专注技术, 追求精彩人生 2020-09-05T02:51:59.841Z http://yglong.com/ yglong Hexo http://yglong.com/posts/undefined/da-shu-ju/kafka.html 2020-09-05T02:45:25.002Z 2020-09-05T02:51:59.841Z

<h3 id="集群性能测试"><a href="#集群性能测试" class="headerlink" title="集群性能测试"></a>集群性能测试</h3><h4 id="Producer测试"><a href="#Producer测试"

http://yglong.com/posts/bigdata/hbase-summary.html 2020-08-28T06:09:07.000Z 2020-09-04T13:06:24.025Z

<h3 id="HBase简介"><a href="#HBase简介" class="headerlink"

http://yglong.com/posts/java/jvm-classloading.html 2020-08-24T06:42:49.000Z 2020-09-04T13:06:23.983Z

<h3 id="一、类加载"><a href="#一、类加载" class="headerlink" title="一、类加载"></a>一、类加载</h3><ul> <li>在Java代码中，类型（Java

http://yglong.com/posts/bigdata/mapreduce-execution-mode.html 2020-08-03T06:09:07.000Z 2020-08-07T07:55:28.865Z

<h3 id="一、前言"><a href="#一、前言" class="headerlink"

http://yglong.com/posts/bigdata/hdfs-summary.html 2020-07-22T06:09:07.000Z 2020-09-04T13:06:24.060Z

<h3 id="分布式文件系统"><a href="#分布式文件系统" class="headerlink"

http://yglong.com/posts/algorithm/binary-search.html 2020-07-17T14:42:49.000Z 2020-07-17T15:49:52.917Z

<h3 id="一、算法介绍"><a href="#一、算法介绍" class="headerlink"

http://yglong.com/posts/bigdata/install-zookeeper-cluster.html 2020-07-07T06:09:07.000Z 2020-08-03T13:26:52.673Z

<h3 id="一、前言"><a href="#一、前言" class="headerlink"

http://yglong.com/posts/bigdata/bigdata-summary.html 2020-06-27T10:27:48.000Z 2020-08-03T13:26:52.615Z

<h2 id="一、大数据概述"><a href="#一、大数据概述" class="headerlink" title="一、大数据概述"></a>一、大数据概述</h2><h3 id="1-什么是大数据"><a href="#1-什么是大数据"

http://yglong.com/posts/architecture/big-website-architecture.html 2019-12-14T04:12:31.000Z 2020-06-15T14:20:02.672Z

<h3 id="一、介绍一下"><a href="#一、介绍一下" class="headerlink"

http://yglong.com/posts/java/java-list-impl.html 2019-11-10T08:36:00.000Z 2020-06-15T14:09:19.127Z

<h3 id="一、-线性表接口定义"><a href="#一、-线性表接口定义" class="headerlink" title="一、 线性表接口定义"></a>一、

http://yglong.com/posts/java/java-sorting.html 2019-10-24T06:42:49.000Z 2020-06-15T14:09:05.937Z

<p>本文总结常见排序算法，并用Java语言实现这些算法。</p> <h3 id="1-选择排序"><a href="#1-选择排序" class="headerlink" title="1. 选择排序"></a>1. 选择排序</h3><h4

http://yglong.com/posts/java/java-basic-summary.html 2019-09-14T09:05:29.000Z 2020-06-15T14:08:51.457Z

<h3 id="1-substring-方法"><a href="#1-substring-方法" class="headerlink" title="1. substring()方法"></a>1.

http://yglong.com/posts/frontend/keycloak-react-integration-02.html 2019-06-29T14:30:10.000Z 2020-07-17T14:30:52.914Z

<p>在上一篇《<a href="http://www.yglong.com/keycloak-react-integration-01.html" target="_blank"

http://yglong.com/posts/frontend/keycloak-react-integration-01.html 2019-06-22T14:30:10.000Z 2020-07-17T14:30:52.912Z

<p><code>Keycloak</code>是一个开源的身份和访问管理系统，它可以轻松与任何web应用集成，从而为web应用提供访问控制管理功能。 具体的<code>Keycloak</code>介绍请参见<a

http://yglong.com/posts/data-analysis/data-handle-manual.html 2019-06-14T09:55:44.000Z 2020-06-15T14:08:15.056Z

<blockquote> <p><strong>持续更新中……</strong></p> </blockquote> <p>本文记录机器学习中常见的处理数据的方法，作为一个速查手册。包含了<code>Pandas</code>，<code>Numpy</code>，<code>M

http://yglong.com/posts/ml/tf2-regression.html 2019-06-11T12:59:16.000Z 2020-07-17T14:30:52.921Z

<p>在<code>回归</code>问题中，我们的目标是预测<code>连续值</code>的输出，比如价格或概率。然而在<code>分类</code>问题中，我们的目标是从类列表中选择一个类(例如，一幅图片包含一个苹果或一个橘子，而我们的目标就是识别出图中有哪些水果)。

http://yglong.com/posts/ml/tf2-classify-structured-data.html 2019-06-09T12:12:53.000Z 2020-07-17T14:30:52.919Z

<p>本教程将介绍如何对结构化数据进行分类，例如CSV中的表格数据。我们将使用<code>Keras</code>定义模型，并使用<code>feature columns</code>

http://yglong.com/posts/ml/tf2-text-classification.html 2019-06-04T10:27:48.000Z 2020-07-17T14:30:52.922Z

<p>本文将对电影评论文本进行分类，分为<code>正面</code>影评和<code>负面</code>影评，这是一个在机器学习问题中非常重要且常见的<code>二分类</code>问题。 </p> <p>本文演示使用<code>TensorFlow

http://yglong.com/posts/ml/tf2-classify-images.html 2019-06-02T14:21:46.000Z 2020-07-17T14:30:52.918Z

<p>本教程将训练一个神经网络模型来对衣服图片进行分类，比如运动鞋和衬衫。这是一个完整的机器学习示例，完成本教程后，你就可以在此基础上使用<code>TensorFlow</code>处理实际的分类问题。你也将看到使用<code>TensorFlow

http://yglong.com/posts/ml/tf2-get-started-for-beginners.html 2019-06-02T14:12:50.000Z 2020-07-17T14:30:52.920Z

<p>本文是<code>TensorFlow 2.0</code>入门示例，使用<code>TensorFlow 2.0</code>对MNIST手写数字进行识别，从而展示了基于<code>TensorFlow 2.0</code>进行开发的最简单的流程。