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地上悬河
python开发语言后端
优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
饮啦冰美式
机器学习回归学习
简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到
- 深度学习pytorch——索引与切片
Echo-J
AI深度学习pytorch人工智能
indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点,因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- python size和shape
MORE_77
python开发语言
python里的基础数据类型数字,字符串,列表,元组,字典,集合。字符串str,列表list[],元组,字典{}和集合均通过len(x)函数取维度。numpy数据类型对于numpy中的数组:shape:获得维度x.shape这里shape为x的属性,不需要加括号numpy.shape(x)这里的shape()是numpy的内置函数size:获得元素个数x.sizesize为x的属性,不需要加括号n
- MySQL窗口函数:从理论到实践
程序吟游
数据库mysql数据库
目录1.ROW_NUMBER()2.RANK()3.DENSE_RANK()4.NTILE(n)5.LAG()和LEAD()6.FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()总结MySQL中的窗口函数(WindowFunctions)允许用户对一个结果集的窗口(或分区)执行计算,这些窗口是由查询的每行定义的。窗口函数在SQL标准中定义,并且在MySQL8.0及更高版本中可用。窗口函数为每行返
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jason成都
学习Avalonia
Avalonia制作仪表盘,把控件给大家演示一下,Avalonia有三类自定义控件,分别是用户控件、模版控件、自主控件。前面已经很多用户控件了,这个是演示模版控件,另外一种不知道哪种情况下使用。前端代码:-->后台代码:usingAvalonia;usingAvalonia.Controls;usingAvalonia.Controls.Shapes;usingAvalonia.Media;usi
- np.hstack(), np.concatenate()与np.stack()解析
眠眠菇
Python数据分析pythonnumpy
np.hstack(),np.concatenate()与np.stack()是numpy中实现数组拼接的三个函数。1.np.hsatck(arrays)np.hstack(arrays)是其中最简单的一个函数。它接收的参数是一个元组,包含需要组合在一起的几个数组。这些数组需要满足的要求是维数相同零轴元素个数相同例:a=np.arange(9).reshape(3,3)print('a:\n',a
- 【Python】查看张量(tensor)数据维度和每一维大小示例
木彳
Python学习和使用过程积累python深度学习人工智能计算机视觉
通过示例讲解查看张量维度的方法,包括整体维度和某一维的数值。随机生成一个张量数组:importtorcha=torch.rand(1,3,480,640)然后使用.shape查看数组维度,输入:x=a.shapeprint(x)输出:torch.Size([1,3,480,640])查看第3未的数值:x_3=a.shape[3]输出:640查看第一维和第二维大小的方式与此类似。
- 【图像拼接/视频拼接】论文精读:Efficient Video Stitching Based on Fast Structure Deformation
十小大
图像拼接论文精读计算机视觉图像拼接imagestitchingvideostitching论文阅读论文笔记音视频
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(ImageStitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新)图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag
- 神经网络算法:神经网络反向传播法代码
独木人生
人工智能神经网络算法python
下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例:importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden,num_outputs):self.num_inputs=num_inputsself.num_hidden=num_hiddenself.num_outputs=num_outputsse
- 【随手记】MySQL中ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK()函数的用法
zcongfly
随手记MySQLmysql数据库
当使用ROW_NUMBER()函数、RANK()函数和DENSE_RANK()函数对一列数进行排名时,它们的用法和结果会有一些区别。假设有一个名为students的表,包含学生的姓名和分数信息。+----+-------+--------+|ID|Name|Score|+----+-------+--------+|1|Alice|80||2|Bob|85||3|Cathy|90||4|David
- MapInfo格式到ArcGIS格式的转换方法
微澜-
日志arcgismapinfo
记录在2010的笔记MapInfo中的地图可以有两种格式:Tab格式(表格式)、Mif格式(交换格式)。ArcInfo中的地图也支持多种格式:Shape格式、Coverage、E00(交换格式)、Coverage....由Mif->Shape:使用MapInfo工具中的通用转换器;或则使用ArcToolbox直接转换由Mif->E00:在MapInfo中导入成Tab,然后使用MapInfo工具中的
- macad.core解析toolkits、topology
table study
学习
1.toolkitsusingSystem.Linq;usingMacad.Common;usingMacad.Core.Drawing;usingMacad.Core.Geom;usingMacad.Core.Shapes;usingMacad.Core.Topology;usingMacad.Occt;namespaceMacad.Core.Toolkits{//将BRep形状转换为可编辑的草
- wps电子表格(xlsx)在excel打开时,多余图形(shapes)的处理
work-harder
wpsexcelvba
背景:1.win10,excel打开wps生成的xlsx文档;2.文档中有多余的图形,经检测为shape大类;3.文档中可见的图形可以全选后删除;但是不可见部分仍然存在;4.vba删除时,可以直接循环删除,类似shape.delete;5.vba删除前,如果逐一选择(shape.select)以便查看,则出现多种错误(vba运行异常),但都是运行时错误错误记录:1.类型多样:用shape.name
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- TypeScript 接口继承
irisMoon06
vue.jstypescript
TypeScript接口继承和类一样,接口也可以通过关键字extents相互继承。接口继承,分为:单继承和多继承,即继承多个接口。另外,接口也可以继承类,它会继承类的成员,但不包括具体的实现,只会把类的成员作为一种声明。本文主要总结一下TypeScript接口继承,方便大家进行系统化的学习。单继承interfaceShape{name:string;}interfaceCircleextendsS
- 泽平 的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 354 20220311
郑泽平
练习材料:Lesson26(2)Wanted:alargebiscuittinTheyofferedtopay$10apoundforthebiggestbiscuitbakedbyalistener.Theresponsetothiscompetitionwastremendous.Beforelong,biscuitsofallshapesandsizesbeganarrivingatthef
- Numpy数组1 -- 创建数组
Jizhi_Zhang
机器学习前置知识numpy
目录一、优势二、创建数组--np模块1、引用numpy2、对一些函数进行说明array:注:多维数组arange:修改形状不改变值reshape:构建相同数字的数组三、生成随机数组--random模块1、引用2、randn:3、四舍五入一、优势由于python进行矩阵计算时,需要先循环遍历后再进行计算。而numpy可以直接计算,因此,计算数量越大,矩阵规模越大,越节省时间。二、创建数组--np模块
- Geoserver在Linux上的安装(图文教程)
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场景GeoServer简介、下载、配置启动、发布shapefile全流程(图文实践):https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/109636080在上面将geoserver在windows安装的基础上,怎样在linux服务器上安装。注:博客:https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi关
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Python图像扩充之旋转、平移、缩放、裁剪Python图像扩充之旋转、平移、缩放、裁剪旋转defrotate_img(img,degrees):'''旋转图片:paramimg:原始图片:paramdegrees:旋转角度:return:'''height,width=img.shape[:2]#旋转后的尺寸heightNew=int(width*fabs(sin(radians(degrees
- 卷积神经网络CNN浅析(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)
jackylzh
cnn深度学习神经网络
一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示。图1全连接(fully-connected)然而有科学研究,人眼去观察外界时,是通过先观察物体的局部信息,然后通过这些局部信息从而获得全局信息,即识别这个物体是什么.所以根据这个原理去设计神经网络的话,每
- 如何将shape数据 导入到Postgresql数据库中(单个和批量)
业余敲代码
GISpostgressqlshape数据库postgresqlGISQGISPostGISshape
一.背景很多时候我们需要将shape数据导入到Postgresql数据库,将数据db化。本文主要讲解四种方式:使用QGIS工具导入(单个)、通过POSTGIS工具导入(单个或少量)、使用postgresql2命令工具导入(单个)、使用python脚本批量导入shape数据(批量)。导入数据的前提:在postgreSQL中创建PostGIS空间扩展模块,在连接数据库后执行下列sql:CREATEEX
- 从时间序列中提取特征的几种方法
千行百行
论文学习时间序列shapelet
文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征:DTW、shapelets、CNN时间依赖特征:循环神经网络(LSTM、GRU)、反馈网络序列变换特征:自动编码、seq2seq变换可能有用的轮子shaplets-python:https://github.com/mohaseeb/shaplets-pythonsktime:https://www.sktime.or
- Android使用shape定义带渐变色的背景
晒干的老咸鱼
Androidandroid
在drawable目录下创建文件bg_gradient.xml文件内的内容如下:angle表示渐变角度渐变角度,仅用于线性渐变。必须是[0-315]范围内45的倍数。angle:0从左到右angle90从下往上angle180从右往左angle270从上往下type:linear直线
- pytorch tensor合并与分割
wyw0000
机器学习pytorch人工智能python
目录1.cat2.stack3.split4.chunk1.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定维度上,连接给定tensor序列或empty,除连接的dimension外,所有得的ensor必须有相同的shape参数:tensors-具有相同类型的tensor序列,非emptytensor必须具有相同的shape,连接的dimension
- 深度学习从入门到不想放弃-3
周博洋K
深度学习人工智能
不知不觉我写了5篇公众号了,这个系列也写到了第三章了,我发现做什么事情还是自驱力很重要,如果觉得有意思,就能一直坚持下去,如果我公众号能写到50篇,我就去起点开一个号写仙侠小说去,我觉得小说可能我也能坚持写下去。继续写基础,这东西之所以学起来很麻烦就是基础太多上一篇文章我们介绍了,可以查中括号来确定张量是几维的,也能通过shape数量看到,同时shape也提供了每个维度的与元素个数,像上图前面每个
- torch tensor shape 从 3*,3 到 N,3,3。使用 repeat 而不要 expand
培之
python深度学习机器学习
下面的代码会导致报错同一个内存被多个索引使用。需要改成repeatbatch_rotation_matrix=single_rotation_matrix.unsqueeze(0).expand(N,-1,-1)修改之后,成功运行:batch_rotation_matrix=single_rotation_matrix.repeat(N,1,1)
- MySQL 排名函数 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER
安全新司机
LeetCodeMySQLmysqlleetcode排名函数
文章目录1排名函数有哪些?2SQL代码实现2.1RANK2.2DENSE_RANK2.3ROW_NUMBER2.4OVER1排名函数有哪些?RANK():并列跳跃排名,并列即相同的值,相同的值保留重复名次,遇到下一个不同值时,跳跃到总共的排名DENSE_RANK():并列连续排序,并列即相同的值,相同的值保留重复名次,遇到下一个不同值时,依然按照连续数字排名ROW_NUMBER():连续排名,即使
- iOS自定义带两个圆角的UILabel
雪山飞狐_91ae
这里要实现的是带有两个圆角的自定义的UIlabel两个圆角的UIlabel.png主要思路是利用贝塞尔曲线绘制masklayer的轨迹。下面直接看代码:#import"CustomizeLabel.h"@interfaceCustomizeLabel()@property(nonatomic,strong)CAShapeLayer*maskLayer;@property(nonatomic,str
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,