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程序猿八哥
数据可视化计算机毕设spark大数据课程设计spark
博主介绍:✌️码农一枚,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计,开题报告、任务书、全b
- 绝佳组合 SpringBoot + Lua + Redis = 王炸!
Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- AI日报-20250620:华为云重磅发布盘古大模型5.5!宇树科技C轮融资引爆资本圈!Genspark AI Pod震撼发布!
未来世界2099
AI日报人工智能华为云科技业界资讯
1、昆仑万维开源Skywork-SWE-32B:32B模型刷新代码修复SOTA,性能直逼闭源巨头2、腾讯AILab开源音乐生成大模型SongGeneration,人人皆可创作音乐!3、重磅!ManusAIWindows版免码开放,职场效率革命来袭!4、B站618商单效率飙升5倍!通义千问3助力AI选人功能大爆发5、HailuoVideoAgent震撼发布:零门槛生成专业级视频,创意秒变现实!6、中
- SPARKLE:深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
摘要:强化学习(ReinforcementLearning,RL)已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法(例如GRPO)已经展示了显著的经验性收益,但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白,我们引入了一个细粒度的分析框架,以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素:(1)计划遵循和执行,(2)问题分解,以及(3)改进的推理和知
- 24.park和unpark方法
卷土重来…
java并发编程java
1.park方法可以暂停线程,线程状态为wait。2.unpark方法可以恢复线程,线程状态为runnable。3.LockSupport的静态方法。4.park和unpark方法调用不分先后,unpark先调用,park后执行也可以恢复线程。publicclassParkDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){Threadt1=newThread(()->
- Cool Pi CM5-LAPTOP Linux Quick Start Guide
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- 【译】2018 前端性能优化清单 —— 第一部分
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原文地址:Front-EndPerformanceChecklist2018-Part1原文作者:VitalyFriedman译文出自:掘金翻译计划本文永久链接:https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO/front-end-performance-checklist-2018-1.md译者:tvChan校对者:mysterytonyry
- 安全运维的 “五层防护”:构建全方位安全体系
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在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
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往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
- Spark运行架构
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Spark框架的核心是一个计算引擎,整体来说,它采用了标准master-slave的结构 如下图所示,它展示了一个Spark执行时的基本结构,图形中的Driver表示master,负责管理整个集群中的作业任务调度,图形中的Executor则是slave,负责实际执行任务。由上图可以看出,对于Spark框架有两个核心组件:DriverSpark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负
- Spark 各种配置项
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/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclusterTherearetwodeploymodesthatcanbeusedtolaunchSparkapplicationsonYARN.Inclustermode,theSparkdriverrunsinside
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- Apache Iceberg数据湖基础
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apache
IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖(Hive表格式)的缺陷:分区锁定:查询必须显式指定分区字段(如WHEREdt='2025-07-01')。无原子性:并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据:LIST操作扫描全部分区目录(云存储成本高)。Iceberg的革新目标:解耦计算引擎与存储格式(支持Spark/Flink/Trino等);提供ACID事务、模式
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- Hadoop核心组件最全介绍
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大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- Unity 内置着色器的使用与性能优化【Usage and Performance of Built-in Shaders】
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#Shader:Built-inshadersunity着色器性能优化shader
Unity中的着色器通过材质(Material)应用,材质将着色器代码与纹理、颜色等参数结合。理解着色器与材质的关系及性能影响因素,对优化项目渲染效率至关重要。以下是内置着色器的使用指南与性能分析:一、着色器与材质的关系核心概念着色器(Shader):定义渲染逻辑(如光照计算、纹理混合),决定材质的属性和外观。材质(Material):着色器的实例,存储具体参数(如纹理、颜色值),同一着色器可创建
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abc1294211669
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AutelMaxisysseriestabletdiagnostictoolisdesignedwiththeDNAofAutel’sdiagnosticsfamily,theMaxiSysisbuilttooffermanyoftheprestigiousqualitiesandpowerfuldiagnosticperformance.HowevertheMaxiSyshasevolvedfa
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AkariRender:高性能CPU/GPU物理渲染器akari_renderHighPerformanceCPU/GPUPhysicallyBasedRenderer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ak/akari_render项目介绍AkariRender是一款基于Rust语言开发的高性能CPU/GPU物理渲染器,由LuisaCompute提供强大的计算
- 大数据分析技术的学习路径,不是绝对的,仅供参考
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学习大数据数据分析学习方法
阶段一:基础筑基(1-3个月)1.编程语言:Python:掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库(NumPy,Pandas)。SQL:精通SELECT语句(过滤、排序、分组、聚合、连接)、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念(表、主键、外键、索引)。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala:深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
- 大数据开发高频面试题:Spark与MapReduce解析
被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月,到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗?offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗?语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习(语音方向)一面【vivo
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Vue项目实战出码功能知识介绍渲染器性能调优使用vuedevtools进行分析使用“渲染”进行分析判断打包构建的产物是否符合预期安装插件使用位置使用过程使用lighthouse分析页面加载情况使用performance分析页面加载情况应用自动化部署与发布CI/CD常见的CI/CD服务出码功能出码->1、直接序列化JSON2、直接出代码code出包->不需要将代码进行输出,只需要在对应的编辑器中间,
- spark处理kafka的用户行为数据写入hive
月光一族吖
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在CentOS上部署Hadoop(Hadoop3.4.1)和Hive(Hive3.1.2)的详细步骤说明。这份指南面向单机安装(伪集群模式),如果需要搭建真正的多节点集群,各节点间的网络互访、SSH免密登录以及配置同步需进一步调整。注意:本指南假设你已拥有root权限或者具有sudo权限,并且系统连接Internet(用于下载安装包)。步骤中的版本号可根据实际需要进行更改。一、环境准备更新系统软件
- 百度7天GNN学习-图与图学习中
静静喜欢大白
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目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测(Linkprediction)1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入(GraphEmbedding)1.节点嵌入(NodeEmbedding)2.边嵌入(EdgeEmbedding)3.图嵌入(GraphEmbedding)完整代码输出小结小结参考1链接预测分析图学习的
- Spark 4.0的VariantType 类型以及内部存储
鸿乃江边鸟
大数据SQLsparksparksql大数据
背景本文基于Spark4.0总结Spark中的VariantType类型,用尽量少的字节来存储Json的格式化数据分析这里主要介绍Variant的存储,我们从VariantBuilder.buildJson方法(把对应的json数据存储为VariantType类型)开始:publicstaticVariantparseJson(JsonParserparser,booleanallowDuplic
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
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python编程实践人工智能学习人工智能
要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- Spark从入门到熟悉(篇二)
本文介绍Spark的RDD编程,并进行实战演练,加强对编程的理解,实现快速入手知识脉络包含如下8部分内容:创建RDD常用Action操作常用Transformation操作针对PairRDD的常用操作缓存操作共享变量分区操作编程实战创建RDD实现方式有如下两种方式实现:textFile加载本地或者集群文件系统中的数据用parallelize方法将Driver中的数据结构并行化成RDD示例"""te
- Kafka生态整合深度解析:构建现代化数据架构的核心枢纽
Kafka生态整合深度解析:构建现代化数据架构的核心枢纽导语:在当今数据驱动的时代,ApacheKafka已经成为企业级数据架构的核心组件。本文将深入探讨Kafka与主流技术栈的整合方案,帮助架构师和开发者构建高效、可扩展的现代化数据处理平台。文章目录Kafka生态整合深度解析:构建现代化数据架构的核心枢纽一、Kafka与流处理引擎的深度集成1.1Kafka+ApacheSpark:批流一体化处理
- 【YOLOv11】ultralytics最新作品yolov11 AND 模型的训练、推理、验证、导出 以及 使用
Jackilina_Stone
#DeepLearning【改进】YOLO系列YOLO人工智能python计算机视觉深度学习
目录一ultralytics公司的最新作品YOLOV111yolov11的创新2安装YOLOv113PYTHONGuide二训练三验证四推理五导出模型六使用文档:https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/代码链接:https://github.com/ultralytics/ultralyticsPerformanceMetrics
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据sparkdockerai
SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
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yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
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设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
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Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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The solution set must not conta
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f