陈大豆
陈大豆

spark中稀疏向量转密集向量

在通过VectorAssembler将多列特征值和并后，由于spark存储格式的原因，会将含有很多0值的一行转为稀疏向量sparseVector
进行存储。然而在后续计算过程中，我们需要的是密集向量，所以需要将稀疏向量转为密集向量。

1.先通过VectorAssembler将需要的列转成向量列
2.转为RDD后map操作，将feature列中的元素转为DenseVector
在这里插入图片描述
spark中稀疏向量转密集向量_第1张图片

你可能感兴趣的:(spark,spark,机器学习)

  • 机器学习和深度学习的概念 你好呀我是裤裤 深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
    MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。forexample：检测一个邮件是不是垃圾文件，就可以通过这个来做。选项是两个：垃圾文件or非垃圾文件。下面，
  • 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构 武子康 大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
    点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！Java篇开始了！目前开始更新MyBatis，一起深入浅出！目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis（已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（已更完）ClickHouse（已
  • Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法 潜洋 人工智能Python中级支持向量机算法机器学习python
    支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)
  • pyspark 中删除hdfs的文件夹 TDengine （老段） 大数据sparkhadoophdfsmapreduce
    在pyspark中保存rdd的内存到文件的时候，会遇到文件夹已经存在而失败，所以如果文件夹已经存在，需要先删除。搜索了下资料，发现pyspark并没有提供直接管理hdfs文件系统的功能。寻找到一个删除的方法，是通过调用shell命令hadoopfs-rm-f来删除，这个方法感觉不怎么好，所以继续找。后来通过查找hadoophdfs的源代码发现hdfs是通过java的包org.appache.had
  • Python 爬虫：获取网页数据的 5 种方法 王子良. 经验分享pythonpython开发语言爬虫
    欢迎来到我的博客！非常高兴能在这里与您相遇。在这里，您不仅能获得有趣的技术分享，还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手，还是资深开发者，都能在这里找到属于您的知识宝藏，学习和成长。博客内容包括：Java核心技术与微服务：涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等，帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli
  • 【Rust】——不安全Rust Y小夜 Rust（官方文档重点总结）rust开发语言后端
    博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接：Y小夜-CSDN博客目录不安全的超能力解引用裸指针调用不安全函数或方法创建不安全代码的安全抽象使用e
  • 超简单|Python实现机器学习算法——KNN birdcome python机器学习KNN算法
    超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法）是一种有监督分类算法，它的原理非常简单，下面以一个简单的例子引入。已知两种酒的标签：赤霞珠和黑皮诺，在这个情景中，我们对酒进行分类的依据是酒精浓度和颜色深度，如下图所示：红色代表赤霞珠，紫色
  • 《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》 人工智能深度学习
    在机器学习的领域中，让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源，还能使模型更快地投入实际应用，为我们带来更高的效率和价值。以下是一些实现机器学习模型快速收敛的方法。选择合适的优化器优化器在模型训练中起着至关重要的作用，它决定了模型参数的更新方式和步长。常见的优化器如Adam、RMSProp和Momentum等都有各自的特点和优势。Adam结合了M
  • python捕获异常 青云游子 python
    try:name="aaa"id="aaa"exceptExceptionase:print("任务报错")print(str(e))print(str(traceback.print_exc()))spark.sql("""insertintotabledim.aaaselect'1','666','{name}','{id}',null,null,null,null,current_times
  • 【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！ eclipsercp 工具毕业设计python机器学习线性代数人工智能
    【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向？别担心，这篇文章将带你从零开始，用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器！线性代数：机器学习的基石向量：数据的基本单元Python代码示例：向量操作矩阵：多维数据的集合Py
  • Spark任务提交流程 尘世壹俗人 大数据Spark技术大数据
    当包含在applicationmaster中的spark-driver启动后，会与资源调度平台交互获取其他执行器资源，并通过反向注册通知对应的node节点启动执行容器。此外，还会根据程序的执行规划生成两个非常重要的东西，一个是根据spark任务执行计划生成n个ADG有向无环图，另一个是根据有向无环图生成对应的taskset，也可以统称为stage，ADG和taskset由于宽窄依赖以及程序的复杂度
  • spark读取、写入Clickhouse以及遇到的问题 Alex_81D 大数据基础大数据从入门到精通clickhousespark
    最近需要处理Clickhouse里面的数据，经过上网查找总结一下spark读写Clickhouse的工具类已经遇到的问题点。具体Clickhouse的讲解本篇不做讲解，后面专门讲解这个。一、clickhouse代码操作话不多说直接看代码1.引入依赖：ru.yandex.clickhouseclickhouse-jdbc0.2.40.2.4这个版本用的比较多一点2.spark对象创建valspark
  • 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量 不牌不改 【机器学习】聚类机器学习算法
    主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
  • Web APP 阶段性综述 预测模型的开发与应用研究 APPconstructionwebapp
    WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域，诸多工具以WebAPP的形式呈现，相较之下，医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中，WebAPP是展示研究成果的有效工具，并且还能部署到网络上，服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
  • Python pandas离散化方法优化与应用实例 python慕遥 Python数据分析Pandas数据科学pythonpandas机器学习
    大家好，在数据分析中，离散化是将连续数据划分为不同区间的一种重要方法。这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。它们的灵活性和易用性使其在数据处理过程中十分常用。离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，
  • Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法 代码艺术巧匠 pandasPython
    Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。为了有效地处理缺失值，插值法是一种常用的技术。在本文中，我们将使用Python中的Pandas库来演示如何使用插值法处理缺失值。首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
  • 气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升 AAIshangyanxiu 农林生态遥感编程算法统计语言大气科学python机器学习深度学习
    Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
  • 记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程 预测模型的开发与应用研究 APPconstructionwebapp
    记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式，是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式，其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力，以及机器学
  • python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）... weixin_39700394
    介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?当然是有的，简而言之，机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。它们并不难理解，反而可以增强你对机器学习算法的理解。那么，什么是损失函数，你
  • 2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集 m0_60707708 程序员python设计模式开发语言
    最后硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是
  • 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目 精通代码大仙 数据挖掘python深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法python
    基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
  • 【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意，本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行，请将本教程的主体放在ifname=="__main__":代码块中。importosi
  • AI Agent：一场智能革命的开始 TechubNews 人工智能
    在当今科技日新月异的时代，AI（人工智能）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中，AIAgent作为AI领域的一个新兴分支，正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向，带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得
  • 2024年总结：大转向 年度总结
    本文于2025年1月2号首发于公众号“狗哥琐话”。2024年是个打工人苦命年，我看到几乎每个人都比以往辛苦。这让我想起了六字真言，钱难赚屎难吃。职业转向今年我在职业上尝试做了一个转向，具体的结果可能需要比较长的时间来检验我选择是否正确，所以转向的细节我就不全部展开了，可以确定是我依然会专注在Infra和BigData，比如今年我发布了SparkSQL和FlinkSQL的IDEA提效插件。那么我为什
  • Java爬虫——使用Spark进行数据清晰 Future_yzx java爬虫spark
    1.依赖引入  org.apache.spark  spark-core_2.13  3.5.3 org.apache.spark spark-sql_2.13 3.5.32.数据加载从MySQL数据库中加载jobTest表中的数据，使用Spark的JDBC功能连接到数据库。代码片段：//数据库连接信息StringjdbcUrl="jdbc:mysql://82.157.185.251:3306/
  • 国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销 数据挖掘
    分布式架构的｜国产智能分析工具在银行交易中，20%的头部优质客户会给银行贡献80%的利润，而赢得一个新客户的成本是保留一个老客户的5至6倍。某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时，使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用
  • 交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节 专业发呆业余科研 深度模型底层原理人工智能深度学习python
    在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系，并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。例如，在手
  • KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告 美团机器学习深度学习
    ACMSIGKDD（KnowledgeDiscoveryandDataMining，简称KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDDCup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
  • llama.cpp部署 法号：行颠 机器学习机器学习
    llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分：训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化；推理结果最优化的过程；训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。llama.cpp主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类
  • Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解 gs80140 AI基础知识科谱人工智能Kubeflow
    Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。它提供了针对容器化机器学习任务的工具链，能够自动化地管理、部署和监控模型的整个生命周期。Kubeflow的核心组件Notebooks（交互式开发环境）支持JupyterNotebooks，通过Kubernetes集群进行计算资源的扩展和管理。Pipel
  • html页面js获取参数值 0624chenhong html
    1.js获取参数值js function GetQueryString(name) {      var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");      var r = windo
  • MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodbDB高并发重复数据
    最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫 展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 ： com.mongodb.DB 这个类有
  • c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
  • 最近情况 麦田的设计者 感慨考试生活
       在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。   
  • linux系统中用pkill踢出在线登录用户 被触发 linux
    由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who   查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root     pts/0        2010-10-28 09:36 (192
  • 仿QQ聊天第二版 肆无忌惮_ qq
    在第一版之上的改进内容:  第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893   用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.   信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
  • java读取配置文件 知了ing
    1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
  • __attribute__ 你知多少？ 矮蛋蛋 C++gcc
    原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
  • jsoup使用笔记 alleni123 java爬虫JSoup
    <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
  • JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法 百合不是茶 listmapset
             List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念：     Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素  ，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
  • 杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linuxunix
    今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉   系统环境：    ORACLE 10G    Linux操作系统   操作步骤如下： 第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
  • Spring AOP详解 bijian1013 javaspringAOP
            最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
  • [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
    TypeAdapter的使用动机  Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。   以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
  • 【spark八十七】给定Driver Program， 如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
    Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分 作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。 计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
  • nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
    　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。 　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）            获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ 　　　获取uri,以$arg_XX      &n
  • 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
  • Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java多线程netty
    Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助 参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
  • AOP通俗理解 cngolon springAOP
    1.我所知道的aop     初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
  • cursor variable 实例 ctrain variable
    create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
  • shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linuxshellservicejps
    今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：   脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
  • 40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式PHP正则表达式oop
    你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
  • Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
    一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
  • java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linuxganymed-ssh2
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862        Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)   使用步骤如下： 1.导包 官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
  • adb端口被占用问题 gqdy365 adb
    最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。 一个比较彻底的解决办法就是修改
  • ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .netC#hovertreeasp.netwebform
    前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
  • 代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜IEEE
    在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说， 一点都不简单。 单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。 一次面试 记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试， 多年以后，他已经称为了一名很出色的
  • 数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第一章   1.数据结构包括数据的 逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是 顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是  查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：  输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
  • linux的会话和进程组 网络接口 linux
    会话： 一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？ 先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
  • 二维数组 元素的连续求解 1140566087 二维数组ACM
    import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
  • 也谈什么时候Java比C++快 windshome javaC++
      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他