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hive表指定分区字段搜索
hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- hive 分区表select全部数据_【Hive教程】(六)HIVE分区表 (静态分区+动态分区)
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hive分区表select全部数据
分区表分区表在实际企业中用途非常广,首先一个案例体验一下分区表的作用:假设我每天都要往HIVE表中插入一万条数据。经过一年的时间,我里面已经有365万条数据。现在我需要查询某个日期的数据,我select*fromtablenamewheredata=”20180101″,那么hive一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间。如果引入partition概念。以日期作为分区字段,相同日期的数据在同一个分区
- R语言 安装zip包
毕崇亮
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我整理的一些关于【管理】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/eDOcp1如何在R语言中安装zip包作为一名刚入行的开发者,你可能对R语言中的包管理有些困惑。今天,我将带你一步步了解如何在R语言中安装zip包,并通过简单的示例帮助你掌握这一技能。安装包可以让你使用更丰富的功能与工具,所以这是一项非常重要的基础技能。安装zip包的流程在开始之前
- PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码
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PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI,专门用于定义和执行“数据单元测试”,从而在大规模数据集中测量数据质量。PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能,能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。它在PySpark代码中的数据质量检查功能主要包括以下几个方面:核心组件指标计算(MetricsComputation):利用分析器(An
- Transformer模型结构分析:Encoder、Decoder以及注意力机制详解
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出,其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构,并用多头注意力机制进行了改进,能够在捕捉全局上下文信息的同时,还保持输入输出序列之间的独
- python实现简单的二维有限元计算
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有限元算法依据常见的有限元法教材,简单复现悬臂梁在重力作用下的形变(为了变形更明显,重力大小扩大了10倍),还没来得及写注释。【卧槽快跑,没注释!】节点是随机函数撒的点,完全没有优化;meshpy库中的Delauny优化算法计算得到三角单元;pygame实现图形绘制,图形如下(文字是自己后来写上去的):importnumpyasnpimportcopyimportpygame,sysfrompyg
- 【Elasticsearch】 Compound Queries
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ElasticsearchCompoundQueriesElasticsearch的CompoundQueries是一种强大的工具,用于组合多个查询子句,以实现更复杂的搜索逻辑。这些查询子句可以是叶查询(LeafQueries)或复合查询(CompoundQueries),并且可以用于组合结果和分数、改变行为或从查询上下文切换到过滤上下文。主要的复合查询类型bool查询:用于组合多个叶查询或复合查
- Python报错:PermissionError: [Errno 13] Permission denied解决方案详解
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写项目时候出现了PermissionError:[Errno13]Permissiondenied:'C:\\Users\\lenovo\\AppData\\Local\\Temp\\tmpjbuaiz4w.wav'错误,测试了一下发现是项目中音频的错误,下方是测试代码frompydubimportAudioSegmentfrompydub.playbackimportplayaudio=Audi
- 通过TenSorRT转换后的engine引擎文件进行验证的脚本
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YOLOv8算法验证pt文件的精度脚本一般都很常见,工程项目里面一般会有importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('/best.pt')#权重文件路径model.val(data='/data.yaml',#yaml文件路径spl
- 01-ESP32开发的多语言选择及适用场景总结
薇憨
ESP32学习经验篇开发语言嵌入式硬件
ESP32可以通过多种编程语言进行开发,最常见的包括:1.C/C++(ArduinoIDE)ArduinoIDE是开发ESP32的最流行的工具之一。通过使用Arduino框架和C/C++编程语言,开发者可以快速地编写、编译和上传代码。使用Arduino库的好处是有丰富的社区支持,许多库和示例代码使得上手开发非常方便。2.EspressifIDF(C/C++)EspressifIoTDevelopm
- yolov8使用Python训练识别
枫林古月
YOLO从零开始YOLOpython开发语言
环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本:https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github文档https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/README.zh-CN.md3、标定源数据的生成使用labelImg来标定类别,输出
- 【Elasticsearch】 es 索引 内置 字段 _source
九师兄
elasticsearch索引内置_source
1.概述该字段属于索引的元数据,其中存储了文档原始的JSON内容,会被存储但不会被索引,用于执行fetch请求时返回原始数据。当我们不需要获得任何原始数据,只需要对数据进行排序,聚合等计算,或者写入时文档id是手动指定的,通过搜索取到文档id来进一步处理,可以将"_source"设为false来节约大量的磁盘空间。注意,禁用"_source"后会导致无法使用update,update_by_que
- 正月初三特殊的一天
Feng.Lee
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在我们河南豫东地区,初三这一天一般情况下可以在家休息,不需要串门走亲戚,给亲戚的长辈或比自己辈份长的拜年。特殊的正月初三还有两种情况,正月初三这一天必须去走亲戚。一种是有去世的亲戚没有过三周年,正月初三这一天是需要到亲戚家,然后到已去世的人坟前送纸钱。还有一种情况已去世的人,距离去世时间快过一周年了,将那一天提前到初三这一天,过一周年纪念,表示对已故亲人的怀念。正常情况下,在我们河南豫东地区,正月
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原神5.3版本更新说明新增内容新角色玛薇卡、茜特菈莉、蓝砚、旅行者(火)「焚夜以炎·玛薇卡(火)」,纳塔的领袖,继承「基扬戈兹」之古名,使用双手剑的五星火元素角色;「白星黑曜·茜特菈莉(冰)」,米克特兰的大萨满,使用法器的五星冰元素角色;「翦玉编春·蓝砚(风)」,沉玉谷手工艺工会藤编大师,使用法器的四星风元素角色;「旅行者(火)」,与七天神像-火共鸣,掌握「火」的元素力后,可以使用全新的元素战技与
- 鸿蒙5.0版开发:媒体数据封装
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鸿蒙5.0开发ArkTS组件harmonyos华为视频编解码androidArkTS媒体前端
往期鸿蒙全套实战文章必看:鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)媒体数据封装开发者可以调用本模块的NativeAPI接口,完成音视频封装,即将音频、视频等编码后的媒体数据,按一定的格式存储到文件里。当前支持的封装能力如下:封装格式视
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- YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loss.py
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YOLO笔记深度学习
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YOLO笔记
common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None):3.classMP(nn.Module):4.classSP(nn.Module):5.classReOrg(nn.Module):6.classConcat(nn.Module):7.classChuncat(nn.Module):8.classShortcut
- YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py
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- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- C/C++的堆栈内存分配详解
哆啦叮当
C++c++开发语言
在C/C++编程中,内存管理是至关重要的一个方面。理解内存的分配方式有助于编写高效、可靠的程序,C/C++主要使用两种内存分配方式:堆(heap)和栈(stack)。这两者在管理方式、性能和使用场景上都有显著区别。栈(Stack)内存分配1.栈的特点栈是一种LIFO(LastIn,FirstOut)数据结构,主要用于存储函数调用、局部变量和函数参数。栈内存的分配和释放由编译器自动管理,具有以下特点
- ElasticSearch第十六讲 ES 索引模板Index Template与Dynamic Template
程序员路同学
ElasticSearchelasticsearchjava大数据
IndexTemplateIndexTemplates可以帮助你设定Mappings和Settings,并按照一定的规则,自动匹配到新创建的索引之上。模版仅在一个索引被新创建时,才会产生作用。修改模版不会影响已创建的索引,你可以设定多个索引模版,这些设置会被“merge”在一起,你可以指定“order”的数值,控制“merging”的过程索引模板中的内容settings:指定index的配置信息,
- mac下open-jdk17 源码编译,Clion/Visual Code两个IDE调试。支持鼠标左键跳转。
乌拉乌拉liang
追峰Javajava
首先说明的是,网上有文章说,编译openjdk某个版本需要前一个版本的oraclejdk但是我这里没有。我编译openjdk17的时候我本地环境就是oraclejdk17。所以我的环境是:OracleJDK17.0.2MacOS12.2.1下载open-jdk17源码gitclonehttps://github.com/openjdk/jdk17u-dev.git配置编译环境shconfigure
- 【大数据入门核心技术-Hive】(十一)HiveSQL数据分区
forest_long
大数据技术入门到21天通关大数据hivehadoop数据仓库hdfs
目录一、分区的概念二、创建分区1)静态分区1、单分区测试2、多分区测试2)动态分区3、动态分区和静态分区混合使用三、分区的其它操作1、恢复分区2、归档分区3、交换分区四、分区数据查询1、单分区数据查询2、多分区数据查询方法1:通过union方法2:通过or一、分区的概念数据分区的概念以及存在很久了,通常使用分区来水平分散压力,将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方,以及实现其目的。hive
- 自定义命令执行器:C++中命令封装的深度探索(C/C++实现)
程序猿编码
C/C++c++c语言linuxshell网络安全命令行
在现代软件开发中,执行系统命令是一项常见的需求,无论是自动化脚本、系统管理工具,还是需要调用外部程序的复杂应用程序,都离不开对系统命令的调用。然而,直接使用系统调用(如execve)虽然简单,但存在诸多问题,例如安全性不足、灵活性差以及可维护性低等。为了克服这些问题,我们可以通过封装命令执行逻辑,设计一个自定义的命令执行器。本文将深入探讨如何在C++中实现一个安全、灵活且易于管理的命令执行器。一、
- Doris实战——特步集团零售数据仓库项目实践
吵吵叭火
#Doris大数据大数据数据仓库
目录一、背景二、总体架构三、ETL实践3.1批量数据的导入3.2实时数据接入3.3数据加工3.4BI查询四、实时需求响应五、其他经验5.1DorisBE内存溢出5.2SQL任务超时5.3删除语句不支持表达式5.4Drop表闪回六、未来展望原文大佬的这篇Doris数仓建设案例有借鉴意义,这里摘抄下来用作学习和知识沉淀。如有侵权等告知~一、背景特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一,为了提高特步
- jenkins的pipline(碎碎念)
Junzizhiai
Jenkinsjenkins
流水线语法本节是建立在流水线入门内容的基础上,而且,应当被当作一个参考。对于在实际示例中如何使用流水线语法的更多信息,请参阅本章在流水线插件的2.5版本中的使用Jenkinsfile部分,流水线支持两种离散的语法,具体如下对于每种的优缺点,参见语法比较。正如本章开始讨论的,流水线最基础的部分是“步骤”。基本上,步骤告诉Jenkins要做什么,以及作为声明式和脚本化流水线语法的基本构建块。对于可用步
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。