Flink 使用之 Yarn 资源问题排查
Flink 使用介绍相关文档目录
Flink 使用介绍相关文档目录
前言
Flink作业提交的时候会遇到任务无法提交，或者是长时间处于ACCEPTED状态。此时需要重点排查Yarn的资源的相关配置。
本篇为大家带来Flink on Yarn 资源问题的排查思路。
典型报错
Flink on Yarn程序提交的时候如果资源不足，JobManager会出现类似如下的错误：
java.util.conc
人工智能
黑马程序员 | Python教程：数据分析常见的误区有哪些？
1、盲目的收集数据
一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该紧紧围绕你的分析目的（了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等）去进行分析。所以，在开始数据收集工作之前，就应该先把数据分析的目的梳理清楚，防止出现”答非所问”的数据分析结果。
2、对
Apache Camel收集
1、简化软件集成：一个Apache Camel教程
2、Camel In Action中文版 第一章 初识Camel，第二章 Camel路由
3、Camel In Action中文版 第三章 数据转换
4、Camel In Action中文版 第四章 Camel中bean的使用
5、Camel In Action中文版 第五章 错误处理
6、Camel In Action中文版 第六章 camel
AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路
AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路
该文聚焦 Prompt 逆向工程，阐述其通过分析大语言模型错误输出，反向推导 Prompt 缺陷并优化的核心价值，能助力使用者脱离低效试错调整。文章先分类梳理事实性错误、逻辑断裂错误等四类典型错误及对应 Prompt 缺陷，再详解错误
【博客】数据密集型应用系统设计
什么是「数据密集型应用系统」？
当数据（数据量、数据复杂度、数据变化速度）是一个应用的主要挑战，那么可以把这个应用称为数据密集型的。
与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。
其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据，经过业务逻辑处理，再返回给用户。
image.png
很多软件都是在解决不同场景下的数据存储和检索问题——
工作流 x 深度学习：揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发
目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”：我与工作流的初次碰撞二、深度学习：复杂而迷人的 “数字迷宫”（一）深度学习的神秘面纱（二）深度学习的发展历程（三）深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥？它能吃吗？四、深度学习的 “脚手架”：为什
【JAVA 进阶】SpringAI人工智能框架深度解析：从理论到实战的企业级AI应用开发指南
文章目录
引言
1. SpringAI框架概述与核心架构
1.1 SpringAI框架简介与发展背景
1.1.1 SpringAI的核心价值
1.1.2 技术架构概览
1.2 SpringAI核心组件解析
1.2.1 模型管理器（Model Manager）
1.2.2 提示模板引擎（Prompt Template En
从头到尾，手把手教你使用扣子（coze）搭建自己的AI智能体
一：什么是智能体智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。举个例子：1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境）ÿ
毛虫和瓢虫2——简单分类器，一小步的威力
上文讲到，毛虫与瓢虫的分类器，如果每次按照输入的新样本与原分类直线的误差进行斜率调整，都会导致一个严重的问题：似乎之前训练的样本带来的效果消失了，仅仅留下了最新样本带来的收益。这样的话，那么多样本还有什么意义呢？
所以，要找一个办法来规避这个问题。
其实方法非常简单，就是你别因为一个新样本变化那么大，只用以一个小比例来挪动一下斜率，向着好的方向走一点，那么每次一小步，成功一大步（好像
跟着 Cell 学作图 | 复杂热图(ComplexHeatmap)
heatmap_cell.jpg
今天我们复现一幅2020年发表在Cell上的热图。
DOI:10.1016/j.cell.2020.07.009
22
读图
Snipaste_2022-04-21_09-49-27.png
将不同样本的基因表达情况用热图展示并将倍数变化条形图展示在右侧，除此之外我们还可以把P值映射在条形图的颜色上，因为没有下载到原始数据我们将会用示
