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查询Tags标签： shuffle，共有 65条记录-
排序算法random_shuffle洗牌算法
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std;class Print { public:void operator()(int i){cout << i << endl;} };int main() {srand(time(NULL));vector<int> v;for(int i = 0; i < 10; …
2022/8/1 1:23:52 人评论 次浏览 -
TFRecord的Shuffle、划分和读取
对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机…
2022/7/27 23:24:21 人评论 次浏览 -
java中Collections.shuffle方法的功能说明
转自: http://www.java265.com/JavaCourse/202203/2625.html Collections简介:Collections 是一个操作 Set、List 和 Map 等集合的工具类。Collections 中提供了一系列静态的方法对集合元素进行排序、查询和修改等操作，还提供了对集合对象设置不可变、对集合对象实现同步…
2022/6/18 1:20:22 人评论 次浏览 -
|NO.Z.00037|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Spark.V11|------------------------------------------|Spa
[BigDataHadoop：Hadoop&Spark.V11] [BigDataHadoop.Spark内存级快速计算引擎][|章节三|Hadoop|spark|sparkcore：RDD编程高阶&spark原理初探&shuffle原理|]一、Shuffle原理### --- shuffle原理~~~ Shuffle的本意…
2022/4/12 14:12:40 人评论 次浏览 -
Mapreduce编程模型基础
一、Mapreduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由Map以并行的方式处理。每个作业都包含map和reduce两个阶…
2022/3/21 11:58:08 人评论 次浏览 -
PHP 随机获取数组中的N个数据
//生成下标数组$numbers = range (0,$ccc);//shuffle 将数组顺序随即打乱shuffle ($numbers);//array_slice 取该数组中的某一段$result = array_slice($numbers,0,$params[select_num]);foreach ($result as $r){$ary[] = $ids[$r];}
2022/3/11 12:14:42 人评论 次浏览 -
Spark源码——shuffle
原理回顾 一个RDD的两个分区的数据shuffle到另一个RDD的两个分区中后，如果上一个RDD还存在其他分区没执行完毕的话，不能往下执行，就会造成当前RDD内存数据挤压 所以中间就需要落盘操作，中间需要磁盘文件File shuffle一定会有落盘，但是效率慢，如何提高效率？落盘数据…
2022/2/18 22:41:49 人评论 次浏览 -
Hadoop生态圈（二十九）- MapReduce Reduce阶段核心源码分析
目录 前言1. Reduce阶段整体概述2. 前置：解读ReduceTask类2.1 第一层调用（ReduceTask.run）2.1.1 reduce阶段的任务划分2.1.2 shuffle操作2.1.3 运行reducer 2.2 第二层调用（runNewReducer）准备部分2.3 第二层调用（runNewReducer）工作部分2.3.1 reducer.run2.3.2 Re…
2022/2/9 11:13:48 人评论 次浏览 -
LeetCode 870 Advantage Shuffle (贪心 推荐)
You are given two integer arrays nums1 and nums2 both of the same length. The advantage of nums1 with respect to nums2 is the number of indices i for which nums1[i] > nums2[i]. Return any permutation of nums1 that maximizes its advantage with respe…
2022/2/2 23:42:38 人评论 次浏览 -
论文阅读之：SA-NET: SHUFFLE ATTENTION FOR DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
文章目录 AbstractIntroduction相关工作多分支网络 （multi-branch architectures）分组特征（grouped features）attention 机制（attention mechanism） Shuffle Attentionpipeline特征分组（feature grouping）channel attention（通道 attention）空间 attention（spa…
2022/1/27 6:06:20 人评论 次浏览 -
RDD的血缘关系
窄依赖：窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用 宽依赖：宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle
2022/1/25 6:05:56 人评论 次浏览 -
Spark数据倾斜处理
一、数据倾斜产生的原因spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。一般来说，发生数据倾斜是在程序进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取…
2022/1/9 23:04:29 人评论 次浏览 -
Spark数据倾斜处理
一、数据倾斜产生的原因spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。一般来说，发生数据倾斜是在程序进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取…
2022/1/9 23:04:29 人评论 次浏览 -
python_random_learning
# author: Roy.Gimport randomy=random.random()print(y)y1=random.randint(1,9)print(y1)y2=random.randrange(0,9)print(y2)y3=random.choice([1,2,3,4,5,6,7,])y4=random.choice("hello!")print(y3)print(y4)y5=random.sample([1,2,3,4,5,],3)print(y5)y6=ra…
2022/1/9 14:35:34 人评论 次浏览 -
python_random_learning
# author: Roy.Gimport randomy=random.random()print(y)y1=random.randint(1,9)print(y1)y2=random.randrange(0,9)print(y2)y3=random.choice([1,2,3,4,5,6,7,])y4=random.choice("hello!")print(y3)print(y4)y5=random.sample([1,2,3,4,5,],3)print(y5)y6=ra…
2022/1/9 14:35:34 人评论 次浏览
