- 元戎启行最新战略RoadAGI:所有移动智能体都将被AI驱动
量子位
2025年3月18日(北京时间),元戎启行作为国内人工智能企业代表,出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上,公司CEO周光发表了技术主题演讲,展示了公司的最新战略布局RoadAGI,并发布道路通用人工智能平台——AISpark(以下简称”Spark平台”)。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步,旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体,都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
- SparkSQL编程-RDD、DataFrame、DataSet
早拾碗吧
Sparksparkhadoop大数据sparksql
三者之间的关系在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构,他们分别计算之后,都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中
- How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem
IT•轩辕
CloudyComputationsparkhadoop大数据
GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j",module:"log4j-slf4j2-impl"}implementation('org.apache.hadoop:hadoop-common:3.3.4'){exc
- pyspark 遇到**Py4JJavaError** Traceback (most recent call last) ~\AppData\
2pi
sparkpython
Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\AppData\Local\Temp/ipykernel_22732/1401292359.pyin---->1feat_df.show(5,vertical=True)D:\Anaconda3\envs\recall-service-cp4\lib\site-packages\pyspark\sql\data
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- Spark集群启动与关闭
陈沐
sparksparkhadoopbigdata
Hadoop集群和Spark的启动与关闭Hadoop集群开启三台虚拟机均启动ZookeeperzkServer.shstartMaster1上面执行启动HDFSstart-dfs.shslave1上面执行开启YARNstart-yarn.shslave2上面执行开启YARN的资源管理器yarn-daemon.shstartresourcemanager(如果nodeManager没有启动(正常情况
- Spark 解析_spark.sparkContext.getConf().getAll()
闯闯桑
spark大数据分布式
spark.sparkContext.getConf().getAll()是ApacheSpark中的一段代码,用于获取当前Spark应用程序的所有配置项及其值。以下是逐部分解释:代码分解:spark:这是一个SparkSession对象,它是Spark应用程序的入口点,用于与Spark集群进行交互。spark.sparkContext:sparkContext是Spark的核心组件,负责与集群通
- Pandas与PySpark混合计算实战:突破单机极限的智能数据处理方案
Eqwaak00
Pandaspandas学习python科技开发语言
引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- 自定义Spark启动的metastore_db和derby.log生成路径
节昊文
spark大数据分布式
1.进入安装spark目录的conf目录下2.复制spark-defaults.conf.template文件为spark-defaults.conf3.在spark-defaults.conf文件的末尾添加一行:spark.driver.extraJavaOptions-Dderby.system.home=/log即生成的文件存放的目录
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
佛渡红尘
apache
ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- 从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
Echo_Wish
大数据大数据hadoopspark
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术,Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作,而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么,它们的演变过程到底有何深意?背后技术上的取舍和选择,又意味着什么?一、Hadoop:分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代,
- Hive 与 SparkSQL 的语法差异及性能对比
自然术算
Hivehivehadoop大数据spark
在大数据处理领域,Hive和SparkSQL都是极为重要的工具,它们为大规模数据的存储、查询和分析提供了高效的解决方案。虽然二者都致力于处理结构化数据,并且都采用了类似SQL的语法来方便用户进行操作,但在实际使用中,它们在语法细节和性能表现上存在诸多差异。了解这些差异,对于开发者根据具体业务场景选择合适的工具至关重要。语法差异数据定义语言(DDL)表创建语法Hive:在Hive中创建表时,需要详细
- Spark任务读取hive表数据导入es
小小小小小小小小小小码农
hiveelasticsearchsparkjava
使用elasticsearch-hadoop将hive表数据导入es,超级简单1.引入pomorg.elasticsearchelasticsearch-hadoop9.0.0-SNAPSHOT2.创建sparkconf//spark参数设置SparkConfsparkConf=newSparkConf();//要写入的索引sparkConf.set("es.resource","");//es集
- Spark sql 中row的用法
闯闯桑
sparksql大数据开发语言
在ApacheSpark中,Row是一个表示一行数据的类。它是SparkSQL中DataFrame或Dataset的基本数据单元。每一行数据都由一个Row对象表示,而Row对象中的每个字段对应数据的一个列。Row的用法Row对象通常用于以下场景:创建数据:当你手动创建数据时,可以使用Row对象来表示每一行数据。访问数据:当你从DataFrame或Dataset中提取数据时,每一行数据都是一个Row
- Spark Sql 简单校验的实现
小小小小小小小小小小码农
sparksqljava
在网上参考了很多资料,都是要依赖Sparksession,这个需要spark环境,非常不友好,jdk版本也不好控制。不使用Sparksession获取上下文,利用spark和antlr的静态方法使用java实现简单的sparksql的语法以及内置函数的校验。1.spark版本3.2.0org.apache.sparkspark-sql_2.123.2.0org.antlrantlr4-runtim
- PySpark安装及WordCount实现(基于Ubuntu)
uui1885478445
ubuntulinux运维
在Ubuntu上安装PySpark并实现WordCount,需要以下步骤:安装PySpark:安装Java:PySpark需要Java运行环境。你可以使用以下命令安装OpenJDK:sudoaptupdatesudoaptinstalldefault-jredefault-jdk安装Scala:PySpark还需要Scala,可以使用以下命令安装:sudoaptinstallscala安装Pyth
- 大数据手册(Spark)--Spark安装配置
WilenWu
数据分析(DataAnalysis)大数据spark分布式
本文默认在zsh终端安装配置,若使用bash终端,环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢,可复制链接到迅雷下载,亲测极速~准备工作Spark的安装过程较为简单,在已安装好Hadoop的前提下,经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop(伪分布式)和hive,环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO
- 国内外AI搜索产品盘点
Suee2020
人工智能
序号AISearch产品名简介网站开发者1Perplexity强大的对话式AI搜索引擎https://www.perplexity.aiPerplexity2GensparkAIAgent搜索引擎https://www.genspark.aiMainFunc(景鲲、朱凯华)3Kimi.ai智能助手https://kimi.moonshot.cn/月之暗面(杨植麟)4秘塔AI搜索AI搜索引擎http
- HIVE开窗函数
Cciccd
sqlhive
ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)一,窗口函数介绍二,开窗函数三,分析函数分类1,排序分析函数:实列解析对比总结2.聚合分析函数3.用spark自定义HIVE用户自定义函数后续更新中~一,窗口函数介绍窗口函数,也叫OLAP函数(OnlineAnallyticalProcessing,联机分析处理),可以对数据库数
- Hive MR & Spark & Yarn参数优化总结
大数据侠客
hive相关问题汇总及解决hivesparkmryarn参数优化
一、hivemr参数调优:sethive.optimize.ppd=true;--开启谓词下推。--动态分区参数sethive.exec.mode.local.auto=true;sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;--默认是strict,表示至少有一个静态分区,nonstri
- Spark 中创建 DataFrame 的2种方式对比
闯闯桑
spark大数据分布式scala
spark.createDataFrame(data).toDF("name","age")和spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data),schema)创建df的方式有什么区别?在Spark中,创建DataFrame的方式有多种,其中两种常见的方式是:spark.createDataFrame(data).toDF("nam
- python手写kmeans算法
菜鸟懿
机器学习聚类算法python
kmean聚类是最基础和常见的算法,工程上使用比较常见,spark,sklearn都有实现,本文手写实现kmeans#!/usr/bin/pythonimportsysimportrandomimportmathdefcreate_rand_points(max_x,max_y,count):"""Createcountpoints(0-x),(0-y)."""points=[]foriinran
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- doris:SQL 方言兼容
向阳1218
大数据doris
提示从2.1版本开始,Doris可以支持多种SQL方言,如Presto、Trino、Hive、PostgreSQL、Spark、Clickhouse等等。通过这个功能,用户可以直接使用对应的SQL方言查询Doris中的数据,方便用户将原先的业务平滑的迁移到Doris中。警告该功能目前是实验性功能,您在使用过程中如遇到任何问题,欢迎通过邮件组、GitHubIssue等方式进行反馈。部署服务下载最新版
- 25年大数据开发省赛样题第一套,离线数据处理答案
Tometor
大数据sparkscala
省赛样题一,数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算,在题目中要求进行全量抽取,并新增etl-date字段进行分区,日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark
- sparkML入门,通俗解释机器学习的框架和算法
Tometor
spark-ml机器学习算法回归数据挖掘人工智能scala
一、机器学习的整体框架(类比烹饪)假设你要做一道菜,机器学习的过程可以类比为:步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜(红烧肉/沙拉)|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜、洗菜、切菜|数据收集与预处理3.设计食谱|决定烹饪步骤和调料|选择算法和模型设计4.试做并尝味道|调整火候和调味|模型训练与调参5.最终成品|端上桌的菜|模型部署与应用二、机器学习的核心流程1.数
- 大数据面试之路 (三) mysql
愿与狸花过一生
大数据面试职场和发展
技术选型通常也是被问道的问题,一方面考察候选人对技术掌握程度,另一方面考察对项目的理解,以及项目总结能力。介绍项目是从数据链路介绍,是一个很好来的方式,会让人觉得思路清晰,项目理解透彻。将SparkSQL加工后的数据存入MySQL通常基于以下几个关键原因:1.数据应用场景适配OLTP与OLAP分工:SparkSQL擅长处理大数据量的OLAP(分析型)任务,而MySQL作为OLTP(事务型)数据库,
- 如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理
shuoac
python
在当代自然语言处理领域,拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像,SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中,我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。技术背景介绍大规模语言模型(LLM)近年来在各个领域中获得了广泛的应用,它们在处理自然语言任务时表现出色。iF
- RDD 行动算子
阿强77
RDDSpark
在ApacheSpark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。以下是Scala中常见的RDD行动算子:1.collect()将RDD中的所有数据收集到驱动程序中,并返回一个数组。注意:如果数据集很大,可能会导致内存不足。valdata:Array[T]=rdd.collect()2.count()返回RDD中元素的总数。valcount
- 讲一下Spark的shuffle过程
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分,shuffle数据存储,shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后,会哪找下游S
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
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
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
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
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
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
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--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
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
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
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
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
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
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,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
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)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
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
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
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
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
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
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
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
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
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
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
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
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
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
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 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
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
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
- 常用数学思想方法
comsci
工作
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
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--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
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
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
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
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
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
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
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
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
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
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
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
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
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
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:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
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
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
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