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weixin_39898011
kylin套
1.传统大数据分析的问题在基于Hadoop生态的传统大数据分析中,主要使用的技术是MPP(MassivelyParallelProcessing)大规模并行处理和列式存储。MPP使用线性增加计算资源换取计算时间的线性下降,列式存储可以提高读取数据的速率。两者结合可以使得基于Hadoop的SQL查询速度从小时级降为分钟级。不过分钟级别的查询响应仍未达到交互式分析级别,主要问题在于:MPP以及列式存储
- 可视化大屏
梦屿千寻!!
信息可视化
可视化大屏是一种利用计算机图形学技术,将复杂的数据和信息转换为直观的可视化图形,以呈现数据信息的工具。它不仅在电影中常见,而且已经实实在在地被应用在商业、金融、制造等各个行业的业务场景中,成为大数据分析和展示的重要工具。一、可视化大屏的特点直观性:通过图形、图表、地图等可视化元素,将复杂的数据直观展示出来,便于用户快速理解。实时性:支持实时更新数据,使用户能够随时掌握最新情况。高效性:一次性处理大
- 从零开始构建一个简单的Python Web爬虫实战指南与技巧
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思维读书笔记-《当下的力量》读书笔记-《暗时间》信息技术如何设计离线跑批系统程序员工作中常见问题,你遇到过几个?读书笔记-《Redis设计与实现》(一)数据结构与对象(上)读书笔记-《大数据时代》读书笔记-《Spring技术内幕》(一)IoC容器的实现读书笔记-《Spring技术内幕》(二)AOP的实现读书笔记-《Spring技术内幕》(三)MVC与Web环境读书笔记-《Spring技术内幕》(四
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在现代应用程序中,Elasticsearch(ES)作为一个高效的分布式搜索引擎,常常与数据库一同使用,以提供强大的搜索、分析和数据可视化功能。然而,数据库和Elasticsearch之间的同步与一致性常常成为一个挑战。如何确保在数据库中进行的每一次操作(如插入、更新和删除)都能正确地反映到Elasticsearch中?如何处理两者之间的数据一致性问题?本文将介绍如何保持Elasticsearch
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摘要为了解决当前自然资源执法监管信息化系统存在的问题,满足对违法行为进行实时发现的需求,构建一个覆盖全省的实时监控视频系统。该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统,通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析,进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。同时,该系统遵循安全等级保护三级要求,确保网络与信息安全,助力自然资源监管数字化。引言
- 老玩童:互联网智慧助老平台——科技赋能银发族,开启智慧养老新生活
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详细描述:1.引言随着全球老龄化社会的加速到来,老年人的生活质量和社会参与度成为社会关注的焦点。传统的养老服务模式往往存在资源不足、服务单一、效率低下等问题,难以满足老年人日益增长的多样化需求。基于互联网技术的智慧助老平台“老玩童”,通过整合物联网、大数据、人工智能等先进技术,构建了一个全方位、智能化、个性化的助老服务体系,为老年人及其家庭提供了全新的解决方案。本文将深入探讨这一平台的核心理念、技
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在当今信息爆炸的时代,快速而准确地检索数据变得尤为重要。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎,能够高效地处理大量数据。在这篇文章中,我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever,展示如何通过语言模型实现智能电影查询。技术背景介绍Elasticsearch提供多租户能力和无模式的JSON文档存储,广泛应用于全文搜索和分析场景。通过将其与语言模型结合
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
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在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 简述web3.0前端开发的最简单三个步骤
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Web3.0是互联网的下一代前沿技术,包括人工智能,大数据和区块链都是这项技术的核心,Web3.0为用户提供了更为智能的互联网服务体验,该技术的核心要素为去中心化,也就是摆脱中心化的权力控制,能够让数据和各项交易通过网络里的各项节点来维护和验证,并不是通过中心化的机构或服务器控制各项节点,Web3有车有中心化,有户权益性,去信任化,互操作性这些特点,可以拥有更大的操作空间和可能性。去中心化是基于区
- 22章2节:如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用
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RMarkdown是一种广泛使用的工具,可以帮助数据科学家、统计学家和研究人员创建动态和交互式的报告。它结合了R语言的强大数据处理和分析能力,以及Markdown的简洁易用的文本格式,使得创建专业和美观的报告变得更加简单和高效。同时,RNotebook是一种交互式文档格式,它将叙述性文本、数据可视化以及其他多媒体组件与用R语言编写的代码结合在一起。RNotebook使用户能够创建和分享包含数据分析
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一、Java简介1、三大平台JavaSE:Java标准版,用于桌面应用开发,为今后从事JavaEE开发打基础(C语言和C++语言占有优势)。JavaME:小型版的Java语言,用于嵌入式电子设备或者小型移动设备。JavaEE:企业版,web方向的网站开发和服务器开发,这个领域Java第一。2、Java能做什么?桌面应用开发企业级应用开发移动应用开发科学计算大数据开发游戏开发3、Java的特性面向对
- 面试之Solr&Elasticsearch
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优点:1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Pushreplication”。2.Elasticsearch完全支持ApacheLucene的接近实时的搜索。3.处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。4.Elasticsearch采用Gateway的概念,使得完备份更加简单。5.各节点组成对等的网络结构,某些
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我的名字叫大数据大数据大数据认知大数据启蒙什么是大数据数据库python
第1章大家好,我叫大数据1.1我的家族传统:从我小小的祖先到壮大的我1.1.1最初的我:原始部落里的计数石头大家好,我是你们人类文明的“老朋友”——大数据。你们知道吗?在我还没有变成你们手机、电脑里飞速跑动的那些数字前,我最初的模样可是一块块“计数石头”。没错,就是普通的小石头!想象一下,很久很久以前,当原始部落里的人们想要知道他的羊群有多少只时,他就会找一块石头代表一只羊。如果他有三只羊,他就会
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深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- Java 大视界 -- Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践(60)
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亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Java 大视界 -- Java 大数据实时数仓的构建与运维实践(55)
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亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、欢迎加入【福利社群
- Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 (57)
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- Java 大数据自动化数据管道构建:工具与最佳实践(47)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据自动化数据管道SqoopFlumeNiFi数据质量性能优化java
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- Java 大数据与区块链的融合:数据可信共享与溯源(45)
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- Java 大数据高性能计算:利用多线程与并行计算框架(39)
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- Java 与量子计算在大数据中的潜在融合:原理与展望(33)
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大数据新视界Java大视界大数据量子计算融合原理技术路径未来展望跨学科人才量子云计算java
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- 深度学习-图像数据标注工具使用(LabelImg和BBox)
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方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- elasticsearch文档 Compound queries
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Booleanquery|ElasticsearchGuide[8.15]|ElasticBooleanquery布尔查询是用于匹配出和组合中的其他查询匹配的文档。bool查询映射到LuceneBooleanQuery。它由一个或更多的布尔子句组成,每个子句是一个类型化的事件。事件如下:must子句(查询)必须出现在匹配的文档中,并将有助于得分。filter子句(查询)必须出现在匹配的文档中。但和
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基础知识类elasticsearch和数据库之间区别?elasticsearch:面向文档,数据以文档的形式存储,即JSON格式的对象。更强调数据的搜索、索引和分析。数据库:更侧重于事务处理、数据的严格结构化和完整性,适用于关系复杂、数据一致性要求高的业务场景。elasticsearch和核心组件包含哪些?节点(Node):elasticsearch集群中一个服务器实例,负责存储数据、处理请求等,
- Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解
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spark-streaming分布式大数据sparkstreaming大数据分布式
Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同:Spark主要处理静态的大数据集,而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
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程序员大数据pythonspark
算子:rdd的api的操作,就是算子,flatMap扁平化算子,map转换算子Transformation算子Action算子步骤:1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作,得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码:#-*-codi
- 《大数据时代“快刀”:Flink实时数据处理框架优势全解析》
程序猿阿伟
大数据flink
在数字化浪潮中,数据呈爆发式增长,实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控,到电商平台的用户行为分析,各行业都急需能快速处理海量数据的工具。Flink作为一款开源的分布式流处理框架,在这一领域崭露头角,备受瞩目。一、真正实时,毫秒级响应与部分将流处理模拟为微批处理的框架不同,Flink是专为实时流处理打造的“原生”引擎。它直接处理持续不断的事件流,无需将数据攒成批次再处理,这种设计赋
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,