前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满足UDF、大小表Join、多路输出等多样化的数据计算和处理需求。作为国内专业的数据智能服务商，个推从早期的1.3版本便引入Spark，

01、显卡市场的格局威：sky86991以太坊挖矿主流机器是显卡矿机，以太坊挖矿的显卡无外乎A卡和N卡。A卡是AMD显卡的俗称，N卡则是英伟达（Nvidia）显卡的的俗称。稍微介绍一下独立显卡的市场格局。目前独立显卡最上游的厂商只有AMD和英伟达两家，其他第三者在这个领域很难插足生存，独立显卡最核心的GUP设计被这两家上游厂商垄断了。

分布式开发的一些问题总结我是用了两个xp(一个主的，一个从的)的系统测试成功的，linux系统我也做测试了，没有成功，不过我想我所遇到的问题是同一个问题，xp下的可以成功，linux下的应该也可以成功，稍候会测试，然后更新结果！PS:刚测试了下linux可以同步成功，主服务器是xp，从服务器是centos，可以成功。例：A机器192.16

docker通过带环境安装来解决开发和运维之间的鸿沟问题，属于云计算方面的技术。也就是说安装的时候把原始环境一模一样地复制过来，开发人员利用Docker来消除协作代码时，“在我的机器上可以正常工作啊"的问题。一次构建，处处运行。dev本地测试完毕后，打包递交docker镜像，而运维则只装一个docker作为鲸鱼，将各个镜像放到鲸鱼背上作为独立的集装箱

随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

在xml布局文件中，我们既可以设置px，也可以设置dp（或者dip）。一般情况下，我们都会选择使用dp，这样可以保证不同屏幕分辨率的机器上布局一致。但是在代码中，如何处理呢？很多控件的方法中都只提供了设置px的方法，例如setPadding，并没有提供设置dp的方法。这个时候，如果需要设置dp的话，就要将dp转换成px了。以下是一个应用类，方便进行px和

连接到Lightsail数据库简介:应用程序的Web前端的第一次迭代不建议固有的可伸缩性，因为数据库和前端位于同一台机器，只需要额外的前端容量，添加额外的数据库实例就会出现问题，若想解决此问题，需要分离前端和数据库，在此步骤中，您将调整PHP前端的配置，使其指向先前部署的Lightsail数据库。!在这里插入图片描述

永动机即'永远运动的机器'.作为服务端时,需要接收客户端的连接,需要接收客户端的数据,或者向客户端发送数据.既然需要接收客户端的连接,那么就需要一个IO线程永远的执行一个无限循环.只有一直循环着,才能一直接收新的连接.NioEventLoop的底层绑定一个线程,这个线程在启动之后,就会一直无限循环着,而且只做三件事

Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。这次首先说一下docker的三个重要内容：仓库：注册服务器是一个存放仓库的地方，在里面可以存放多个仓库。每个仓库集中存放同

11.1从AI到EAIAI即人工智能，赋予机器可以模仿人类利用知识完成某些行为。嵌入式设备种类繁多，在生活中到处可见，例如手机、家电、电动车、电梯。生活中存在的海量嵌入式设备，是EAI发展的现实基础，而人工智能技术在近几年的突飞猛进，为EAI的发展提供了技术保障。EAI即EmbeddedAI嵌入式人工智能，早在2018年9月中国（上海）国际嵌入式大会期间，