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Krin_IT
毕业设计毕设python网络爬虫
目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论技术2.1spark技术2.2反爬虫设计2.3黑名单设计三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重
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sparkscalaspark大数据分布式
SparkCorespark核心:包括RDD、RDD算子、RDD的持久化/缓存、累加器和广播变量学习链接:https://mp.weixin.qq.com/s/caCk3mM5iXy0FaXCLkDwYQ一、RDD1.1为什么要有RDD在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,之前的MapRedu
- Spark求TopN值、二次排序、三次排序实现
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《Spark技术应用》期末考试大作业说明:1)个性化即在主机名、文件、程序、数据、和表结构等元素上添加自己姓名拼音缩写。2)提交时间:xxx3)评分规则:a)超期提交或者不交者按缺考算,来年重修。b)P图者0分,来年重修。c)按个性化点的多少评分,即个性化点数越多,分数越高。d)须在图片上对个性化点标红。4)提交方式和内容:在钉钉群上建提交文件夹,以“学号+姓名”格式命名。5)提交内容:大作业电子
- 【Spark技术与实战】Spark+Scala对化妆品指标的计算处理
db_lmr_2071
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文章目录前言项目要求一、数据集介绍二、指标介绍三、项目实现流程1.创建SparkSession2.读取数据3.计算价格范围4.分析品牌分布5.分析适用皮肤类型分布6.分析成分7.分析排名变化最大的品牌8.判断排名变化方向总结前言我们知道,Spark是一个优秀的基于内存的计算框架,可以独立使用,也可以和Hadoop集成使用,可以使用Hadoop的yarn进行资源管理、可以读写hdfs文件,而且Spa
- 新一代大数据技术:构建PB级云端数仓实践
腾讯云开发者
在数据大爆炸时代,随着企业的业务数据体量的不断发展,半结构化以及无结构化数据越来越多,传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop,Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库,已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。本期极客说邀请了来自腾讯云大数据基础团队负责人,大数据技术专家堵俊平来为我们分享介绍大数据领域最近的技术趋势,包含介绍Hadoop与Spark技术的最新进展。通过一些实际的应用
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锦超风采
SparkStreaming面试题Sparkspark大数据
SparkStreaming1.SparkStreaming有哪几种方式消费Kafka中的数据,它们之间的区别是什么?1.基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次ConsumerAPI来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在SparkExecutor的内存中的(如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存
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作者:陈华勇评审人:宋雪菲,孔庆振近些年来,随着互联网技术的高速发展,数据量也在指数级增长,继而产生了大数据。大数据数据规模巨大,数据类型多样,产生和处理速度极快,价值巨大但是密度较低。如何使用这些大数据是近些年研究的重要内容。spark就是处理大数据的一个重要的技术。本系列文章主要由浅入深,从基础到复杂来介绍spark技术的各个方面。本文简要介绍spark的基本组件,并从spark对数据的核心抽
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Python+大数据-Spark技术栈(二)SparkBase&Core学习目标掌握SparkOnYarn搭建掌握RDD的基础创建及相关算子操作了解PySpark的架构及角色环境搭建-SparkonYARNYarn资源调度框架,提供如何基于RM,NM,Continer资源调度Yarn可以替换Standalone结构中Master和Worker来使用RM和NM来申请资源SparkOnYarn本质Sp
- spark技术架构、工作机制,及安装使用
沉思的雨季
1、spark是什么?Spark是基于内存计算的,分布式大数据分析引擎,用于管理文本、图表等不同性质数据集,批量和实时流运算的大数据处理的需求。Spark对于反复用到的数据进行缓存,减少中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffle,并对于DAG进行了高度的优化,划分不同的stage和使用了延迟计算技术,可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍。2、spark的技术架构sp
- 【Spark深入学习 -10】基于spark构建企业级流处理系统
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----本节内容-------1.流式处理系统背景1.1技术背景1.2Spark技术很火2.流式处理技术介绍2.1流式处理技术概念2.2流式处理应用场景2.3流式处理系统分类3.流式处理技术关键技术3.1流式处理系统管道构建3.2流式处理系统关键技术3.3用户行为分析系统介绍4.问题答疑5.参考资料---------------------1、流式处理技术1.1技术背景业务驱动技术发展,脱了了业务
- RDD-Resilient Distributed Datasets 弹性分布式数据集
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RDD-弹性分布式数据集RDD是Spark技术的核心,接下来我们来探讨RDD中的核心概念和问题。RDD创建这里有三种构建RDD的方式:1.并行化一个内存中的集合。第一种方法适用于在少量数据集上,并行执行CPU增强型的计算。并行化的程度由单个机器,或者机器集群所有CPU核的总数所决定。valparams=sc.parallelize(1to10)valresult=params.map(perfor
- Kyligence Zen 产品体验 --- 全方位总结
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大数据数据挖掘人工智能
KyligenceZen是一个企业级大数据分析平台,基于Hadoop和Spark技术栈,具有高性能、可扩展性和易用性等优点。本文将从体验者角度出发,对KyligenceZen进行详细的描述,包括使用场景、功能特点和使用体验。一、使用场景KyligenceZen主要面向需要处理海量数据的企业用户,例如电商、金融、物流等行业,通常存在以下几类需求:1.数据分析:企业需要通过对大量数据的分析,获取业务运
- Spark Streaming运行架构分析
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韩晶晶严律黄春超简介SparkStreaming是SparkCore的扩展,是构建于SparkCore之上的实时流处理系统。相对于其他实时流处理系统,SparkStreaming最大的优势在于其位于Spark技术栈中,也即流处理引擎与数据处理引擎在同一个软件栈中。在SparkStreaming中,数据的采集是以逐条方式,而数据处理是按批进行的。因此,其系统吞吐量会比流行的纯实时流处理引擎Storm
- Spark介绍 & 安装
你∈我
大数据spark大数据spark
目录Spark介绍概述为什么要使用sparkspark优势spark技术栈(内置组件)Spark安装解压改名配置环境变量修改配置文件编辑spark-env.sh文件编辑workers文件刷新资源启动sparkSpark介绍概述Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成
- 用户行为分析大数据平台之(一)项目介绍
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文章目录一、项目概述二、业务模块介绍2.1用户访问session分析2.2页面单跳转化率统计2.3热门商品离线统计2.4广告流量实时统计一、项目概述本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的分析。用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根
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安装SparkSpark技术栈安装scala解压改名配置环境变量spark解压改名修改环境变量修改conf文件spark-env.shworks配置集群用得到配完source一下,使用spark-shell即可进入简单实现wordcount读取本地文件读取hdfs文件Spark技术栈SparkCore核心组件,分布式计算引擎SparkSql高性能的基于Hadoop的SQL解决方案SparkStre
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执行的几个阶段Driver是用户编写的数据处理逻辑,包含用户创建的SparkContext。SparkContext是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口,会和ClusterManager交互。Executor是一个Worker上为某个应用启动的一个进程,负责运行任务,并负责将数据存在磁盘或内存上。Task是被送到Executor上的计算单元。新创建的SparkContext实例会连接到Clus
- 简述Spark基础及架构
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基础及架构spark
简述Spark基础及架构一、spark简介二、spark技术栈三、spark架构四、saprk常用API4.1SparkContext4.2SparkSession五、spark数据核心--RDD5.1RDD概念5.2RDD的五大特性5.2.1分区(Partition)5.2.2compute函数5.2.3RDD依赖(DAG)5.2.4分区器(Partitioner)5.2.5分区优先位置列表六、
- SparkML预测PV
易企秀工程师
背景公司需要根据过去一段时间内每天网站的流量数据,预测未来一段时间每日流量,这样,在流量高峰到来前,可以提前警示相关的运营、运维提前准备。这是个典型的“时序预测问题”,关于时序预测的方法有很多,有规则法、机器学习、传统建模法等等。本文主要讲述机器学习的方式。由于工作中主要用的是Spark技术栈处理数据,所以这里也选用SparkML来解决。当然,机器学习的包和库又很多,完全可以用sklearn来做。
- Hadoop和Spark的区别你知道吗?现大数据都流行用哪种技术?
丨程序之道丨
谈到大数据,相信大家对hadoop和ApacheSpark这两个名字并不陌生。然而,最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死,Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比,Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话,应该从哪一种开始呢?(1)先说二者之间的区别吧。首先,Hadoop与Spark解决问题
- Spark技术内幕读书笔记:Spark核心——RDD实现详解
pub.ryan
学习笔记
————Spark技术内幕读书笔记————深入解析内核架构设计与实现原理本书的三个核心:RDD实现详解Scheduler:DAGScheduler任务切分调度与TaskScheduler任务执行调度计算过程详解性能调优详解Spark究竟解决了什么问题?1.背景:在spark出现之前,hadoop的迅速发展,hadoop分布式集群,把编程简化为自动提供位置感知性调度,容错,以及负载均衡的一种模式,用
- 大数据技术学习之Spark技术总结
千_锋小小千
Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小(大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素)。1、Spark的核心是什么?RDD是Spark的基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD也是Spark非常
- Python+大数据-Spark技术栈(一) SparkBase环境基础
呆猛的呆呆小哥
python+大数据大数据sparkpython
Python+大数据-Spark技术栈(一)SparkBase环境基础SparkBase环境基础Spark学习方法:不断重复,28原则(使用80%时间完成20%重要内容)Spark框架概述Spark风雨十年2012年Hadoop1.x出现,里程碑意义2013年Hadoop2.x出现,改进HDFS,Yarn,基于Hadoop1.x框架提出基于内存迭代式计算框架Spark1-Spark全家桶,实现离线
- Python+大数据-Spark技术栈(四) SparkSQL
呆猛的呆呆小哥
python+大数据大数据sparkpython
Python+大数据-Spark技术栈(四)SparkSQL重难点重点:DataFrame的创建以及操作难点:Spark和Hive整合扩展:数据处理分析部分SparkShuffleSparkShuffleSpark1.2版本中hashShuffleManagerSpark1.2之后版本中sortShuffleManagerMR的shuffle回顾存在性能瓶颈,参考MR的Shuffle步骤Spark
- Apache Spark 机器学习 数据源 2
uesowys
人工智能技术与架构spark人工智能
数据源数据源作为机器学习的数据输入,以供给Spark进行机器学习,Spark技术框架除了支持Parquet、CSV、JSON以及JDBC这些常用的数据源,还提供一些特殊数据源的支持,例如,图像或者LIBSVM。Parquet数据源该数据源是apacheparquet技术框架提供的数据存储格式,是面向列式存储结构,其设计的目标是提供高效以及高性能的数据存储、数据获取、数据压缩以及数据编码。图像数据源
- 30-Spark入门之Spark技术栈讲解、分区、系统架构、算子和任务提交方式
大数据下的画像人
大数据spark系统架构大数据
17.1Spark介绍17.1.1什么是Spark概念理解并行计算框架ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类HadoopMapReduce的通用并行计算框架任务的中间结果可以缓存在内存中,减少磁盘数据交互Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以
- spark技术简介
花凡
笔记spark
大数据生态圈存储主要包括hdfs、Kafka计算主要包括MapReduce、Spark、Flink查询主要为Nosql和Olap,Nosql主要包括Hbase、Cassandra等:其中olap包括kyline、impla其中Nosql主要解决随即查询Olap技术主要解决关联查询spark技术简介Spark最初是由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算
- Spark技术栈中的组件
Rnan-prince
sparkspark
Spark技术栈概述相对于第一代的大数据生态系统Hadoop中的MapReduce,Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面,都有着极大的优势。Spark框架包含了多个紧密集成的组件。主要有SparkCore、SparkStreaming、SparkSQL等。Sparkcore是其它组件的基础,spark的内核,主要包含:有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等,封
- spark技术特点
苏云南雁
javasparkhadoop大数据
一、Hadoop是什么?Hadoop和Spark有什么区别Hadoop是什么?Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+Mapreduce(数据处理),Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库
- 大数据的分布式数据库技术的对比
CDA·数据分析师
大数据技术的实现离不开很多其他的技术,我们提到最多的就是Hadoop技术,其实就目前而言,Hadoop技术看似是自成一套体系,其实并不是这样的,Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的,我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析,现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主,而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说,Hadoop技术只能
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本