数据基础---预处理---spark学习之数据预处理和特征提取
MovieLens数据集介绍
MovieLens 100k数据集，下载地址：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip
MovieLens数据集保存了用户对电影的评分。基于这个数据集，我们可以测试一些推荐算法、评分预测算法。
MovieLens 100k
该数据集记录了943个用户对1682部电影的共100,000个评分，每个用户至少对20部电影进行了评分。
文件u.info保存了该数据集的概要：
943 users
1682 items
100000 ratings
文件u.item保存了item的信息，也就是电影的信息，共1682部电影。每一行代表一部电影，格式如下
movie id | movie title | release date | video release date | IMDb URL | unknown | Action | Adventure | Animation | Children's | Comedy | Crime | Documentary | Drama | Fantasy |
Film-Noir | Horror | Musical | Mystery | Romance | Sci-Fi | Thriller | War | Western |
比如第一行如下：
1|Toy Story (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Toy%20Story%20(1995)|0|0|0|1|1|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0
总共有1862行这样的数据。最后19个字段保存的是该电影的类型，一个字段对应一个类型，值为0代表不属于该类型，值为1代表属于该类型，类型信息保存在文件u.genre中。
文件u.genre保存了电影的类型信息。
文件u.user保存了用户的信息，共有943个用户，其id依次是1、2、……、943。文件中每一行保存了一个用户的信息，格式如下：
user id | age | gender | occupation | zip code 文件u.occupation保存了用户职业的集合。
具体如
1|24|M|technician|85711
2|53|F|other|94043
文件u.data保存了所有的评分记录，每一行是一个用户对一部电影的评分，共有100000条记录。当然，如果某用户没有对某电影评分，则不会包含在该文件中。评分的分值在1到5之间，就是1、2、3、5这5个评分。每一行格式如下：
user id | item id | rating | timestamp
具体如：
196 242 3 881250949
186 302 3 891717742
22 377 1 878887116
244 51 2 880606923
166 346 1 886397596
298 474 4 884182806
其中，item id就是电影的id，时间戳timestamp是评分时间。可以自己对时间戳进行转换，一般在20世纪90年代。
将u.data按照80%/20%的比例分成u1.base和u1.test，可以将u1.base作为训练集，u1.test作为测试集。u2、u3、u4、u5系列文件和u1类似。u1、u2、u3、u4、u5的测试集是不相交的，它们可以用来做（5折交叉验证）5 fold cross validation。
文件ua.base和文件ua.test也是由u.data拆分而来，在ua.test中包含了每个用户对10部电影的评分，从u.data去掉ua.test得到ua.base。ub.base和ub.test也使用了同样的生成方法。另外，ua.test和ub.test是不相交的。
另外还可以下到更大的数据集
MovieLens 1M
该数据集保存的是6040个用户对3952部电影的1000209个评分记录。具体可以参考其README文件。
MovieLens 10M
71567个用户，10681部电影，10000054条评分记录，同时多了个用户为电影设置的标签。具体可以阅读其中的README.html。
Tag Genome
该数据集下有三个数据文件。
**movies.dat：**其每一行的格式是：
<MoviePopularity>
</code></pre>
<p>MoviePopularity是在MovieLens中对该电影的评分次数。<br> **tag.dat：**每一行的格式是：</p>
<pre><code><TagID><Tag><TagPopularity>
</code></pre>
<p>是使用该Tag的用户数，一个用户最多算1次。<br> **tag_relevance.dat：**每一行的格式是：</p>
<pre><code><MovieID><TagID><Relevance>
</code></pre>
<p>的值在0和1之间，值越大，Tag与Movie的关联性越强。</p>
<h1>数据探索</h1>
<h2>探索用户数据</h2>
<p>要运行spark程序，即使是独立模式，或者直接在类似pycharm的软件中连接spark,也要先启动spark集群。</p>
<pre><code class="prism language-python"><span class="token comment">#先载入数据</span>
<span class="token keyword">from</span> pyspark <span class="token keyword">import</span> SparkConf<span class="token punctuation">,</span>SparkContext
<span class="token keyword">from</span> pyspark<span class="token punctuation">.</span>sql <span class="token keyword">import</span> SparkSession
sc<span class="token operator">=</span>SparkContext<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
user_data<span class="token operator">=</span>sc<span class="token punctuation">.</span>textFile<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">"/home/digger/下载/ml-100k/u.user"</span><span class="token punctuation">)</span>
<span class="token comment">#初步看一样数据的样子</span>
<span class="token keyword">print</span><span class="token punctuation">(</span>user_data<span class="token punctuation">.</span>first<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span>
</code></pre>
<p>结果如下：</p>
<pre><code>1|24|M|technician|85711
</code></pre>
<p>从这样的数据里，我们可以对用户的年龄、性别、职业、地区进行统计（这里以邮编代替地区）<br> “ | ”字符来分隔各行数据，这将生成一个本地RDD,其中每一个记录对应一个Python列表,各列表由用户ID(user ID)、年龄(age)、性别(gender)、职业(occupation)和邮编(ZIP code)五个属性构成。</p>
<pre><code class="prism language-python">user_fields<span class="token operator">=</span>user_data<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> line<span class="token punctuation">:</span>line<span class="token punctuation">.</span>split<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">'|'</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span>
num_user<span class="token operator">=</span>user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> field<span class="token punctuation">:</span>field<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">0</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>count<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
num_gender<span class="token operator">=</span>user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> field<span class="token punctuation">:</span>field<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>distinct<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>count<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#distinct用于去重，count()用于计数</span>
num_occupation<span class="token operator">=</span>user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> field<span class="token punctuation">:</span>field<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">3</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>distinct<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>count<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
num_zipcode<span class="token operator">=</span>user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> field<span class="token punctuation">:</span>field<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">4</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>distinct<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>count<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
<span class="token keyword">print</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token string">"共有用户：%d户,性别：%d类,职业%d类,邮编：%d种"</span><span class="token operator">%</span><span class="token punctuation">(</span>num_user<span class="token punctuation">,</span>num_gender<span class="token punctuation">,</span>num_occupation<span class="token punctuation">,</span>num_zipcode<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span>
</code></pre>
<p>结果如下：</p>
<pre><code>共有用户：943户,性别：2类,职业21类,邮编：795种
</code></pre>
<pre><code class="prism language-python"><span class="token comment">#下面来查看年龄的分布</span>
<span class="token keyword">import</span> matplotlib<span class="token punctuation">.</span>pyplot <span class="token keyword">as</span> plt
<span class="token keyword">import</span> seaborn <span class="token keyword">as</span> sns
ages<span class="token operator">=</span> user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> field<span class="token punctuation">:</span>field<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">1</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>colletct<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#返回RDD的所有元素，方便后面对age进行统计,之后就可以利用单机的一切函数了</span>
ax<span class="token operator">=</span>sns<span class="token punctuation">.</span>distplot<span class="token punctuation">(</span>ages<span class="token punctuation">)</span>
plt<span class="token punctuation">.</span>show<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
</code></pre>
<p>结果如下：<br> <a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/9a8a58515ad44ecd84fb6ff6fc54be8a.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/9a8a58515ad44ecd84fb6ff6fc54be8a.jpg" alt="数据基础---预处理---spark学习之数据预处理和特征提取_第1张图片" width="650" height="358" style="border:1px solid black;"></a><br> 从上图可以看到，该网站的用户以年经人为主，尤其与27-30岁人群最多。</p>
<pre><code class="prism language-python"><span class="token comment">#下面统计职业的频率直方图</span>
occupations<span class="token operator">=</span>user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> field<span class="token punctuation">:</span>field<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">3</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">.</span>collect<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#当数据不大时，我们可以用这种方法将所有元素收集起来</span>
ax<span class="token operator">=</span>sns<span class="token punctuation">.</span>countplot<span class="token punctuation">(</span>x<span class="token operator">=</span>occupations<span class="token punctuation">)</span>
plt<span class="token punctuation">.</span>show<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
<span class="token comment">#当数据量很大的时候，不要直接用collect()的</span>
</code></pre>
<p>上面的图形结果如下：<br> <a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/e0b1f56af9e64cf9b1fc2e5fdc56981f.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/e0b1f56af9e64cf9b1fc2e5fdc56981f.jpg" alt="数据基础---预处理---spark学习之数据预处理和特征提取_第2张图片" width="650" height="358" style="border:1px solid black;"></a><br> 从图上可以看到，用户中人数排在前五的职业分别是学生、教育工作者、管理员、程序员和工程师。<br> **注意:**当数据量很大的时候，是不能用collect()的，要不整个集群卡死；此时如果需要展现数据的统计信息，应该先进行统计，统计的话就可以想办法设计成可拆分的任务，让各个节点进行一小块的统计任务，最后在汇总统计数据，数据量再大，汇总后也就那些指标，此时再来画图就很简单，可在单机上进行。而不应该边像上面那样直接将所有数据collect起来，然后直接画图，此时countplot同时承担了统计和画图的任务，对于大数据来讲，怎么吃得消呢。<br> 另外，spark并不擅长画图这一类事情，个人觉得如果要统计消息，可以采取抽样的方式，在整个大数据集中获取一小部分数据，然后在单机上就可以利用这些统计类的画图函数来展示数据特点了。抽样本来就是我们认识客观世界的一种方式，初步展示不一定要大而全。<br> 下面用分布式的思维进行统计和展示</p>
<pre><code class="prism language-python">occupation_count<span class="token operator">=</span>user_fields<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> fields<span class="token punctuation">:</span><span class="token punctuation">(</span>fields<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">3</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token number">1</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#这一步先每出现一次职业就计一次数，只要对这些数字求和就可以知道各个职业出现了多少次，即得到各职业的频率分布</span>
occupation_counts<span class="token operator">=</span>occupation_count<span class="token punctuation">.</span>reduceByKey<span class="token punctuation">(</span><span class="token keyword">lambda</span> x<span class="token punctuation">,</span>y<span class="token punctuation">:</span>x<span class="token operator">+</span>y<span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#利用reduceByKey()函数对各条数据进行归并，达到统计目的</span>
occupation_counts<span class="token operator">=</span>occupation_counts<span class="token punctuation">.</span>collect<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#此时不用担心数据量的问题，经过前面的shuffle过程，此时数据已经被归为有限的数目了，从前面对职业个数的统计知道，现在数据只有21对，前面是职业名称，后面是对应的人数</span>
<span class="token keyword">print</span><span class="token punctuation">(</span>occupation_counts<span class="token punctuation">)</span>
</code></pre>
<p>结果如下：</p>
<pre><code>[('engineer', 67), ('homemaker', 7), ('doctor', 7), ('administrator', 79), ('student', 196), ('programmer', 66), ('other', 105), ('executive', 32), ('retired', 14), ('artist', 28), ('none', 9), ('educator', 95), ('scientist', 31), ('lawyer', 12), ('writer', 45), ('technician', 27), ('librarian', 51), ('salesman', 12), ('healthcare', 16), ('marketing', 26), ('entertainment', 18)]
</code></pre>
<pre><code class="prism language-python"><span class="token comment">#下面提取出职业和对应的人数</span>
x_label<span class="token operator">=</span>np<span class="token punctuation">.</span>array<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">[</span>i<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">0</span><span class="token punctuation">]</span> <span class="token keyword">for</span> i <span class="token keyword">in</span> occupation_counts<span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span>
y<span class="token operator">=</span>np<span class="token punctuation">.</span>array<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">[</span>i<span class="token punctuation">[</span><span class="token number">1</span><span class="token punctuation">]</span> <span class="token keyword">for</span> i <span class="token keyword">in</span> occupation_counts<span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span>
<span class="token comment">#我们先对统计结果进行排序以便于展现</span>
x_label<span class="token operator">=</span>x_label<span class="token punctuation">[</span>np<span class="token punctuation">.</span>argsort<span class="token punctuation">(</span>y<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">]</span>
y<span class="token operator">=</span>y<span class="token punctuation">[</span>np<span class="token punctuation">.</span>argsort<span class="token punctuation">(</span>y<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">]</span>
<span class="token keyword">print</span><span class="token punctuation">(</span>x_label<span class="token punctuation">)</span>
<span class="token keyword">print</span><span class="token punctuation">(</span>y<span class="token punctuation">)</span>
x_pos<span class="token operator">=</span>np<span class="token punctuation">.</span>arange<span class="token punctuation">(</span><span class="token builtin">len</span><span class="token punctuation">(</span>y<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#设置每一个条形图的中心位置，要不没办法画图，条形图传数值型的x，y进去；同时也作为xticks的中心位置，这样就实现了用字符对x轴进行标</span>
plt<span class="token punctuation">.</span>bar<span class="token punctuation">(</span>x_pos<span class="token punctuation">,</span>y<span class="token punctuation">)</span>
plt<span class="token punctuation">.</span>xticks<span class="token punctuation">(</span>x_pos<span class="token punctuation">,</span>x_label<span class="token punctuation">,</span>rotation<span class="token operator">=</span><span class="token number">30</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token comment">#xticks与xlabel是不一样，前者就跟刻度线一样的，后者只是说明x轴代表什么。</span>
plt<span class="token punctuation">.</span>show<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span>
</code></pre>
<p>结果如下：<br> <a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/bd1d99d24eda4cb099fc869d01d066e5.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/bd1d99d24eda4cb099fc869d01d066e5.jpg" alt="数据基础---预处理---spark学习之数据预处理和特征提取_第3张图片" width="650" height="358" style="border:1px solid black;"></a></p>
</div>
</div>
</div>
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title="Python数据分析与可视化实战指南" target="_blank">Python数据分析与可视化实战指南</a>
<span class="text-muted">William数据分析</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE/1.htm">数据</a>
<div>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</div>
</li>
<li><a href="/article/1835506237316362240.htm"
title="WPF中的ComboBox控件几种数据绑定的方式" target="_blank">WPF中的ComboBox控件几种数据绑定的方式</a>
<span class="text-muted">互联网打工人no1</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/wpf/1.htm">wpf</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/c%23/1.htm">c#</a>
<div>一、用字典给ItemsSource赋值（此绑定用的地方很多，建议熟练掌握）在XMAL中：在CS文件中privatevoidBindData(){DictionarydicItem=newDictionary();dicItem.add(1,"北京");dicItem.add(2,"上海");dicItem.add(3,"广州");cmb_list.ItemsSource=dicItem;cmb_l</div>
</li>
<li><a href="/article/1835505226933694464.htm"
title="Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验" target="_blank">Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验</a>
<span class="text-muted">我的运维人生</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96/1.htm">信息可视化</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/1.htm">数据分析</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98/1.htm">数据挖掘</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%BF%90%E7%BB%B4%E5%BC%80%E5%8F%91/1.htm">运维开发</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%85%B1%E4%BA%AB/1.htm">技术共享</a>
<div>Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代，如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来，成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts，作为一款基于Python的开源数据可视化库，凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力，成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏，并通过实际代码案例</div>
</li>
<li><a href="/article/1835504217729626112.htm"
title="Python教程：一文了解使用Python处理XPath" target="_blank">Python教程：一文了解使用Python处理XPath</a>
<span class="text-muted">旦莫</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/Python%E8%BF%9B%E9%98%B6/1.htm">Python进阶</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a>
<div>目录1.环境准备1.1安装lxml1.2验证安装2.XPath基础2.1什么是XPath？2.2XPath语法2.3示例XML文档3.使用lxml解析XML3.1解析XML文档3.2查看解析结果4.XPath查询4.1基本路径查询4.2使用属性查询4.3查询多个节点5.XPath的高级用法5.1使用逻辑运算符5.2使用函数6.实战案例6.1从网页抓取数据6.1.1安装Requests库6.1.2代</div>
</li>
<li><a href="/article/1835504218178416640.htm"
title="Google earth studio 简介" target="_blank">Google earth studio 简介</a>
<span class="text-muted">陟彼高冈yu</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%97%85%E6%B8%B8/1.htm">旅游</a>
<div>GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用GoogleEarth数据的动画和视频而设计。它利用了GoogleEarth强大的三维地图和卫星影像数据库，使用户能够轻松地创建逼真的地球动画、航拍视频和动态地图可视化。网址为https://www.google.com/earth/studio/。GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具，专为创作使用G</div>
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<li><a href="/article/1835502705553010688.htm"
title="LLM 词汇表" target="_blank">LLM 词汇表</a>
<span class="text-muted">落难Coder</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/LLMs/1.htm">LLMs</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/NLP/1.htm">NLP</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.htm">大语言模型</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.htm">大模型</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/llama/1.htm">llama</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a>
<div>Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数</div>
</li>
<li><a href="/article/1835501821569888256.htm"
title="关于提高复杂业务逻辑代码可读性的思考" target="_blank">关于提高复杂业务逻辑代码可读性的思考</a>
<span class="text-muted">编程经验分享</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%BB%8F%E9%AA%8C/1.htm">开发经验</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/1.htm">数据库</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a>
<div>目录前言需求场景常规写法拆分方法领域对象总结前言实际工作中大部分时间都是在写业务逻辑，一般都是三层架构，表示层（Controller）接收客户端请求，并对入参做检验，业务逻辑层（Service）负责处理业务逻辑，一般开发都是在这一层中写具体的业务逻辑。数据访问层（Dao）是直接和数据库交互的，用于查数据给业务逻辑层，或者是将业务逻辑层处理后的数据写入数据库。简单的增删改查接口不用多说，基本上写好一</div>
</li>
<li><a href="/article/1835499681732456448.htm"
title="SQL Server_查询某一数据库中的所有表的内容" target="_blank">SQL Server_查询某一数据库中的所有表的内容</a>
<span class="text-muted">qq_42772833</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/SQL/1.htm">SQL</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Server/1.htm">Server</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/1.htm">数据库</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/sqlserver/1.htm">sqlserver</a>
<div>1.查看所有表的表名要列出CrabFarmDB数据库中的所有表（名），可以使用以下SQL语句：USECrabFarmDB;--切换到目标数据库GOSELECTTABLE_NAMEFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERETABLE_TYPE='BASETABLE';对这段SQL脚本的解释：SELECTTABLE_NAME：这个语句的作用是从查询结果中选择TABLE_NAM</div>
</li>
<li><a href="/article/1835499615491813376.htm"
title="四章-32-点要素的聚合" target="_blank">四章-32-点要素的聚合</a>
<span class="text-muted">彩云飘过</span>
<div>本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。源码见1032.html，对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.htmlhttps://openlayers.org/en/latest/examples/earthquake-clusters.</div>
</li>
<li><a href="/article/1835498219489030144.htm"
title="高端密码学院笔记285" target="_blank">高端密码学院笔记285</a>
<span class="text-muted">柚子_b4b4</span>
<div>高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫，目标永远下游。智者的梦再美，也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1，重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要，当你珍惜了，你就真正定下来，真正的学到身上。2，大家需要</div>
</li>
<li><a href="/article/1835497710975807488.htm"
title="从0到500+，我是如何利用自媒体赚钱？" target="_blank">从0到500+，我是如何利用自媒体赚钱？</a>
<span class="text-muted">一列脚印</span>
<div>运营公众号半个多月，从零基础的小白到现在慢慢懂了一些运营的知识。做好公众号是很不容易的，要做很多事情；排版、码字、引流…通通需要自己解决，业余时间全都花费在这上面涨这么多粉丝是真的不容易，对比知乎大佬来说，我们这种没资源，没人脉，还没钱的小透明来说，想要一个月涨粉上万，怕是今天没睡醒（不过你有的方法，算我piapia打脸）至少我是清醒的，自己慢慢努力，实现我的万粉目标！大家快来围观、支持我吧！孩子</div>
</li>
<li><a href="/article/1835497665337585664.htm"
title="使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例" target="_blank">使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例</a>
<span class="text-muted">llzwxh888</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a>
<div>本文将详细介绍如何使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG（检索增强生成），通过提取图像中的结构化数据、生成图像字幕等功能来展示这一技术的强大之处。安装环境首先，您需要安装以下依赖包：!pipinstallllama-index-multi-modal-llms-ollama!pipinstallllama-index-readers-file!pipinstallunstructured!p</div>
</li>
<li><a href="/article/1835497538023682048.htm"
title="使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南" target="_blank">使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南</a>
<span class="text-muted">nseejrukjhad</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/twitter/1.htm">twitter</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/easyui/1.htm">easyui</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%89%8D%E7%AB%AF/1.htm">前端</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a>
<div>#使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。</div>
</li>
<li><a href="/article/1835497411179540480.htm"
title="深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具" target="_blank">深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具</a>
<span class="text-muted">nseejrukjhad</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/1.htm">数据库</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a>
<div>深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工</div>
</li>
<li><a href="/article/1835497074049773568.htm"
title="数组去重" target="_blank">数组去重</a>
<span class="text-muted">好奇的猫猫猫</span>
<div>整理自js中基础数据结构数组去重问题思考？如何去除数组中重复的项例如数组：[1,3,4,3,5]我们在做去重的时候，一开始想到的肯定是，逐个比较，外面一层循环，内层后一个与前一个一比较，如果是久不将当前这一项放进新的数组，挨个比较完之后返回一个新的去过重复的数组不好的实践方式上述方法效率极低，代码量还多，思考？有没有更好的方法这时候不禁一想当然有了！！！hashtable啊，通过对象的hash办法</div>
</li>
<li><a href="/article/1835496149843275776.htm"
title="关于城市旅游的HTML网页设计——(旅游风景云南 5页)HTML+CSS+JavaScript" target="_blank">关于城市旅游的HTML网页设计——(旅游风景云南 5页)HTML+CSS+JavaScript</a>
<span class="text-muted">二挡起步</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/web%E5%89%8D%E7%AB%AF%E6%9C%9F%E6%9C%AB%E5%A4%A7%E4%BD%9C%E4%B8%9A/1.htm">web前端期末大作业</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/javascript/1.htm">javascript</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/html/1.htm">html</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/css/1.htm">css</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%97%85%E6%B8%B8/1.htm">旅游</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E9%A3%8E%E6%99%AF/1.htm">风景</a>
<div>⛵源码获取文末联系✈Web前端开发技术描述网页设计题材，DIV+CSS布局制作,HTML+CSS网页设计期末课程大作业|游景点介绍|旅游风景区|家乡介绍|等网站的设计与制作|HTML期末大学生网页设计作业，Web大学生网页HTML：结构CSS：样式在操作方面上运用了html5和css3，采用了div+css结构、表单、超链接、浮动、绝对定位、相对定位、字体样式、引用视频等基础知识JavaScrip</div>
</li>
<li><a href="/article/1835496148601761792.htm"
title="HTML网页设计制作大作业（div+css） 云南我的家乡旅游景点 带文字滚动" target="_blank">HTML网页设计制作大作业（div+css） 云南我的家乡旅游景点 带文字滚动</a>
<span class="text-muted">二挡起步</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/web%E5%89%8D%E7%AB%AF%E6%9C%9F%E6%9C%AB%E5%A4%A7%E4%BD%9C%E4%B8%9A/1.htm">web前端期末大作业</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/web%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%BD%91%E9%A1%B5%E8%A7%84%E5%88%92%E4%B8%8E%E8%AE%BE%E8%AE%A1/1.htm">web设计网页规划与设计</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/html/1.htm">html</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/css/1.htm">css</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/javascript/1.htm">javascript</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/dreamweaver/1.htm">dreamweaver</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%89%8D%E7%AB%AF/1.htm">前端</a>
<div>Web前端开发技术描述网页设计题材，DIV+CSS布局制作,HTML+CSS网页设计期末课程大作业游景点介绍|旅游风景区|家乡介绍|等网站的设计与制作HTML期末大学生网页设计作业HTML：结构CSS：样式在操作方面上运用了html5和css3，采用了div+css结构、表单、超链接、浮动、绝对定位、相对定位、字体样式、引用视频等基础知识JavaScript：做与用户的交互行为文章目录前端学习路线</div>
</li>
<li><a href="/article/1835495644123459584.htm"
title="Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出" target="_blank">Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出</a>
<span class="text-muted">~在杰难逃~</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/Python/1.htm">Python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/1.htm">大数据</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/1.htm">数据分析</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98/1.htm">数据挖掘</a>
<div>大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程</div>
</li>
<li><a href="/article/1835494762388484096.htm"
title="【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式" target="_blank">【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式</a>
<span class="text-muted">熬夜写代码的平头哥∰</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B/1.htm">目标检测</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/YOLO/1.htm">YOLO</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a>
<div>数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注</div>
</li>
<li><a href="/article/1835493651992637440.htm"
title="大伟说成语之唉声叹气" target="_blank">大伟说成语之唉声叹气</a>
<span class="text-muted">求索大伟</span>
<div>＊大伟说成语＊【唉声叹气】叹气：因心里不痛快或不如意而吐出长气，发出声音。因为痛苦、憋闷或感伤而发出叹息的声音。【大伟说】情绪外露，非人类所特有，动物亦有情绪，悲哀和欢乐所表示的情绪亦是不一样的，会嗷嗷大叫也会低吟痛哭。不同的是，人类的情绪更复杂，更多样，更丰富。唉声叹气，可以说是最基础的情绪，因为无奈而举足无措，不知该如何如何化解，只有独自一人慢慢承受，长吁短叹不知如何是好，其实是无能无力的表现</div>
</li>
<li><a href="/article/1835493626688401408.htm"
title="Python快速入门 —— 第三节：类与对象" target="_blank">Python快速入门 —— 第三节：类与对象</a>
<span class="text-muted">孤华暗香</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/Python%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%85%A5%E9%97%A8/1.htm">Python快速入门</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a>
<div>第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#</div>
</li>
<li><a href="/article/1835493374514262016.htm"
title="MongoDB Oplog 窗口" target="_blank">MongoDB Oplog 窗口</a>
<span class="text-muted">喝醉酒的小白</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/MongoDB/1.htm">MongoDB</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%BF%90%E7%BB%B4/1.htm">运维</a>
<div>在MongoDB中，oplog（操作日志）是一个特殊的日志系统，用于记录对数据库的所有写操作。oplog允许副本集成员（通常是从节点）应用主节点上已经执行的操作，从而保持数据的一致性。它是MongoDB副本集实现数据复制的基础。MongoDBOplog窗口oplog窗口是指在MongoDB副本集中，从节点可以用来同步数据的时间范围。这个窗口通常由以下因素决定：Oplog大小：oplog的大小是有限</div>
</li>
<li><a href="/article/1835493247179386880.htm"
title="Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器" target="_blank">Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器</a>
<span class="text-muted">焦习娜Samantha</span>
<div>FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN</div>
</li>
<li><a href="/article/125.htm"
title="apache 安装linux windows" target="_blank">apache 安装linux windows</a>
<span class="text-muted">墙头上一根草</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/apache/1.htm">apache</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/inux/1.htm">inux</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/windows/1.htm">windows</a>
<div>linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1，安装 apr 下载地址：htt</div>
</li>
<li><a href="/article/252.htm"
title="fill_parent、wrap_content和match_parent的区别" target="_blank">fill_parent、wrap_content和match_parent的区别</a>
<span class="text-muted">Cb123456</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/match_parent/1.htm">match_parent</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/fill_parent/1.htm">fill_parent</a>
<div>fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1）fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2） wrap_conte</div>
</li>
<li><a href="/article/379.htm"
title="网页自适应设计" target="_blank">网页自适应设计</a>
<span class="text-muted">天子之骄</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/html/1.htm">html</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/css/1.htm">css</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%93%8D%E5%BA%94%E5%BC%8F%E8%AE%BE%E8%AE%A1/1.htm">响应式设计</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E9%A1%B5%E9%9D%A2%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94/1.htm">页面自适应</a>
<div>网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所</div>
</li>
<li><a href="/article/506.htm"
title="[sql server] 分组取最大最小常用sql" target="_blank">[sql server] 分组取最大最小常用sql</a>
<span class="text-muted">一炮送你回车库</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/SQL+Server/1.htm">SQL Server</a>
<div>--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1</div>
</li>
<li><a href="/article/633.htm"
title="ImageIO写图片输出到硬盘" target="_blank">ImageIO写图片输出到硬盘</a>
<span class="text-muted">3213213333332132</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/image/1.htm">image</a>
<div>package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei</div>
</li>
<li><a href="/article/760.htm"
title="自己的String动态数组" target="_blank">自己的String动态数组</a>
<span class="text-muted">宝剑锋梅花香</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%8A%A8%E6%80%81%E6%95%B0%E7%BB%84/1.htm">动态数组</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E7%BB%84/1.htm">数组</a>
<div>数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？ 动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符</div>
</li>
<li><a href="/article/887.htm"
title="pinyin4j工具类" target="_blank">pinyin4j工具类</a>
<span class="text-muted">darkranger</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/.net/1.htm">.net</a>
<div>pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，</div>
</li>
<li><a href="/article/1014.htm"
title="StarUML学习笔记----基本概念" target="_blank">StarUML学习笔记----基本概念</a>
<span class="text-muted">aijuans</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/UML%E5%BB%BA%E6%A8%A1/1.htm">UML建模</a>
<div>介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图（Model, View and Diagram）
&</div>
</li>
<li><a href="/article/1141.htm"
title="Activiti最终总结" target="_blank">Activiti最终总结</a>
<span class="text-muted">avords</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/Activiti+id+%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81/1.htm">Activiti id 工作流</a>
<div>1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId </div>
</li>
<li><a href="/article/1268.htm"
title="从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别" target="_blank">从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别</a>
<span class="text-muted">bee1314</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/jquery/1.htm">jquery</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/UI/1.htm">UI</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/react/1.htm">react</a>
<div>在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面</div>
</li>
<li><a href="/article/1395.htm"
title="Eclipse快捷键大全" target="_blank">Eclipse快捷键大全</a>
<span class="text-muted">bijian1013</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/eclipse/1.htm">eclipse</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BF%AB%E6%8D%B7%E9%94%AE/1.htm">快捷键</a>
<div>Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En</div>
</li>
<li><a href="/article/1522.htm"
title="js 笔记 函数" target="_blank">js 笔记 函数</a>
<span class="text-muted">征客丶</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/JavaScript/1.htm">JavaScript</a>
<div>一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用： vName(params);
函数定义时自发调用：(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff</div>
</li>
<li><a href="/article/1649.htm"
title="【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二" target="_blank">【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二</a>
<span class="text-muted">bit1129</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/scala/1.htm">scala</a>
<div>1. Some操作
在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量，
Some的文档说明：
/** Class `Some[A]` represents existin</div>
</li>
<li><a href="/article/1776.htm"
title="java 匿名内部类" target="_blank">java 匿名内部类</a>
<span class="text-muted">BlueSkator</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java%E5%8C%BF%E5%90%8D%E5%86%85%E9%83%A8%E7%B1%BB/1.htm">java匿名内部类</a>
<div>组合优先于继承
Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相</div>
</li>
<li><a href="/article/1903.htm"
title="盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用" target="_blank">盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用</a>
<span class="text-muted">ljy325</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%B8%B8%E6%88%8F/1.htm">游戏</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/apple/1.htm">apple</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/windows/1.htm">windows</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/XP/1.htm">XP</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/OS/1.htm">OS</a>
<div>Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高
&nbs</div>
</li>
<li><a href="/article/2030.htm"
title="读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder" target="_blank">读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder</a>
<span class="text-muted">bylijinnan</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F/1.htm">设计模式</a>
<div>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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF）
* 个人理解：
* 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构</div>
</li>
<li><a href="/article/2157.htm"
title="JIRA与SVN插件安装" target="_blank">JIRA与SVN插件安装</a>
<span class="text-muted">chenyu19891124</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/SVN/1.htm">SVN</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/jira/1.htm">jira</a>
<div>JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB</div>
</li>
<li><a href="/article/2284.htm"
title="常用数学思想方法" target="_blank">常用数学思想方法</a>
<span class="text-muted">comsci</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%B7%A5%E4%BD%9C/1.htm">工作</a>
<div> 对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法</div>
</li>
<li><a href="/article/2411.htm"
title="pl/sql集合类型" target="_blank">pl/sql集合类型</a>
<span class="text-muted">daizj</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/oracle/1.htm">oracle</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E9%9B%86%E5%90%88/1.htm">集合</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/type/1.htm">type</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/pl%2Fsql/1.htm">pl/sql</a>
<div>--集合类型
/*
单行单列的数据，使用标量变量
单行多列数据，使用记录
单列多行数据，使用集合（。。。）
*集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等
*/
/*
--集合方法
&n</div>
</li>
<li><a href="/article/2538.htm"
title="[Ofbiz]ofbiz初用" target="_blank">[Ofbiz]ofbiz初用</a>
<span class="text-muted">dinguangx</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%94%B5%E5%95%86/1.htm">电商</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/ofbiz/1.htm">ofbiz</a>
<div>从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&</div>
</li>
<li><a href="/article/2665.htm"
title="结构体中最后一个元素是长度为0的数组" target="_blank">结构体中最后一个元素是长度为0的数组</a>
<span class="text-muted">dcj3sjt126com</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/c/1.htm">c</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/gcc/1.htm">gcc</a>
<div>在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n</div>
</li>
<li><a href="/article/2792.htm"
title="Linux cp 实现强行覆盖" target="_blank">Linux cp 实现强行覆盖</a>
<span class="text-muted">dcj3sjt126com</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/linux/1.htm">linux</a>
<div>发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a</div>
</li>
<li><a href="/article/2919.htm"
title="Memcached(一)、HelloWorld" target="_blank">Memcached(一)、HelloWorld</a>
<span class="text-muted">frank1234</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/memcached/1.htm">memcached</a>
<div>一、简介
高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端，我这里用的是memc</div>
</li>
<li><a href="/article/3046.htm"
title="Search in Rotated Sorted Array II" target="_blank">Search in Rotated Sorted Array II</a>
<span class="text-muted">hcx2013</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/search/1.htm">search</a>
<div>Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta</div>
</li>
<li><a href="/article/3173.htm"
title="Spring4新特性——更好的Java泛型操作API" target="_blank">Spring4新特性——更好的Java泛型操作API</a>
<span class="text-muted">jinnianshilongnian</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/spring4/1.htm">spring4</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/generic+type/1.htm">generic type</a>
<div>Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新</div>
</li>
<li><a href="/article/3300.htm"
title="CentOS安装JDK" target="_blank">CentOS安装JDK</a>
<span class="text-muted">liuxingguome</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/centos/1.htm">centos</a>
<div>1、行卸载原来的：
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost</div>
</li>
<li><a href="/article/3427.htm"
title="二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素" target="_blank">二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素</a>
<span class="text-muted">OpenMind</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%8C%E7%BB%B4%E6%95%B0%E7%BB%84/1.htm">二维数组</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%AE%97%E6%B3%95/1.htm">算法</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%90%9C%E7%B4%A2/1.htm">二分搜索</a>
<div>1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下：p满足
(1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题：
给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析：
(</div>
</li>
<li><a href="/article/3554.htm"
title="java 随机数 Math与Random" target="_blank">java 随机数 Math与Random</a>
<span class="text-muted">SaraWon</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Math/1.htm">Math</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Random/1.htm">Random</a>
<div>今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式：
//Math
Math.roun</div>
</li>
<li><a href="/article/3681.htm"
title="oracle创建表空间" target="_blank">oracle创建表空间</a>
<span class="text-muted">tugn</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/oracle/1.htm">oracle</a>
<div>create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m</div>
</li>
<li><a href="/article/3808.htm"
title="使用Java8实现自己的个性化搜索引擎" target="_blank">使用Java8实现自己的个性化搜索引擎</a>
<span class="text-muted">yangshangchuan</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/superword/1.htm">superword</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E/1.htm">搜索引擎</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/java8/1.htm">java8</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%85%A8%E6%96%87%E6%A3%80%E7%B4%A2/1.htm">全文检索</a>
<div>需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下：
1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号</div>
</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div>
<div class="container">
<div class="indexes">
<strong>按字母分类：</strong>
<a href="/tags/A/1.htm" target="_blank">A</a><a href="/tags/B/1.htm" target="_blank">B</a><a href="/tags/C/1.htm" target="_blank">C</a><a
href="/tags/D/1.htm" target="_blank">D</a><a href="/tags/E/1.htm" target="_blank">E</a><a href="/tags/F/1.htm" target="_blank">F</a><a
href="/tags/G/1.htm" target="_blank">G</a><a href="/tags/H/1.htm" target="_blank">H</a><a href="/tags/I/1.htm" target="_blank">I</a><a
href="/tags/J/1.htm" target="_blank">J</a><a href="/tags/K/1.htm" target="_blank">K</a><a href="/tags/L/1.htm" target="_blank">L</a><a
href="/tags/M/1.htm" target="_blank">M</a><a href="/tags/N/1.htm" target="_blank">N</a><a href="/tags/O/1.htm" target="_blank">O</a><a
href="/tags/P/1.htm" target="_blank">P</a><a href="/tags/Q/1.htm" target="_blank">Q</a><a href="/tags/R/1.htm" target="_blank">R</a><a
href="/tags/S/1.htm" target="_blank">S</a><a href="/tags/T/1.htm" target="_blank">T</a><a href="/tags/U/1.htm" target="_blank">U</a><a
href="/tags/V/1.htm" target="_blank">V</a><a href="/tags/W/1.htm" target="_blank">W</a><a href="/tags/X/1.htm" target="_blank">X</a><a
href="/tags/Y/1.htm" target="_blank">Y</a><a href="/tags/Z/1.htm" target="_blank">Z</a><a href="/tags/0/1.htm" target="_blank">其他</a>
</div>
</div>
</div>
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<div class="container">
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