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Tit先生
基础flinksql大数据java
FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外，FlinkSQL还支持自定义函数，我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据，输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
- Hive简介
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- python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 大数据技术之集群数据迁移
dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
- HIVE（二）
2301_78012738
hive数据仓库
目录访问HIVE的三种方式DDLDML数据操作向表中装载数据数据导出常用函数Like和RLike分组Join排序分区表和分桶表访问HIVE的三种方式启动Hive命令，CtrlC退出客户端，执行测试语句，与sql一致[wyc@hadoop102hive]$bin/hive经验小结：在hive中执行语句报错：ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop
- HTB academy -- Linux Privilege Escalation --Service-based Privilege Escalation
网络安全小吗喽
linux服务器网络安全测试工具
VulnerableServices#!/bin/bash#screenroot.sh#setuidscreenv4.5.0localrootexploit#abusesld.so.preloadoverwritingtogetroot.#bug:https://lists.gnu.org/archive/html/screen-devel/2017-01/msg00025.html#HACKTH
- 网络安全核心技术解析：权限提升（Privilege Escalation）攻防全景
引言在网络安全攻防对抗中，权限提升（PrivilegeEscalation）是攻击链条中关键的「破局点」。攻击者通过突破系统权限壁垒，往往能以有限权限为跳板，最终掌控整个系统控制权。本文将从攻击原理、技术路径、实战案例到防御体系，全方位解析这一网络空间的「钥匙窃取」艺术。一、权限提升的本质与分类1.1核心定义权限提升指攻击者通过技术手段，将当前运行进程或用户的权限等级突破系统预设的访问控制机制，获
- 安全运维的 “五层防护”：构建全方位安全体系
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在数字化运维场景中，异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构，融合AI、零信任等技术，构建全链路安全运维体系，以下从技术逻辑与实践落地展开解析：第一层：全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算（Hadoop/Spark）、数据流处理（Storm/Flink）等异构组件，通信协议繁杂，传统方案难以全面纳管
- Embabel：下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言：AI时代的Java生态新机遇
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软件开发jvm人工智能java
在生成式AI（如ChatGPT、Claude、Gemini）席卷全球的背景下，Python凭借其丰富的AI工具链（如PyTorch、LangChain）成为主流开发语言。然而，在企业级软件开发领域，Java和JVM生态（如Kotlin、Scala）长期以来占据主导地位，尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson（Spring框架创始人）敏锐地发现了这
- Scala实现网页数据采集示例
Scala可以轻松实现简单的数据采集任务，结合AkkaHTTP（高效HTTP客户端）和Jsoup（HTML解析库）是常见方案。Scala因为受众比较少，而且随着这两年python的热门语言，更让Scala不为人知，今天我将结合我所学的知识实现一个简单的Scala爬虫代码示例。以下就是我整理的一个完整示例，演示如何抓取网页标题和链接：示例代码importakka.actor.ActorSystemi
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据，但是发现可以获取metastore，外部表的数据可以读取，内部表数据有些表报错信息是：AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- kafka 每条消息只会保存到某一个分区
scan724
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也就是说Kafka的消息组织方式实际上是三级结构：主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了Kafka的三级结构，如下所示其实分区的作用就是提供负载均衡的能力，或者说对数据进行分区的主要原因，就是为了实现系统的高伸缩性（Scalability）。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
OpenCV图像识别
人工智能深度学习智能电视人工智能
2025年跑深度学习任务，电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量，以下是具体分析：处理器（CPU）多核高性能：深度学习涉及大量并行计算任务，需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器（SapphireRapids或后续架构）和AMDEPYC处理器（Genoa或后续架构）是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- Docker快速构建Hive测试环境
静谧星光
dockerhive容器编程
Docker是一种流行的容器化平台，可以帮助我们快速构建和管理应用程序的环境。在本文中，我们将学习如何使用Docker快速构建Hive测试环境。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于分析和处理大规模数据集。步骤1：安装Docker和DockerCompose首先，我们需要安装Docker和DockerCompose。您可以根据您的操作系统类型，从
- HDFS 伪分布模式搭建与使用全攻略（适合初学者 & 开发测试环境）
huihui450
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HDFS（HadoopDistributedFileSystem）作为Hadoop生态系统的核心组件，广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言，伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式，包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查，帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式？Hadoop有
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
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往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解，史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解，全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS（Infrastructure-as-a-Service）3.2PaaS（Platform-as-a-Servi
- Spark运行架构
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Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构 如下图所示，它展示了一个Spark执行时的基本结构，图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度，图形中的Executor则是slave，负责实际执行任务。由上图可以看出，对于Spark框架有两个核心组件：DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负
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/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclusterTherearetwodeploymodesthatcanbeusedtolaunchSparkapplicationsonYARN.Inclustermode,theSparkdriverrunsinside
- Spark RDD 及性能调优
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RDDProgrammingRDD核心架构与特性分区（Partitions）：数据被切分为多个分区；每个分区在集群节点上独立处理；分区是并行计算的基本单位。计算函数（ComputeFunction）：每个分区应用相同的转换函数；惰性执行机制。依赖关系（Dependencies）窄依赖：1个父分区→1个子分区（map、filter）。宽依赖：1个父分区→多个子分区（groupByKey、join）。
- Apache Iceberg数据湖基础
Aurora_NeAr
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IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖（Hive表格式）的缺陷：分区锁定：查询必须显式指定分区字段（如WHEREdt='2025-07-01'）。无原子性：并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据：LIST操作扫描全部分区目录（云存储成本高）。Iceberg的革新目标：解耦计算引擎与存储格式（支持Spark/Flink/Trino等）；提供ACID事务、模式
- YARN container cpu超核如何解决
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YARN超核
在ApacheHadoopYARN中，ContainerCPU超核（即Container使用的CPU资源超过分配量）是一个常见问题，可能导致集群性能下降或不稳定。以下是解决该问题的详细步骤：1.问题诊断1.1确认超核现象查看YARNWebUI：访问http://:8088，检查Container的CPU使用率是否持续超过分配的vCore数。检查NodeManager日志：查看/var/log/ha
- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。知识。Map负责“分”，把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Redu
- Hadoop MapReduce入门
且行且安~
数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说：map函数或者reduce函数来说，输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令：-读取文件（文本文件，在Windows下使用记事本打开的文件）
- Hadoop MapReduce 入门
一、Hadoop3.0.4环境准备1.环境要求Java8（Hadoop3.0.4不支持Java11+）单节点或多节点Linux系统（推荐Ubuntu18.04+）至少4GB内存（建议8GB+）50GB以上磁盘空间2.安装Java#安装Java8sudoapt-getinstallopenjdk-8-jdk#验证安装java-version3.下载与安装Hadoop3.0.4#下载Hadoop3.0
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- 管理大数据存储的十大技巧
weixin_34238633
大数据数据库运维
在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版，那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
- Scala 简介
froginwe11
开发语言
Scala简介引言Scala是一种多范式编程语言，它结合了面向对象和函数式编程的特性。自从2003年由MartinOdersky教授在EPFL开发以来，Scala已经成为了在Java虚拟机（JVM）上运行的高效编程语言。本文将为您详细介绍Scala的起源、特点、应用场景以及学习资源。Scala的起源与发展起源Scala的灵感来源于多种编程语言，包括Java、C++、Self、Haskell和ML。
- MapReduce数据处理过程2万字保姆级教程
大模型大数据攻城狮
mapreduce大数据yarncdhhadoop大数据面试shuffle
目录1.MapReduce的核心思想：分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构：从宏观到微观3.WordCount实例：从代码到执行的完整旅程4.源码剖析：Job.submit的魔法5.Map任务的执行：从分片到键值对6.Shuffle阶段：MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行：从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法：提前聚合的性能利器9.Partition
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 数据仓库技术及应用（Hive 产生背景与架构设计，存储模型与数据类型）
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网：https://hive.ap
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍：
Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了！
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 ！做个备忘！
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法：设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可；
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。
取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式：
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解：简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：
一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法：
1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的；正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享；共有
sorrow 悲哀；悲痛
adventure 冒险
error 错误；差错
closet 壁橱；储藏室
pronounce 发音；宣告
repeat 重做；重复
majority 大多数；大半
native 本国的，本地的，本国
- hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注：兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：
方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下：
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =
