell 中现实的 Scala 版本号。 本实验报告通过对 Spark 的基本使用和编程方法的实践，掌握了 Spark 的基本使用和编程方法，并解决了实验过程中的问题。

MATLAB光伏发电系统仿真模型：基于PSO算法的静态遮光光伏MPPT仿真及初级粒子群优化应用,MATLAB环境下基于PSO算法的静态遮光光伏MPPT仿真模型：智能优化算法与基础粒子群控制的应用研究,MATLAB光伏发电系统仿真模型，智能优化算法PSO算法粒子群算法控制的静态遮光光伏MPPT仿真，较为基础的粒子群光伏MPPT，适合初始学习 ,MATLAB; 光伏发电系统仿真模型; 智能优化算法; PSO算法; 粒子群算法; 静态遮光; MPPT仿真; 基础学习。,初探MATLAB粒子群算法优化光伏MPPT仿真实验基础指南

新版标准日本语初级笔记，语法详细讲解有些参考作用。

标准日本语初级词汇记忆方法

在IT行业中，High-Level Shader Language（HLSL）是一种专为DirectX图形API设计的着色语言，由Microsoft开发。HLSL被广泛用于游戏开发、实时渲染和计算机图形学，因为它允许程序员直接控制GPU的功能，以实现更高效、更复杂的图形效果。本《HLSL初级教程》源代码提供了学习HLSL的基础知识和实践机会。 我们需要理解HLSL的基本概念。HLSL是一种编程语言，它的主要任务是在图形管道的不同阶段编写着色器，如顶点着色器、像素着色器、几何着色器等。这些着色器处理数据，如顶点位置、颜色和纹理坐标，以生成最终的图像。HLSL语法与C++类似，易于理解和学习。 在《HLSL初级教程》的源代码中，你可能会遇到以下几个关键知识点： 1. **顶点着色器**：这是图形管道的第一步，负责处理顶点数据，如位置、法线和纹理坐标。通过应用变换矩阵，顶点着色器可以将模型从对象空间转换到世界空间、视图空间，甚至投影空间。 2. **像素着色器**：像素着色器运行在每个像素上，负责计算像素的颜色。它通常会接收来自顶点着色器的输出，并根据纹理、光照和其他因素计算像素的最终颜色。 3. **结构化缓冲区**：HLSL支持结构化缓冲区，这允许你在GPU内存中存储和操作自定义数据结构，如网格数据或动画帧。 4. **纹理采样**：HLSL提供纹理采样功能，可以从2D、3D或立方体贴图中获取颜色信息，用于像素着色器中的颜色计算。 5. **常量缓冲区**：常量缓冲区是传递常量数据（如矩阵或光照信息）给着色器的有效方式，它可以实现高效的动态更新。 6. **着色器模型**：不同的DirectX版本支持不同的着色器模型（如SM2.0, SM5.0等），每个模型都有其特定的功能和性能限制。了解当前目标平台的着色器模型是至关重要的。 7. **编译和调试HLSL**：源代码可能包含编译HLSL着色器的步骤，以及如何在Visual Studio或其他工具中进行调试。 8. ** HLSL与Direct3D的集成**：学习如何在C++或C#中创建Direct3D设备，设置输入布局，创建并绑定着色器，以及传递数据到着色器是理解整个流程的关键。 通过《HLSL初级教程》源代码的学习，你将能够掌握基本的HLSL编程技巧，了解如何在实际项目中应用HLSL来增强图形表现。这些源代码示例会帮助你直观地理解HLSL的工作原理，逐步提升你的图形编程能力。同时，实践中遇到的问题也会促使你深入学习DirectX和其他相关技术，从而在游戏开发和图形编程领域建立起坚实的基础。

根据提供的文件内容，我们可以从中提取出以下关于Stata软件的知识点： 1. Stata简介：Stata是一款在金融计量研究中广泛使用的软件，它集数据管理、统计分析、图形展示和结果发布于一体，特别适合于经济、社会学、生物统计学等领域的研究工作。 2. Stata界面：Stata的基本界面包括命令窗口、结果窗口、变量窗口、数据编辑器窗口等，初学者需要熟悉这些界面的基本功能和布局。 3. 数据的输入和导入： - 手动输入：在Stata中可以直接手动输入数据，适用于数据量较小的情况。 - 从外部文件导入：Stata支持从.txt、Excel、SPSS等多种格式的文件中导入数据。常用命令包括：insheet、infile、infix、use、xmluse等。 - 时间序列和面板数据：Stata还支持特定类型数据，如时间序列数据和面板数据的导入和处理。 - 官方资料和其他软件数据：Stata官方也提供了数据集供学习和分析使用，同时还能导入如SPSS、RATS、LIMDEP等格式的数据文件。 4. 存储和导出数据：Stata允许用户将数据以多种格式导出，如.raw、.tab、.xml、.dta（Stata数据格式）、.txt、.docx等。 5. 数据浏览：Stata提供了多种命令来浏览数据，包括查看变量名称、数据结构、变量标签、数据标签、搜索变量、列出基本统计量等。 6. 执行指令：Stata中可以执行各种统计和数据处理指令，可以对多个变量进行操作，可以限制样本范围，也可以使用选项来调整命令的作用。 7. 修改数据：Stata提供丰富的命令来修改数据集，包括数学表达式的运算、新变量的创建和旧变量的修改、变量的删除、变量窗口中的移动、变量的克隆和拆分等。还可以对样本值进行排序。 8. Log文件和do文档：为了记录分析过程，Stata提供了log文件功能，允许将分析过程记录下来，便于以后的检查或分享。同时，Stata的do文档可以高效快捷地执行一系列命令，类似于编程语言中的脚本。 9. Stata的学习资源：资源中提及中山大学岭南学院金融系的连玉君博士提供的初级班讲义和视频课件，这些资源对初学者非常有帮助，可以帮助他们快速上手Stata软件。 这份讲义覆盖了Stata软件的基础操作，为初学者提供了从软件界面介绍、数据导入导出、数据管理、基本统计分析，到分析结果记录等全方位的知识，内容全面且实际操作性较强。通过这份讲义，初学者可以较为系统地掌握Stata软件的使用方法，为后续的计量分析和数据处理打下坚实的基础。

一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） 2. Hadoop版本：3.1.3 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/135632280 **大数据技术原理及应用——MapReduce初级编程实践** MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在这个实验中，我们将学习如何利用MapReduce编程解决实际问题，包括数据去重、数据排序和信息挖掘。 **一、MapReduce编程基础** MapReduce的核心在于两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分解成键值对，然后并行处理这些对。Reduce阶段则将Map阶段的结果聚合，生成最终的输出结果。 **1. 文件合并与去重** 在Map阶段，我们读取输入文件A和B，对每一行数据进行处理，生成形如`(key, value)`的键值对，其中`key`是行内容，`value`可以是一个标记，表明该行来自于哪个文件。在Reduce阶段，我们检查`value`的集合，如果存在相同的`key`但`value`不同的情况，说明这是来自不同文件的重复数据，我们只需要保留一份即可。 **2. 数据排序** 针对多个输入文件的整数排序问题，Map阶段同样生成`(key, value)`对，这里`key`是待排序的整数，`value`是排序标识。Reduce阶段根据`key`进行排序，并输出排序后的结果，同时在输出文件中，将排序索引作为新的`key`，原整数作为`value`。 **二、信息挖掘** 对于给定的父子辈关系表，我们需要找出祖孙辈关系。Map阶段，我们将每一行的父子关系转换成`(child, parent)`和`(parent, child)`两对键值对。Reduce阶段，通过检查`child`是否出现在其他键值对的`parent`位置，来发现祖孙关系，输出`(grandchild, grandparent)`对。 **三、MapReduce优化与改进** 在实现上述功能时，可以考虑以下优化： - **分区策略**：根据输入数据的特性调整分区策略，使得相同`key`的数据尽可能在同一台机器上处理，减少网络传输。 - **Combiner函数**：在Reduce前，先在Map节点上进行局部聚合，减少网络传输的数据量。 - **缓存中间结果**：对频繁出现的`key`，可以在内存中缓存，提高效率。 - **负载均衡**：确保集群中的任务分配均匀，避免单个节点过载。 在面对大量数据时，优化MapReduce程序至关重要，它可以显著提升处理速度和资源利用率。通过不断的实践和优化，我们可以更好地驾驭MapReduce，解决更复杂的大数据处理问题。

2019~2022软考初级程序员历年经典真题及解析

Linux嵌入式内核及驱动开发视频教程整理大合集，包含初级、高级、项目、物联网等专题。 1、嵌入式内核及驱动开发 2、嵌入式项目实战 3、精通STM32开发 4、ZigBee系统开发 5、蓝牙4.0 BLE 6、RFID开发与应用 7、LoRa开发与应用 8、NB-IOT技术实践开发 9、WIFI开发与应用