ARM平台、Davinci(omap/DM646X 8186等)、Linux、Uboot技术交流：59122411

anuoLinux 2011-07-22 01:08:57

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本课程以2021年度大数据技术学习为背景，重点围绕Spark 3.0框架展开系统讲解。课程内容基于2020年9月官方正式发布的稳定版本Spark 3.0.1进行设计，确保所学技术紧跟行业前沿。整个教学体系划分为九个核心模块，涵盖从基础到高级的完整知识路径。首先从Spark集群环境部署与配置入手，奠定实际操作基础。随后深入剖析Spark Core核心原理与编程模型，掌握分布式计算基础。课程进一步延伸至实时数据处理领域，系统讲解Spark Streaming流式计算框架及其应用场景。在数据查询与分析部分，重点介绍Spark SQL模块，学习结构化数据处理方法。同时结合Structured Streaming技术，探讨现代流批一体架构的实现方式。通过综合实战案例，演示如何将各模块知识融会贯通，解决复杂业务场景中的数据处理问题。为适应多样化开发需求，课程专门设置多语言编程章节，展示Scala、Python、Java等不同语言在Spark生态中的开发模式。针对Spark 3.0版本革新，详细解读其在性能优化、API改进及功能增强方面的最新特性。最后部分聚焦系统性能调优方法论，包括资源配置、执行计划优化等进阶内容，全面提升分布式系统运维能力。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【GA-ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于遗传算法（GA）优化极限学习机（ELM）的单维时间序列预测方法，提出了一种结合智能优化算法与快速学习模型的预测框架。通过遗传算法优化ELM的关键参数（如输入权重和偏置），克服传统ELM随机赋值带来的不稳定性和精度局限，提升模型泛化能力与预测准确性。文中以Matlab代码实现整个算法流程，涵盖数据预处理、模型训练、参数优化及结果可视化等环节，适用于风电、负荷、交通流等单变量时间序列的短期预测场景。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉基本机器学习模型（如神经网络）的高校研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事时间序列预测、智能算法优化等相关领域的研究人员；使用场景及目标：①解决传统ELM模型因随机初始化导致的性能波动问题；②实现高精度单变量时间序列预测，应用于能源、交通、金融等领域；③为智能优化算法与浅层神经网络结合提供可复现的技术方案；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注遗传算法的编码方式、适应度函数设计以及ELM参数优化过程，通过调整种群规模、交叉变异概率等参数深入理解算法性能影响机制，并尝试将其迁移至其他预测任务中验证有效性。

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