卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元的局部区域，从而能够识别视觉空间的部分结构特征。卷积层: 通过卷积操作检测图像的局部特征。激活函数: 引入非线性，增加模型的表达能力。池化层: 减少特征维度，增加模型的鲁棒性。全连接层: 在处理空间特征后，全连接层用于进行分类或回归。卷积神经网络的这些组件协同工作，使得CNN能够从原始像素中自动学习有意义的特征层次结构。随着深度增加，这些特征从基本形状和纹理逐渐抽象为复杂的对象和场景表现。

模拟一个tcp服务器处理30个客户socket，一个监考老师监考多个学生，谁举手就应答谁。假设你是一个监考老师，让30个学生解答一道竞赛考题，然后负责验收学生答卷，你有下面几个选择：第一种选择：按顺序逐个验收，先验收A，然后是B，之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡住，全班都会被耽误,你用循环挨个处理socket，根本不具有并发能力。第二种选择：你创建30个分身线程，每个分身线程检查一个学生的答案是否正确。这种类似于为每一个用户创建一个进程或者线程处理连接。

为了开发我们的 MapReduce 程序，一共可以分为以上八个步骤，其中每个步骤都是一个 class 类，我们通过 job 对象将我们的程序组装成一个任务提交即可。为了简化我们的 MapReduce 程序的开发，每一个步骤的 class 类，都有一个既定的父类，让我们直接继承即可，因此可以大大简化我们的 MapReduce 程序的开发难度，也可以让我们快速的实现功能开发。MapReduce 编程当中，其中最重要的两个步骤就是我们的 Mapper 类和 Reducer类Mapper 抽象类的基本介绍。

随着双碳战略的提出和电池技术、电动机技术等的不断进步，新能源汽车最近几年势头很猛，借着一份汽车销售数据一起来了解一下新能源汽车目前的市场情况，大家买电车的说不定可以用上，毕竟这可是。

本文描述的是在Hadoop3.1.3的完全分布式环境下，slave节点的DataNode节点未能成功启动的问题以及通过修改配置来解决的办法，希望能帮助到遇到这个问题的朋友。

每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！_zookeeper 删除 节点

Hadoop YARN的核心组件是ResourceManager，负责集群资源管理与调度，而ResourceManager组件的核心是调度器，负责统筹集群资源，满足应用的资源需求。调度器不仅需要优化整个集群的资源布局，避免热点等问题对应用的影响，最大程度利用集群资源；还要能协调好大量应用在集群的运行，基于多租户（队列）公平性、应用优先级等策略解决好资源竞争等问题；也要能满足个别应用在节点依赖、放置策略等方面的特殊需求。_hadoop调度器详解