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sparkRdd ，breeze
mergeCombiners = (c1:(Double,Int),c2:(Double,Int)) => (c1_1 + c2_1,c1_2+c2_2), numPartitions = 2) 矩阵向量 使用breeze ) //访问单元素 println(m(0,1)) //获取一列元素 println(m(::,1)) //获取一行 println(m(1,::)) Breeze
1K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏Man_Docker
用Breeze部署kubernetes高可用集群
参考文档连接：https://github.com/wise2c-devops/breeze/blob/master/BreezeManual-CN.md （1）对部署机取消SELINUX设定及放开防火墙 Kubernetes版本的docker-compose文件并使部署程序运行起来，例如： curl -L https://raw.githubusercontent.com/wise2c-devops/breeze
1.1K20发布于 2020-05-28 - 来自专栏祥子的故事
spark | scala | 线性代数库Breeze学习
最近在学习spark，对线性代数库Breeze做了学习，介绍下常用的函数 前提，使用Breeze库，必须导入相关的包 import breeze.linalg._ import breeze.numerics 元素访问 1、指定位置 scala> val a = DenseVector(1,2,3,4,5) a: breeze.linalg.DenseVector[Int] = DenseVector(1, 2, 3, 4, 5) scala> a(2) res44: Int = 3 2、向量子集 scala> a(1 to 2) res40: breeze.linalg.DenseVector[Int] > a.slice(1,2) res42: breeze.linalg.DenseVector[Int] = DenseVector(2) 3、按照指定步长取子集 scala> a(3 to 1 by : breeze.linalg.DenseVector[Int] = DenseVector(3, 4, 5) 5、最后一个元素 scala> a(2 to -1 ) res48: breeze.linalg.DenseVector
2.7K20发布于 2019-02-18 - 来自专栏SpringCloud专栏
3 Spark机器学习 spark MLlib 矩阵向量、矩阵运算Breeze库-1
spark mllib中提供的矩阵库是Breeze，可以简单看看Breeze库的情况。 ScalaNLP是一套机器学习和数值计算的库，主要是关于科学计算、机器学习和自然语言处理（NLP）的，里面包含三个库，Breeze、Epic和Puck。 其中Breeze是机器学习和数值计算库，Epic是一种高性能统计分析器和结构化预测库，Puck是一个快速GPU加速解析器。 本篇就是来看看Breeze的用法。 1 Breeze创建矩阵、向量 创建向量： //创建全0的向量 val v1 = DenseVector.zeros[Double](5) println 2 Breeze访问矩阵元素 前面是各种方式创建矩阵和向量的代码，这里来看看如何访问元素。
1.5K30发布于 2019-01-17 - 来自专栏SpringCloud专栏
3 Spark机器学习 spark MLlib 矩阵向量、矩阵运算Breeze库-2
a+b 元素乘法 *:* 元素除法 /:/ 元素比较 <:< 元素相等 :== 元素追加 :+= 元素追乘 :*= 元素最大值 max(a) 元素最大值及位置 argmax(a) package breeze import breeze.linalg. 所有元素的和 sum(a) 某一列求和 sum(a(::, 1)) 某一行求和 sum(a(0, ::)) 对角线元素和 trace(a) import breeze.linalg.
1.3K20发布于 2019-01-17 - 来自专栏linux百科小宇宙
让你的 Kubuntu 14.04 系统看起来像 KDE Plasma 5
本文将教大家如何在 Kubuntu 14.04 或 Linux Mint 17 KDE 系统上添加 KDE Plasma 5 桌面设计（包括 Breeze 主题和图标）。 下载主题包解压并转到解压后文件目录： wget kubuntu-art.org/CONTENT/content-files/165578-Descartes_Breeze_v1.2.tar.gz -O Breeze_v1.2.tar.gz unzip Breeze_v1.2.tar.gz cd Descartes_Breeze_v1.2/ 安装 Aurorae 主题 (Breeze修改版本)： mkdir -p ~/.kde4/share/apps/aurorae/themes/ cp -R Aurorae_theme/Descartes-Breeze ~/.kde4/share/apps/aurorae/themes/ cp -R Aurorae_theme/Descartes-Breeze-Light/ ~/.kde4/share/apps
87330发布于 2021-06-07 - 来自专栏四月天的专栏
Plymouth 修改开机动画
_64为例 一般结构如下:主题包名，依赖插件包名 从这可以得到:正常一个主题所依赖的安装结构，主题包，主题所对应的插件包 yum install plymouth-theme-breeze.x86_ =============================================================================== 安装: plymouth-theme-breeze #默认主题对应引导插件已经拥有 [root@bogon themes]# pwd /usr/share/plymouth/themes [root@bogon themes]# ls breeze breeze-text -l breeze breeze-text charge-1 charge details text text tribar [root@bogon themes]# cd test/ [root@bogon 查看主题对应图片名称#以charge为例 主题对应插件目录: # /usr/lib64/plymouth [root@bogon plymouth]# ls breeze-text.so details.so
1.6K30编辑于 2023-03-10 - 来自专栏Java爬坑系列
【Hexo】使用Hexo+github pages+travis ci 实现自动化部署
可以使用以下命令进行验证： hexo -v 五、使用 hexo 搭建博客 选择一个准备放置博客网站的目录，然后使用以下命令来初始化一个项目： hexo init breeze-blog cd breeze-blog npm install 该命令将会在当前目录下，生成一个名为 breeze-blog 的新目录，当然，你可以把这个名字换成任何你想要的名字，并将 hexo 的初始化文件写入其中。 在 breeze-blog 目录下，初始化 git 仓库，将现有文件添加到 git 仓库中，并创建 gh-pages 分支： cd breeze-blog git init git add . git MFrank2016/breeze-blog branch: gh-pages 把这里的 repo 地址修改为你的仓库地址即可。 安装 hexo-deployer-git： cd breeze-blog npm install hexo-deployer-git --save 万事具备，发车！
1.1K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏liuchengxu
Spark GraphX 对图进行可视化
安装 GraphStream 和 BreezeViz 因为我们只需要绘制静态网络, 所以下载 core 和 UI 两个 JAR 就可以了. gs-core-1.2.jar gs-ui-1.2.jar breeze 也需要两个 JAR: breeze_2.10-0.9.jar breeze-viz_2.10-0.9.jar 由于 BreezeViz 是一个 Scala 库, 它依赖了另一个叫做 JfreeChart libraryDependencies += "org.graphstream" % "gs-ui" % "1.2" // https://mvnrepository.com/artifact/org.scalanlp/breeze _2.10 libraryDependencies += "org.scalanlp" % "breeze_2.11" % "0.12" // https://mvnrepository.com/artifact /org.scalanlp/breeze-viz_2.11 libraryDependencies += "org.scalanlp" % "breeze-viz_2.11" % "0.12" //
2.2K11发布于 2018-08-23 - 来自专栏蓝鲸智云
浅析容器运行时奥秘——OCI标准
[root@breeze runc]$ mkdir rootfs [root@breeze runc]$ docker export $(docker create cadvisor:latest) | 19 root root 4096 Nov 14 18:27 rootfs 在当前目录下执行 [root@breeze runc]$ runc create oci-cadvisor [root@breeze [root@breeze runc]$ runc start oci-cadvisor [root@breeze runc]$ runc list ID PID [root@breeze oci-cadvisor]$ runc kill oci-cadvisor [root@breeze oci-cadvisor]$ runc list ID [root@breeze runc]$ runc delete oci-cadvisor [root@breeze runc]$ runc list ID PID STATUS
5.9K43编辑于 2022-04-25 - 来自专栏java 微风
多个 VUE 前端工程部署设置、nginx 代理配置
预期效果 前端工程 gentle-vue 访问地址：http://ergouzi.fun/gentle-vue/ 前端工程 breeze 访问地址：http://ergouzi.fun/ 2. 只要有第 3 步中的代理，前端工程 breeze 就可以访问到了。 4 . 访问效果： gentle工程： ? breeze 工程： ? OK了。
5.7K30发布于 2019-05-25 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
超强交互式图表绘制工具推荐~~
"label": { "text": '轻空气', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Light breeze "label": { "text": '微风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Gentle breeze "label": { "text": '柔和风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Moderate breeze "label": { "text": '温和风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Fresh breeze "label": { "text": '清新风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Strong breeze
1.1K10编辑于 2022-05-24 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
爱了！这个超强交互式图表绘制工具绝了~~
"label": { "text": '轻空气', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Light breeze "label": { "text": '微风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Gentle breeze "label": { "text": '柔和风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Moderate breeze "label": { "text": '温和风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Fresh breeze "label": { "text": '清新风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Strong breeze
1.1K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
基于编辑距离来判断词语相似度方法（scala版）
0 0 0 n 3 0 0 0 g 4 0 0 0 一直计算到右下角的值 - x i n g - 0 1 2 3 l 1 1 2 3 o 2 2 2 3 n 3 3 3 2 g 4 4 4 3 Breeze 在python中有numpy可以做矩阵的各种操作，在scala中可以使用breeze，spark mllib底层也是基于它实现的。 文档参考： https://github.com/scalanlp/breeze/wiki/Quickstart 常用的操作有： 创建为0的的矩阵： DenseMatrix.zeros[Int](s1 _length, s2_length) breeze另一个很好用的地方就是默认支持修改，在scala中很多集合默认都是不可变的，比如Array，很烦～ 算法实现 def editDist(s1:String
1.6K50发布于 2018-01-17 - 来自专栏游遵文的专栏
Spark 机器学习的加速器：Spark on Angel
4.2 强 --- 功能强大，支持breeze库 breeze库是scala实现的面向机器学习的数值运算库。Spark MLlib的大部分数值优化算法都是通过调用breeze来完成的。 如下所示，Spark和Spark on Angel两种实现都是通过调用breeze.optimize.LBFGS实现的。 Spark的实现是传入的类型是breeze库的DenseVector，而Spark on Angel的实现是传入BreezePSVector。 BreezePSVector是指Angel PS上的Vector，该Vector实现了breeze NumericOps下的方法，如常用的 dot，scale，axpy，add等运算，因此在LBFGS[ Spark的L-BFGS实现 import breeze.optimize.LBFGS val lbfgs = new LBFGS[DenseVector](maxIter, m, tol) val
4.7K41发布于 2017-07-31 - 来自专栏Lansonli技术博客
客快物流大数据项目(五十)：项目框架初始化
-- Spark Graph Visual --> <gs.version>1.3</gs.version> <breeze.version>1.0</breeze.version> dependency> <dependency> <groupId>org.scalanlp</groupId> <artifactId>breeze _${scala.version}</artifactId> <version>${breeze.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.scalanlp</groupId> <artifactId>breeze-viz_ ${scala.version}</artifactId> <version>${breeze.version}</version> </dependency>
54741编辑于 2022-02-28 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
HightCharts 熟悉不？Python也可以绘制同款~~
"label": { "text": '轻空气', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Light breeze "label": { "text": '微风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Gentle breeze "label": { "text": '柔和风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Moderate breeze "label": { "text": '温和风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Fresh breeze "label": { "text": '清新风', "style": { "color": '#606060' } } }, { #// Strong breeze
1.2K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏java 微风
解决：Error response from daemon: Cannot restart container xxx: driver failed programming external
执行 docker restart xxx ，此时报错： Error response from daemon: Cannot restart container breeze: driver failed programming external connectivity on endpoint breeze (9863f65cad3c44a4af69c4099239bc1a422da60daf3fc273cac119319d6ae425
12.7K61发布于 2019-08-29 - 来自专栏腾讯开源的专栏
“轻易强快”的Spark on Angel，大数据处理爽到爆！
强 --- 功能强大，支持breeze库 breeze库（GitHub地址：https://github.com/scalanlp/breeze）是scala实现的面向机器学习的数值运算库。 Spark MLlib的大部分数值优化算法都是通过调用breeze来完成的。如下所示，Spark和Spark on Angel两种实现都是通过调用 breeze.optimize.LBFGS 实现的。 Spark的实现是传入类型为breeze库的DenseVector，而Spark on Angel的实现是传入BreezePSVector。 BreezePSVector是指Angel PS上的Vector，该Vector实现了breeze NumericOps下的方法，如常用的 dot，scale，axpy，add等运算，因此在LBFGS[
1.3K70发布于 2018-03-02 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
Spark MLlib 之 Vector向量深入浅出
他们背后使用的都是ScalaNLP中的Breeze。 nnz += 1 } } else { return result } } result } // 这里面的BV其实是breeze 里面的vector，import breeze.linalg. {DenseVector => BDV, SparseVector => BSV, Vector => BV} // 也就是说，mllib里面的vector其实就是对breeze里面的vector封装了一层而已
2.1K00发布于 2018-07-31
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