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酷炫的手势控制功能，是“晓”Spark 全新的交互控制方式，但在使用过程中，部分用户表示掌上起飞容易失败，或使用手势自拍时没有响应。
为何手势控制会失灵？其实原因就在于“打开方式不对”呀！下面夏清就告诉你这四种手势控制时的正确示范。
手势控制注意事项
1. 掌上起飞
要点须知：控制“晓”掌上起飞时，当电机启动后，务必请等待至飞行器前臂灯由绿灯变为红灯常亮后，再迅速收回手掌。
错误姿势：掌上起飞时，切勿在前臂灯呈绿灯（未变红时）就松手释放。
2. 控制远离
要点须知：命令“晓”远离时，请站在飞行器前方，以 1 米/秒以上的速度大幅度左右挥动手臂直至前臂灯绿灯双闪识别成功，飞行器远离至 3 米远、 2.5 米高。
错误姿势：如挥动手腕而非手臂，飞行器可能无法识别手势而导致无响应。
3. 手势自拍
要点须知：手势自拍时，应抬高双臂并靠近人脸做出拍照手势，当成功识别手势后，飞行器前臂灯将呈红灯慢闪，表示开始 3 秒拍照倒计时，此时可放下手臂，开始准备拍照。
错误姿势：如双臂未抬高、或双臂远离脸部向前方伸直，飞行器可能无法识别手势，导致自拍失败。
4. 一键起飞后，手势控制没响应
要点须知：若飞行器处于其他智能飞行模式下，需要先切换至手势自拍模式，才可使用手势控制功能。
了解了以上这四个要点，就能更加流畅地使用“晓”的手势控制功能啦！
app界面上有说明的，长按电源然后有一声“滴”，继续按着直到“滴滴” 就切换成功了。
一. 基本概念
1.Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
2.Spark 是一种与?Hadoop?相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
3.Spark 是在?Scala?语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
二. 学习大数据的起点
Spark 主要有三个特点 :
首先，高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。
其次，Spark 很快，支持交互式计算和复杂算法。
最后，Spark 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。
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评论列表（3条）
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