- 数据仓库——维度表一致性
墨染丶eye
背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕,完整连接为:数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看,当一系列星型模型共享一组公共维度时,所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时,短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别,因为维度的差别,分析工作涉及的领域从简单到复杂,但是都是通过复杂的报表来弥补设计
- 大模型训练数据库Common Crawl
WindyChanChan
数据集语言模型数据库
CommonCrawl介绍CommonCrawl是一个非营利组织,致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据,并将其上传到CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始,至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
- 数据仓库介绍
阿龙的代码在报错
数据分析数据仓库数据库
数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的主流开发语言-sql结构化数据sql语句数据仓库的概念数据仓库(英语:DataWarehouse,简称数仓、DW),是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(DecisionSupport)。就是数据仓库只分析数据并不产生数据数据仓库的主要特征1、面向主题主题是一个抽象的概念,是
- 大数据之flink与hive
星辰_mya
大数据flinkhive
其实吧我不太想写flink,因为线上经验确实不多,这也是我需要补的地方,没有条件创造条件,先来一篇吧flink:高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理,高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器,集成多种数据存储格式和源,比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制,故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展,据业务灵活增加
- hive血缘关系之输入表与目标表的解析
zxfBdd
hive大数据治理大数据
接了一个新需求:需要做数据仓库的血缘关系。正所谓兵来将挡水来土掩,那咱就动手吧。血缘关系是数据治理的一块,其实有专门的第三方数据治理框架,但考虑到目前的线上环境已经趋于稳定,引入新的框架无疑是劳民伤财,伤筋动骨,所以就想以最小的代价把这个事情给做了。目前我们考虑做的血缘关系呢只是做输入表和输出表,最后会形成一张表与表之间的链路图。这个东西的好处就是有助于仓库人员梳理业务,后面可能还会做字段之间的血
- 影响数据分析导致数据建模错误!你可能都没发觉的几个小细节
丨程序之道丨
如果你有一个目标,想获得所有这些数据的可操作的见解,并一直在收集。那么,你如何确定模型的数据,以便实际上可以获得这些见解,并回答你的业务问题?你的计划。当规划阶段不充分或不完全,其结果是可怕的。那么分析和性能、数据完整性和安全性的问题接踵而至,将会使日常的维护和发展的成本达到了不必要的水平。避免常见的建模错误1.开始实施时没有明确的行动计划当涉及到的分析,如数据仓库或Elasticube建模数据资
- 从零到一建设数据中台 - 架构概览
我码玄黄
从零到一建设数据中台架构数据中台中台架构
数据中台功能架构概览数据中台相关名词解释1.数据仓库:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。因此,其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建模方法论从业务过程中抽象出通用维度与度量,组成数据模型,为决策分析提供通用的数据分析能力。数据仓库重在建数据,而数据中台则将建、治、管、服放到同样的高度,数据仓库只是数据中台的一个子集。用一个蔬菜储存的例子来简
- Python基础知识进阶之正则表达式_头歌python正则表达式进阶
前端陈萨龙
程序员python学习面试
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
- 离线数仓VS实时数仓
james二次元
数据仓库数据仓库大数据
离线数据仓库(OfflineDataWarehouse)和实时数据仓库(Real-timeDataWarehouse)的实施有一些相似之处,但也存在显著的差异。以下是两者在几个关键方面的对比:相同点:数据集成:都需要从多个数据源提取、转换和加载数据(ETL/ELT)。都需要处理数据清洗、去重和规范化,以保证数据的一致性和准确性。数据建模:都需要进行数据建模,设计数据仓库的星型或雪花模型,定义事实表
- 数仓建模之维度表&指标表
锵锵锵锵~蒋
数据研发数据仓库数据研发
在数据仓库中,维度和指标是两个重要的概念。维度(Dimension):维度是一种描述业务过程中各种属性的方法,用于对业务过程进行分析和归类。维度包括时间、地点、人员、产品、客户等各种业务属性,是数据分析的基础。指标(Measure):指标是衡量业务过程效果的标准,是数据分析的重要指标。指标包括数量、金额、时间、比率、百分比等,用于衡量业务过程的各种结果。在数据仓库中,通常会使用维度表和指标表来进行
- Hadoop常见面试题整理及解答
叶青舟
Linuxhdfs大数据hadooplinux
Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇:1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势?答:(1)关系型数据库成本高,且存储空间有限。而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据,且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群,并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据,极大的提高了数据的存储及处理能力。(2)关系型数据库仅支持标准结构化数据格式,Hadoop不仅支持标准结构化数据格式
- 2024年最全使用Python求解方程_python解方程(1),字节面试官迟到
2401_84569545
程序员python学习面试
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- 一文说清什么是数据仓库
数据分析小兵
数据中台系列spark大数据分布式数据分析数据挖掘数据仓库
01数据仓库的概念数据仓库的概念可以追溯到20世纪80年代,当时IBM的研究人员开发出了“商业数据仓库”。本质上,数据仓库试图提供一种从操作型系统到决策支持环境的数据流架构模型。目前对数据仓库(DataWarehouse)的标准定义,业界普遍比较认可的是由数据仓库之父比尔·恩门(BillInmon)在1991年出版的“BuildingtheDataWarehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提
- 美团点评酒旅数据仓库建设实践
大数据金猫
数据仓库
美团点评酒旅数据仓库建设实践:https://tech.meituan.com/2017/05/26/hotel-dw-layer-topic.html
- 大数据平台--调度系统
小瓶盖的猪猪侠
调度系统是数据仓库的重要组成部分,也是每个银行或公司一个基础软件或服务,需要在全行或全公司层面进行规划,在全行层面统一调度工具和规范,由于数据类系统调度作业较多,交易类系统批量优先级高,调度系统的整体架构如下:调度中心对调度批次和作业进行创建、管理、监控,它负责所有批量作业的调度和编排;在整个作业过程中,作业之间关系分为触发,依赖和互斥。1、触发触发关系表示一个作业完毕后,生成另一个作业的控制文件
- 数据库,数据仓库,数据湖,湖仓一体到底是什么区别
大数据小尘
数据库数据仓库spark
昨天结束的一场面试,面试官问了下我对数据仓库和数据湖的理解,根据之前的理解我说了下数据湖是数据仓库某些时候的缓存,然后面试官反问说我确定这个用词对吗?没理解到位,所以去了解之后再整体输出下我自己的理解。先说下上面的答案,数据仓库和数据湖可以是互相独立存在的,不存在谁是谁的缓存一说,但是如果涉及到湖仓一体的时候,数仓是结构化的数据访问入口,而底层的数据湖是可以作为数仓的底层的存储支持。要了解各个概念
- 第八章 外部数据和数据仓库
晨磊的微博
[TOC]第八章外部数据和数据仓库8.0概述外部数据:产生于企业外部系统的数据(非企业内部系统)外部数据典型来源:商报、新闻、研究报告、分析报告等外部数据不能自由导入,需要统一进入仓库原因1:自由导入容易丢失源信息原因2:自由导入数据难以再次使用8.1数据仓库中的外部数据外部数据:出现没有固定频率,不便永久监控完全没有规则,必须格式化不可预测,任何时候可能来自于任何数据源8.2元数据和外部数据元数
- 数据仓库系列篇之基本概述
小学僧来啦
数据仓库数据仓库数据库大数据
@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录前言什么是数据仓库数据仓库与数据库的区别为什么要建立数据仓库及数仓平台的优势为什么要建立数据仓库大数据数仓平台的特点或优势数据仓库和数据集市的关系前言通过收集资料、个人经验总结整理了【数据仓库系列篇】,有不足之处多多包涵,可参考如下:《数据仓库系列篇之基本概述》《数据仓库系列篇之分
- 数据域VS主题域
陈吉俊
spark大数据分布式
数据域和主题域是数据仓库中两个重要的概念,他们在数据仓库建设和数据分析中扮演着不同的角色,两者有着明显的区别。数据域:以业务系统的角度,对业务过程进行归纳,抽象出来的数据域。它是自下而上的,通常在完成业务系统数据调研后就可以进行数据域的划分。数据域更侧重于从业务数据的角度进行划分,确保数据的完整性和准确性。主题域:从数据分析应用的角度进行划分的,通常是联系较为紧密的数据主题的集合。主题域是自上而下
- MySQL数据库运维:深度解析与实践指南
野老杂谈
数据库mysql运维
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:+V:LAF20151116进行更多交流学习⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
蓦然_
大数据面试题hive大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- hive序列生成_Hive实现自增列的两种方法
weixin_39559804
hive序列生成
多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键,作为这些表的主键,代理键一般由单列的自增数字序列构成。Hive没有关系数据库中的自增列,但它也有一些对自增序列的支持,通常有两种方法生成代理键:使用row_number()窗口函数或者使用一个名为UDFRowSequence的用户自定义函数(UDF)。用row_number()函数生成代理键INSERTOVERWRITETABLEmy_hive
- 数据仓库之【商品订单数据数仓】10:数据可视化工具:Zeppelin安装部署、Zeppelin使用
做一个有趣的人Zz
hadoophive数据仓库hivebigdata
一、数据可视化数据可视化这块不是项目的重点,不过为了让大家能有一个更加直观的感受,我们可以选择一些现成的数据可视化工具实现。咱们前面分析过,想要查询hive中的数据可以使用hue,不过hue无法自动生成图表。所以我们可以考虑使用Zeppelin针对一些复杂的图表,可以选择定制开发,使用echarts、finebi组件实现。二、Zeppelin安装部署注意:不要使用Zeppelin0.8.2版本,这
- 关于Apache Hive 和 Apache Iceberg
[听得时光枕水眠]
apachehivehadoop
ApacheHive和ApacheIceberg都是大数据生态系统中的重要工具,但它们解决的问题和扮演的角色有所不同。我们可以用大白话来比喻它们之间的关系:ApacheHive可以想象成一个“数据仓库超市”,它的货架上摆满了各种商品(数据),并且提供了一个购物车(HiveQL,一种类SQL语言),让你可以方便地从这些商品中挑选你想要的,进行购买(查询)。Hive主要负责将Hadoop的数据组织成表
- 【GaussDB(DWS)】数仓部署架构与物理结构分析
若兰幽竹
GaussDBDWSgaussdb
数仓架构与物理结构分析一、部署架构二、物理结构三、测试验证一、部署架构华为数据仓库服务DWS,集群版本8.1.3.x集群拓扑结构:上述拓扑结构为DWS单AZ高可靠部署架构,为减少硬件故障对系统可用性的影响,建议集群部署方案遵循如下原则:对于每组实例,其主、备部署在不同的节点上。例如:GTM的主、备分别部署在不同的节点上。DN的主、备、从备部署在不同的节点上。建议节点内存大于等于512G,每个节点部
- hive学习记录
2302_80695227
hive学习hadoop
一、Hive的基本概念定义:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive将HQL(HiveQueryLanguage)转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎(如Tez、Spark)的任务进行计算。数据存储:Hive处理的数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上。执行引擎:Hive的
- 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?
张九日zx
商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能,他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中,通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。元数据(MetaData):描述其它数据的数据,也称为“中介数据”。通过元数据,可以很方便地帮助我们管理数据仓库。数据元(DataElement):就是最小数据单元。数据挖掘:分类、聚类、预测和关联分析K
- 数仓分层架构:DWS
大连赵哥
大数据大数据
在数据仓库的分层架构中,"DWS"通常指的是数据仓库的"服务层"或"汇总层",但这个缩写可能根据不同的上下文有不同的含义。以下是几种可能的解释:1.**数据仓库服务层(DataWarehouseServices)**:-在一些云服务提供商的数据平台中,DWS可能指的是提供数据仓库功能的一组服务,这些服务可能包括数据存储、管理和分析工具。2.**数据仓库星型模式(DataWarehouseStarS
- 阿里云日志服务sls的典型应用场景
阿里云天池
体验场景云计算
日志服务的典型应用场景包括:数据采集与消费、数据清洗与流计算(ETL/StreamProcessing)、数据仓库对接(DataWarehouse)、日志实时查询与分析。云起实验室日志服务体验(活动期完成有机会参与100%中奖):https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/sls-1数据采集与消费通过日志服务LogHub功能,可以大规模低成本接
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理