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linux应用实操服务器linuxgithub
2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析摘要:随着Linux在云计算、大数据、AI等领域的广泛应用,系统性能优化成为运维工程师的核心技能。本文结合2025年最新实践案例,从内核调优、资源管理、安全加固到云原生适配,全面解析Linux系统优化的20项核心技术,助力企业打造高性能、高可用的服务器环境。一、Linux系统优化的重要性与趋势在数字化转型加速的背景下,Linux系
- 大数据与hdfs创建文件夹
猫猫头有亿点炸
大数据hdfshadoop
注意事项:在hdfs上操作的文件,创建文件的时候注意他与linux是不一样的(模式如下:)hdfsdfs-mkdir/test1错误示例:否则,无论如何hdfsdfs-ls/test1/都没有文件的
- 【基础5】归并排序
流光听风语
基础算法排序算法算法
核心思路归并排序基本思想是将一个数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将排好序的子数组合并成一个最终的有序数组,即分治法:分:将数组递归拆分成左右两半,直到每个子数组只剩1个元素(天然有序)。治:将两个有序子数组合并为一个有序数组,直到合并成完整数组。优缺点优点缺点✅稳定排序(相等元素顺序不变)❌额外空间(需O(n)临时数组)✅时间复杂度稳定O(nlogn)❌递归可能栈溢出(极大数据
- Java 中操作 R:深度整合与高效应用
froginwe11
开发语言
Java中操作R:深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展,R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。而Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的语言,其强大的功能和稳定性使其成为构建高性能应用的首选。本文将探讨Java如何操作R语言,实现高效的数据分析应用。一、Java操作R的背景R语言优势:R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和机器学习算法库,是数据分析领域的首选语言
- 数据集与云计算:云端数据集的管理与应用
AI天才研究院
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1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪,我们见证了信息技术的爆炸式增长,数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究,从电子商务交易到物联网传感器,各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇:数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据,我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
- AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
杭州大厂Java程序媛
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AI大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能(AI)和大模型应用的快速发展中,数据中心(DataCenter)成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长,数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本,同时保持高性能
- 信号处理应用:电力系统中的信号处理_(9).基于电力系统信号的数据挖掘技术
kkchenkx
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基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域,涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。随着大数据和人工智能技术的发展,数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析,以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中,信号可以分为多种类型,包括:电压信号:反映电力系统的电压水平,用于检
- CCF-GESP Python一级考试全解析:网络协议+编程技能双突破
奕澄羽邦
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第一章CCF-GESP考试全景透视1.1认证体系权威性中国计算机学会(CCF)主办的GESP编程能力等级认证,是国内首个面向青少年的编程能力标准化评估体系。Python一级考试作为入门级认证,主要考察考生对计算机基础逻辑、编程工具使用及网络基础概念的掌握程度,证书受教育部认可,为后续人工智能、大数据等领域学习奠定基石。1.2考试内容三维度编程语言:Python语法基础(变量、循环、条件判断)、函数
- 2024年大数据最新图解curator如何实现zookeeper分布式锁_curator 锁(3)
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三、Zookeeper分布式锁概述1、Zookeeper分布式锁实现思路2、Zookeeper分布式锁解决的问题3、Zookeeper分布式锁优缺点?四、InterProcessMute实现分布式锁原理1、加锁流程(acquire()方法)0)加锁流程图1)internalLock()LockDatainternalLock()方法逻辑2)LockInternals#attemptLock()--
- 物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化
小赖同学啊
智能硬件物联网
数字孪生(DigitalTwin)是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)和仿真技术,能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。以下是数字孪生技术在设备状态实时仿真和优化中的应用及实现路径:一、数字孪生的核心概念1.物理实体实际的设备或系统(如工厂设备、风力发电机、汽车)。2.虚拟模型物理实体的数字化表示,通常包括几何模型、行为模型和数
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
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1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 笔试题6:销售区域业绩对比
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2025年3月某运营商大数据笔试题(真实)并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比:有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv,包含字段:region(销售区域)、product_category(产品类别)、sales_amount(销售金额)。请使用SQL完成以下任务:统计每个销售区域各类产品的总销售金额,结果按销售区域和产品类别排序。找出每个销售区域销售金额最高的产品类别
- Laravel如何实现MySQL分库分表的功能?使用场景是什么?底层原理是什么?
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一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库(Sharding):将数据分散到多个数据库中,以减轻单个数据库的压力。分表(Partitioning):将一个大表拆分为多个小表,通常基于某种规则(如用户ID或时间戳)。目的:提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统:数据量巨大且访问频率高的场景(如电商平台、社交网络)。大数据存储:单表数据量超过千万甚至亿级时,需要分表以
- 探秘开源项目 MapReduce:分布式计算的新篇章
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探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
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基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术,实时抓取、分析微博平台上的用户言论,并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈,结合网
- MapReduce:分布式计算的基石
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MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型,以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群(数千台机器)上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念:分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
- 区块链大数据平台搭建系列(二):如何搭建以太坊RPC节点
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Erigon是Ethereum(执行客户端)的一个实现,效率高,用Go编写。这里我们将采用Erigon进行搭建生产环境的以太坊RPC节点。环境准备1.系统要求操作系统:Ubuntu20.04或更高版本。硬件要求:由于Erigon会存储大量区块链数据,需要至少2TB的NVMeSSD磁盘、32GB或更多的内存(推荐64GB),以及8核CPU或更高的配置以提高性能。2.安装必需的软件包运行以下命令来安装
- 大数据实战:Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏
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简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算,所以我们的数据源是Hive表数据,Sink表也是Hive表,即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到:如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
- 大数据测试总结
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总结测试要点:参考产品文档,技术文档梳理以下内容需求来源业务方应用场景数据源,数据格转,数据产出,数据呈现方式(数据消亡史),数据量级(增量,全量),更新频率,数据产出时效数据流转方式(http接口,GRPC接口,中间表,宽表等)数据多样性(不同类型维度的处理数据,例如被标识的维度数据以用户为例:客户,客服,用户,玩家等)使用数据的频次频率(相对应的查询服务数据库的压力,接口服务器的压力,评测是否
- 大数据分析服务器硬件配置如何选择
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大数据,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调他的技术,而我们在用大数据时候,经常用它的来神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有序,医药行业智能化等。一、建立大数据分析服务器的五个基本方面1、可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,
- 《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》
AI周红伟
langchain
大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型(LLM)和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口,旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
- 数据安全策略与实践:从理论到落地
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据
数据安全策略与实践:从理论到落地在大数据时代,数据早已成为企业和机构的核心资产,但随之而来的数据泄露、非法访问和滥用问题也屡见不鲜。从用户隐私到企业机密,再到国家级信息安全,无一不受到数据安全的影响。那么,如何构建高效的数据安全策略并在实际中落地实施?这是我们今天要探讨的核心话题。一、数据安全为何重要?数据泄露的影响在2021年某著名社交平台数据泄露事件中,超过5亿用户的个人信息被曝光,直接导致了
- Dask vs. Apache Spark: 大数据处理的利器对比与应用实例
步入烟尘
Python超入门指南全册apachespark大数据
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- doris:ClickHouse
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大数据doris
DorisJDBCCatalog支持通过标准JDBC接口连接ClickHouse数据库。本文档介绍如何配置ClickHouse数据库连接。使用须知要连接到ClickHouse数据库,您需要ClickHouse23.x或更高版本(低于此版本未经充分测试)。ClickHouse数据库的JDBC驱动程序,您可以从Maven仓库下载最新或指定版本的ClickHouseJDBC驱动程序。推荐使用ClickH
- 宽带,带宽,光纤,光猫,WiFi,路由器,令人傻傻搞不清?这篇文章讲明白他们之间的关系.
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宽带,带宽,光纤,光猫,WiFi,路由器,令人傻傻搞不清?这篇文章讲明白他们之间的关系.想要家里能上网,就得找运营商办理宽带上网服务(如:电信,联通等),这样能上网的信号就会通过光纤传输到你家里.问题来了,啥叫宽带?宽带和带宽是什么呢?带宽(bandwidth),简单理解为频带宽度单位时间内通过网络通信信道传输的最大数据量,一般单位是mps(兆比特每秒),家里一般办的是百兆光纤但是一百兆比特每秒下
- 【开题报告】基于Springboot+vue智能停车场管理系统(程序+源码+论文) 计算机毕业设计
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springbootvue.js课程设计
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着城市化进程的加速,车辆数量急剧增加,停车难问题已成为各大城市面临的严峻挑战。传统的停车场管理方式存在效率低下、资源浪费、用户体验差等问题,无法满足现代城市对高效、便捷停车服务的需求。智能停车场管理系统作为一种创新的解决方案,通过集成先进的物联网技术、云计算技术和大数据分析技
- DeepSeek smallpond搅动大数据风云
彭铖洋
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DuckDB走向分布式?DeepSeek的smallpond涉足大数据DuckDB!降维打击传统大数据领域,搅动中台数据工程风云!DeepSeek正在利用smallpond(一种新的、简单的分布式计算方法)推动DuckDB超越其单节点根源。但它是否解决了可扩展性挑战——还是带来了新的权衡?DeepSeek最近搞了个大新闻。他们的R1模型在2025年1月发布时,就直接干翻了OpenAI的O1等竞争对
- 大数据Flink(六十四):Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
2401_84181942
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于是人们提出了“不共享任何东西”(share-nothing)的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构,到Hadoop、Spark为代表的批处理架构,再到Storm、Flink为代表的流处理架构,都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道,Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说,它会由多个进
- 大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)
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大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)系列文章目录第一篇:大数据运维概述与核心技能体系第二篇:Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇:分布式存储系统运维与优化第四篇:资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇:实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇:大数据监控体系与自动化运维第七篇:云原生时代的大数据运维实践第八篇:数据安全与合规性管理第九篇:性能调优与故障排查案例集第
- 后台数据报表导出数据量过大问题
FLGB
大数据业务常见解决方案javaclickhouse数据导出
现状分析之前在mysql业务库,导出报表会出现各种表相互关联,导致夯死的情况改进使用ClickHouse做宽表后面使用binlog监听,洗数据洗成一张宽表,存放在ck中,但是发现超过一定数量级100w也会很卡慢,但是比mysql强的是可以出来。如何导出300w、500w1000w数据量级查看了CK有个特性,执行流式数据处理,可以使用这个特性来处理方案1:分批查询如果你当前的做法是一次性查询100W
- apache ftpserver-CentOS config
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apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
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Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
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thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>