- What Are Optimal Coding Functions for Time-of-Flight Imaging?文章解读,TOG2018
吃饭睡觉发paper
数学建模
总结:1.ToF成像基础飞行时间(Time-of-Flight,ToF)相机通过发射调制光信号(如近红外光)并测量反射信号的时延来计算目标物体的距离。其核心原理可分为两类:连续波调制(CW-ToF):发射连续的正弦波调制光,通过测量反射信号的相位偏移计算距离。脉冲调制(PulsedToF):发射短脉冲光,直接测量光脉冲的往返时间。**编码函数(CodingFunction)**在此过程中定义了调制
- ZeroDivisionError: float division by zero
想念@思恋
pytorchjava开发语言
更新学习率时,分母为0.0,即group[‘t_total’]=0.0#报错BERT/optimization.py",line169,insteplr_scheduled=group['lr']*schedule_fct(state['step']/(group['t_total']),group['warmup'])ZeroDivisionError:floatdivisionbyzero解决
- 用python写一个网格交易策略代码
一曲歌长安
python数据分析数据挖掘开发语言机器学习
网格交易策略的python代码大致如下:导入需要的库importpandasaspd加载数据data=pd.read_csv("data.csv")定义一个函数,用于计算最优买入和卖出价格defcalculate_optimal_buy_sell_price(data,grid_size):#计算最低价和最高价low_price=data['low'].min()high_price=data['
- netcore 启用gzip压缩及缓存
秦宇升
asp.netcoreweb
publicvoidConfigureServices(IServiceCollectionservices){....//配置gzip与br的压缩等级为最优services.Configure(options=>{options.Level=CompressionLevel.Optimal;});services.Configure(options=>{options.Level=Compres
- 简单枚举 / 枚举排列
Zhouqi_Hua
Henry学C++Henry的ACM学习笔记蓝桥杯c++算法深度优先力扣
本文参考《算法竞赛入门经典》第七章《暴力枚举法》,提出的是暴力“列举”出所有可能性并一一试验的方法。目录1简单枚举2枚举排列2.1生成1~n的排列2.2生成可重集的排列2.3解答树2.4下一个排列一、简单枚举简单枚举就是枚举一些例如整数、子串的简单类型。但是如果拿到题目直接上手枚举,可能会导致枚举次数过多(甚至引起TLE)。因此在枚举前先要进行分析。比如例题除法(Division,Uva725):
- [CMU16-745] Lecture 6 Deterministic Optimal Control Introduction
Jia_-
最优控制机器人
Source:CMU16-745StudyNotes,taughtbyProf.ZacManchesterLecture5OptimizationPart3ContentReviewConstrainedOptimizationDeterministicOptimalControlIntroductionDeterministicOptimalControl(1)Continuous-TimeFo
- 复变函数与积分变换中的英汉单词对照
River Chandler
物理学与工程学专业英语中英文对照复变函数
复数与复变函数复数complexnumber实部realnumber虚部imaginaryunit纯虚数pureimaginarynumber共轭复数complexconjugatenumber运算operation减法subtraction乘法multiplication除法division复平面complexplane分配律distributerule交换律exchangerule复合函数co
- Sass报错: Using / for division is deprecated
Pinia_0819
vuesass前端css
运行项目时报以下错误::Using/fordivisionisdeprecatedandwillberemovedinDartSass2.0.0.Recommendation:math.div($px,$screenWidth)Moreinfoandautomatedmigrator:https://sass-lang.com/d/slash-div官方还很贴心做了一个一键迁移的工具,执行下面两行
- Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems
LucienLSA
学习笔记
ValueIterationAdaptiveDynamicProgrammingforOptimalControlofDiscrete-TimeNonlinearSystems,2016.QinglaiWei,Member,IEEE,DerongLiu,Fellow,IEEE,andHanquanLin对离散时间非线性系统,采用值迭代ADP算法,求解无限时域无折扣因子最优控制问题。初始值函数为任意
- 操作系统:页面置换算法
秋夫人
linux操作系统linux算法
在操作系统中,页面置换算法是用于管理虚拟内存系统中的页面(内存块)的一种方法。当一个程序尝试访问的数据不在物理内存中时,就会发生页面缺失(PageFault)。为了加载所需的页面,操作系统可能需要从物理内存中移除一个页面以腾出空间,这个过程就涉及到页面置换算法。页面置换算法的目标是最小化页面缺失率,从而提高系统的性能。以下是几种常见的页面置换算法:1.最佳置换算法(OPT或OPTIMAL)最佳置换
- 【python 已解决】ZeroDivisionError: division by zero —— 深度解析与解决策略
二川bro
优化bug集合pythonpython开发语言
【python已解决】ZeroDivisionError:divisionbyzero——深度解析与解决策略在编程过程中,尤其是使用Python这类高级编程语言时,ZeroDivisionError是一个常见的运行时错误。这个错误发生时,意味着你的代码中尝试进行了除以零的操作,而这是不被允许的。本文将深度解析这个错误,探讨其发生的原因、解决思路、具体解决方法,并分析一些常见场景,最后提供一些扩展与
- Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记
猪猪想上树
论文阅读笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流(CNF)是一种有吸引力的生成式建模技术,但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配(CFM),一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标,用于扩散模型中的随机流,但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
- html的无语义标签:div & span
fly in the sky !
前端html前端javascript学习笔记程序人生
html的无语义标签:div&span无语义标签:div&span标题,段落,图片等都是通过固定的标签来表示,标题用h1~h6标签来表示,段落用p标签来表示,图片用img标签来表示……每个标签都有自己固定的用途,但是无语义标签除外,无语义标签没有固定的用途,它什么都可以干。div标签,division的缩写,含义是分割。span标签,含义是跨度。就是用于网页布局的两个盒子,div是独占一行的,是一
- 强化学习-赵世钰(三):贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】
u013250861
强化学习
一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说,求解statevalue时是依赖于一个给定的π;对于贝尔曼最优公式来说,π是不定的,是需要求解的参数;3、压缩映
- Linux服务器初次使用需要的环境配置
wyyyyyyyy_
Linux服务器linux网络
一、划分磁盘1.查看磁盘sudofdisk-lDisk/dev/sda:3.7TiB,4000787030016bytes,7814037168sectors//新增的硬盘Units:sectorsof1*512=512bytesSectorsize(logical/physical):512bytes/4096bytesI/Osize(minimum/optimal):4096bytes/409
- 11. 理想的概念图谱:生命将消逝,真理永垂不朽
满塘荷叶一枝莲
今天我们即将进入讨论柏拉图这个大单元的最后一回,我们要讨论这样一个话题,就是人生道路的选择究竟是怎么一回事。一个柏拉图主义的答案就是,人生道路的选择需要在理念论指导下的分类原则。这样的一个话题将牵涉到的柏拉图的对话,就是所谓的《智者篇》,也就是今天我要和大家谈谈《智者篇》里面的概念分类思想对于人生哲学的启发。Division:规划人生的概念地图从表面上来看,柏拉图写《智者篇》就是为了挤兑智者。何为
- linux系统磁盘扩容
probtions
Linuxlinux运维服务器
[root@conda~]#fdisk-lDisk/dev/sdb:21.5GB,21474836480bytes,41943040sectorsUnits=sectorsof1*512=512bytesSectorsize(logical/physical):512bytes/512bytesI/Osize(minimum/optimal):512bytes/512bytesDisklabelt
- 725 - Division (UVA)
天天AZ
UVA算法
题目链接如下:https://onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=9&page=show_problem&problem=666先贴一个我觉得很厉害的写法:UVA-725_uva725-CSDN博客我的解法只能说又臭又长,但敝帚自珍吧哈哈:#include#include#include#includ
- 网友指出sklearn版本bug,你的实验结果很可能是错的。。。
啥都生
sklearnbug人工智能Python
B站:啥都会一点的研究生公众号:啥都会一点的研究生有网友指出,如果你正在使用或可能使用从1.3.0开始的任何1.3.x系列Scikit-Learn版本,代码中有包含对classification_report()、f1_score()或fbeta_score()的任何调用并且包含参数zero_division=1.0或zero_division=np.nan,那么得到的结果极大概率是错误的,如>>
- scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误
叶庭云
装库报错异常解决等scikit-learnbugPythonF1分数分类任务
如果您正在使用scikit-learn1.3.X版本,在使用f1_score()或classification_report()函数时,如果参数设置为zero_division=1.0或zero_division=np.nan,那么函数的输出结果可能会出错。错误的范围可能高达100%,具体取决于数据集中的类别数量。这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标,从而可能导致对分类器性能
- Linux硬盘挂载
赴前尘
linux运维网络linux
1.查看磁盘分区情况执行命令sudofdisk-l执行结果Disk/dev/sda:171.8GB,171798691840bytes,335544320sectorsUnits=sectorsof1*512=512bytesSectorsize(logical/physical):512bytes/512bytesI/Osize(minimum/optimal):512bytes/512byte
- HTML 相关知识点记录
ARTHUR王旭光
html前端java
DIV标签详细介绍-CSDN博客div是division的简写,division意为分割、区域、分组。比方说,当你将一系列的链接组合在一起,就形成了文档的一个division。标签:定义段落
- Codeforces Round 784 (Div. 4)
梦念小袁
div4算法c++开发语言
本场小结:1.对于一些奇怪的题目我们一定要去找存在哪些性质,构造题目和模拟题目同样也是发现性质之后尝试使用暴力枚举2.双指针的时候注意取结果的位置有时候用while比for更好3.对于位运算符的出现我们一定要考虑是否具有拆位的性质,区间的也要考虑是否可以使用RMQ的性质目录A.Division?B.TripleC.Odd/EvenIncrementsD.ColorfulStampE.2-Lette
- Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws
UnknownBody
LLM语言模型机器学习深度学习
本文是LLM系列文章,针对《BeyondChinchilla-Optimal:AccountingforInferenceinLanguageModelScalingLaws》的翻译。超越Chinchilla最优:语言模型尺度律中推理的解释摘要1引言2计算最优化3估计真实世界的成本最优性4结论摘要大型语言模型(LLM)缩放定律是一种经验公式,用于估计由于参数量和训练数据的增加而导致的模型质量的变化
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-1最优控制问题与性能指标1.最优控制问题与性能指标2.动态规划DynamicProgramming2.1基本概念2.2代码详解2.3简单一维案例3.线性二次型调节器(LQR)3.1数学推导3.2案例反洗与代码详解4.轨迹追踪4.1目标误差控制-误差的调节4.2稳态非零值控制4.3输入增量
- Tom Clancy's The Division 2 Private Beta 評測
MCWZZ
图片发自App「價格的問題阻礙了入手的步伐」來自Ubisoft的TomClancy’sTheDivision2在今天17:00開放beta測試大概19:00時我進入遊戲首先不得不提的是阿育家典型的bug(又或者說是自身協調問題),亞洲區域的語言在19:50時才通過補丁進入玩家可選擇的界面,也就是說,第一時間進入遊戲的玩家們體驗了長達三小時的無中文遊戲(這也使得很多人叫囂著要退款)或者是中文介面(卡
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-2 动态规划 Dynamic Programming
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-2动态规划DynamicProgramming1.基本概念2.代码详解3.简单一维案例1.基本概念RichoardBellman最优化理论:Anoptimalpolicyhasthepropertythatwhatevertheinitialstateandinitialdecision
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-4 轨迹追踪
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-4轨迹追踪1.目标误差控制-误差的调节2.稳态非零值控制3.输入增量控制1.目标误差控制-误差的调节2.稳态非零值控制3.输入增量控制
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-1最优控制问题与性能指标
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-1最优控制问题与性能指标
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-3 线性二次型调节器(LQR)
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-3线性二次型调节器(LQR)1.数学推导2.案例反洗与代码详解1.数学推导2.案例反洗与代码详解
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多