- 《数据仓库与数据挖掘》自测
破坏神在行动
数据仓库与数据挖掘数据仓库数据挖掘
试卷一一、选择题(每题2分,共20分)1.数据仓库的主要特征不包括以下哪一项?A.数据量大B.异构数据整合C.事务处理D.支持决策分析2.OLAP的核心功能是:A.事务处理B.多维数据分析C.数据清洗D.数据转换3.以下哪个不是元数据的分类?A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是:A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5
- 银行数据类系统建设
奔跑的白鸥
银行数据应用数据仓库spark大数据
数据仓库建设数据仓库的概念数据仓库是大批量数据的存储系统,在如今PB级数据量的大数据时代,传统数据库由于数据量的限制,无法存储如此庞大的数据量,因此对于需求海量数据的机构大都会将数据存储在数据仓库中,用以取数和分析。数据仓库的分层数据仓库一般会从业务源系统取数,存储在ODS层。这一层存储的都是颗粒度最细的明细数据,由于直接从源系统取数,所以这一层的数据大多是缺乏加工处理的脏数据。再上层是主题数据层
- 【ETL】从理论到实践的数据处理流程及其工具的应用
絆人心
etl数据仓库python数据分析数据挖掘数据库
目录引言一、ETL的基础与工作原理二、ETL过程中的工具选择与实际操作(1)提取(Extract)(2)转换(Transform)(3)加载(Load)三、常见的ETL工具四、ETL的未来发展趋势五、总结引言ETL(Extract,Transform,Load)是处理数据、实现数据整合、清洗和迁移的关键技术。在大数据时代,随着企业数据量的快速增长,ETL不仅要满足传统数据仓库的需求,还要应对实时数
- 24道数据仓库面试八股文(答案、分析和深入提问)整理
守护海洋的猫
数据仓库面试职场和发展python
1.简述从ODS层到DW层的ETL,做了哪些工作?回答在数据仓库(DW)中,ODS(OperationalDataStore)层到DW层的ETL(Extract,Transform,Load)过程主要包括以下几个步骤:提取(Extract):从ODS层提取原始数据,通常是通过ETL工具或自定义脚本进行数据读取。数据提取可以包括各种格式的源,如数据库、文本文件、API等。转换(Transform):
- 大数据MaxCompute教程(阿里云离线数仓项目)学习笔记20231127
多刷亿点题⑧
云原生数据仓库
1数据仓库概念数据仓库定义(DataWarehouse),是为企业所有决策制定过程,提供所有系统数据支持的战略集合。AI:数据仓库是一个大型、集中、主题导向的数据库系统,用于支持企业决策制定、分析和报告的需要。它统一了来自不同数据源的数据,并将其在一个可查询的数据模型中进行了整合和转换,以便于分析和报告。数据仓库还包括数据清洗、抽取、转换和加载(ETL)的过程,以保证数据的准确性、一致性和完整性。
- 数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮
Earth explosion
spark大数据分布式
数据技术介绍:1.数据仓库(DataWarehouse)概念与起源:数据仓库是20世纪90年代初期兴起的一种数据管理和分析技术。它的核心思想是将来自不同源系统的数据集成到一个中央存储库中,以便进行高效的数据分析和报告。主要特点:集成性:将分散在不同系统中的数据进行清洗、转换和集成。主题性:数据按照业务主题(如销售、客户、财务等)进行组织。非易失性:数据一旦进入数据仓库,通常不会进行修改。时变性:数
- 【面试系列】TypeScript高频面试题及详细解答
野老杂谈
全网最全IT公司面试宝典面试typescript编程语言前端
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:⭐️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。文章目录常见的初级面试题1.什么是TypeSc
- 在虚拟机上安装MySQL和Hive
酒城译痴无心剑
数据库编程世界hivemysql数据库
文章目录零、学习目标一、Hive概述(一)Hive的SQL-HQL(二)数据库与数据仓库(三)Hive的适用场景二、下载、安装和配置MySQL(一)下载MySQL组件压缩包(二)将MySQL组件压缩包上传到虚拟机(三)删除系统自带的MariaDB1、查询mariadb2、删除mariadb(四)安装MySQL组件1、安装MySQL公用组件2、安装MySQL库组件3、安装MySQL客户端组件4、安装
- Oracle 12c 并发统计信息收集功能:技术解析与实践指南
安呀智数据
Oracle并发统计信息收集oracle12c19c21coracle数据库
一、功能背景与核心价值在Oracle数据库的早期版本中,统计信息收集(如通过DBMS_STATS包)是串行执行的,即一次仅处理一个表或分区。对于大规模数据库或数据仓库环境,这种串行模式可能导致统计信息收集耗时过长,影响维护窗口效率。Oracle12cR1引入了并发统计信息收集(ConcurrentStatisticsCollection)功能,允许同时处理多个表、分区或子分区的统计信息,显著缩短收
- SQLMesh 系列教程7- 详解 seed 模型
梦想画家
#python数据分析工程sqlmesh数据工程
SQLMesh是一个强大的数据建模和管道管理工具,允许用户通过SQL语句定义数据模型并进行版本控制。Seed模型是SQLMesh中的一种特殊模型,主要用于初始化和填充基础数据集。它通常包含静态数据,如参考数据和配置数据,旨在为后续的数据分析提供可靠的基础。在本文中,我们介绍了Seed模型的定义及其在实际项目中的应用,展示了如何通过简单的SQL查询创建Seed模型,并将其加载到数据仓库中。通过一个电
- 【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘:从数据到业务的决策
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.前言2.基本概念术语说明2.1数据模型及其实体关系实体(Entity)属性(Attribute)实体关系(EntityRelationships)2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览(1)数据预处理(2)数据探查(3)数据清洗(4)数据转换(5)数据挖掘(6)知识发现(
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之113 详细设计之54 Chance:偶然和适配 之2
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言开发语言人工智能
本文要点要点祖传代码中的”槽“(占位符变量)和它在实操中的三种槽(占据槽,请求槽和填充槽,实时数据库(source)中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量)是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征”(元数据仓库OLAP的三个行式并行服务进程锚定配形-限定变量)来精确锚定ETL任务绑定中的这个绑定到底是,谁和谁的什么绑定(资源存储库随着ETL的
- (一)大数据---Hadoop整体介绍(架构层)----(组件(3)
2401_84166965
程序员大数据hadoop架构
复杂性:体现在数据的管理和操作上。如何抽取,转换,加载,连接,关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性二、大数据技术有哪些(重点)===================================================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计
- 正式开源:使用Kafka FDW 加载数据到 Apache Cloudberry™
数据库开源软件
ApacheCloudberry™(Incubating)由GreenplumDatabase核心开发者创建,是一款领先且成熟的开源大规模并行处理(MassivelyParallelProcessing,MPP)数据库。它基于开源版的PivotalGreenplumDatabase®衍生而来,但采用了更新的PostgreSQL内核,并具备更先进的企业级功能。Cloudberry可以作为数据仓库使用
- 数仓_数据口径
TTXS123456789ABC
#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- 数据仓库和数据湖 数据仓库和数据库
qq_25467441
数据仓库数据库
数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储解决方案,它们在设计、用途和数据管理方式上有着显著的区别。以下是数据仓库和数据湖的主要区别:1.数据结构:•数据仓库:通常存储结构化数据,这些数据经过清洗、转换和加载(ETL)过程,以确保数据的一致性和准确性。数据仓库中的数据通常是预定义模式的,便于进行快速查询和分析。•数据湖:可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖不需要预定义的模式,数据可以以其原始格
- 数据仓库、数据湖和数据湖仓
阿湯哥
数据仓库spark大数据
数据仓库、数据湖和数据湖仓是三种常见的数据存储和管理技术,各自有不同的特点和适用场景。以下是它们的详细比较:1.数据仓库(DataWarehouse)定义:用于存储结构化数据,经过清洗、转换和建模,支持复杂的查询和分析。特点:结构化数据:主要处理关系型数据。预定义模式:数据在加载前需要定义模式(Schema-on-Write)。高性能查询:优化用于复杂查询和报表生成。数据治理:提供强大的数据治理和
- 数据库MySQL 8.0.32安装包网盘资源下载(附教程)
听风说雨的人儿
数据库mysql百度云
如大家所熟悉的,MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)。它使用SQL(结构化查询语言)来管理数据,允许用户定义表、字段、索引和关系,并通过SQL语句来查询、更新和管理数据。MySQL支持多种操作系统,包括Windows、Linux和MacOS等,并且广泛用于各种应用程序中,如Web应用程序、数据仓库和电子商务系统等。MySQL的优势:成本效益与开源特性作为一个开源数据库,MySQ
- 数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎
Echo_Wish
实战高阶大数据人工智能科技大数据
数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎引言在数据驱动的今天,企业和组织收集和存储的数据量正以惊人的速度增长。如何高效管理和利用这些数据,成为了决策者和技术专家的共同难题。为了解决这一问题,数据仓库(DataWarehouse)和数据湖(DataLake)这两种技术应运而生,分别在不同的应用场景中发挥着重要作用。然而,随着数据管理需求的日益复杂,单一的数据仓库或数据湖并无法完全满足现代企业
- MariaDB数据库部署
m0_修道成仙
Linuxlinux数据库
MariaDB数据库·数据库介绍·MySQL与MariaDB·数据库部署1.安装MariaDB数据库2.重启mariadb服务并加入开机启动项3.!数据库初始化4.设置防火墙策略5.登录数据库·数据库常用语句·创建数据库·查询指定位置数据·数据库备份·彻底删除数据库·恢复数据·数据库介绍数据库:是指按照某些特定结构来存储数据资料的数据仓库数据库管理系统:是一种能够对数据库中存放的数据进行建立、修改
- 数据总线/一致性维度/总线矩阵
DouMiaoO_Oo
数据仓库
数据孤岛企业内部各个系统中的数据被隔离在不同的数据库中,无法进行共享和整合,严重影响了企业的决策能力和运营效率。数据仓库数据总线一种技术解决方案,旨在实现数据仓库与各个数据源之间的数据集成、交换和共享,通常做法是将所有的数据源连接到一条共享的数据总线上。数据总线通过建立数据集成层,实现了不同数据源之间的数据传输和转换,从而打破数据孤岛,实现数据共享。数据总线连接多个数据源,并将数据按照一定的规则进
- Apache Iceberg 与 Apache Hudi:数据湖领域的双雄对决
夜里慢慢行456
大数据大数据
在数据存储和处理不断发展的领域中,数据湖仓的概念已经崭露头角,成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素,提供了一个统一的平台,支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析,还显著降低了平台成本,增强了数据治理,并加速了用例的实现。数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- 数据仓库与数据挖掘记录 二
匆匆整棹还
数据仓库数据挖掘人工智能
1.数据仓库的产生从20世纪80年代初起直到90年代初,联机事务处理一直是关系数据库应用的主流。然而,应用需求在不断地变化,当联机事务处理系统应用到一定阶段时,企业家们便发现单靠拥有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争的优势,他们需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的态势进行分析,进而做出有利的决策。这种决策需要对大量的业务数据包括历史业务数据进行分析才能得到。把这种基于业务数据的决策分析
- 数据仓库与数据挖掘记录 三
匆匆整棹还
数据挖掘
数据仓库的数据存储和处理数据的ETL过程数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成,即完成数据的抓取/抽取、清洗、转换.加载与索引等数据调和工作,如图2.2所示。1)数据提取(Extract)从多个数据源中获取原始数据(如数据库、日志文件、API、云存储等)。数据源可能是结构化(如MySQL)、半结构化(如JSON)、非结构化(如文本)。关键技术:SQL查询、Web爬虫、日志采集工具(如Flume)
- 高聚合 低耦合
草藤木屋
软件设计DataWarehouse软件工程高聚合低耦合高聚合低耦合
这是软件工程中的概念。首先要知道一个软件是由多个子程序组装而成,而一个程序由多个模块(方法)构成!内聚就是指程序内的各个模块之间的关系紧密程度。偶合就是各个外部程序(子程序)之间的关系紧密程度.。所以很易明白,为什么要高内聚?模块之间的关系越紧密,出错就越少!低偶合?子程序间的关系越复杂,就会产生更多的意想不到的错误!会给以后的维护工作带来很多麻烦!同样的,可以将这个思想用在建设企业数据仓库上。做
- 数据湖和数据仓库的区别?
春风不会绿大地
大数据数据仓库
简介数据湖这个概念和数据仓库这两个概念一直搞不清楚,之前感觉区别就是数据湖是数据仓库的父集。数据湖是个伪命题,平时生活中也用不到,然后今天听了我的一个师哥的讲解,然后简单总结下。常见的问题1数据湖和数据仓库的区别?相似点:都可以处理海量数据,都是为了得到有价值的数据。不同点:架构上,数仓基本要求符合DDL定义的结构,数据湖则湖纳百川。数据上,数仓为结构化数据设计,数据湖,湖纳百川。模块上,数仓一般
- 新型大数据架构之湖仓一体(Lakehouse)架构特性说明——Lakehouse 架构(一)
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
文章目录为什么需要新的数据架构?湖仓一体(Lakehouse)——新的大数据架构模式同时具备数仓与数据湖的优点湖仓一体架构存储层计算层湖仓一体特性单一存储拥有数据仓库的查询性能存算分离开放式架构支持各种数据源类型支持各种使用方式架构简单数据共享schema过滤和推演时间回溯为什么需要新的数据架构?数据仓库和数据湖一直是实现数据平台最流行的架构,然而,过去几年,社区一直在努力利用不同的数据架构方法来
- 分布式架构设计全解:以银行系统为例
聚合收藏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:分布式架构设计对于银行处理实时交易和数据分析至关重要,本文深入分析了Hadoop、F5、Dubbo和SpringCloud等技术在银行项目中的实际应用。Hadoop用于构建大数据仓库并支持数据分析,F5优化网络流量并确保高可用性,Dubbo和SpringCloud实现服务间的通信和微服务架构。通过这些技术的集成,银行可以建立高效且弹性的IT基础设施,满足快速变
- hive数仓的分层与建模
korry24
hivehadoop数据仓库
Hive数据仓库分层和数据建模是一种常见的数据仓库设计方法,旨在通过分层的方式组织数据,提高数据的可维护性、可复用性和查询性能。以下是关于Hive数据仓库分层和数据建模的详细知识:一、Hive数据仓库分层数据仓库通常采用分层架构,目的是将数据按照不同的处理阶段和用途进行划分,便于管理和优化。常见的分层架构包括以下四层:1.ODS(OperationalDataStore,操作数据存储层)作用:OD
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比