- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
- 【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数
鼠鼠龙年发大财
鼠鼠学AI系列代码合集人工智能线性代数机器学习
在前面的例子中,我们已经讨论了标量的概念,并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来,我将进一步说明该过程,并解释每一步的实现。标量(Scalar)的基本操作标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的Python代码,我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。代码实现:importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x,值为3
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
sz66cm
线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 线性代数基础
wq_151
mathematic线性代数
Base对于矩阵A,对齐做SVD分解,即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量,V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然,U、V矩阵中的列向量相互正交,所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基,其中最大奇异值(或特征值)对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A
- 2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用)
面包资料屋
考研数学
2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用):https://pan.baidu.com/s/1tK9cPPG5Q-xhasqb051ymQ提取码:1111本书是专门为准备参加硕士研究生入学考试提前复习的大二大三学生、在职考研人士及基础薄弱的考生编写。本书以初等数学水平为起点,阐述了考研数学要求的基本知识构架。希望本书能够帮助考生在短时间内厘清考研数学(包括高等数学、线性代数、概
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- Python的图形化界面编程
iteye_20668
Pythonpython
2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下机器学习,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数,概率论和线性代数的知识,想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候,他说好多东西都是在实践中去学习的。好了,继续我的Python吧,Python的图形化界面编程。impor
- matlab初等变换函数,线性代数实践及 MATLAB 入门(2005年10月)
weixin_39861905
matlab初等变换函数
出版时间:2005-10-1作者:陈怀琛,龚杰民编著出版社:电子工业出版社程序集名为dsk05,课件名bk05课件内容简介本书是根据“用软件工具提高线性代数教学”的指导思想,参照美国1992—1997国家科学基金项目ATLAST的思路,编写成的线性代数补充教材,其目的是补充我国现有教材的的缺陷。它分为两篇,第一篇介绍线性代数所用的软件工具MATLAB语言,它可以作为教材,也可以作为手册使用;第二篇
- matlab线性代数电子书,实用大众线性代数 MATLAB版_13652907.pdf
三金乐了
matlab线性代数电子书
【作者】陈怀琛著【形态项】156【出版项】西安:西安电子科技大学出版社,2014.08【ISBN号】978-7-5606-3462-3【中图法分类号】O151.2【原书定价】20.00【主题词】线性代数-计算机辅助设计-MATLAB软件【参考文献格式】陈怀琛著.实用大众线性代数MATLAB版.西安:西安电子科技大学出版社,2014.08.内容提要:传统的线性代数源于数学家,教理论不教应用。工科需要
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- Matlab初等数学与线性代数
崔渭阳
matlabmatlab线性代数数据结构
初等数学算术运算基本算术加法+添加数字,追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.*乘法*矩阵乘法prod数组元素的乘积cumprod累积乘积pagemtimes按页矩阵乘法(自R2020b起)tensorprodTensorproductsbetweentwotensors(自
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹
sz66cm
线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹?矩阵的迹(TraceofaMatrix)是线性代数中的一个基本概念,定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用,例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA:A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
- 线性代数 第五讲:线性方程组_齐次线性方程组_非齐次线性方程组_公共解同解方程组_详解
小徐要考研
线性代数线性代数线性方程组机器学习
线性方程组文章目录线性方程组1.齐次线性方程组的求解1.1核心要义1.2基础解系与线性无关的解向量的个数1.3计算使用举例2.非齐次线性方程的求解2.1非齐次线性方程解的判定2.2非齐次线性方程解的结构2.3计算使用举例3.公共解与同解3.1两个方程组的公共解3.2同解方程组4.方程组的应用5.重难点题型总结5.1抽象齐次线性方程组的求解5.1含有系数的非齐次线性方程组的求解及有条件求全部解问题5
- Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)
liying_tt
数学基础线性代数
七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵,数λ\lambdaλ,若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α,使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα,则λ\lambdaλ是特征值,α⃗\vec{\alpha}α是对应于λ\lambdaλ的特征向量λ\lambdaλ可以为0α⃗\vec{\alpha}α不能为0⃗\vec{0}0,且为列向量Aα⃗
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之著名教材
audyxiao001
人工智能怎么学人工智能线性代数矩阵学习方法
线性代数是大学数学中非常核心的基础课程,教材繁多,国内外有许多经典的教材。国内比较有名且使用较为广泛的线性代数中文教材见书籍8。书籍8线性代数中文教材推荐:(a)简明线性代数(丘维声);(b)线性代数(居于马);(c)线性代数(李尚志);(d)线性代数(李炯生等);(e)线性代数五讲(龚昇);(f)线性代数的几何意义(任广千等)北京大学的丘维声教授编写的《简明线性代数》[17]是北京市高等教育精品
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性
sz66cm
线性代数矩阵
线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性,尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA,其正定性可以通过以下条件来判断:正定矩阵:如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn,二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的,即:xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in
- 线性代数笔记【二次型】
内 鬼
微电子专业笔记线性代数矩阵
二次型n元二次型:关于n个变量x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn的二次齐次函数KaTeXparseerror:Nosuchenvironment:align*atposition8:\begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲f(x_1,x_2,\cdo…系数全为实数的二次型叫做实二次型,除此之外还有复二次型和复二次型矩阵,但在这里不讨论标准二次型:只含
- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数线性代数机器学习算法
P5置换矩阵置换矩阵是行重新排列的单位矩阵。置换矩阵用P表示,性质:n阶置换矩阵共有n!个P6零空间某个矩阵的零空间中的向量经过该矩阵的变换后都落在0向量,
- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数
本文链接的原创作者为浊酒南街https://blog.csdn.net/weixin_43597208第1讲MIT_线性代数笔记:第01讲行图像和列图像-CSDN博客第2讲MIT_线性代数笔记:第02讲矩阵消元_矩阵firstpivot-CSDN博客第3讲MIT_线性代数笔记:第03讲矩阵的乘法和逆矩阵_矩阵行乘列和列乘行-CSDN博客第4讲MIT_线性代数笔记:第04讲矩阵的LU分解-CSDN博
- 从零开始学数据分析之——《线性代数》第六章 二次型
doubleyue1314
线性代数数据分析数据挖掘算法
6.1二次型与对称矩阵6.1.1二次型及其矩阵定义:n个变量的二次齐次函数称为的一个n元二次型,简称为二次型二次型转换为矩阵表达式:1)平方项的系数直接作为主对角元素2)交叉项的系数除以2放两个对称的相应位置上二次型的矩阵一定是对称的二次型的标准形对应的矩阵是一个对角形矩阵,其秩为主对角线上非零元的个数矩阵表达式写为二次型:1)主对角线元素直接作为平方项的系数2)取主线右上角元素乘以2作为交叉项系
- 线性代数学习笔记8-4:正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A
Insomnia_X
线性代数学习笔记线性代数矩阵学习
正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过,正定矩阵是一类特殊的对称矩阵:正定矩阵满足对称矩阵的特性(特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目)另外,正定矩阵还具有更好的性质(所有特征值都为正实数、所有主元都为正实数、左上角的所有任意k阶(10(x≠0)\mathbf{x}^{T}\boldsymbol{A}\mathbf{x}>0\quad
- LU分解算法(串行、并行)
清榎
高性能计算并行程序高性能计算数值分析
一、串行LU分解算法(详细见MIT线性代数)1.LU分解矩阵分解LU分解分解形式L(下三角矩阵)、U(上三角矩阵)目的提高计算效率前提(1)矩阵A为方阵;(2)矩阵可逆(满秩矩阵);(3)消元过程中没有0主元出现,也就是消元过程中不能出现行交换的初等变换LU分解其实就是将线性方程组:Ax=bAx=bAx=b分解为:LUx=bLUx=bLUx=b这样一来就会有:{Ly=bUx=y\begin{cas
- 线性代数 --- LU分解(Gauss消元法的矩阵表示)
松下J27
LinearAlgebra线性代数矩阵LU分解高斯消元矩阵运行gaussianLU
Gauss消元法等价于把系数矩阵A分解成两个三角矩阵L和U的乘法首先,LU分解实际上就是用矩阵的形式来记录的高斯消元的过程。其中,对矩阵A进行高斯消元后的结果为矩阵U,是LU分解后的两个三角矩阵中其中之一。U是一个上三角矩阵,U就是上三角矩阵uppertriangle的首字母的大写。高斯消元的每一步都能用基本消元矩阵E来表示。而所有的E都可以收录在一个矩阵当中,我这里叫他Z矩阵。Z矩阵就是集所有基
- Python NumPy 库详解
寒秋丶
Pythonpythonnumpy开发语言测试开发数据分析数据挖掘软件测试
大家好,在当今数据驱动的世界中,处理大规模数据、进行复杂数值计算是科学研究、工程设计以及数据分析的关键任务之一。在Python生态系统中,NumPy(NumericalPython)库是一款备受推崇的工具,它为我们提供了高效的数组操作、数学函数以及线性代数运算等功能,成为了科学计算和数据处理的利器。一、介绍NumPyNumPy(NumericalPython)是Python中一个开源的数值计算库,
- 【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记(一)】Matlab机器人工具箱简介
DRobot
机器人工具箱RoboticsToolbox开发笔记机器人笔记matlab
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程领域的专业软件。它的全称为MatrixLaboratory(矩阵实验室),因为其最基本的数据类型就是矢量与矩阵,所以在处理数学和科学问题时非常方便,可用于线性代数计算、图形和动态仿真的高级技术计算语言和交互式环境以及解决机器人学的相关问题。MATLAB的RoboticsToolbox(简称RTB)是一款在MATLAB环境下进行机器人建模、仿真和控制的工具
- 线性代数——特征值与特征向量的性质
lwh 98+106
线性代数算法机器学习
(1)设A为方阵,则A与ATA^{T}AT有相同的特征值。此处用到了两个关键性质,一:单位阵的转置为其本身,二:转置并不改变行列式的值。(2):设n阶方阵A=(aija_{ij}aij)的n个特征值为λ1\lambda_{1}λ1,λ2\lambda_{2}λ2,…λn\lambda_{n}λn,则λ1+λ2+λ3+...λn=a11+a22+a33+...+ann\lambda_{1}+\lam
- Python常用库-nump的使用
问道飞鱼
Python相关内容python开发语言numpy
文章目录安装NumPy导入NumPy创建数组1.使用列表创建数组2.多维数组3.使用特殊函数数组的基本操作1.数组形状和大小2.数据类型3.转换数据类型4.数组索引5.数组切片6.维度转换7.数组连接8.数组分割数学运算1.算术运算2.广播机制3.统计函数4.最大最小值5.排序索引与切片1.索引2.切片3.高级索引条件操作1.条件选择2.where函数复杂操作1.矩阵乘法2.线性代数3.矩阵的逆N
- Numpy | 与Matlab科学计算对比
貳條
Numpy与Matlab科学计算对比MATLAB®和NumPy/SciPy有很多共同之处。但是有很多不同之处。创建NumPy和SciPy是为了用Python最自然的方式进行数值和科学计算,而不是MATLAB®克隆。关键的差异MATLABNumPy在MATLAB®中,基本数据类型是双精度浮点数的多维数组。大多数表达式采用这样的数组并返回这样的数对这些数组的2-D实例的操作被设计成或多或少地像线性代数
- 通义说【线性代数】为什么矩阵乘以向量是一个对矩阵中列向量的线性组合
假装有头像
线性代数
矩阵乘以向量可以被理解为该向量在矩阵所代表的空间变换下的映射结果,也可以看作是矩阵列向量的线性组合。为了更好地理解这一点,让我们从矩阵乘法的基本定义出发。假设有一个m×nm\timesnm×n的矩阵AAA和一个nnn维列向量x\mathbf{x}x,矩阵AAA可以写成由它的列向量组成的集合,即:A=[a1,a2,…,an]A=[\mathbf{a}_1,\mathbf{a}_2,\ldots,\m
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo