《烽火通信》专题

我在火花站点上运行了单源最短路径（SSSP）示例，如下所示： Grax-SSSP预凝胶实例 代码（scala）： sourceId:0获取结果： （0,0.0） （4,2.0） （2,1.0） （3,1.0） （1,2.0） 但是我需要如下实际路径： = 如何通过spark graphX获得SSSP实际路径<有人给我一些提示吗<谢谢你的帮助

我有一个web服务器，它有API。我使用Postman来创建POST和Get请求，所有的工作都很好。现在我已经开始编写前端应用程序，无法从浏览器发出post请求。从计算机上运行index.html时，出现以下错误：“跨源请求被阻止：同一源策略不允许读取远程资源https://localhost:3000/python. 原因：CORS标头“访问控制允许来源”丢失。这是我的密码：

我想从下拉菜单中选择一个产品类别选项，并显示具有该特定类别的产品。 以下是我认为的形式部分： 正如您所看到的，我通过onchange=“this.form.submit（）；（如果这不是一个好主意，请建议其他方法，我只是不想使用ajax，因为我还不太擅长它，不管怎样，建议更好的方法）。 然后在我的控制器中，我得到这个选项，并将其转换为数组，在我的模型中使用它。 控制器部分： 我的模型： 在这里我没

24应届毕业生，之前没有实习经验，有ai相关实验室科研经历和论文 时间线 8-14（投递）——8-16（一面）——8-21（二面）——8-22（hr面） 业务面一面（50分钟） 问题包括： 自我介绍 简历深挖（专业课给你带来什么产品相关的技能？论文主要是做什么 承担了什么任务？知不知道论文用的是哪个算法模型？如果要优化之前的产品觉得可以优化哪些方面？） 近期有没有比较了解的AI产品？（我说了解的也

没答出来的： 1. AVL树的插入旋转过程； 2. struct内有int、long、char、自身struct的对象，占用多少字节； 3. A*的搜索过程，只考虑到起点、到终点的代价，分别会变成什么算法； 4. 要求时间t内使向量A转动到向量B的位置，怎么做插值； 5. shared_ptr的具体实现； 答出来的： 1. c++智能指针有几种； 2. 怎么检测子弹和墙壁的碰撞：射线检测，是每帧检

我想了解以下关于火花概念的RDD的事情。 > RDD仅仅是从HDFS存储中复制某个节点RAM中的所需数据以加快执行的概念吗？ 如果一个文件在集群中被拆分，那么对于单个flie来说，RDD从其他节点带来所有所需的数据？ 如果第二点是正确的，那么它如何决定它必须执行哪个节点的JVM？数据局部性在这里是如何工作的？

iptables 命令 防火墙分为硬件防火墙和软件防火墙 防火墙策略一般分为两种：开放和屏蔽 iptables 是 Linux 上常用的防火墙软件 iptables 一共有四张表和五条链 iptables （选项）[表名] （选项）[链名规则] （选项）[动作] 表： Raw 负责连接跟踪 Mangle 负责包处理 Nat 负责地址转换 Filter 负责包过滤 链名规则： PREROUTING

我对Android中Firemonkey TEdit大写字母有问题。 代码： 在Win32中它可以工作，但在Android中它不工作。

我想从Spark v.1.6（使用scala）数据帧创建一个JSON。我知道有一个简单的解决方案，就是做。 但是，我的问题看起来有点不同。例如，考虑具有以下列的数据帧： 我想在最后有一个数据帧 其中C是包含、、的JSON。不幸的是，我在编译时不知道数据框是什么样子的（除了始终“固定”的列和）。 至于我需要这个的原因：我使用Protobuf发送结果。不幸的是，我的数据帧有时有比预期更多的列，我仍然会

我试图从聚合原理的角度来理解火花流。Spark DF 基于迷你批次，计算在特定时间窗口内出现的迷你批次上完成。 假设我们有数据作为- 然后首先对Window_period_1进行计算，然后对Window_period_2进行计算。如果我需要将新的传入数据与历史数据一起使用，比如说Window_priod_new与Window_pperid_1和Window_perid_2的数据之间的分组函数，我该

我尝试在Firebase Cloud函数中使用Cloud Vision API来OCR存储在Firebase存储中的图像。 我导入谷歌云视觉客户端库如下 然后我打电话 然而，我得到了一个错误 打字错误：视觉。detectText不是一个函数 最初我用 从这个例子中https://cloud.google.com/vision/docs/reference/libraries#client-libr

我有一个要求，火花UDF必须超载，我知道UDF超载是不支持火花。因此，为了克服spark的这一限制，我尝试创建一个接受任何类型的UDF，它在UDF中找到实际的数据类型，并调用相应的方法进行计算并相应地返回值。这样做时，我得到一个错误 以下是示例代码： 有可能使上述要求成为可能吗？如果没有，请建议我一个更好的方法。 注：Spark版本-2.4.0

我正在研究建立一个JDBC Spark连接，以便从r/Python使用。我知道和都是可用的，但它们似乎更适合交互式分析，特别是因为它们为用户保留了集群资源。我在考虑一些更类似于Tableau ODBC Spark connection的东西--一些更轻量级的东西（据我所知），用于支持简单的随机访问。虽然这似乎是可能的，而且有一些文档，但（对我来说）JDBC驱动程序的需求是什么并不清楚。 既然Hiv

简介 霸道 STM32F103 是野火推出的一款基于 ARM Cortex-M3 内核的开发板，最高主频为 72Mhz，该开发板具有丰富的板载资源，可以充分发挥 STM32F103 的芯片性能。 开发板外观如下图所示： 该开发板常用 板载资源 如下： MCU：STM32F103ZET6，主频 72MHz，512KB FLASH ，64KB RAM 外部 RAM：IS62WV51216BLL（SRA

火焰传感器通过检测红外光来检测火焰及其大小。 由于是利用检测红外光进行判断，因此该模块在阳光直射下使用时，会出现严重干扰，无法正常工作，这是因为太阳光的强度很大，其中也包含大量红外波段的光线，这会被元器件误判为火焰。 生活实例 在一些严格禁火的场所，火焰检测器是必不可少的好帮手 参数 尺寸：24×20mm 火焰大小读值范围：0~100 一致性误差：【研发补充】 工作电流：20mA