相信关于Hadoop中MapReduce的相关文章会很多，这里只简单介绍一下MapReduce的相关知识。
某公司新买一台服务器, 服务器资源(cpu,内存,硬盘)比较多,并且有多个网卡。运维工程师为了节省资源，在服务器上搭建多个服务，希望通过多个网卡实现流量分流。但由于运维工程师对网络理解不够深入，将服务器的多个网卡都配置了同一个网段。最后的结果是并不能正常的访问这多个服务。
需求及应用场景 1、简化操作。一般的软件安装过程，如果想要精简步骤，我们一般会将需要在命令行中输入的命令写成一个脚本，同时将安装介质准备好。我们将脚本和安装介质上传到生产环境，然后通过执行脚本来完成安装。如果能够将这两个文件合并为一个可执行文件，那安装的过程就更简单明了。 2、代码保护。对于一段脚本，提供给用户使用，但是不希望用户看到脚本的内容，可以通过将脚本发布为.bin的形式。这样用户在环境中可以执行、安装，但是无法看到里面的内容，也无法修改，从而达到保护脚本内容的目的。
概率图模型是在概率模型的基础上，使用了基于图的方法来表示概率分布，是一种通用化的不确定性知识表示和处理方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
微信公众号最火的时候是在12年到13年的时候，那个时候是微信公众号刚出来，其实并没有很多人在运营，微信公众号只要申请下来，保持每天的更新，不断的发内容，公众号的流量跟粉丝都是蹭蹭的往上涨。现在互联网人口增长福利已经没有了，公众号信息没有那么多用户等着打开看你的信息，可以说是红海一片，但是微信公众号现在依然还是很多小互联网公司，线下传统企业做互联网营销，网络推广都必须要做的一个工作。
在这篇⽂章中，我们将从头开始实现⼀个简单的3层神经⽹络。假设你熟悉基本的微积分和机器学习概念，例如：知道什么是分类和正规化。理想情况下，您还可以了解梯度下降等优化技术的⼯作原理。
在前端的布局手段中，一直有这么一个知识点，很多前端开发者都知道有它的存在，但是很多人也仅仅是知道它的存在而已，对它的作用也只是将将说得出来，可是却没办法说得非常的清晰。这个知识点，就是BFC。想要了解BFC的规则，前提必须是熟悉前端网页的多种布局手段，例如盒的显示模式display，三种布局手段标准流（normal）、浮动流（float）、定位流（position）等。你只有熟练掌握了这些布局手段之后，才能很好的理解BFC。今天这篇文章，来大家解析一下BFC，希望对各位新老朋友有所帮助。
现在人工智能行业发展迅猛，那么人工智能产品特别是使用分类算法实现的产品中判断其能否上线通常是通过算法自带的准确率指标进行对比进行的。
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