张士玉小黑屋

?发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。利用Python进行大规模数据处理：Hadoop与Spark的对比随着数据量的不断增长，大规模数据处理变得越来越重要。在这个领域，Hadoop和Spark是两个备受关注的技术。本文将介绍如何利用Python编程语言结合Hadoop和Spark来进行大规模数据处理，并比较它们在不同方面的优劣。简介HadoopHadoop是一个开源的分布式数据处理框架，它基于MapReduce编程模型，可以处理大规模数据集。Hadoop包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个核心组件。SparkSpark是另一个开源的大数据处理框架

前言在一次项目开发中，使用到了Netty网络应用框架，以及MQTT进行消息数据的收发，这其中需要后台来将获取到的消息主动推送给前端，于是就使用到了MQTT，特此记录一下。一、什么是websocket？WebSocket协议是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了客户端与服务器全双工通信，学过计算机网络都知道，既然是全双工，就说明了服务器可以主动发送信息给客户端。这与我们的推送技术或者是多人在线聊天的功能不谋而合。为什么不使用HTTP协议呢？这是因为HTTP是单工通信，通信只能由客户端发起，客户端请求一下，服务器处理一下，这就太麻烦了。于是websocket应运而生。下面我们就直接开始使用Springboot开始整合。以下案例都在我自己的电脑上测试成功，你可以根据自己的功能进行

ExcelJS：读取，操作并写入电子表格数据和样式到XLSX和JSON文件。一个Excel电子表格文件逆向工程项目。github中文文档：https://github.com/exceljs/exceljs/blob/master/README_zh.md 封装excel.ts工具文件importExcelJSfrom'exceljs'//导入参数数据类型exportinterfaceimportExcelType{//第i张工作表i?:number;//表格表头字段数组header:readonlyany[];}//导出参数数据类型exportinterfaceexportExcelType{//数据data

v-scale-screenv-scale-screen是一个大屏自适应组件，在实际业务中，我们常用图表来做数据统计，数据展示，数据可视化等比较直观的方式来达到一目了然的数据查看，但在大屏开发过程中，常会因为适配不同屏幕而感到困扰，下面我们使用v-scale-screen来解决一下这个难题效果废话不多说，先上图可以看到，我们通过等比例缩放的方式，实现了自适应，同时我们也为此发布了vue组件v-scale-screen组件v-scale-screen使用css属性transform实现缩放效果，进行等比例计算，达到等比例缩放的效果，同时我们也支持铺满全屏，宽度等比，高度等比，等自适应方案使用安装依赖注：vue2请使用v-scale-screen@1.0.0版本，vue3

版本python3.8imapclient：3.0.0 注意：这里是以腾讯企业邮箱为例，不同的邮箱可能会有不同的编码格式，就可能会产生错误。邮件协议概述SMTP(SimpleMailTransferProtocol)：SMTP是用于发送电子邮件的标准协议。客户端使用SMTP将邮件发送到邮件服务器。SMTP客户端连接到SMTP服务器的25号端口。SMTP协议通常用于将邮件从发送方传输到接收方的邮件服务器。POP3(PostOfficeProtocolversion3)：POP3是用于从邮件服务器上获取邮件的协议。客户端使用POP3从邮件服务器下载邮件到本地计算机。POP3客户端连接到POP3服务器的110号端口。

ClashLinux服务器安装详细教程ClashLinux服务器安装详细教程二.ClashLinux服务器安装详细教程虚拟机所在主机有clashClash软件安装（软件下载链接已失效，这种方法可跳过）软件下载地址设置系统代理(方法1)设置系统代理(方法2，使用proxychains4)测试使用优化使用优化后UI设置设置clash开机启动ClashLinux服务器安装详细教程二.ClashLinux服务器安装详细教程这篇文章主要介绍了ClashLinux服务器安装教程,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下虚拟机所在主机有clashvim.bashrcexporthttp_pr

torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate90.00MiB(GPU0;7.93GiBtotalcapacity;758.34MiBalreadyallocated;5.75MiBfree;858.00MiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH

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