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瘦弱的皮卡丘
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一、前言Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一,如果一个有序集合包含的元素数量比较多,又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时,Redis就会使用跳跃表来作为有序集合键的底层实现。Redis只在两个地方用到了跳跃表,一个是实现有序集合键,另一个是在集群节点中用作内部数据结构,除此之外,跳跃表在Redis里面没有其他用途。二、跳跃表的实现仅靠多个跳跃表节点就可以组成一个跳跃表typed
- yolo是什么,有什么优缺点以及YOLO的应用场景?
cesske
YOLO
目录前言一、yolo是什么?二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么,有什么优缺点?一、yolo是什么?“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架,全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出,旨在
- 人机交互:面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用
zhubeibei168
机器人及导航人机交互vrar开发语言机器人导航与定位
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- 计数排序算法及优化(java)
爱吃土豆的程序员
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1.1引言计数排序是一种非比较排序算法,它适用于一定范围内的整数排序。计数排序的核心思想是通过统计每个元素出现的次数来确定它们的位置,而不是通过比较来决定元素的顺序。本文将详细介绍计数排序的历史背景、工作原理,并通过具体案例来阐述其应用。此外,还将探讨计数排序的不同优化方案,并给出相应的Java代码示例。1.2计数排序的历史计数排序的思想可以追溯到20世纪初,最早是由HaroldH.Seward在
- AI真的能理解我们这个现实物理世界吗?深度剖析原理、实证及未来走向
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摘要:当下,AI与深度学习广泛渗透生活各领域,大模型与海量数据加持下,其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI深度学习基础,包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑,探讨融合物理知识路径,并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题,最终展望AI
- 攻克设备数据质量难题:深度学习应用的数据基石搭建教程(DBSCAN 聚类算法)
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摘要:在深度学习赋能设备管理的浪潮中,数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题,深入讲解强化采集端管控的策略,详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理,并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案,助力打造高质量设备数据集,为深度学习模型高效运行筑牢根基,推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
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人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环神经网络,适用于短时依赖任务。nn.LSTM:长短时记忆网络,适用于长序列数据,能有效解决梯度消失问题。nn.GRU:门控循环单元,比LSTM计算更高效,适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单,适用于短时序列语音、文本处理(短序列)LSTM适用于长序列,能记忆长期信息
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一维差分题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/799/题目描述:输入一个长度为nnn的整数序列。接下来输入mmm个操作,每个操作包含三个整数l,r,c,l,r,c,l,r,c,表示将序列中[l,r][l,r][l,r]之间的每个数加上ccc。请你输出进行完所有操作后的序列。说明:差分是前缀和的逆运算,也就是构造一个bbb数组使aaa数组是bbb数组
- Java实现计数排序算法详解及优化
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引言计数排序(CountingSort)是一种线性时间复杂度的排序算法,特别适用于数据范围有限的情况。它通过统计每个元素出现的次数,然后按照次数排序,从而实现排序。本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法,并结合图解和实例代码,帮助您全面理解这一高级排序算法。同时,我们还将探讨计数排序的优化方法,以进一步提高其性能。计数排序算法的原理计数排序通过统计每个元素出现的次数,然后利用这些计数值将元
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二路归并排序算法简单理解就是两两进行比较,然后把他们合并到一起。通俗理解就是去买衣服的时候,经常会货比三家,看了一个店选两件衣服,然后又去另外一个店选了同款的两件衣服。看价格排序,或者性价比排序一下,看哪个更便宜,或者性价比更高。二路归并排序关键点:相邻的两两进行比较,然后把他们合并在一起。相邻的两两最开始是单个元素,合并之后就会翻倍。二路归并排序的过程,需要先拆分元素,然后再合并。二路归并排序是
- 基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代
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基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天,无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力,结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术,打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
- 【洛谷】p5707上学迟到 C语言
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上学迟到一道很简单的题,但确实容易踩坑,不过只要思路清晰就能规避,这里我通过对选择结构的运用,来提供一种思路简单又清晰的解题方法。题目描述学校和yyy的家之间的距离为s米,而yyy以v米每分钟的速度匀速走向学校。在上学的路上,yyy还要额外花费10分钟的时间进行垃圾分类。学校要求必须在上午8:00到达,请计算在不迟到的前提下,yyy最晚能什么时候出门。由于路途遥远,yyy可能不得不提前一点出发,但
- PYTHON 常用算法 33个
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python算法python排序算法
文章目录冒泡排序(BubbleSort)选择排序(SelectionSort)插入排序(InsertionSort)快速排序(QuickSort)归并排序(MergeSort)堆排序(HeapSort)计数排序(CountingSort)基数排序(RadixSort)桶排序(BucketSort)希尔排序(ShellSort)二分查找(BinarySearch)线性查找(LinearSearch)
- 为什么要有库
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库提供了基础功能,提高开发效率,平常写的printf,如果没有库也能写,比如现在你需要向显示器打印,向文件写入,向网络发送各种功能的时候,因为没有库了,所以printf需要你自己去实现,你想写一个链表逆置的算法,再把整个链表打印出来,你写的时候可能用了两个小时,其中一个半小时都在实现printf,剩下30分钟你再写链表,更夸张的是你以后再写任何方法的时候,只要想打印,你都得自己实现一个printf
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索引的分类:索引准则:索引的数据结构:一、事务:事务是逻辑上的一组操作,要么都成功,要么都失败!——————————————————————————————————1、SQL执行A:1000元——>转账200元B:200元2、SQL执行A:800元——>B:400元——————————————————————————————————将一组SQL放在一个批次中执行事务四大特性:ACID原则1.原子性
- Nginx的负载均衡
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一、概述Nginx负载均衡是一种通过将客户端请求分发到多个后端服务器的技术,旨在提高系统的吞吐量、可用性和容错性。二、Nginx负载均衡工作原理Nginx作为反向代理服务器,接收客户端的请求,并根据配置的负载均衡算法将请求转发到后端服务器。其工作流程如下:客户端请求到达Nginx。Nginx根据配置的负载均衡策略选择后端服务器。Nginx将请求转发到选定的后端服务器。后端服务器处理请求并返回响应。
- 最长公共前缀&C++函数的返回值在内存中的传递过程&什么是虚拟内存,为什么要使用虚拟内存,虚拟内存可能比物理内存大吗
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每日一题14.最长公共前缀classSolution{public:stringlongestCommonPrefix(vector&strs){//因为要找最长公共前缀所以一定是序列一定是连续的不会存在跳跃//所以我的思路是从头到尾比较数组中相邻的两个字符串的最长公共前缀长度//同时寻找最短的相邻公共前缀长度此为全部的字符串的最长公共前缀长度//由于此时的ans为全部字符串的最长公共前缀长度//
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二分答案是c++之中一个简单而重要的算法,每一个OIer必备的基础算法,你知道它究竟是什么吗?目录一、简介1.定义2.时间复杂度二、核心代码三、例题1.跳石头1.题目描述2.解法2.进击的奶牛1.题目描述2.思路一、简介1.定义二分答案是一种二分搜索,二分搜索(英语:binarysearch),也称折半搜索(英语:half-intervalsearch)、对数搜索(英语:logarithmicse
- 【职业规划】粗调和精调:从一道Google的面试题看程序员的职业成长
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#个人成长我们从几个顶级公司的面试题入手,谈谈Google、微软和高盛是如何遴选毕业生的,并且回顾一下在硅谷吸纳人才最成功的肖克利半导体的一些做法,从雇主的角度看我们所需要具有的的能力。今天先讲Google的一道面试题,它其实是考察候选人的工程思维,题目是这么说的:给你两个一模一样的玻璃球。这两个球如果从一定高度掉到地上就会摔碎,当然,如果在这个高度以下往下扔,怎么都不会碎,超过这个高度肯定就一次
- 《深入浅出HTTPS》读书笔记(7):安全的密码学Hash算法
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密码学Hash算法除了常规Hash算法的特性,还应该具备下面三个特性。1)强抗碰撞性(CollisionResistance)如果两个不相同的值能够得到同样的摘要值,表示产生了Hash碰撞。密码学中,Hash算法必须具备强抗碰撞性,否则不应该使用。2)弱抗碰撞性(Secondpre-imageResistance)给定一个消息和这个消息对应的摘要值,很难找到一条不同的消息也具有相同的摘要值。如果某
- 《深入浅出HTTPS》读书笔记(5):随机数
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密码学中随机数的用途非常大,其他密码学算法内部都会用到随机数。1)效率在软件或者密码学应用中需要大量的随机数,必须在很短的时间内生成随机数。2)随机性生成的随机数只要不存在统计学偏差,那么这个随机数就具备随机性(randomness)。3)不可预测性密码学中的随机数必须具备不可预测性,否则就会存在安全问题,当然非密码学应用使用具备随机性的随机数就足够了。4)不可重现性所谓不可重现性(unrepea
- MySQL 索引
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MySQL索引文章目录MySQL索引1.索引概念2.索引结构3.索引分类4.索引使用4.1单列索引和联合索引4.2覆盖索引4.3前缀索引5.SQL提示6.索引失效情况1.索引概念索引可以理解为MySQL中用来高效检索数据的数据结构,它是有序的,因为它底层使用的数据结构是B+树;从索引的设计原则上看,一般建议根据以下方式建立索引:针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引;针对于常用作查询条件(w
- LLM的实时性:迈向毫秒级响应的AI
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,展现出强大的文本生成、翻译、摘要和问答能力。然而,现有的LLM模型通常面临着响应时间较慢的问题,这限制了其在实时应用场景中的应用。例如,在聊天机器人、实时翻译和智能客服等领域,用户期望能够获得即时响应,而传统
- spring cloud netflix笔记
精神病院丶吴院长
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Ribbon可以通过配置文件制定负载均衡的规则默认使用轮训算法来实现负载均衡根据响应时间做权重两个自动装配类RibbonAutoConfiguration和LoadBalancerAutoConfiguration装配类会让加了LoadBalanced注解的RestTemplate加上一个拦截器LoadBalancerInterceptor关键类LoadBalancerInterceptorRib
- Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 (57)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据强化学习算法Q-learning经验回放探索利用平衡智能能源管理算法优化
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
- 日常题解——LCA和RMQ1
xiaowang524
深度优先算法图论
Tarjan算法:DFS+并查集求LCARMQ查询区间最大最小值,st(动态规划写法)dfs序/dfn序->使用dfn编号构建的dfs序,在dfs序上rmq查询区间最小值得到的就是lca的编号,映射得到的是节点板子话不多说,贴代码这个代码没有具体的建树,只有核心的代码原理和代码实现,建树用python的邻接表最方便,遍历子节点部分参照Python遍历邻接表逻辑理解publicclassLCA_RM
- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- android嵌入式开发环境搭建,2024最新腾讯Android面试分享
2401_84414990
程序员android面试职场和发展
Android开发面试的几部分1、基础知识基础知识包括几个部分:Java(JDK、JVM)、Android、数据结构和算法、计算机基础、设计模式,有的还会问Flutter。Java部分:不太推荐这部分只看博客,因为很多博客并不系统也不完整,推荐完整看一遍《深入理解Java虚拟机》这本书,基本上这里面涵盖了JVM相关的所有面试问题,包括内存分区、GC机制、内存模型、锁、字节码、类加载等。JDK的部分
- 使用Scikit-learn实现支持向量机分类器
清水白石008
pythonPython题库scikit-learn支持向量机python
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器,包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro