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- 【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1?
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是类别不平衡?二、为什么类别比例应接近1:1?2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡,梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题?4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景:银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果(未处理不平衡)6.4模型做了什么?6.5实际
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
Long-tailed人工智能
为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 结构化数据增强的生成式算法案例:客户交易数据增强
python游乐园
数据深度学习大数据算法学习
1基础信息1.1案例背景这是一个用于增强结构化客户交易数据的生成式算法。这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用,可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。1.2问题定义给定原始交易数据集D={x₁,x₂,...,xₙ},其中每条记录包含:交易金额交易时间客户年龄客户收入水平交易类别地理位置是否为欺诈交易(标签)目标:生成与原始数据分布相似但多样化的新样本,同时保持字段间的合理
- 代码随想录day15 二叉树3
m0_74187270
算法数据结构
题目:110.平衡二叉树(优先掌握递归)257.二叉树的所有路径(优先掌握递归)404.左叶子之和(优先掌握递归)222.完全二叉树的节点个数(优先掌握递归)需要重做:全部110.平衡二叉树(优先掌握递归)思路:getHeight函数,如果不平衡,返回-1,否则返回当前左右子树最大值+1;注意:此题需if(cur==null)就返回,因为不一定是叶子!可能1的左子树不为空,右子树为空,这样就遍历不
- 磁悬浮轴承刚度设计:高速转子的稳定秘诀
FanXing_zl
磁悬浮轴承磁悬浮轴承控制磁悬浮磁悬浮控制转子动力学高速旋转机械
在五自由度磁悬浮轴承支撑的高速转子系统中,刚度绝非一个简单的控制参数。它如同系统的“筋骨”,其设置优劣直接决定了转子能否在万转高速下稳定悬浮、抵抗扰动、安全运行。今天,我们就从可靠性与稳定性出发,深入探讨刚度设计的核心逻辑与实战策略。一、刚度:系统可靠性与稳定性的双刃剑可靠性角度:刚度过低:转子在负载扰动(如气流冲击、不平衡力)下易产生过大偏移,可能导致转子与保护轴承发生碰磨,引发机械故障甚至系统
- day53python打卡
qq_58459892
py打开学习pytorch人工智能算法深度学习python
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。一、G
- 目标检测中存在的部分难点及相应解决思路
殇者知忧
目标检测深度学习人工智能计算机视觉
(本文只是笔者看了若干知乎文章与csdn博客后做的一个个人总结,笔者也只是一个刚开始了解深度学习的大一萌新,不要试图对本文抱有任何学术水平的期望小目标检测定义:顾名思义,略。难点:1.由本身定义导致的rgb信息过少,因而包含的判别性特征特征过少。2.数据集方面的不平衡。这主要针对COCO而言,COCO中只有51.82%的图片包含小物体,存在严重的图像级不平衡。3.目标不仅仅是小,而且是难,存在不同
- python打卡day53@浙大疏锦行
风逸hhh
python打卡60天行动python开发语言
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- 打卡Day53
月宝好q
python60天打卡深度学习人工智能python
知识点:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps:如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数
- 深度学习训练难题:6大问题与实战解法
目录深度学习模型训练常见问题及解决方法引言一、梯度消失与爆炸问题描述解决方法二、过拟合问题问题表现解决方案三、学习率问题学习率影响自适应学习率四、数据不平衡处理策略过采样技术(SMOTE):五、局部最小值陷阱解决方案六、硬件限制问题混合精度训练梯度累积完整代码实现代码自检清单结论深度学习模型训练常见问题及解决方法引言在深度学习模型训练过程中,开发者常会遇到各种阻碍模型收敛或影响性能的问题。本文深入
- DAY 53 对抗生成网络
MasterLLL0228
Python入门(坚持)人工智能
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。imp
- Python打卡第53天
猛犸MAMMOTH
Python打卡60天python深度学习开发语言
@浙大疏锦行作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromskle
- python打卡第13天!!!
DAY13知识点复习不平衡数据集的处理策略:过采样、修改权重、修改阈值交叉验证代码作业:从示例代码可以看到效果没有变好,所以很多步骤都是理想是好的,但是现实并不一定可以变好。这个实验仍然有改进空间smote+过采样+修改权重的组合策略#自己尝试使结果变得更好smote+过采样+修改权重的组合策略importnumpyasnp#引入numpy用于计算平均值等fromsklearn.ensemblei
- 无人机螺旋桨平衡方法详解
北京航通天下科技有限公司
螺旋桨动平衡测试台无人机螺旋桨测试螺旋桨动平衡测试螺旋桨静态平衡螺旋桨动态平衡无人机动力系统测试
螺旋桨平衡对于优化无人机性能、可靠性和使用寿命至关重要。不平衡的螺旋桨会产生过度振动,导致推力效率降低、噪音增大,并加速轴承和传感器的磨损。螺旋桨平衡可通过三种方式实现:静态平衡、动态平衡和气动平衡。静态与动态平衡是通过在螺旋桨上添加配重,使其在静止状态(静态平衡)或工作转速下(动态平衡)实现质量均衡。而气动平衡则通过调整桨叶物理特性(通常称为追踪)使各桨叶产生相等的推力。本文将重点讨论静态与动态
- 机器学习与深度学习04-逻辑回归02
my_q
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目录前文回顾6.正则化在逻辑回归中的作用7.特征工程是什么8.逻辑回归的预测结果如何9.什么是ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址:链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中,正则化是一种用于控制模型复杂度的技术,它对模型的参数进行约束,以防止过拟合。正则化通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现,这些正则化项对参数的大小进⾏惩罚,逻辑回归中常用
- 干货分享 | 关于 UNet 架构的8个热门面试问题
老唐777
人工智能机器学习深度学习计算机视觉图像处理面试python
前言UNet架构是专门为图像分割任务设计的深度学习模型。由于其能够处理高分辨率图像并生成准确的分割图,因此广泛应用于各种应用,例如医学图像分割、卫星图像分析和自动驾驶车辆中的目标检测。UNet非常适合多类图像分割任务,但可能需要平衡训练数据或使用概率分割图来处理类重叠或不平衡的类分布。本文主要介绍关于UNet架构的8个热门面试问题,希望对你有所帮助。资料分享正式开始之前,为了方便大家学习,我整理了
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图扑数字孪生
三维可视化数字孪生信息可视化新能源充电站
近年来,蔚来、理想、特斯拉等电动汽车凭借独特的优势已成为全球消费者的“新宠儿”。随着新能源车保有量迅速增长,充电需求不断上升,充电桩对区域电网的冲击也日益显著。“光储充”一体化模式,即“光伏+储能+汽车充电”,被视为解决新能源汽车与充电桩发展不平衡问题的理想方案。通过储能电站与电网协同供电,实现削峰填谷,解决光伏发电间歇性和不稳定等问题。那么,储能充电站作为电动汽车关键的充电设施,其安全性、智能化
- “十四五”收官年:电能质量治理的数字化突围指南
安科瑞王可
电能质量谐波三相不平衡功率因数滤波智能系统
一、引言在全球能源转型与“双碳”目标的大背景下,企业对电能质量的要求日益提升。电能质量问题,如谐波污染、电压波动、三相不平衡等,不仅会降低电力设备的运行效率、增加能耗,还可能引发设备故障甚至安全隐患。同时,随着国家环保与能效政策的不断完善,企业面临更严格的用电合规要求。安科瑞电能质量治理系统凭借其先进的技术与系统性解决方案,能够从源头解决电能质量问题,帮助企业实现绿色合规运营,具有重要的研究与应用
- 区域双碳治理:数据驱动与系统破局之道
区块链数据挖掘数据库
当前,气候危机正以空前紧迫性倒逼全球经济发展路径重塑。作为碳排放大国,中国“双碳”目标的提出,既是推动经济社会全面绿色转型的战略抉择,更是破解区域发展不平衡、促进区域经济提质升级的重要机遇。区域双碳管理因地理环境、产业结构、资源禀赋的显著差异,以及能源、产业、生态系统的复杂交织,成为落实国家战略的“神经末梢”与“创新实践前沿”,其有效推进不仅关乎地方生态环境质量的改善,更深度关联区域经济结构调整、
- 面试官:MySQL为什么选择B+树作为索引结构
肥肥技术宅
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前言在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。目录一、二叉查找树(BST):不平衡二、平衡二叉树(AVL):旋转耗时三、红黑树:树太高四、B树:为磁盘而生五、B+树六、感受B+树的威力七、总结一、二叉查找树(B
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数字金融发展对商业银行信用风险的影响研究研究概述本研究探讨数字金融发展对商业银行信用风险的影响。通过分析中国A股上市商业银行2012-2023年期间的面板数据,研究发现数字金融发展与商业银行信用风险呈显著负相关关系,表明数字金融发展有助于降低银行信用风险。数据来源样本数据来源于中国A股上市商业银行2012-2023年期间的年度数据,涵盖32家银行11年的不平衡面板数据,数据来源包括Wind、CSM
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weixin_39855658
计算机cpu和显卡的搭配要求
CPU处理器与显卡的匹配关系即使是专业人士也无法给一个详细的分数列表来明确的说什么处理器就该配什么显卡,这个只是一个对应的经验之谈,一般是根据处理器与显卡的相应的价格定位,哪款处理器适合搭配多少价格区间的显卡,为了防止出现处理器与显卡的不平衡导致的性能瓶颈现象影响较好的处理器或者显卡的性能的发挥。当然了还有一个简单的直观方法,用Windowsvista/7系统自带的Windows体验指数对硬件做一
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随机森林404
机器学习机器学习
第一部分:基础概念机器学习概述1.1人工智能与机器学习1.2机器学习分类1.3机器学习应用1.4机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分:核心算法线性模型3.1什么是回归3.2一元线性回归3.3多元线性回归3.4对数几率回归3.5线性判别分析(LDA)3.6多分类学习3.7类别不平衡问题决策树4.1决策树概述4.2ID3算法4.
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猛犸MAMMOTH
Python打卡60天python开发语言
@浙大疏锦行不平衡数据集的处理数据预处理#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制各种类型的图表importseabornassns#基于matplotlib的高级绘图库,能绘制更
- 机器学习在信用卡欺诈检测中的应用思考
不要天天开心
机器学习
近期在金融风控领域完成了一个信用卡一、数据特性与处理难点该数据集包含28万条交易记录,欺诈样本仅占0.17%,呈现典型的极端不平衡分布。原始特征已通过PCA处理得到V1-V28数值型特征,需特别注意时间戳(Time)和交易金额(Amount)两个关键字段的处理。通过绘制交易时间分布图发现,凌晨时段的异常交易频率显著增加,这为后续特征工程提供了重要方向。二、数据预处理的三大突破点1.对交易金额进行R
- 【单倍型理解及计算系列之二】单倍型基本概念以及其与遗传定位中Bin的定义区别
梦仔生信进阶
分析流程的学习数据分析
问题:如何理解单倍型,与遗传定位中Bin的定义区别:简而言之:就是单倍型是基于LD,通常为连锁不平衡(LD)较高的区域形成。但bin是人为划分的,如以固定SNP数量/固定长度设置,将基因组分成连续的区间,用于简化分析等。如果依赖LD结构,这时候与单倍型有交集。Deepseek:在遗传学分析中,单倍型(Haplotype)和Bin(遗传定位中的区间)是两个不同的概念,尽管它们都用于简化基因组信息的复
- 60天Python训练 day13
only_only_you
python深度学习开发语言
不平衡标签的处理1.随机过采样#1.随机过采样fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSamplerros=RandomOverSampler(random_state=42)#创建随机过采样对象X_train_ros,y_train_ros=ros.fit_resample(X_train,y_train)#对训练集进行随机过采样print("随机过采
- 数据集类不平衡的处理方法
梁小憨憨
深度学习机器学习深度学习人工智能
最近在处理一个类不平均的数据集,这里记录一些注意事项,方便以后查阅。数据集类不平衡的处理方法数据集类不平衡的处理方法1.数据处理方法2.模型改进方法3.测试与评估方法4.综合策略5.示例代码6.注意事项模型评估指标1.混淆矩阵(ConfusionMatrix)2.准确率(Accuracy)3.精确率(Precision)4.召回率(Recall)5.F1-Score6.Kappa值(Cohen's
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo