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张家口自驾游记.md

你们用电影记录时光,我们用时光刻录电影。 想写一写四月的洋槐花,五月的蒲公英和六月的大草原;直到提起笔时才暮然发现,槐花早已落尽,蒲公英也散落满天,但好在草原为我们铺出了一条路,拥着风、和着雨、裹着云,你只管呼吸着自由的空气前行。 不拘泥于常规的形式,也不固定行程的计划,随心而动是行动的唯一准则。不需要摘下一片云,也不需要采下一朵花,昂起头,身心自在云端;俯下身,香气自会成团。心之所在,就是意象,
2025-06-03
随笔
#张家口 #蔚县 #张北 #草原

西安游记.md

“爱青山,爱绿水,爱蓝蓝的天…”,尚未走进陕西境内,就已经先行闻听到浓浓的陕北乡音。那是黄土高原人家对生活的热爱,对土地的热爱,对文化的热爱。 你要说西安,就不能只说西安,还要说那里的风土人情,说那里的文化历史,说那里的饮食生活。 西安毕竟不同于北京,它展现给你的不是满大街的俏皮格格,而是每隔三五步便会映入眼帘的端庄贵妃。贵妃们长袖一甩,带出的唐诗雅韵和贞观遗风覆盖着不夜城的商业街;它们给下里巴人
2025-05-05
随笔
#西安 #兵马俑 #羊肉泡馍 #华清池 #大唐不夜城

济南龙洞与山东博物馆游记

喜欢自然的野性与自由,也喜欢历史的雅韵与含蓄。 龙洞的景色,足可以用一个野字来形容,整片山区充斥着野蛮与狂野。这里山是野的,从你踏上入山那条小道开始,便丢失了所有的信号,一瞬间回到那个没有光电的时代;路是野的,没有一条道路是被完全修葺的,满眼看到的,是碎石遍地,是枯木丛生。风是野的,山涧里的风放肆地吹着崖壁,迎着风的方向便灌入满耳的溪水汩汩的声音。就连草都是野的,遍地枯黄的麦穗,肆无忌惮的生长,掩
2025-02-16
随笔
#济南 #龙洞 #一线天 #藏龙涧 #山东博物馆

Hive中的几种排序方式比较分析

HIVE 中有多种排序方式,他们的实现机制和效率都是不同的,在使用时要根据具体的场景来选择合适的排序函数。 简介 1、ORDER BY ORDER BY 是最常见的排序方式,它对整个结果集进行全局排序,保证输出结果按指定的列排序。 特点: 全局排序:ORDER BY 会对整个数据集进行全局排序。 数据倾斜问题:因为是全局排序,所有的数据会被聚集到一个节点上进行排序。如果数据量非常大,可能会导致性
2025-02-12
技能
#Hive #SQL

北京秋的回忆

冬天到了,才想起来要记录一下秋天,以表达对秋的思念。秋,是一个复杂且多变的综合体,经历一个秋天,就像经历一段人生,把各种景色、感受都体会了一番。 秋天是有色彩的,是火热的枫叶红,是灿灿银杏黄,是葱郁的松柏绿,也是苍老的枯木灰。不必为没能体验一遭温榆河夏季的清爽而感到失落,秋季的风光足可以填补你的遗憾。岸边的芦苇白,湖面的天空蓝,水中的鸭子灰,玉湖用天然的颜料描绘出一副和谐的自然景观图。望山阁的视野
2024-11-24
随笔
#北京 #秋 #香山 #温榆河

北京入秋

秋风紧,秋雨寒,秋气重,秋意浓。 几片枯黄的落叶载着秋天飘然而来,几场秋雨平添了几许寒意。在这样的秋色中,闲游几个景点是相当惬意的。 无需说故宫的庄严肃穆,单是一个入场就要你感受到它戒备之森严,气势之恢宏。皇室殿堂多是有着相似的规格与布置,汉白玉雕砌而成的台阶与护栏,琉璃铺设的房檐与屋瓦,它们在宫墙之内闪烁着光辉,却不将一丝光亮洒落人间。高墙壁垒、檐牙玉阶、红墙绿瓦早虽已是陈辞滥调,往来的骚客总也
2024-09-22
随笔
#北京 #秋 #故宫 #云蒙山

知识图谱与应用(脑图简化版)

1. 图谱基础 1.1 定义 知识图谱是一种通过图结构来表示知识的方式,主要由实体(节点)和实体之间的关系(边)构成。 1.2 组成部分 实体: 代表现实世界中的对象,如人、地点、事件、概念等。例如,用户、商品、书籍等。 关系: 描述实体之间的联系,如“购买”、“阅读”等。例如,用户购买了商品,用户阅读了书籍等。 属性: 实体的特征或描述信息,如用户的年龄、性别、地址;商品的价格、产地;书籍的分
2024-08-18
技能 > 机器学习
#知识图谱 #图嵌入 #社区发现 #节点影响力 #推荐系统 #人群扩散 #同质图 #异质图

云雨泰山

①泰山之约,游云戏雨,山不向我,我自往之; ②泰山精酿,云雾醇香,名副其实; ③雨中泰山,气候万千,这一路不知道经历了多少次分别与重逢; ④泰安,民风淳朴,不过是两块钱的雨衣卖了我们五块,三块钱的西红柿卖了我们七块,买一份啤酒但支付了两份啤酒的利润; ⑤人间天外,瀑布悬泉,玉挂珠帘,天外村芥子纳须弥; ⑥被山东农业大学,山东科技大学拒之门外;东道主作为山东农业大学毕业生,身份隐藏之深,令人窒息!
2024-07-29
随笔
#泰山 #泰安 #天外村 #泰山精酿

序列异常检验分析

1. 异常检验算法综合比较分析 方法 数据 场景 参数 优点 缺点 Holt-Winters 时间序列数据,带有季节性和趋势性 季节性时间序列异常检测 α: 平滑参数,β: 趋势参数,γ: 季节性参数 简单易用,适用于季节性数据 对非季节性数据效果差,参数调节不直观 Prophet 时间序列数据,带有节假日效应 季节性时间序列和节假日效应的异常检测 变化点灵敏度,季节性灵敏度,
2024-07-25
机器学习 > 技能
#时间序列 #异常检验 #特征工程 #评价指标 #模型集成

pyspark2.x与pyspark3.x启动环境差异小记

如果使用的spark版本是2.x,那么我们可以显式创建SparkContext并传递给SparkSession: from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.sql import SparkSession def get_spark_context(): conf = SparkConf().setAppName(
2024-06-26
技能
#pyspark #spark #python
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