- 信息检索与数据挖掘 | (十二)聚类
啦啦右一
#信息检索与数据挖掘大数据与数据分析数据挖掘聚类机器学习
文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义:聚类是一种无监督学习,样本没有标签,将一群样本划分到一个类中,使得:最大化类间距,最小化类内距离测量指标:四种聚类:基于质心的聚类,使用中心表示该簇(K-means,K-medoids)基于链接的聚类:层次聚类
- 【生物信息学】层次聚类过程
QomolangmaH
人工智能
文章目录一、理论二、实践过程1过程2一、理论 层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法,它试图通过在不同层次上逐步合并或分裂数据集来构建聚类结构。这个树状结构通常被称为“树状图”(dendrogram),其中每个节点代表一个数据点或一组数据点,而连接节点的分支表示聚类的形成过程。 下面是层次聚类的一般原理:距离矩阵计算:首先,计算数据集中每对数据点之间的距离。这可以是欧氏距离、曼哈顿距离、相关性等
- 【Groups】50 Matplotlib Visualizations, Python实现,源码可复现
Xminyang
VisualizationPythonmatplotlibpythonvisualization
详情请参考博客:Top50matplotlibVisualizations因编译更新问题,本文将稍作更改,以便能够顺利运行。1Dendrogram树状图根据给定的距离度量将相似的点组合在一起,并根据点的相似性将它们组织成树状的链接。新建文件Dendrogram.py:#ImportSetupfromSetupimportpdfromSetupimportpltimportscipy.cluster
- 统计学补充概念07-比较树
丰。。
统计学补充概念统计学支持向量机算法机器学习
概念在层次聚类中,聚类结果可以以树状结构表示,通常称为树状图(Dendrogram)。树状图展示了数据点如何被合并或分裂以形成聚类的层次结构。通过观察树状图,可以更直观地理解数据点之间的相似性和关系。在比较树状图时,主要关注以下几个方面:高度和距离:树状图中的垂直轴表示合并或分裂的距离或相似度。较低的连接高度表示较近的数据点或聚类,而较高的连接高度表示较远的数据点或聚类。切割点:通过水平线在树状图
- Dendrogram | 今天是人见人爱、花见花开的环形Dendrogram!~(附完整代码)
生信漫卷
后端
1写在前面好长时间没更新了,这周真的是天天都在手术室度过,常讲到的一句话就是苦的一比啊。很久没有见过外面的世界了,世界那么大,我也想去看看!~废话太多了,今天的教程是环形dendrogram,颜值还是不错的。大家来一起看看吧!~2用到的包rm(list=ls())library(ggraph)library(igraph)library(tidyverse)library(RColorBrewer
- 浅谈聚类分析MATLAB实现
yuzhangfeng
聚类matlab
浅谈聚类分析MATLAB实现matlab新手上路,一点想法,希望大家不吝赐教:MATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法:层次聚类hierarchicalclusteringK-均值聚类MATLAB聚类分析(各点最小距):层次聚类hierarchicalclustering层次聚类是基于距离的聚类方法,MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cl
- 聚类评价CH指标sklearn.metrics.calinski_harabasz_score
赵孝正
#聚类#sklearn聚类sklearn
目录Calinski-HarbaszScore(CH指标)Calinski-HarbaszScore的缺点案例1案例2在做海量数据聚类分析(MiniBatchKmeans)的时候,常常因为数据量太大画不出dendrogram,没办法用ElbowMethod确定K值。这时需要其他metrics辅助确定K值。在做聚类之前,一定要先做去重啊!Calinski-HarbaszScore(CH指标)Cali
- 08_09_4_Semi-supervised_PCA_reconstru_K-Means_Clustering_Gaussian Mixture_Anomaly Detection_Dirichle
LIQING LIN
cp11_WorkingwithUnlabeledData_ClusteringAnalysis_Kmeans_hierarchical_dendrogram_heatmap_DBSCANhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10581397708_DimensionalityReduction_svd_Kernel_pca_ma
- r语言聚类分析_利用R语言进行层次聚类分析以及绘制树状图
weixin_39915204
r语言聚类分析
树形图(dendrogram)是表示树的图。这种图解表示经常多种场合中被使用:在层次聚类中,它说明了由相应分析产生的聚类的排列;在计算生物学中,它显示了基因或样本的聚类,有时在热图的边缘在系统发育学中,它显示了各种生物类群之间的进化关系。在这种情况下,树状图也称为系统发育树。其实最简单的理解就是树形图是通过计算距离(计算距离的方式)来表示两个对象之间关系远近的图解。进行计算#以内置的数据集为例da
- python画聚类树状图_聚类分析python画树状图--Plotly(dendrogram)用法解析
狼宽量化
python画聚类树状图
1、前言聚类分析是机器学习和数据分析中非常常见的分类方法,当我们用到层次聚类(系统聚类)时,最常用的分析方法就是绘制树状图,比较常见的统计软件像SPSS、SAS、R等都可以直接绘制树状图,比较简单,今天主要介绍下python怎么绘制。2、Plotlypython绘制树状图主要介绍使用Plotly工具(当然也可能有其他方法)2.1安装Plotlypipinstallplotly注意:树形图可在1.8
- python dendrogram_用python绘制层次聚类图
weixin_39620099
pythondendrogram
层次聚类(Hierarchicalclustering)代表着一类的聚类算法,这种类别的算法通过不断的合并或者分割内置聚类来构建最终聚类。聚类的层次可以被表示成树(或者树形图(dendrogram))。树根是拥有所有样本的唯一聚类,叶子是仅有一个样本的聚类。这里带大家用python绘制一维数据的层次聚类图。工具准备matplotlibscipynumpysklearnsklean中的层次聚类主要A
- dendrogram_dendrogram/
itscszh
dendrogram
READMEPHP系统树图PHP系统树图可快速的处理无限极分类的业务需求提供两种不同的数据结构和三种视图类型数据结构adjacencylistnestedsets视图类型目录catalog茎状rhizome下拉列表select1.安装composerrequiredendrogram/dendrogram:v2.02.配置首先往Laravel应用中注册ServiceProvider,打开文件con
- 聚类树图(dendrogram)绘制(matplotlib与scipy)
生信小兔
文件数据处理与数据可视化数据分析聚类matplotlibscipy数据分析
聚类树图是层次聚类的图形表示方法,可以直观地体现各组数据或变量之间的关系聚类图在诸多领域具有广泛应用。聚类树图也称为聚类树状图、聚类图、聚类树。在生物学中称其为系统树图。一:基本原理层次聚类法是多元统计中聚类分析的重要方法之一。过程为:每次计算各样本之间距离(距离度量方法详见兔兔的《相似性度量(距离度量)方法》系列文章),将距离近的样本合并为一个新的样本(计算合并的新样本的数值有不同的方法)。之后
- 聚类算法之层次聚类
qq_32294855
层次聚类
一.层次聚类层次聚类(hierarchicalclustering)是一种基于原型的聚类算法,试图在不同层次对数据集进行划分,从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略,也可以采用"自顶向下"的分拆策略。层次聚类算法的优势在于,可以通过绘制树状图(dendrogram),帮助我们使用可视化的方式来解释聚类结果。层次聚类的另一个优点就是,它不需要事先指定簇的数量。二.凝聚层次聚
- R语言绘制不同调色板的热力图
临风暖阳
r语言可视化可视化r语言开发语言
#------------------------------------------图7-4-1热力图方法2-----------------------------------------------------library(gplots)colormap%scale%>%dist%>%hclust%>%as.dendrogram%>%set("branches_k_color",k=4)%
- 层次聚类pythonscipy_【python】利用scipy进行层次聚类
童雅洋梨
层次聚类pythonscipy
参考博客:https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/层次聚类理论知识类从多减少的过程。1、定义样本间的距离,类与类之间的距离2、将每个样本当作一类,计算距离最近的两类,合并为新类3、一点一点做,直到所有成为一类。基本步骤:1、数据变换:中心化:demean标准
- Calinski-Harbasz Score 详解
chloe_au_yeung
kmeans算法
在做海量数据聚类分析(MiniBatchKmeans)的时候,常常因为数据量太大画不出dendrogram,没办法用ElbowMethod确定K值。这时需要其他metrics辅助确定K值。在做聚类之前,一定要先做去重啊!概括地说,评估聚类的方法主要有两种:内部评估方法:不需要借助其他监督数据,通过一个单一的量化得分评估算法好坏外部评估方法:需要知道数据的类别,通过将聚类结果与groundtruth
- 多元分析——聚类分析【数学建模】
YingMila
数学建模聚类matlab数学建模
聚类分析Q型聚类分析样本的相似性度量类与类间的相似性度量聚类图最短距离法的聚类举例Matlab聚类分析的相关命令pdistlinkageclusterzsore(X)H=dendrogram(Z,P)T=clusterdata(X,cutoff)squareformR型聚类变量的相似性度量相关系数夹角余弦变量聚类法最长距离法最短距离法多元分析是多变量的统计分析方法。聚类分析(群分析),是对多个样本
- Sklearn实现层次聚类
数据科学家修炼之道
AI#Sklearn笔记聚类机器学习sklearn
层次聚类(Hierarchicalclustering)代表着一类的聚类算法,这种类别的算法通过不断的合并或者分割内置聚类来构建最终聚类。聚类的层次可以被表示成树(或者树形图(dendrogram))。树根是拥有所有样本的唯一聚类,叶子是仅有一个样本的聚类。请参照Wikipediapage查看更多细节。TheAgglomerativeClustering使用自下而上的方法进行层次聚类:开始是每一个
- 【聚类分析】谱系聚类(层次聚类)
TaoLiang8750
机器学习聚类机器学习
1简介2步骤谱系聚类最终结果是形成一个大类3实现函数4案例1cdC:\Users\TL\Desktop\【聚类分析】谱系聚类(层次聚类)drink=xlsread('drink.xlsx');d=pdist(drink);%欧式距离step1-计算距离z1=linkage(d);%默认最短距离step2-距离评价方法subplot(2,2,1)H=dendrogram(z1);%谱系聚类图step
- 层次聚类python,scipy(dendrogram, linkage,fcluster函数)总算有博文说清楚层次聚类Z矩阵的意义了
小乖乖的臭坏坏
#聚类算法机器学习
这里,我们来解读一下scipy中给出的层次聚类scipy.cluster.hierarchy的示例:importnumpyasnpfromscipy.cluster.hierarchyimportdendrogram,linkage,fclusterfrommatplotlibimportpyplotaspltX=[[i]foriin[2,8,0,4,1,9,9,0]]Z=linkage(X,me
- R语言ggplot2可视化:为层次聚类树状图dendrogram中的簇进行着色、在树状图dendrogram中为不同的层次聚类簇配置不同的色彩
Data+Science+Insight
R语言从入门到机器学习r语言聚类机器学习人工智能数据挖掘
R语言ggplot2可视化:为层次聚类树状图dendrogram中的簇进行着色、在树状图dendrogram中为不同的层次聚类簇配置不同的色彩#层次聚类树状图dendrogramlabs=paste("sta_",1:50,sep="")#newlabelsrownames(USArrests)<-labs#setnewrownameshc<-hclust(dist(USArrests),"ave
- Matlab:数模12-聚类分析
fxalll
Matlab
文章目录关于聚类分析例题Matlab代码意义应用关于聚类分析(树状图)(冰状图)例题Matlab代码X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];Y=pdist(X);SF=squareform(Y);Z=linkage(Y,'single');dendrogram(Z);%显示系统聚类树T=cluster(Z,'maxclust',3)意义1、与多元分析的其他方法相比,聚类分析是很粗糙
- 聚类分析法-层次聚类
不爱写程序的程序猿
AI聚类算法机器学习python数据挖掘
聚类分析法文章目录聚类分析法1.简介2.基本内容介绍1.数据变换2.样品间亲疏程度的测度计算常用距离计算1.闵式(Minkowski)距离2.马氏(Mahalanobis)距离相似系数的计算1.夹角余弦2.皮尔逊相关系数3.使用scipy.cluster.hierarchy模块实现层次聚类1.distance.padist2.linkage3.fcluster4.H=dendrogram(Z,p)
- Li‘s 影像组学radiomics视频学习笔记(36)-聚类树状图Dendrogram的python实现
有Li
Li's影像组学视频学习笔记python聚类机器学习scipy神经网络
作者:北欧森林链接:https://www.jianshu.com/p/8cf61983d22a来源:简书,已获转载授权RadiomicsWorld.com“影像组学世界”论坛:影像组学世界/RadiomicsWorld本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(36)主要介绍:聚类树状图Dendrogram的python实现应该注意一下scipy版本的问题:scipy1.5.0版本
- 层次聚类算法_【R语言】层次聚类算法及可视化
weixin_39831902
层次聚类算法
点击上方蓝字关注我们关于层次聚类层次聚类(HierarchicalClustering)是一种和K-均值聚类类似的聚类算法。和K-均值聚类不同的是,层次聚类不需要预先确定一个层次值;除此之外,层次聚类比K-均值聚类更有优势的一点在于层次聚类的结果可以用树状图(dendrogram)来展示。准备工作本节需要用到的R包:# 加载包library(dplyr) # 数据预处理library(
- php系统树图扩展库
shadow_c5e0
gihub地址安装composerrequiredendrogram/dendrogram:v1.0配置首先往Laravel应用中注册ServiceProvider,打开文件config/app.php,在providers中添加一项:'providers'=>[DenDroGram\DendrogramServiceProvider::class]然后发布拓展包的配置文件,使用如下命令:phpa
- 【机器学习】SciPy 系统/层次聚类和树状图教程
栗子ma
层次聚类
【原文链接】https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/Thisisatutorialonhowtousescipy'shierarchicalclustering.Oneofthebenefitsofhierarchicalclusteringisthatyo
- 聚类分析2
shyern
数学建模
1.基于分层的分类(matlab)实现基本套路:a=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5];Y=pdist(a,'cityblock');%求距离矩阵yc=squareform(Y)%将距离矩阵以简明的方式表现出来z=linkage(Y)%利用不同算法进行聚类,生成聚类树[h,t]=dendrogram(z)%根据z生成简明聚类树T=cluster(z,'maxclust',3)%指定阈值,进
- MATLAB学习(九)系统聚类
蔡军帅
>>X=rand(100,2);>>Y=pdist(X,'euclidean');>>Z=linkage(Y,'average');>>dendrogram(Z);>>>>X=[randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)-ones(100,2)];>>[idx,ctrs]=kmeans(X,2);%分二类,返回类别标号,类心坐标>>plot(X(idx==1,1),
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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