- OpenCV ML 模块使用指南
ice_junjun
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- 毕业论文代码实验(Python\MATLAB)基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型
清风AI
毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下(国家能源局2025规划),光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响,光伏出力具有显著波动性,导致:电网调度难度增加(±15%功率波动)电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合:分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系:气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异:数值天气预报(NWP
- [ARM+Codesys Customer Case] Application Case of RK3568/A40i/STM32+Codesys in Intelligent Manufacturi
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家
stm32codesysrk3568A40I
Vegetablesareessentialfoodsinpeople'sdailylives,andtherearevariouswaystoconsumethem.Sinceenteringamoderatelyprosperoussociety,people'spaceoflifehasbecomeincreasinglyfast,andmanytraditionalservicescann
- 《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进:K-L-isodata的创新性研究》
TWHiwhjig
机器学习算法聚类
基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性),四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术,它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中,K-means
- 如果我想成为一名大数据和算法工程师,我需要学会哪些技能,获取大厂的offer
红豆和绿豆
杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer,需要掌握一系列核心技能,并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议:---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**:掌握线性代数、微积分、概率论和统计学,这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**:深入理解常见机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等),了解其原理、优缺点及
- 区块链与去中心化技术
boring_student
区块链去中心化
区块链与去中心化技术核心进展区块链从加密货币(如比特币)扩展至智能合约和供应链管理。以太坊2.0引入分片技术提升交易吞吐量,而零知识证明(ZKP)增强了隐私保护15。企业级应用如IBM的FoodTrust平台通过区块链追踪农产品全生命周期,减少供应链欺诈1。应用场景数字身份:去中心化身份(DID)系统允许用户自主管理个人数据5。版权保护:NFT技术为数字艺术品提供唯一所有权证明9。跨境支付:Rip
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- 星际争霸母巢之战秘籍
小魚資源大雜燴
GAME游戏
资源类showmethemoney:增加10,000气和矿。whatsmineismine:增加500矿。breathedeep:增加500气。升级与生产类somethingfornothing:所有升级项目升一级。medievalman:拥有所有的研究能力。modifythephasevariance:拥有生产所有建筑物的能力。foodforthought:没有人口限制。建造与速度类operat
- K-means 算法核心原理
code 旭
AI人工智能学习算法kmeans机器学习
一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- 【Swift】面向协议编程之HelloWorld
coooliang
Swiftswift
定义一个协议(protocol),swift中可以对protocol进行扩展(extension)通过协议的扩展可以对函数有默认的实现protocolSleepable{funcsleep()}protocolEatable{funceat()}extensionEatable{funceat(){print("eatfood")}}在类(class)或结构体(struct)中实现protocol
- 农业生产模拟和农业政策分析:WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备;农田农作物生长模拟和产量预测等
WangYan2022
作物模型农业WOFOST模型PCSE模型农田生态系统作物模型农业生产模拟
WOFOST(WorldFoodStudies)和PCSE(PythonCropSimulationEnvironment)是两个用于农业生产模拟的模型:WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型,被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析;采用了模块化的结构,可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应;WOFOST可用于长期模拟,能够模拟整个作物生长周期,包括播种、生长、收获等各个阶段;WOF
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法(PartitioningMethod)是基于距离判断样本相似度,通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇,
- k-Shape:高效准确的聚类方法
优化算法侠Swarm-Opti
信号处理故障诊断聚类机器学习人工智能matlab数据挖掘
引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在,已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一,不仅因为它的探索性,而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程,它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量,k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质,
- [Machine Learning] K-means算法
进阶的小蜉蝣
machinelearning算法kmeans机器学习
HuBERT预训练过程中会用到K-means算法,本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲,K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N,K-means会不断迭代,直到X被分成N类,且每一类的中心点不再明显变化。先看一个简单例子:fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
蓝天资源分享
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- pygame贪吃蛇
just1done
这周的pygame程序我是一个都没有写出来,在这里就借一位大神同学的代码贴在这好了,希望自己以后也能够单独写出这样的程序。importpygamefromrandomimportrandintfromabcimportABCMeta,abstractmethodBLACK_COLOR=(0,0,0)#全局常量,黑色RED_COLOR=(255,0,0)#全局常量,红色FOOD_COLOR=(230
- C++ 面向对象:属性和行为、访问权限、与struct区别
qq_43355454
c++开发语言算法
面向对象的三大特性:封装、继承和多态封装的语法,可见以下:class类名{访问权限属性~成员变量行为~成员函数};具体见以下代码示例:#includeusingnamespacestd;classPeople{public:inthigh;intweight;voideat(intfood1){weight+=food1;}voidnoeat(intfood1){weight-=food1;}};
- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析(R语言)
木小鹿
多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相似的观测值(或对象)分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法:K-均值(K-means)、层次聚类(HierarchicalClustering)和DBSCAN。1.K-均值聚类(K-meansClustering)K-均值是一种迭代的聚类算法,它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
- 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)
乔大将军
机器学习算法聚类kmeanspython
目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回,其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离,得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练(迭代)返回最后一次的中心点和簇类中的样本(每个样本距离最近的中心点)5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法,根据聚
- 机器学习——无监督学习(k-means算法)
张起灵ovo
机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数,如分成几个类别,K值就取多少。若无需求,可使用网格搜索找到最佳的K。步骤:1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心;2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类;3、接着对标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的中心点(平均值);4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么结束,否则执行第二步。means表
- 文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering
GUI Research Group
机器学习python深度聚类
学习笔记,仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
- Html+CSS中子选择器
若节
Html+CSShtmlCSS子选择器
子选择符.food>li{border:1pxsolidred;}/*添加边框样式(粗细为1px,颜色为红色的实线)*/.first>span{border:1pxsolidred;}三年级时,我还是一个胆小如鼠的小女孩,上课从来不敢回答老师提出的问题,生怕回答错了老师会批评我。就一直没有这个勇气来回答老师提出的问题。学校举办的活动我也没勇气参加。食物水果香蕉苹果梨蔬菜白菜油菜卷心菜这里就可以在外
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- mongoDB 命令行操作
小胖_@
mongomongodb数据库命令行
mongoDBmongo命令MongoDBshellversionv4.4.15usage:mongo[options][dbaddress][filenames(endingin.js)]dbaddresscanbe:foofoodatabaseonlocalmachine192.168.0.5/foofoodatabaseon192.168.0.5machine192.168.0.5:9999
- 全球及中国印度香米市场2025-2031:发展趋势、竞争格局与战略选择
qry行业分析
人工智能大数据
根据QYR(恒州博智)的统计及预测,2024年全球印度香米市场销售额达到了143.2亿美元,预计2031年将达到251.5亿美元,年复合增长率(CAGR)为8.5%(2025-2031)。全球印度香米主要厂商有KRBL、AmiraNatureFoods、LTFoods、BestFoods、KohinoorRice等,全球前五大厂商占有超过15%的市场份额。目前印度是全球最大的印度香米市场,占有大约
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 机器学习基本库之Pandas
莫 名 其 妙
pandas机器学习python数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- RPC框架Dubbo深入分析
radcb55226
程序员rpcdubbo网络协议
《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!依赖于Zookeeper的稳定性Redis支持基于客户端双写的集群方式,性能高要求服务器时间同步,用于检查心跳过期脏数据Multicast去中心化,不需要安装注册中心依赖于网络拓普和路由,跨机房有风险SimpleDogfooding,注册中心本身也是一个标准的RPC服务没有集群支持,可能单点故障cl
- TTTK2323 MOBILE DEVELOPMENT
后端
TTTK2323MOBILEDEVELOPMENTFOODIUKMREPORTSEMESTER12023/20240.1PROJECTDESCRIPTIONFoodiUKMisaprojectthatisaimedtoprovideanapplicationtouserswhosearchforthedeliciousmyriadsofdelicaciesinUKMBangi.Thiscaninc
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class