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- Matplotlib 库来可视化频谱泄漏和加窗的效果
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前言很多朋友学习音频技术的时候,不理解这个频谱泄漏是什么,我们这次写个小代码直观地感受一下代码演示:频谱泄漏与加窗我们将生成一个简单的正弦波信号,然后分别用**不加窗(矩形窗)和加窗(汉明窗)**的方式对其进行傅里叶变换,并对比它们的频谱图。你会清晰地看到加窗如何减少了频谱泄漏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.fftimpo
- 如何正确处理音频数据:16位整数与32位浮点数
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在音频处理领域,音频数据的格式对后续的分析和处理至关重要。常见的音频格式包括16位整数和32位浮点数。本文将介绍如何正确处理这两种格式的音频数据,包括使用scipy.io.wavfile读取音频、使用librosa进行处理,以及使用soundfile(sf)写入音频文件。1.16位整数音频1.1读取音频16位整数音频通常以int16格式存储。使用scipy.io.wavfile读取音频文件时,返回
- SciPy稀疏特征值问题:ARPACK库应用详解
SciPy稀疏特征值问题:ARPACK库应用详解关键词:SciPy、稀疏特征值问题、ARPACK库、特征值求解、数值计算摘要:本文主要深入探讨了在SciPy中处理稀疏特征值问题时ARPACK库的应用。我们将从基础概念入手,用通俗易懂的方式解释什么是稀疏特征值问题以及ARPACK库的作用。接着详细介绍核心算法原理和具体操作步骤,通过Python代码示例进行展示。还会结合实际应用场景,探讨其未来发展趋
- 《AI之路:从零到精通的人工智能学习指南》
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- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- 【Python】SciPy(Scientific Python)-基于NumPy构建的开源科学计算库
晴雨日记
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SciPy(ScientificPython)是基于NumPy构建的开源科学计算库,提供了大量高效算法和工具,涵盖数学、工程、物理、生物等多个领域的计算需求。以下是SciPy的深度解析,包括核心模块、功能详解、应用场景及代码示例:1.SciPy的核心架构SciPy由多个子模块组成,每个模块专注于特定领域的科学计算问题,底层依赖高性能的C、Fortran代码实现核心算法。其核心模块包括:1.1核心模
- Python之scipy(算法/数学工具)用法
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scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包,它基于NumPy,提供了许多用于数学、科学和工程的算法。scipy包含了统计、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等模块。以下是一些scipy库的基本用法示例:1.特殊函数scipy.special模块提供了许多数学上的特殊函数。fromscipyimportspecial#计算阶乘和组合数factor
- 第1章: 伯努利模型的极大似然估计与贝叶斯估计
Dawn³
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struggle2025
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载PyTorch是一个Python包,提供两个高级功能:具有强大GPU加速的张量计算(如NumPy);基于基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络;您可以在需要时重复使用自己喜欢的Python包(如NumPy、SciPy和Cython)来扩展PyTorch。二、在粒度级别上,PyTorch是一个由以下组件组成的库:在粒度级别上,PyTorch是一个由以下组件
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2.3.3其他除了前面所介绍的常用语数据挖掘建模的库之外,还有许多库也运用于数据挖掘建模,如jieba、SciPy、OpenCV、Pillow等。1.jiebajieba是一个被广泛使用的Python第三方中文分词库。jieba使用简单,并且支持Python、R、C++等多种编程语言的实现,对新手而言是一个较好的的入门粉刺工具。在GitHub社区,jieba长期有着较高的讨论度,社区中也有不少与j
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有时候我们需要把自己录制的视频使用ros广播出去,这时需要读取这个视频的文件,然后将image转换为sensor_image,可以使用cv_bridge完成图像转换的工作importsys,timeimportnumpyasnpfromscipy.ndimageimportfiltersimportcv2importroslibimportrospyfromsensor_msgs.msgimpor
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- Python训练营打卡DAY47
DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾:热力图作业:对比不同卷积层热图可视化的结果前面代码看前一天,这里是不同卷积层可视化注意力热图的代码。#对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportzoomdefvisualize_mul
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概率论是数学的一个分支,它研究随机事件的概率和统计规律。在Python中,有很多强大的概率统计库可以帮助我们进行概率计算和数据分析,比如NumPy、SciPy和Pandas等库。下面我将为您介绍一些基本的概率概念以及如何在Python中实现它们。1.概率的基本概念在概率论中,我们通常会用以下的符号表示:P(A):表示事件A发生的概率,其取值范围在[0,1]之间。P(A|B):表示在事件B发生的条件
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时空网络动力学图谱分析完整解决方案1.数据预处理与特征提取importnumpyasnpimportmneimportpandasaspdfromscipyimportsignal,statsimportantropyasantdefpreprocess_data(raw,l_freq=1,h_freq=40):"""预处理EEG数据"""raw.filter(l_freq,h_freq,fir_
- 傅里叶变换原理与scipy.fft模块应用(九)
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引言傅里叶变换是信号处理和分析领域中最为强大的数学工具之一。它能够将信号从时域(随时间变化的表示)转换到频域(频率成分的表示),从而帮助我们从不同角度理解信号的特性。傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信工程、谱分析等领域有着广泛的应用。本教程将深入探讨傅里叶变换的数学基础,详细介绍scipy.fft模块中主要函数的使用方法,对比时域和频域分析的实现差异,并通过实际案例演示频谱分析与滤波的工程实践方
- 基于 OpenCV 和 DLib 实现面部特征调整(眼间距、鼻子、嘴巴)
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人工智能深度学习机器学习计算机视觉人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测opencv
摘要本文介绍如何利用Dlib面部特征点检测和OpenCV图像处理技术,通过Python实现面部特征的精准调整。我们将以改变眼间距为例,演示包括地标检测、三角剖分变形等关键技术,该方法可扩展至嘴唇、眉毛等面部特征的调整。技术栈Python3.8+OpenCV4.xDlib19.24NumPySciPy实现步骤1.环境准备import cv2import dlibimport numpy as npf
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框架就是一个基础功能基本完善,只需要开发者自己再框架中不写一些函数即可形成完整的系统数据分析numpypandasscipy(类似matlab)Anacondaschedule详解使用方法见大一py培训的orderanalysis中的注释数据可视化matplotlibpycharm中需要调用plt.show()方法,来展示seabornmayavi2机器学习scikt-learntensorflo
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scikit功能Python中的特征选择存储库scikit-feature。scikit-feature是一个开源的Python特征选择库,由亚利桑那州立大学数据挖掘与机器学习实验室开发。它基于一个广泛使用的机器学习包scikit-learn以及两个科学计算包Numpy和Scipy构建。scikit-feature包含大约40种流行的特征选择算法,包括传统的特征选择算法以及一些结构化和流式特征选择
- python中的优化器有哪些_Python SciPy 优化器(Optimizers)
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python中的优化器有哪些
1、SciPy优化器优化器是SciPy中定义的一组过程,它们可以找到函数的最小值或方程式的根。2、优化函数本质上,机器学习中的所有算法不过是一个复杂的方程式,需要借助给定的数据将其最小化。3、方程的根NumPy能够找到多项式和线性方程式的根,但无法找到非线性方程式的根,如下所示:x+cos(x)为此,可以使用SciPy的optimize.root函数。此函数接受两个必需的参数:fun-表示方程的函
- python中的优化工具学习
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文献格式没弄好,详细参见Notion–Theall-in-oneworkspaceforyournotes,tasks,wikis,anddatabases.以下是关于在Python中使用的优化工具的详细讲解,重点介绍SciPy、Gurobi以及其他常用的Python优化库。这些工具适合解决线性规划(LP)、整数规划(IP)、非线性规划(NLP)等问题,适用于数据科学、工程和科研领域。我将按功能、
- 【笔记】解决ImportError: cannot import name ‘interp‘ from ‘scipy‘报错
love530love
笔记
#工作记录一、问题描述FileF:\PythonProjects\abu\abupy\MLBu\ABuMLExecute.py:1412importmatplotlib.pyplotasplt13importnumpyasnp--->14fromscipyimportinterp15fromsklearnimportmetrics16fromsklearnimporttreeImportError
- 描述性统计分析
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使用Python进行数据分析——描述性统计分析描述性统计分析主要是指求一组数据的平均值、中位数、众数、极差、方差和标准差等指标,通过这些指标来发现这组数据的分布状态、数字特征等内在规律。在Python中进行描述性统计分析,可以借助Numpy、Pandas、SciPy等科学计算模块计算出指标,然后用绘图模块Matplotlib绘制出数据的分布状态和频率及频数直方图,以更直观的方式展示数据分析的结果描
- python有没有matlab一样的历史记录_MATLAB在逐渐被Python淘汰吗?
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不会被淘汰,但MATLAB市场会被挤压得很惨。如果不是因为很多新入行的年轻人都在用Python,为了交流学习,我都不太想用Python。我至今都觉得SciPy体系只是个“乞丐版“的MATLAB。Python和他的伙伴们(SciPy,NumPy,SymPy,Matplotlib这些)能战胜MATLAB全靠开源免费吸引战略人才加入。就一般使用者来说,Python比MATLAB没啥显著优势,反倒是很高的
- gensim简单使用
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首先是安装,看了网上各种教程,需要先按顺序安装numpy、scipy以及smartopen,最后才是gensim,另外有博主说numpy需要mkl版本。不过我自己电脑上已经有各种所需要的库了,直接pipinstallgensim就行了。中途碰到过问题:①模型训练参数没有“size”的属性,目前是采取去掉这一参数②gensim导入出现scipy报错:cannotimportname'_ccallba
- python 实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统,包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能
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多视角三维重建系统下面我将实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统,包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能。1.环境准备与数据加载首先安装必要的库:pipinstallopencv-pythonopencv-contrib-pythonnumpymatplotlibplotlyscipyimportcv2importnumpyasnpimportmatplotli
- sklearn基础教程
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Python文心一言
sklearn,全称为Scikit-learn,是一个基于Python的开源机器学习库,广泛用于数据挖掘和数据分析。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上,提供了简单而高效的工具来解决各种机器学习问题。安装首先,确保你已经安装了Python。接着,你可以通过pip安装sklearn:pipinstallscikit-learn基本组件sklearn库由多个组件构成,
- 母亲节祝福的代码词云图
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echartsscipy
网上的代码有些过时了,scipy的一些用法也是过时,抄袭的,这里用pyecharts来生成词云图,并加入全图覆盖.frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportWordCloud#基础的母亲节祝福词频数据base_data=[("妈妈辛苦了!",100),("母亲",90),("感恩",80),("爱",75),("健康",70
- 【高斯拟合】不用库手写高斯拟合算法:从最小二乘到拟合参数推导
白码思
算法机器人
高斯分布(正态分布)是科学计算和机器学习中最常见的函数之一,拟合一组数据为高斯曲线在信号处理、统计建模、图像处理中都有广泛应用。市面上很多工具包(如NumPy、SciPy)都可以快速进行高斯拟合。但你有没有想过,如果不使用任何库函数,只使用原始数学知识和基础Python语法,我们也可以完成一次完整的高斯拟合?本文将一步步讲解如何手写一个高斯拟合算法,核心思路是:将高斯函数取对数后,转化为一个二次函
- 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
折半查找(
折半搜索/
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
ronin47
nginx gzip 压缩范例
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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
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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
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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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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...
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<!DOCTYPE html>
<html>
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<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
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- C# socks5详解 转
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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
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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
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三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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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:
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- MongoDB简介[一]
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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
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zookeeper安装分布式
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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”。
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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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1. 依赖包:
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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。
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1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
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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。
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- 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。