大数据文摘作品
作者：Peter Gleeson
编译：周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培
今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图，可以点击下方链接先来看一下最终成果：
http://programming-languages.herokuapp.com/#，
我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系，下面是该演示的截图：
接下来，就让我们一起来学做这个关系网络图吧！
在当今的超连接世界，网络在现代生活中无处不在。 举个栗子，文摘菌的周末这样开启——通过北京的交通网络进城，然后去最喜欢的咖啡店的一家分店，并将笔记本连上他们的Wi-Fi。接下来，登录各种常用的社交网站。
众所周知，在过去几十年来最有影响力的公司中，有一部分是因为网络的力量而获得成功。
Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn以及一些其他的社交媒体平台都依赖社交网络的小世界特性。 这使他们能有效地将用户彼此（以及和广告商）之间连接起来。
谷歌目前的成功主要归因于他们早期在搜索引擎市场上的主导地位——部分原因是他们有能力通过他们的Page Rank网络算法来返回相关的结果。
亚马逊的高效配送网络使他们能够在一些主要城市提供当天发货。
网络算法在人工智能和机器学习等领域也是非常重要的。 神经网络领域的研究非常热门。计算机视觉中许多必不可少的特征检测算法，在很大程度上也是依赖于使用网络来对图像的不同部分进行建模。
网络模型也可以解释大量的科学现象，包括有量子力学、生化途径以及生态和社会经济系统等。
那么，鉴于它们不可否认的重要性，我们应该如何更好地理解网络及其属性呢？
网络的数学研究被称为“图论”，是数学中较易理解的分支之一。 本文会介绍简单的网络知识，即便你没有相关背景知识也能轻松学会。
此外，我们将使用Python 3.x和一款非常棒的开源软件Gephi，通过关系网络将过去和现在的一系列编程语言的网络可视化联系起来。
首先，究竟什么是网络呢？
其实上面文摘菌举的栗子已经给了一些线索。交通网络由目的和路径的连接组成。社交网络通过个人和个人之间的关系进行连接。Google的搜索引擎算法通过查看有哪些页面链接到其他页面，来评估不同网页的“顺序”。
更一般地说，网络是可以用节点和边描述的任何系统，或者通俗来讲，就是我们所说的“点和线”。
边连接节点（语言）的例子（该网络表示了编程语言相互影响的关系）
有些系统以这种方式建立网络比较容易。社交网络也许是最明显的例子。计算机文件系统则是另一种方式——文件夹和文件通过其“父”和“子”关系创建连接。
但是，网络的真正威力其实在于，许多系统都可以从网络的角度来建模，即使这起初并不明显。
代表网络
我们应该如何将点和线的图片转换成我们可以压缩的数字信号呢？
其中有一个解决方案是绘制一个邻接矩阵来表示我们的网络。
如果你不熟悉矩阵这个概念，这听起来可能有点吓人，但不要害怕。 把它们想象成可以一次执行许多计算的数字网格就好。下面是一个简单的例子：
在这个矩阵中，每个行和列的交集都是0或1，这取决于各个语言是否被链接。你也可以根据上面的插图观察到！
对于要解决的大多数问题而言，矩阵是以数学方式表示网络的好方法。然而从计算的角度来看，它有时可能会有点麻烦。
例如，即使节点数量相对较少（比如说有1000个），矩阵中的元素数目也会大得多（例如，1000^2 = 1,000,000）。
许多现实世界的系统会产生稀疏网络，在这些网络中，大多数节点只能连接其他所有节点中的一小部分。
如果我们将计算机内存中1000个节点的稀疏网络表示为邻接矩阵，那么我们将在RAM中存储1,000,000个字节的数据。大多数将会是零。这里有一个更为有效的方法可以解决这个问题。
这种方法是使用边列表来代替邻接矩阵。这些正是他们所说的，它们只是一个节点对相互链接的列表。
表示网络的另一种手段是邻接表，它列出了每个节点后面与它进行链接的节点。例如：
收集数据，建立连接
任何网络模型以及可视化的表现都取决于构建网络本身所用的数据质量好坏。除了确保数据是准确和完整的同时，我们也需要一种推断节点之间边的合理方法。
这是相当关键的一步，随后对网络进行的任何分析和推断都取决于“关联标准”的合理性。
例如，在社交网络分析中，你可能会根据人们是否在社交媒体上相互关联来创建人与人之间的联系。 在分子生物学中，你可能会基于基因的共同表达建立连接。
通常，我们还可以给边分配权重，从而体现关系的“强度”。
例如，对于网上零售的情况，可以根据产品被同时购买的频率来计算权重。用高权重的边连接经常被同时购买的产品，用低权重的边连接偶尔被同时购买的产品。和偶尔被同时购买的产品相比，那些不会被同时购买的产品根本就不会被网络连接。
正如你想的那样，将节点彼此连接的方法有可能很复杂。
但是对于本教程，我们将使用更简单的方式连接编程语言。我们要依靠维基百科。
维基百科所取得的的成功证明了它的可靠性。文章写作的开源合作方法也应该保证一定程度的客观性。
而且，它的页面结构相对一致，使其成为试用网页抓取技术的便利场所。
另一个便利工具是覆盖面广泛的、有据可查的维基百科API，这使得信息检索更容易。接下来让我们一起开始吧。
第一步：安装Gephi
Gephi可在Linux、Mac和Windows的环境下进行安装。
对于这个项目，我使用了Lubuntu。如果你使用的是Ubuntu / Debian，那么你可以按照下面的步骤来启动和运行Gephi。如果不是，那么安装过程也不会差太多。
下载最新版本的Gephi到你的系统（在撰写本文时是v.0.9.1）。准备就绪后，你需要提取文件。
你可能需要检查你的Java JRE版本。Gephi需要最新版本。在我刚刚安装的Lubuntu上，我只安装了default-jre，下面的一切将建立在此基础上。
在你准备好进行安装之前还有一步。为了将图表导出到Web，你可以使用Gephi的Sigma.js插件。
从Gephi的菜单栏中选择“工具”选项，然后选择“插件”。
点击“可用插件”标签并选择“SigmaExporter”（我也安装了JSON导出器，因为它是另一个有用的插件）。
点击“安装”按钮，你将完成整个安装过程。安装结束后，你需要重新启动Gephi。
第二步：编写Python脚本
本教程将使用python 3.x以及一些模块来进行简化。使用pip模块安装程序，需运行一下命令：
现在，在一个新的目录中，创建一个名为script.py的文件，并在你最喜欢的代码编辑器/ IDE中打开它。以下是主要逻辑的大纲：
首先，你需要有一个编程语言的列表。
接下来，通过该列表并检索维基百科相关文章的HTML。
从中提取出每种语言所影响的编程语言列表。这是我们连接节点的粗略标准。
同时，我们可以抓取一些关于每种语言的元数据。
最后，将收集的所有数据写入一个.csv文件。
完整的脚本在这里：
（https://gist.github.com/anonymous/2a6c841fe04ebc6d55acc259b4ac4f72）。
导入模块
在script.py中，首先导入一些模块。
准备好后——从创建一个节点的列表开始。这是Wikipedia模块派上用场的地方。它使得访问维基百科API非常容易。
添加下面的代码：
保存并运行上面的脚本，将看到打印出“List of programming languages”维基百科文章中的所有链接。
另外，还需要手动检查自动收集的数据。快速浏览后我们可以发现，除了许多实际的编程语言之外，该脚本还提供了一些额外的链接。
如：可能会看到“List of markup languages”，“Comparison of programming languages”等。
虽然Gephi允许你移除不想包含的节点，但为了节省时间，还是让我们先进行一轮数据清洗。
这些代码定义了要从数据中移除的子字符串列表。运行该脚本时遍历数据，移除所有包含不需要的子字符串的元素。
在Python语言中，完成这些只需要一行代码！
其他辅助函数
现在我们可以开始从wikipedia抓取数据并建立一个边列表（并收集所有元数据）。为了更简便，让我们首先定义一些函数。
抓取HTML
第一个函数使用BeautifulSoup模块来获取每种语言的Wikipedia页面的HTML。
这个函数使用urllib.request模块来获取“https://en.wikipedia.org/wiki/”+“编程语言”页面的HTML。
然后传给BeautifulSoup，它将读取HTML并解析为一个可以用来搜索信息的对象。
接下来，使用find_all()方法抓取感兴趣的HTML元素。
下面，是每种编程语言文章顶部的汇总表。该如何识别呢？
最简单的方法是访问其中一个编程语言页面。在这里，可以简单地使用浏览器的开发工具来检查感兴趣的元素。汇总表有HTML标记和CSS类“infobox”和“vevent”，因此可以使用这些来标识HTML中的表格。
用参数指定它：
find_all()返回符合标准的所有元素列表。为了指定感兴趣的元素，需要添加索引[0]。如果函数执行成功，则返回table对象，否则，返回None。
在使用了自动数据收集程序的情况下，全面的异常处理是非常重要的。如果没有，那么在最好的情况下如果脚本崩溃了，数据抓取程序需要重新开始执行。
在最坏的情况下，你获得数据集将包含不一致性和错误，这将为你后续的工作买下隐患。
检索元数据
下一个函数使用table对象来查找一些元数据。下面给出在表格中搜索语言第一次出现的年份的代码。
这个简短的函数以table对象作为参数，并调用BeautifulSoup的get_text（）函数生成一个字符串。
下一步是创建一个名为year的子字符串。该字符串存储了在“appear”这个词首次出现之后的30个字符。这个字符串应该包含语言第一次出现的年份。
为了仅提取年份，使用正则表达式（通过re模块）来匹配任何以1到3之间的数字开头、并紧邻三个数字的字符串。
如果执行成功，函数将返回一个整数的year。否则，我们会得到“Could not determine”。你可能还想进一步挖掘元数据，例如范例，设计者或打字规律。
收集链接
我们还需要一个函数–该函数读入给定语言的table对象，输出一个包含其他编程语言的列表。
仔细观察上面代码中嵌套部分，到底是怎么回事呢？
这个函数利用了table对象具有结构一致性的事实。表中的信息存储在行中（相关的HTML标签是）。其中一行包含文字“\ nInfluenced \ n”。函数的第一部分查找这是哪一行。
一旦找到这一行，就可以确定下一行包含了被当前行影响的每种编程语言的链接。使用find_all（“a”）便可查找这些链接 - 其中参数“a”对应于HTML标签。
对于每个链接j，将其[“title”]属性添加到名为out的列表。对[“title”]属性感兴趣的原因是因为它将完全匹配存储在节点中的语言名称。
例如，Java作为“Java（编程语言）”存储在节点中，因此需要在整个数据集中使用这个确切的名称。
如果执行成功，getLinks（）将返回一组编程语言。该函数的其余部分进行了异常处理，以防程序在某一阶段出现问题。
收集数据
最后，在一切准备就绪后执行脚本，收集数据并将其存储在两个列表对象中。
现在编写一个循环，将先前定义的函数应用于nodes中的每个词条，并将输出存储在edgeList和meta中。
该函数使用节点中的每种语言，并尝试从维基百科页面检索汇总表。
然后，该函数将检索表中列出的与目标语言所关联的全部语言。
对于同时出现在节点列表中的每种语言，将一个元素以[“source，target”]的形式添加到edgeList。通过这种方式，建立一个边的列表传给Gephi。
出于调试的目的，打印添加到edgeList的每个元素——这样做仅仅为了确保一切都工作。如果想要更彻底地调试，也可以添加打印语句到except语句中。
接下来，获取语言的名称和年份，并将其添加到元列表中。
写进CSV文件
一旦循环运行，最后一步是将edgeList和meta的内容写入到CSV文件。通过使用前面导入的csv模块，完成上一步骤就容易多了。
完成了!保存脚本，并从终端运行:
$ python3 script.py
当构建边列表时，你可以看到脚本输出了source-target对。确保网络连接的稳定性后，你就可以坐等结果了，此时脚本将发挥其魔力。
第三步:用Gephi建立图形
希望你已经安装并运行了Gephi。现在你可以创建一个新项目，并使用你收集的数据来构建有向图。有向图将显示不同的编程语言是如何相互影响的!
首先在Gephi中创建一个新项目，然后切换到“数据实验室”窗口。Gephi中提供了一个扩展式的接口来处理数据。首先要导入列表。
点击“导入电子表格”。
选择由Python脚本生成的edge_list.csv文件。确保Gephi中使用逗号作为分隔符。
从列表类型中选择“边列表”
点击“下一步”，导入源和目标列作为字符串，并检查。
用一个节点列表来更新数据实验室。现在,导入 metadata.csv文件。这一次，从列表类型中选择“节点列表”。
切换到“Preview”选项卡，查看网络的外观。
这时的图形看起来颜色十分单一，而且杂乱无章，就像一盘意大利面。所以我们接下来要进行图像美化。
图像美化
我们可以通过各种方式来演示图像，也可以尽情发挥自己的创意。另外，关于网络可视化还要考虑以下三件事情:
节点定位： 生成网络布局模式的算法有很多，比较流行的是fruchterman - reingold算法，而且Gephi支持该算法。
节点大小： 图中节点的大小可以用来表示一些有趣的属性。通常，这是一个中心性度量。度量中心性的方法有很多，但它们都反映了给定节点的“重要性”，即它与网络的其他部分关联的紧密程度。
节点着色： 我们还可以使用颜色来显示节点的某些属性。通常，颜色用来表示群落结构，广泛定义为“与图的其余部分相比关联更紧密的一组节点”。在社交网络中，群落结构可以揭示个人的友情、家庭或专业团体之间的关联。有几种算法可以检测群落结构，Gephi自带的检测算法是Louvain方法。
要执行上述步骤，还需要计算一些统计数据。切换到“Overview”窗口。在这里你可以看到右侧的一个面板。它包含一个“Statistics”选项卡。打开它，你将看到一系列选项。
Gephi具有许多内置的统计功能。对于每种功能，点击“Run”将生成一个报告，该报告揭示了关于网络的一些洞见。
如果要修改网络的外观，我们可以转向左边的面板。
在“Layout”选项卡中，可以选择要使用的布局算法。点击“运行”，实时观看图表的变化!看看你认为哪种布局算法效果最好。
在Layout选项卡之上是“Appearance”选项卡。在这里，你可以为节点和各条边的颜色、大小和标签进行设置，也可以根据数据的属性来配置(包括你要计算的数据)。
一个建议:
根据模块化属性将节点着色。着色的根据是节点的群落成员关系。
根据节点的平均程度来确定节点的大小。关联紧密的节点会比关联稀疏的节点显得大。
不过，也可以尝试设计一个最喜欢的布局。一旦对图形外观感到满意，就可以进入最后一个步骤——将图形导出至网页!
第四步：使用Sigma.js插件
既然已经构建了一个可以在Gephi中查看的网络可视化，接下来可以选择使用屏幕截图，或者以SVG、PDF或PNG格式保存图形。
如果已经安装了Sigma.js插件，也可以把图形导出到HTML，这将会创建一个交互式可视化，不仅可以在线上发布，也可以上传到GitHub，与他人分享。
可从Gephi的菜单栏选择“Export >Sigma.js模板…”。
按要求填写详细信息。确保选择导出项目所在的目录。你也可以更改图形的标题、图例、描述、悬停和许多其他细节。当你准备好了，点击“确定”。
现在，如果你打开导出项目所在的目录，你将看到一个文件夹，其中包含Sigma.js生成的所有文件。
在你最喜欢的浏览器打开index.html文件。哈!你的网络!如果你知道一些CSS和JavaScript，可以载入各种生成的文件到你的网络中，以便按照你的意愿调整输出的网络。
脑洞开一开，网络画起来
许多系统可以作为网络进行建模和可视化。图论是数学的一个分支，它提供了帮助理解网络结构和属性的工具。
使用Python从Wikipedia获取数据，构建编程语言影响图。关联标准是一种给定的语言是否能被列为对设计另一种语言的影响。
Gephi和Sigma.js是分析和可视化网络的开源工具。它们可以让你以图像、PDF或Web格式导出网络。
模仿本文的方法，你还可以为很多其他的关系建模并做出可视化。脑洞开一开，网络画起来。
原文链接：
https://medium.freecodecamp.org/how-to-visualize-the-programming-language-influence-graph-7f1b765b44d1
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我的烦恼
余建梅
我的烦恼。女儿问我：“你给学生布置什么作文题目？”“《我的烦恼》。”“他们都这么大了，你觉得他们还有烦恼吗？”“有啊！每个人都会有自己烦恼。”“我不相信，大人是没有烦恼的，如果说一定有的话，你的烦恼和我写作业有关，而且是小烦恼。不像我，天天被你说，有这样的妈妈，烦恼是没完没了。”女儿愤愤不平。每个人都会有自己的烦恼，处在上有老下有小的年纪，烦恼多的数不完。想干好工作带好孩子，想孝顺父母又想经营好自
【一起学Rust | 设计模式】习惯语法——使用借用类型作为参数、格式化拼接字符串、构造函数
广龙宇
一起学Rust # Rust设计模式 rust 设计模式 开发语言
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、使用借用类型作为参数二、格式化拼接字符串三、使用构造函数总结前言Rust不是传统的面向对象编程语言，它的所有特性，使其独一无二。因此，学习特定于Rust的设计模式是必要的。本系列文章为作者学习《Rust设计模式》的学习笔记以及自己的见解。因此，本系列文章的结构也与此书的结构相同（后续可能会调成结构），基本上分为三个部分
放下是一段成长的修行
小莳玥
人来到这个世界上，只有两件事：生和死。一件事已经做完了，另一件你还急什么呢?是人，都有七情六欲。是心，都有喜怒哀乐，这些再正常不过了。别总抱怨自己活得累，过得辛苦。永远记住：舒坦是留给死人的。苦，才是生活；累，才是工作；变，才是命运；忍，才是历练；容，才是智慧；静，才是修养；舍，才会得到；做，才会拥有。人生，活得太清楚，才是最大的不明白。有些事，看得很清，却说不清；有些人，了解很深，却猜不透；有些
活给自己看，笑容才灿烂
听着了么
白岩松说“有时候，我们活得很累，并非生活过于刻薄，而是我们太容易被外界的氛围所感染，被他人的情绪所左右。”心情是自己的。若只是活在别人的眼里、嘴里，便掌握不了让自己开心的主动权。人活着，不是为了活给别人看的，唯有做最真实的自己，活给自己看，笑容才灿烂。诚然，世事纷繁复杂，人人都有一张嘴，管也管不了。永远有人欣赏你，也永远有人批评你，不可能做到让所有人都满意，开心做自己才是最重要的。人生苦短，有太多
Python数据分析与可视化实战指南
William数据分析
python python 数据
在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScript Web
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据 对地图的放大、缩小和平移 Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
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
旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
java jsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发 移动开发 移动端开发 移动互联 程序员
移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAO apache tomcat log4j Web
关于日志的等级 那些去 百度就知道了！
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 ！做个备忘！
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sql c windows SQL Server XP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
[置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis 数据库 NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法：设置key对应的值为string类型的value
Tomcat 一些技巧
征客丶
java tomcat dos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可；
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序 haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。
取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式：
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java 设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解：简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：
一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构 算法 工作 企业应用 公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi 粘贴 复制 保存原格式 不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法：
1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
word english
honest 诚实的；正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享；共有
sorrow 悲哀；悲痛
adventure 冒险
error 错误；差错
closet 壁橱；储藏室
pronounce 发音；宣告
repeat 重做；重复
majority 大多数；大半
native 本国的，本地的，本国
hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJO hibernate查询 DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统 关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
自定义annotation
sha1064616837
java enum annotation reflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注：兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
word word分词 文本相似度 余弦相似度 简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：
方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下：
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =
