CDH邮件报警配置
cloudera manager提供邮件告警功能，方便管理员在集群出现问题的第一时间维护集群。
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配置邮箱服务器
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CDH 6.3.1安装
一、准备工作
1 安装lrzsz
[roothadoop001 ~]# yum -y install lrzsz
[roothadoop002 ~]# yum -y install lrzsz
[roothadoop003 ~]# yum -y install lrzsz2 上传安装文件
[roothadoop001 ~]# rz[roothadoop001 cdh63]# ll -h
total 3.9G
-rw-r--r-- 1 root root 2.0G Oct …
centos7安装cdh全过程
centos7配置静态ip Vi /etc/sysconfig/network-scripts/ ifcfg-ens33 TYPEEthernet PROXY_METHODnone BROWSER_ONLYno BOOTPROTOstatic DEFROUTEyes IPV4_FAILURE_FATALno IPV6INITyes IPV6_AUTOCONFyes IPV6_DEFROUTEyes IPV6_FAILURE_FATALno IPV6_ADDR_GEN_MODEstable-priva…
大数据之CDH（web页面部署Hadoop）
一、了解CDH 在众多 Hadoop 版本中， CDH 是 Hadoop 众多分支中比较出色的版本， 它由Cloudera 发行和维护。CDH 基于 Apache 的 Hadoop 进行重新构建，提供了基于 Web 页面的群集部署和管理操作。 1.1 Hadoop
属于开源软件，采用Apa…
CDH简介及CDH部署、原理和使用介绍( 版本6.3.1 )
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第一章：CDH简介
CDH概念
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Symmetric Eigenvalue Decomposition
求特征值求出s，如何求r 转载于:https://www.cnblogs.com/zzsama/p/10856126.html
Eigenvalue and singular value
1. 特征值: A为方阵，v是A的特征向量。 λ是特征向量v对应的特征值。
一个矩阵的特征向量是一组正交向量。 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵；
一个矩阵其实就是一个线性变换，因为一个矩阵乘以一个向量后得到的向量࿰…
Part2 正交、行列式、特征值
方阵的行列式determinant
eigen values特征值 Determinants det A|A| 这三个性质定义了行列式：
1. det I1
2. exchange rows：reverse sign of det
置换矩阵 det P1 even -1 odd 3. matlab求行列式： pivot formula主…
【线代NumPy】第八章 - 特征值和特征向量 | Eigenvalue and Eigenvector | 简述并提供代码
💬 例1：
import numpy as npA = np.array([[2, 3], [3, -6]])
w1, V1 = np.linalg.eig(A) # 计算A的特征值和特征向量print("A的特征值： = ", w1)
print("A的特征向量： = ", V1)B = np.array([[5,2,0], [2,5,0], [-3,4,6]])
w2, V2 = np.linalg.eig(…
Householder transformation + QL to calculate eigenValue and eigenVectors of Hertian Matrix, cpu code
化Hertinan matrix eigen problem into a real symmetric matrix eigen problem:
原理： 与matlab的结果进行对比：
A[ ...
( 3.0 0.0*j) (-2.0 -2.0*j) (-0.9 -0.9*j) (-0.5 -0.5*j); ...
(-2.0 2.0*j) ( 4.0 0.0*j) ( 1.0 1.0*j) (-0.7…
Truncated Power Method for Sparse Eigenvalue Problems
目录 算法k的选择\(x\)的初始化代码 抱歉，真的没怎么看懂，当然，估计和我现在没法静下心来好好看也有关系。 算法 想法非常非常简单吧，就是在原来幂法的基础上，每次迭代的时候再加个截断。当然，论文里给出了…
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目录 引kernel PCA kernel 的选择性质一些问题代码 Scholkopf B, Smola A J, Muller K, et al. Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem[J]. Neural Computation, 1998, 10(5): 1299-1319. 引 普通的PCA将下式进行特征分解（用论文的话讲就是对…
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[Math Algorithm] 拉格朗日乘数法
https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4946256.html
阅读目录
1. 拉格朗日乘数法的基本思想2. 数学实例3. 拉格朗日乘数法的基本形态4. 拉格朗日乘数法与KKT条件 拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）之前听数学老师授课的时候就是一知半解&…
每天五分钟机器学习算法：拉格朗日乘数法和KKT条件
KKT条件
当我们要求一个函数的极值，同时还有两种类型的约束条件，一种约束条件是等式约束，另外一种约束是不等式约束： x是一个变量（n维，n个样本），我们想要找到使得f(x)最大的x，还要满足上面的约束。此时KKT条件就出来说话了，如果要想让x满足这个条件下的f(x)的最大…