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windows下Hive搭建踩坑汇总
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，以一种类SQL的HQL语句操作Hadoop数据仓库(HDFS等)。所以本地windows安装前需要先搭建Hadoop。前面文章已经大概介绍了环境搭建和踩坑汇总，所以这里也依旧只是介绍基础的安装方法。因为关于Hive的安装，网上其实有很多文章，这里更多的是小北在安装过程中的遇到的各种坑的汇总以及解决方法。
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Windows下hadoop环境搭建之NameNode启动报错
因为平时工作和日常接触到的大都是的中型项目，所以少有个性化推荐等涉及大数据的功能。但是后期应该也会在自己项目中添加信息推荐模块，所以就开始关注spark，hadoop，Thrift等工具，以下就以hadoop先开始，包括环境搭建和配置过程中踩坑过程。
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用扩展的方式在 PHP 中使用 Kafka
由于之前在 PHP 中使用 Kafka 是通过 composer 包的方式，由于 nmred/kafka-php 很久没有维护，并且网上相关问题的文章也比较少。所以我这次换成 PHP 扩展 RdKafka 继续使用，主要介绍扩展安装和这种方式的基本操作。
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如何让ESP8266板子像APP开发一样方便
众所周知，在APP开发中，C/S是基本的开发结构。客户端负责应用的展示，交互与网络请求，服务端负责数据的传输，处理，存储，输出等等。而物联网除了之前介绍的MQTT实现H5实时控制舵机旋转角度来完成开关外，同样也可以通过HTTP的请求方式来和任何一门语言的服务端进行交互。
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Windows下MQTT代理服务器的搭建
为了让板子联网又买了ESP8266 NODEMCU (wifi模块，也是一个单片机)。虽然能通过烧录的程序通过http请求自己的服务器接口，但是显然并不符合当下主流的物联网方式，并且定时请求接口还浪费资源。
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Tensorflow.js 对视频 / 直播人脸检测和特征点收集
这里要介绍的是 Tensorflow.js 官方提供的两个人脸检测模型，分别是 face-detection 和 face-landmarks-detection。他们不但可以对视频中的人间进行定位，而且还能对当前设备 (手机 / 电脑摄像头) 采集的直播流实时监测人脸。所以这些的应用场景就很常见了，比如在线美颜，实时添加互动虚拟挂件等等。
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用 Tensorflow.js 做了一个动漫分类的功能（一）
浏览某乎网站时发现了一个分享各种图片的博主，于是我顺手就保存了一些。但是一张一张的保存实在太麻烦了，于是我就想要某虫的手段来处理。这样保存的确是很快，但是他不识图片内容，最近又看了 mobileNet 的预训练模型，想着能让程序自己对图片分类，以下就通过例子从内容采集到分类的过程。
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Tensorflow.js 视频图片多目标检测
Tensorflow.js 官方提供了很多常用模型库，涵盖了平时开发中大部分场景的模型。例如，前面提到的图片识别，除此之外还有人体姿态识别，目标物体识别，语音文字等识别。其中一些可能是 Python 转换而来，但都是开发人员用海量数据或资源训练的，个人觉得准确度能满足大部分功能开发要求。这里要介绍的是目标物体识别模型 ——CooSSD。
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Tensorflow.js 多分类，机器学习区分企鹅种类
在规则编码中，我们常常会遇到需要通过多种区间判断某种物品分类。比如二手物品的定价，尽管不是新品没有 SKU 但是基本的参数是少不了。想通过成色来区分某种物品，其实主要是确定一些参数。然后根据参数数据以及参数对应成色的所有数据集归档用机器学习训练，这样机器就可以得出规则了。
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我通过 tensorflow 预测了博客的粉丝数
前言： 由于最近接触了 tensorflow.js，出于试一下的心态，想通过线性回归预测一下博客的粉丝走向和数量，结果翻车了。虽然场景用错地方，但是整个实战方法用在身高体重等方面的预测还是有可行性，所以就记录下来了。 需求： 根据某博客或论坛，抓取一下博主的
