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在深入探讨PyTorchGeometric(通常简称为PyG)之前,我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库,专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。PyTorchGeometric的主要功能数据处理与加载:图数据的简化表示:PyG提供了一种高效的方式来表示和存储图数据。主要是通过Data对
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
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深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- Task04:数据完整存储与内存的数据集类+结点预测与边预测任务实践
cherry_7
数据完整存储与内存的数据集类一、InMemoryDataset基类简介在PyG中,通过继承InMemoryDataset类来自定义一个数据可全部存储到内存的数据集类。classInMemoryDataset(root:Optional[str]=None,transform:Optional[Callable]=None,pre_transform:Optional[Callable]=None,
- 基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集
linge511873822
基于用户的协同过滤推荐算法机器学习数据挖掘深度学习算法java
本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法,是根据用户对项目的某一种操作行为,为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户,这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户,然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目,最后将这些
- 《利用Python进行数据分析》 14.2 MovieLens 1M数据集
CCC考研
第十四章数据分析示例注:本章示例数据集可在附带的GitHub仓库(http://github.com/wesm/pydata-book)中找到14.2MovieLens1M数据集GroupLens实验室(http://www.grouplens.org/node/73)提供了一些从MovieLens用户那里收集的20世纪90年代末和21世纪初的电影评分数据的集合。这些数据提供了电影的评分、电影的元
- Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践
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DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在PyG中如何自定义一个数据完全存于内存的数据集类。InMemoryDataset基类简介根文件夹(root)raw_dirprocessed_dir传递的三个函数:transformpre_tra
- 【深度学习】pytorch 与 PyG 安装(pip安装)
何为xl
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【深度学习】pytorch与PyG安装(pip安装)一、PyTorch安装和配置(一)、安装CUDA(二)、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件(1)下载镜像文件(2)创建一个新的虚拟环境(3)加载.whl文件并测试安装是否成功二、PyG安装(一)安装torch_scatter、torch_sparse、torch_cluster、torch_spline_conv
- 在Conda中搭建PyTorch+DGL+PyG时需要仔细查看的几个关于版本的网页
蛐蛐蛐
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这方面的问题我总结过很多次了,例如:基于Conda的PyTorchGeometric报“段错误(核心已转储)”的解决方法_段错误,核心已转储yolov5-CSDN博客但是现在还是能遇到问题,例如今天在一个新的Ubuntu上复现别人论文里的实验,就还是出现了问题。因为这个repo用到了DGL(我也是用DGL和PyG比较多),报了一些诸如:cannotimportname'Mapping'from'c
- Logstash 安装与测试数据导入
Splunker
目的:安装Logstash,并且导入Movielens的测试数据集#下载与ES相同版本号的logstash,(7.1.0),并解压到相应目录#修改logstash.conf文件#path修改为,你实际的movies.csv路径input{file{path=>"YOUR_FULL_PATH_OF_movies.csv"start_position=>"beginning"sincedb_path=
- jupyter出现问题ModuleNotFoundError: No module named ‘exceptiongroup‘
我的心永远是冰冰哒
jupyterpythonwindows
今天使用pyg的jupyter环境发现这个环境没法用,所以只能把这个kernel给重删了然后再装,操作记录如下查看kerneljupyterkernelspeclist注意不是jupyterkernel--list需要加关键字spec,删除kerneljupyterkernelspecremovepyg当重新安装这个kernel时可能会出错python-mipykernelinstall--nam
- 毕业设计——基于spark的电影推荐系统,包括基于ALS、LFM的离线推荐、实时推荐
Python豆豆
毕业设计指导及定制课程设计spark大数据
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托,以电影网站真实业务数据架构为基础,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现【用户可视化】:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示,主体采用AngularJS2进行实现,部署在Apache服务上。【综
- 推荐系统数据集之MovieLens
HaloZhang
简介MovieLens其实是一个推荐系统和虚拟社区网站,它由美国Minnesota大学计算机科学与工程学院的GroupLens项目组创办,是一个非商业性质的、以研究为目的的实验性站点。GroupLens研究组根据MovieLens网站提供的数据制作了MovieLens数据集合,这个数据集合里面包含了多个电影评分数据集,分别具有不同的用途。本文均用MovieLens数据集来代替整个集合。Moveie
- 使用Python的pygame库实现下雪的效果
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使用Python的pygame库实现下雪的效果关于Python中pygame游戏模块的安装使用可见https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/119514520先给出效果图:源码如下:importpygameimportrandom#初始化pygamepygame.init()#设置屏幕尺寸width,height=800,600screen=pyg
- 搜索推荐系统的最佳实践:深入解析MovieLens电影评分数据集(数据构成、处理逻辑等)
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搜索推荐系统专栏人工智能自然语言处理搜索推荐推荐系统特征离散化推荐算法大数据
搜索推荐系统的最佳实践:深入解析MovieLens电影评分数据集(数据构成、处理逻辑等)MovieLens是一个关于电影评分的数据集,里面包含了从IMDB(TheMovieDataBase)得到的用户对电影的评分信息,经常被用来做推荐系统、机器学习算法的测试数据集。网站的数据集主要分两部分,一是用于推进最新研究进展的数据集,当前最新的是发布于2021年12月份的1.8GB数据集和2019年12月发
- 一条命令解决安装torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline
_Lyang_
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在相应环境下输入pipinstallpyg_libtorch_scattertorch_sparsetorch_clustertorch_spline_conv-fhttps://data.pyg.org/whl/torch-2.0.0+cu118.html该命令安装了pyg_lib包以及一些与PyTorch相关的包(torch_scatter、torch_sparse、torch_cluster
- 【GNN2】PyG完成图分类任务,新手入门,保姆级教程
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上次讲了如何给节点分类,这次我们来看如何用GNN完成图分类任务,也就是Graph-level的任务。【GNN1】PyG实现图神经网络,完成节点分类任务,人话、保姆级教程-CSDN博客图分类就是以图为单位的分类,举个例子:每个学校都有社交关系网,图分类就是通过这个社交网络判别这个学校是小学、初中、高中还是大学。实现方法就是通过利用图的结构信息,对图进行嵌入(embed),也就是用向量来表示这个图,使
- 一个Pygame的Hello World示例程序
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创建一个标题为HelloWorld的窗口,窗口中间显示有Pygame的Logo的python代码importsysimportpygamedefmain():pygame.init()screen=pygame.display.set_mode((800,400))pygame.display.set_caption("HelloWorld")logo=pygame.image.load("pyg
- 【GNN 1】PyG实现图神经网络,完成节点分类任务,人话、保姆级教程
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图神经网络ML神经网络人工智能图神经网络图论
我们来做一个节点分类的任务,选择的数据集是KarateClub,Karate是空手道的意思,所以这就是一个空手道俱乐部的数据。简而言之,这个数据集,包含34个节点,156条无向无权边,结点总共分为4类,此外,每个节点还有34个特征,也就是说还有34个指标来描述空手道俱乐部的每个成员。欸?特征数怎么和节点数一样,没错,就是one-hot编码。下图是论文原图,颜色表示了类别。数据集的详细说明这个数据集
- pygarm windows 安装_飘云阁(PYG官方) Windows PowerShell实战指南(第2版)PDF - Powered by Discuz!...
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pygarmwindows安装
第1章背景介绍11.1为什么要重视PowerShell11.2本书适用读者31.3如何使用本书31.4搭建自己的实验环境41.5安装WindowsPowerShell51.6在线资源71.7赶紧使用PowerShell吧7第2章初识PowerShell82.1选择你的“武器”82.2重新认识代码输入132.3常见误区152.4如何查看当前版本152.5动手实验162.6进一步学习16第3章使用帮助
- 使用异构图学习破解推荐系统 - 第 1 部分
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机器学习人工智能pythonpandas开发语言
LokeshSharma–Medium一、说明所以,这是独家新闻:异质图拥有一个充满潜力的世界,而常规图却无法做到这一点。传统的同构图很难处理不同关系和边类型的复杂性。现在是大炮的时候了——先进的架构可以解决具有多种边缘和关系类型的数据集的复杂性。在本文中,我们将学习如何从表格数据集创建异质图。现在,让我们来分解一下:作为链接预测任务的推荐二、数据集摄取我们将首先从MovieLens获取并加载平面
- pyg安装和初步试用
句_4cef
图的基本概念学习GNN之前需要掌握图的基本概念,这些概念基本都在数据结构这门课中涉及,需要再简单过一遍。1.有向图、无向图、有权图、无权图2.节点的度degree(出、入)3.节点邻接节点表示为N()4.子图和连通分量(连通分量属于子图的一种,但是联通分量中任意节点之间都存在路径且所有边的节点都存在与连通分量中)5.节点s→t之间的最短路径表示两结点中所有路径集合中取长度最短的路径6.连通图的直径
- pyg库自定义图数据集
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PyG提供了torch_geometric.data.Data用于构建图,包括5个属性,每一个属性都不是必须的,可以为空。Data(x,edge_index,edge_attr,y)x:存储每个节点的特征,形状是[num_nodes,num_node_features],一般是floattensor。edge_index:用于存储节点之间的边,形状是[2,num_edges],一般是longt
- 学习php中使用composer下载安装firebase/php-jwt 以及调用方法
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学习php中使用composer下载安装firebase/php-jwt以及调用方法1、安装firebase/php-jwt2、封装jwt类1、安装firebase/php-jwtcomposerrequirefirebase/php-jwt安装好以后出现以下文件:2、封装jwt类根据所使用的php框架,在指定目录创建Token.php'pyg',//签发人(官方字段:非必需)'exp'=>tim
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hello rpa
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Pandas的Categorical数据类型可以降低数据存储提升计算速度1、读取数据importpandasaspddf=pd.read_csv("./datas/movielens-1m/users.dat",sep="::",engine="python",header=None,names="UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code".split("
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- 基于movie lens-100k数据集的协同过滤算法实现
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基于movielens-100k数据集的协同过滤算法实现数据集处理基于用户的协同过滤算法的实现基于物品的协同过滤算法的实现数据集处理importpandasaspdu_data=pd.read_csv('D:/PyCharmWorkSpace/ml-100k/ml-100k/u.data')u_genre=pd.read_csv('D:/PyCharmWorkSpace/ml-100k/ml-10
- 用户推荐系统_python 代码
phoebe_IT
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转载:https://www.douban.com/note/336280497/贴一段代码,不知道会不会有人能找得到,之前自己学python的时候折腾了半天,其实很简单。代码是参考项亮的《推荐系统实践》写的,基本没什么改进。用到的数据库是从MovieLens下载下来的,我将数据集分为train和test两个,测试的流行度,覆盖率,精确度,召回率,参考《推荐系统实践》P25-P33。基于用户的推荐
- torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse三个包的安装
PS Ma
python异常错误python深度学习pytorch
涉及到下面几个包安装的时候经常会出现问题,这里我使用先下载然后再安装的办法:pipinstalltorch_clusterpipinstalltorch_scatterpipinstalltorch_sparse1、选择你对应的torch版本:https://data.pyg.org/whl/2、点进去然后,选择对应的版本就选择他们一一对应的的包下载即可,然后再pipinstallXXX.whl安
- 详解PyG中的ToSLIC变换
Yuetianw
深度学习
详解PyG中的ToSLIC变换PyG是一个基于PyTorch的图神经网络库,提供了丰富的数据处理、图转换和图模型的功能。本文将介绍PyG中的一个图转换函数ToSLIC,它可以将一张图片转换为一个超像素图,并生成相应的数据对象。前言PyG是一个开源的Python库,用于深度学习任务中的图神经网络(GNN)建模和训练。该库包括多个GNN模型和与图相关的数据结构和算法。在本篇文章中,我将介绍PyG中的T
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
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二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
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nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。