由于集群资源有限，可能多个应⽤用同时使⽤用Hadoop集群，防⽌止系统资源被单个应⽤用占⽤用过多影响整体集群使⽤用情况，引⼊入资源池管理理集群资源。
unde允许未声明的池OYARN(MR2Included)(服务范围)cyarnschedulerfair.allow-undeclaredpools默认情况下,"A|owUndeclaredpools"可选项是选中的,需要关闭。
否则如果用户指定一个尚未声明的资源池时,比如prod,YARN将会自动生成一个prod资源池。
配置文件修改后需要重新启动YARN服务,重新部署客户端配置。
6.配置“若用户提交任务不指定特定的queue,就使用default资源池”FairScheduerUserAsDefaultQueue使用默认队列时的FairSchedulerOResourceManagerDefaultGroupC当设置为true时,如果未指定池名称,Fair用户Scheduler将会使用用户名作为默认的池名yarnscheduler.fairuser-as-default尔当没为1s时,所有应用程序都在名为default的共享池中运行7.进去动态资源池配置页面clouderamanager群集核图表·倍份●ARN(MR2Include大数据分听平台t50状态宴例配置命令应用程序HHBase主机SHDFS报告利用率报告切换至经奥规划角iHueVImpalaYARN应用栏予v范图bOozemale个查询YAHN(MR2Inclirlen)见围)ksey当论置为te时.如果未指动态资源池配置Scheduler将会使用用户名作为Gateway会SEark2称。
当设置为fdse时,所有应月ucbhlistorySever静态服务池温YARN(MR2Inclut个名为defaut的其享池中运行v类别ClouderaManagementService每页c|ouderaMANAGER群集够断·审楼图表理文持·admn边态资潺池配置(大数分平台)YARNImpalaAdmission(antro源池计划模式放置规贝阳广限制可以嵌,它的每一个级别都可以支持不同的计划程序,如日FC或Farscheduler。
每个池都可以配置为仅允许某些用户和组集访问该池已为3个正在运行的NedeMenacer总共配置72个vcre640当宇节内存。
直看动态责源池钛添创建资需也默认设置访间控制没置最小资源数最大资数虚内板虚拟内核正在运行的应用程序最大量计划策略1500%150.%7.1资源池(资源分配界面)。
主要配置项权重(%):动态权重,资源不是静态的,去其他池相关的资源共享最大最小CPU、内存正在运行的应用程序最大数量●计划策略创建资源池,资源池名称为deV创建资源池资源池名称d口父池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制4与其他池相关的资源共享资源数虚拟内核吉字节:内存Theminumnumberofvirtualcoresandmemoryavailabletothispool.Thistakespriorityovertheweightbasedshare(optional)最大资源数虚拟内核吉字:内存Themaximunnumberofvirtualcoresandmemoryavailabletothispool.Thistakespriorityovertheweightbasedshare(optional)正在运行的应用程序最大池中同时运行的应用程序数量限制。
数量取消创建7.2配置计划策略(对dev资源池控制)编辑资源池ResourceLimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制DRF:Dominantresourcefairness。
根据c門U和内存公平调度资源。
(建议)○FAR仅根据内存公平调度资源FIFC:拥有子池的池不能是FFO。
取消保存7.3提交访问控制(对dev资源池控制)编辑资源池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制此功能仅在“启用ResourceManagerACL"设置为te且“管理ACL"未设置为*时相关。
(请参见顶级页面中的“访问控制设置"。
)Fairscheduler访问控制列表可以控制向池提交应用程序的用户。
对于子池,有杈限提交父池旳用户自动继承子池的相同功能。
○允许任何用尸向该池提交允许这些用户和组向该池提交用户组bi_dev,bi_dev_vipl取消保存7.4管理访问控制(对dev资源池控制)编辑资源池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制此功能仅在"启用ResourceManagerACL"设置为true且“管理ACL未设置为*时相关。
(请参见顶级页面中的"访问控制设置"。
)FairScheduler访问控制列表可以控制可以管理池的用户。
对于子池,有权限管理父池的用户自动继承子池的相同功能○允许任何用户管理该池⊙允许这些用户和组管理该池用户arm组bi_cev,bi_dev_vip保存7.5验证资源池访问控制●新建o用户:yan.yo用户组:Wms为该用户初始化wordcount数据,具体操作见步骤3在执行hadoop命令內加入资源池控制,如下图yan.yhi-bca?-ue-201-]sgroups新的用户组Lyan.jyabi-bcao-ue-001*]5hadoopjar/usr/local/cloud0:56:08INFOinputFileInputFormatTotalinpt18/03/0810:56:08INFDmapreduceJobSubmitter:nuberofsplits8/03/0810:56:09INFOmapreduce,JobSubmitter:Submittingtokensforjob:job_152041指定资源池dev9c23.8/03/0810:56:09INFDmapreduce.Jobsubmitter:Cleaningupthestagingarea/user/ya18/03/0810:56:09WARNsecurity.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionasauth:SIMPLE)couse:javcioICException:org.apache,hadoop,yarn.exceptions.YarnExceptiFatledtosbitapplication1520413797733_0023tDYARNnstoqueuerootcevvotoIDExceticn:org.apachehadoopyarn.exceptions.YarnExceptian:Failedtosubmitapplication_1520413797733-0023toYARN:UseryanJycamotsubmitapplicaticnstoqueueroanner.java:300)atjavasecurityAccesscontroller.doPrivleged(NativeMethod)tiondoAs(UserGroupInfonmaticnjava:1920)Cob,java:1325)atsunreflectNativeMethodAccessorIpLinvoke(NativeNethodAccessorImpLjava:bZnreflect.DelegatingMethodAccesJava,lcngrefLectanDescription.invoke(ProgramDriver71)Java:74)utsun,I'eeLLNutive:Lhu.Imul,niwuAee(NuLiveveceexyodecessorImpl.java:43)atsunreflectNativeMethodAccesso-ImpLivoke(NativeNetatorg.apache,hadoop,util.RunJar,matnCRunar.java:136Causedby:org.apachehadoopyorn.exceptions.YarnException:Failedtosubmitapplication-1520413797733_0023toYARN:UseryariycarnotsubnitapplicationstoqueLeroot.devatorg.apache,hadoopyarn.clientapiimol,YarndlientInpl,subcation(YarnCLientImpL,java:2570saurccMgrDelcgate.java:290)atorg.apache,hadoopmapredYARNRunnersubritJob(YARNRunne8.计划模式(资源池配置集)可以根据不同时段使用不同的资源池配置。
动态资源池配置(大数据分析平台YaRNMalaArm?Control池计划模式故置规则用广制要确定特定设置问时应处于活动状态,请指定计划规则及规则的评估顷序创速计划则重新持列十划模式顾序每天重复,从早上8点0O分到晚上1点0C分CSD,从2018-02-07开。
2每天重复,从凌属12点00分到早上8点0C分CsT,从20180307开ETLIE编|3在所有其他规则不活用时运行配置了计划模式,资源池会有多套配置,如下图clouderamanager·主机,·审孩图,备份·管理适持warm动态资源池配置(大数据分析平台)YARNImpalaAdmissionControl资源池计划横式款置规则用户限制池可以嵌,它的郎一个级别都可以支排不同的计划程序,如FFO或Farscheduler。
都个池都可以配置为允许某些用户和组集法间该池已为3个正在运行的NodeManager总共配置72个Vcore和640吉字节内存,直看动态资源池状态创建资歇认设置访问控制设置配置集ET时段default资源数最大资原数月户活跃时段名称虛拟内核内存正在运仁的立月程序最大数量计划筑暗ETL时段users116%wonhigh-bl4667计划规则主要控制配置有效时间段,创建计划规则如下图创建计划规则配置集◎新建用户活跃时段default可以将此配置集配置为包含不同的每泡CPU和内存设置。
○使用现有项重复每天全天介于早上8点00分CST:晚上11点0分CsT取消创建9.放置规则主要作用:控制任务(Job、Task)使用资源池规则,即任务会根据以下规则放到对应资源池执行。
clouderaMANAGeR:主机,说图表·音份理搜索dmin动念资源池配置(大数据分析平台)ARNImpalaAdmissionConrol负源池计划模式故置规则用产限制配置YARN如呵确定将在哪个池中运行应月程序创键放置规‖重新列放置观则放规则仅想已在适得时走存在时使用该池编相2仪当root.users.username存在司使用该消编辐|3使用rootdefault此规始终满正。
不会使用后续现则。
10.用户限制主要作用:控制单个用户最大应用程序并发度。
动态资源池配置(大数分析平台)YARNImpalaAdmissionControl密源浊计划模式放置规Q用户见制用户可以同时捉交的最大应用程序数量创建用广阳制默认设置止在行的应用序量大数量操作bide1编辑|动态资源池到这里基本配置完成。
具体配置方案,要根据项目实际情况。
建议:保证默认资源池可以使用,不影响正常使用的情况下配置动态资源池。

php-5.4.15-Win32-VC9-x86，windows下PHP装置包

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Seay源代码审计系统使用C编写，需要.NET2.0以上版本环境才能运转。
Seay源代码审计系统支持功能：1.高精确度自动白盒审计2.代码高亮3.函数查询4.代码调试5.函数/变量定位6.审计报告7.自定义规则8.自定义编辑器9.mysql数据库管理10.黑盒敏感信息泄露一键审计11.正则调试12.多种字符编码转换13.临时记录(可保存)14.编辑保存文件15.自动升级检测16.mysql执行监控17.自定义插件扩展功能18.英汉互译

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

CMUMulti-PIE人脸数据库包含超过750,000张337人的图像，这些图像在五个月内最多可​​记录四次。
受试者在15个视点和19个照明条件下成像，同时显示一系列面部表情。
此外，还获得了高分辨率正面图像。
总的来说，数据库包含超过305GB的面部数据。
资源包括PIE照明子集（1154张人脸灰度图，32*32）和三个Pose05、Pose07、Pose09子集（分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图，64*64）。

环境：opencv2.4.6.0特征：eigenfaceInput：一个人脸数据库，15个人，每人20个样本（左右）。
Output：人脸检测，并辨认出每张检测到的人脸。

与硬件通信的程序基本上要用到串口，虽然qt5以后集成了串口通信类，但是个人觉得那个串口通信类有点问题，在linux上表现很好，windows上大数据会有怪怪的问题出现，而且只能在qt5以上的版本才能用，无奈大部分的嵌入式linux上还停留在4.7.1到4.8.5左右的版本，所以本人不断喜欢用第三方的串口通信类做处理。
程序调试中经常需要串口调试，甚至还需要模拟设备数据回复，甚至串口转网络出去，特意将这些常用功能都做到一个串口调试助手中去。
基本功能：1：支持16进制数据发送与接收。
2：支持windows下COM9以上的串口通信。
3：实时显示收发数据字节大小以及串口状态。
4：支持任意qt版本，亲测4.7.04.8.54.8.75.4.15.7.05.8.0。
5：支持串口转网络数据收发。
高级功能：1：可自由管理需要发送的数据，每次只要从下拉框中选择数据即可，无需重新输入数据。
2：可模拟设备回复数据，需要在主界面开启模拟设备回复数据。
当接收到设置好的指令时，立即回复设置的回复指令。
例如指定收到0x160x000xFF0x01需要回复0x160x000xFE0x01，则只需要在SendData.txt中添加一条数据1600FF01:1600FE01即可。
3：可定时发送数据和保存数据到文本文件:，默认间隔5秒钟，可更改间隔时间。
4：在不断接收到大量数据时，可以暂停显示数据来查看具体数据，后台依然接收数据但不处理，无需关闭串口来查看已接收到的数据。
5：每次收到的数据都是完整的一条数据，而不是脱节的，做了延时处理。
6：一套源码随处编译，无需更改串口通信类，已在XP/WIN7/UBUNTU/ARMLINUX系统下成功编译并运行。

01_Dubbo产生的背景及系统进化理论02_集群与分布式03_分布式架构04_认识dubbo05_认识PRC06_dubbo的全体架构07_第一个dubbo程序服务提供者08_第一个dubbo程序服务消费者09_mutilcast注册中心10_zookeeper注册中心11_dubbo使用zookeeper注册中心12_redis注册中心13_dubbo分布式开发模式14_dubbo的常用协议15_dubbo常用协议的配置16_dubbo启动时检查17_dubbo负载均衡策略18_dubbo多协议与多版本19_dubbo服务分组20_dubbo的token验证21_dubbo的配置覆盖策略22_dubbo的常用标签23_dubbo管理控制的部署与使用24_zookeeper集群部署25_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例26_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0127_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0228_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0329_dubbo服务化的建议

C题的题目是对恐怖袭击事件记录数据的量化分析，论文名为《基于数据挖掘的恐怖袭击事件记录量化分析》

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。