lpxuan151009

hive优化（1）之mapjoin

hive> create table lpx_mapjoin as

> SELECT '2012-04-17' as stat_date

> ,b.admin_member_id

> ,a.category_level2_id

> ,b.keywords

> ,sum(shownum) as sum_prod_show_cnt

> ,sum(clicknum) as sum_prod_click_cnt

> ,sysdate('yyyy-MM-dd hh:mm:ss')as dw_ins_date

> FROM (SELECT category_id

> ,category_level2_id

> FROM pub_en_category_dimt0_h

> WHERE dw_begin_date <= '2012-04-17'

> AND hp_dw_end_date > '2012-04-17'

> AND category_type = '02'

> ) a

> JOIN (SELECT admin_member_id

> ,lower(trim(regexp_replace(keyword,'[\\\\t|\\\\s]+', ' '))) as keywords

> ,coalesce(shownum,cast(0 as bigint)) as shownum

> ,coalesce(clicknum,cast(0 as bigint)) as clicknum

> ,post_category_id

> FROM idl_en_ctr_click_sdt0

> WHERE hp_stat_date = '2012-04-17'

> AND keyword IS NOT NULL

> ) b

> ON (a.category_id = b.post_category_id)

> GROUP BY b.admin_member_id

> ,a.category_level2_id

> ,b.keywords ;

Total MapReduce jobs = 3

Launching Job 1 out of 3

Number of reduce tasks not specified.Estimated from input data size: 3

In order to change the average loadfor a reducer (in bytes):

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>

In order to limit the maximum numberof reducers:

set hive.exec.reducers.max=<number>

In order to set a constant number ofreducers:

set mapred.reduce.tasks=<number>

Cannot run job locally: InputSize (= 2511131447) is larger than hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max (= -1)

Warning:Can't find tianshu info:markid missing!

Starting Job = job_201205151343_1062053,Tracking URL = http://hdpjt:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201205151343_1062053

Kill Command = /dhwdata/hadoop/bin/../bin/hadoopjob -Dmapred.job.tracker=hdpjt:9001 -killjob_201205151343_1062053

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 111; number of reducers: 3

2012-05-25 13:24:05,753 Stage-1 map= 26%, reduce = 0%

2012-05-25 13:24:23,957 Stage-1 map= 77%, reduce = 0%

2012-05-25 13:24:41,265 Stage-1 map= 92%, reduce = 0%

2012-05-25 13:25:00,561 Stage-1 map= 100%, reduce = 14%

2012-05-25 13:25:11,320 Stage-1 map= 100%, reduce = 23%

2012-05-25 13:25:29,255 Stage-1 map= 100%, reduce = 32%

2012-05-25 13:25:48,604 Stage-1 map= 100%, reduce = 57%

2012-05-25 13:26:07,861 Stage-1 map= 100%, reduce = 70%

2012-05-25 13:26:31,523 Stage-1 map= 100%, reduce = 73%

2012-05-25 13:26:54,908 Stage-1 map= 100%, reduce = 77%

2012-05-25 13:27:16,370 Stage-1 map= 100%, reduce = 80%

2012-05-25 13:27:31,626 Stage-1 map= 100%, reduce = 82%

2012-05-25 13:27:43,934 Stage-1 map= 100%, reduce = 84%

2012-05-25 13:27:59,381 Stage-1 map= 100%, reduce = 87%

2012-05-25 13:28:12,944 Stage-1 map= 100%, reduce = 88%

2012-05-25 13:28:32,217 Stage-1 map= 100%, reduce = 92%

2012-05-25 13:28:50,428 Stage-1 map= 100%, reduce = 94%

2012-05-25 13:29:05,792 Stage-1 map= 100%, reduce = 96%

2012-05-25 13:29:10,207 Stage-1 map= 100%, reduce = 97%

2012-05-25 13:29:16,808 Stage-1 map= 100%, reduce = 98%

2012-05-25 13:29:23,570 Stage-1 map= 100%, reduce = 99%

2012-05-25 13:29:33,150 Stage-1 map= 100%, reduce = 100%

Ended Job = job_201205151343_1062053

Launching Job 2 out of 3

Number of reduce tasks not specified.Estimated from input data size: 1

In order to change the average loadfor a reducer (in bytes):

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>

In order to limit the maximum numberof reducers:

set hive.exec.reducers.max=<number>

In order to set a constant number ofreducers:

set mapred.reduce.tasks=<number>

Cannot run job locally: Input Size(= 927172565) is larger than hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max (= -1)

Warning:Can't find tianshu info:markid missing!

Starting Job = job_201205151343_1062532,Tracking URL = http://hdpjt:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201205151343_1062532

Kill Command = /dhwdata/hadoop/bin/../bin/hadoopjob -Dmapred.job.tracker=hdpjt:9001 -killjob_201205151343_1062532

Hadoop job information for Stage-2: number of mappers: 15; number of reducers: 1

2012-05-25 13:30:10,087 Stage-2 map= 8%, reduce = 0%

2012-05-25 13:30:24,216 Stage-2 map= 40%, reduce = 0%

2012-05-25 13:30:37,083 Stage-2 map= 63%, reduce = 0%

2012-05-25 13:30:52,854 Stage-2 map= 87%, reduce = 0%

2012-05-25 13:31:29,057 Stage-2 map= 99%, reduce = 0%

2012-05-25 13:31:38,701 Stage-2 map= 100%, reduce = 0%

2012-05-25 13:31:47,734 Stage-2 map= 100%, reduce = 4%

2012-05-25 13:31:54,239 Stage-2 map= 100%, reduce = 11%

2012-05-25 13:31:59,466 Stage-2 map= 100%, reduce = 18%

2012-05-25 13:32:04,989 Stage-2 map= 100%, reduce = 22%

2012-05-25 13:32:15,136 Stage-2 map= 100%, reduce = 29%

2012-05-25 13:32:22,236 Stage-2 map= 100%, reduce = 38%

2012-05-25 13:32:31,750 Stage-2 map= 100%, reduce = 43%

2012-05-25 13:32:41,773 Stage-2 map= 100%, reduce = 59%

2012-05-25 13:32:51,002 Stage-2 map= 100%, reduce = 67%

2012-05-25 13:33:02,976 Stage-2 map= 100%, reduce = 68%

2012-05-25 13:33:17,175 Stage-2 map= 100%, reduce = 69%

2012-05-25 13:33:34,641 Stage-2 map= 100%, reduce = 70%

2012-05-25 13:33:53,767 Stage-2 map= 100%, reduce = 71%

2012-05-25 13:34:15,878 Stage-2 map= 100%, reduce = 72%

2012-05-25 13:34:38,170 Stage-2 map= 100%, reduce = 73%

2012-05-25 13:34:49,164 Stage-2 map= 100%, reduce = 74%

2012-05-25 13:35:13,119 Stage-2 map= 100%, reduce = 75%

2012-05-25 13:35:26,087 Stage-2 map= 100%, reduce = 76%

2012-05-25 13:35:46,155 Stage-2 map= 100%, reduce = 77%

2012-05-25 13:36:04,623 Stage-2 map= 100%, reduce = 78%

2012-05-25 13:36:26,206 Stage-2 map= 100%, reduce = 79%

2012-05-25 13:36:54,454 Stage-2 map= 100%, reduce = 80%

2012-05-25 13:37:18,056 Stage-2 map= 100%, reduce = 81%

2012-05-25 13:37:37,048 Stage-2 map= 100%, reduce = 82%

2012-05-25 13:37:49,247 Stage-2 map= 100%, reduce = 83%

2012-05-25 13:38:20,496 Stage-2 map= 100%, reduce = 84%

2012-05-25 13:38:33,526 Stage-2 map= 100%, reduce = 85%

2012-05-25 13:38:58,196 Stage-2 map= 100%, reduce = 86%

2012-05-25 13:39:13,534 Stage-2 map= 100%, reduce = 87%

2012-05-25 13:39:39,946 Stage-2 map= 100%, reduce = 88%

2012-05-25 13:39:56,969 Stage-2 map= 100%, reduce = 89%

2012-05-25 13:40:39,779 Stage-2 map= 100%, reduce = 91%

2012-05-25 13:41:20,402 Stage-2 map= 100%, reduce = 92%

2012-05-25 13:41:27,308 Stage-2 map= 100%, reduce = 93%

2012-05-25 13:41:46,528 Stage-2 map= 100%, reduce = 94%

2012-05-25 13:42:14,809 Stage-2 map= 100%, reduce = 95%

2012-05-25 13:42:31,821 Stage-2 map= 100%, reduce = 96%

2012-05-25 13:42:48,402 Stage-2 map= 100%, reduce = 97%

2012-05-25 13:43:26,587 Stage-2 map= 100%, reduce = 98%

2012-05-25 13:43:49,918 Stage-2 map= 100%, reduce = 99%

2012-05-25 13:44:05,737 Stage-2 map= 100%, reduce = 100%

Ended Job = job_201205151343_1062532

Ended Job = 528296150, job is filteredout (removed at runtime).

Moving data to: hdfs://hdpnn:9000/group/alibaba-dw-icbu/tmp/hive-dwapp/hive_2012-05-25_13-21-45_780_2062757607370764899/-ext-10001

Moving data to: /group/alibaba-dw-icbu/hive/lpx_mapjoin

40843215 Rows loaded to hdfs://hdpnn:9000/group/alibaba-dw-icbu/tmp/hive-dwapp/hive_2012-05-25_13-21-45_780_2062757607370764899/-ext-10000

Time taken: 1360.901 seconds

hive> create table lpx_mapjoin1as

> SELECT /*+mapjoin(a)*/

> '2012-04-17' as stat_date

> ,b.admin_member_id

> ,a.category_level2_id

> ,b.keywords

> ,sum(shownum) as sum_prod_show_cnt

> ,sum(clicknum) as sum_prod_click_cnt

> ,sysdate('yyyy-MM-dd hh:mm:ss')as dw_ins_date

> FROM (SELECT category_id

> ,category_level2_id

> FROM pub_en_category_dimt0_h

> WHERE dw_begin_date <= '2012-04-17'

> AND hp_dw_end_date > '2012-04-17'

> AND category_type = '02'

> ) a

> JOIN (SELECT admin_member_id

> ,lower(trim(regexp_replace(keyword,'[\\\\t|\\\\s]+', ' '))) as keywords

> ,coalesce(shownum,cast(0 as bigint)) as shownum

> ,coalesce(clicknum,cast(0 as bigint)) as clicknum

> ,post_category_id

> FROM idl_en_ctr_click_sdt0

> WHERE hp_stat_date = '2012-04-17'

> AND keyword IS NOT NULL

> ) b

> ON (a.category_id = b.post_category_id)

> GROUP BY b.admin_member_id

> ,a.category_level2_id

> ,b.keywords ;

Total MapReduce jobs = 2

plan = file:/tmp/dwapp/hive_2012-05-25_13-30-29_191_6555140894519831501/-local-10007/plan.xml

2012-05-25 01:30:35 Starting to launch local task to process mapjoin; maximum memory = 932118528

2012-05-25 01:30:50 Processing rows: 4739 Hashtable size: 4739 Memory usage: 3523352 rate: 0.004

2012-05-25 01:30:50 Dump the hashtable into file: file:/tmp/dwapp/hive_2012-05-25_13-30-29_191_6555140894519831501/-local-10005/HashTable-Stage-1/-0--.hashtable

2012-05-25 01:30:51 Upload 1 File to: file:/tmp/dwapp/hive_2012-05-25_13-30-29_191_6555140894519831501/-local-10005/HashTable-Stage-1/-0--.hashtable File size:227587

2012-05-25 01:30:51 End of local task; Time Taken: 16.016 sec.

Mapred Local Task Succeeded . Convertthe Join into MapJoin

Launching Job 1 out of 2

Number of reduce tasks not specified.Estimated from input data size: 3

In order to change the average loadfor a reducer (in bytes):

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>

In order to limit the maximum numberof reducers:

set hive.exec.reducers.max=<number>

In order to set a constant number ofreducers:

set mapred.reduce.tasks=<number>

Cannot run job locally: Input Size(= 2510886581) is larger than hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max (= -1)

Warning:Can't find tianshu info:markid missing!

Starting Job = job_201205151343_1062638,Tracking URL = http://hdpjt:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201205151343_1062638

Kill Command = /dhwdata/hadoop/bin/../bin/hadoopjob -Dmapred.job.tracker=hdpjt:9001 -killjob_201205151343_1062638

Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 45; number of reducers: 3

2012-05-25 13:31:38,418 Stage-1 map= 0%, reduce = 0%

2012-05-25 13:32:19,988 Stage-1 map= 6%, reduce = 0%

2012-05-25 13:32:29,559 Stage-1 map= 20%, reduce = 0%

2012-05-25 13:32:40,713 Stage-1 map= 44%, reduce = 0%

2012-05-25 13:32:50,025 Stage-1 map= 51%, reduce = 0%

2012-05-25 13:32:55,730 Stage-1 map= 60%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:02,644 Stage-1 map= 74%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:08,201 Stage-1 map= 82%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:13,908 Stage-1 map= 88%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:18,679 Stage-1 map= 95%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:22,685 Stage-1 map= 98%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:24,247 Stage-1 map= 99%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:29,223 Stage-1 map= 100%, reduce = 0%

2012-05-25 13:33:37,668 Stage-1 map= 100%, reduce = 12%

2012-05-25 13:33:45,733 Stage-1 map= 100%, reduce = 13%

2012-05-25 13:33:51,046 Stage-1 map= 100%, reduce = 20%

2012-05-25 13:33:53,741 Stage-1 map= 100%, reduce = 21%

2012-05-25 13:33:56,426 Stage-1 map= 100%, reduce = 22%

2012-05-25 13:34:05,551 Stage-1 map= 100%, reduce = 29%

2012-05-25 13:34:11,259 Stage-1 map= 100%, reduce = 32%

2012-05-25 13:34:15,869 Stage-1 map= 100%, reduce = 46%

2012-05-25 13:34:19,307 Stage-1 map= 100%, reduce = 67%

2012-05-25 13:34:34,205 Stage-1 map= 100%, reduce = 68%

2012-05-25 13:34:38,535 Stage-1 map= 100%, reduce = 69%

2012-05-25 13:34:40,661 Stage-1 map= 100%, reduce = 70%

2012-05-25 13:34:46,251 Stage-1 map= 100%, reduce = 71%

2012-05-25 13:34:53,543 Stage-1 map= 100%, reduce = 72%

2012-05-25 13:35:01,525 Stage-1 map= 100%, reduce = 73%

2012-05-25 13:35:05,963 Stage-1 map= 100%, reduce = 74%

2012-05-25 13:35:15,245 Stage-1 map= 100%, reduce = 75%

2012-05-25 13:35:18,322 Stage-1 map= 100%, reduce = 76%

2012-05-25 13:35:26,102 Stage-1 map= 100%, reduce = 77%

2012-05-25 13:35:32,168 Stage-1 map= 100%, reduce = 78%

2012-05-25 13:35:37,227 Stage-1 map= 100%, reduce = 79%

2012-05-25 13:35:44,590 Stage-1 map= 100%, reduce = 80%

2012-05-25 13:35:51,719 Stage-1 map= 100%, reduce = 81%

2012-05-25 13:36:00,501 Stage-1 map= 100%, reduce = 82%

2012-05-25 13:36:13,369 Stage-1 map= 100%, reduce = 84%

2012-05-25 13:36:21,199 Stage-1 map= 100%, reduce = 85%

2012-05-25 13:36:39,548 Stage-1 map= 100%, reduce = 86%

2012-05-25 13:36:48,621 Stage-1 map= 100%, reduce = 88%

2012-05-25 13:36:59,733 Stage-1 map= 100%, reduce = 89%

2012-05-25 13:37:08,042 Stage-1 map= 100%, reduce = 90%

2012-05-25 13:37:15,360 Stage-1 map= 100%, reduce = 91%

2012-05-25 13:37:23,589 Stage-1 map= 100%, reduce = 92%

2012-05-25 13:37:35,594 Stage-1 map= 100%, reduce = 94%

2012-05-25 13:37:42,345 Stage-1 map= 100%, reduce = 95%

2012-05-25 13:37:48,968 Stage-1 map= 100%, reduce = 96%

2012-05-25 13:37:54,187 Stage-1 map= 100%, reduce = 97%

2012-05-25 13:37:58,186 Stage-1 map= 100%, reduce = 98%

2012-05-25 13:38:15,289 Stage-1 map= 100%, reduce = 99%

2012-05-25 13:38:24,615 Stage-1 map= 100%, reduce = 100%

Ended Job = job_201205151343_1062638

Ended Job = 1570692836, job is filteredout (removed at runtime).

Moving data to: hdfs://hdpnn:9000/group/alibaba-dw-icbu/tmp/hive-dwapp/hive_2012-05-25_13-30-29_191_6555140894519831501/-ext-10001

Moving data to: /group/alibaba-dw-icbu/hive/lpx_mapjoin1

27223002 Rows loaded to hdfs://hdpnn:9000/group/alibaba-dw-icbu/tmp/hive-dwapp/hive_2012-05-25_13-30-29_191_6555140894519831501/-ext-10000

Time taken: 519.457 seconds

总结：Mapjoin会把小表全部载入内存，在map阶段直接拿另一个表的数据和内存中表数据进行匹配。由于在map中直接完成JOIN操作，省略了reduce操作，因此运行效率很高。

Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map的过程中可以访问到。

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
LocalDateTime 转 String igotyback java 开发语言
importjava.time.LocalDateTime;importjava.time.format.DateTimeFormatter;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){//获取当前时间LocalDateTimenow=LocalDateTime.now();//定义日期格式化器DateTimeFormatterformat
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每日一题——第八十四题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
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每日一题——第八十二题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：将一个控制台输入的字符串中的所有元音字母复制到另一字符串中#include#include#include#include#defineMAX_INPUT1024boolisVowel(charp);intmain(){charinput[MAX_INPUT];charoutput[MAX_INPUT];printf("请输入一串字符串：\n");fgets(input,sizeof(inp
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题目：将输入的整形数字输出,输出1990，输出"1990"#include#defineMAX_INPUT1024intmain(){intarrr_num[MAX_INPUT];intnum,i=0;printf("请输入一个数字：");scanf_s("%d",&num);while(num!=0){arrr_num[i++]=num%10;num/=10;}printf("\"");for(
网易严选官方旗舰店，优质商品，卓越服务高省_飞智666600
网易严选官方旗舰店是网易旗下的一家电商平台，以提供优质商品和卓越服务而闻名。作为一名SEO优化师，我将为您详细介绍网易严选官方旗舰店，并重点强调其特点和优势。大家好！我是高省APP最大团队&联合创始人飞智导师。相较于其他返利app，高省APP的佣金更高，模式更好，最重要的是，终端用户不会流失！高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百度有几
下载github patch到本地小米人er 我的博客 git patch
以下是几种从GitHub上下载以.patch结尾的补丁文件的方法：通过浏览器直接下载打开包含该.patch文件的GitHub仓库。在仓库的文件列表中找到对应的.patch文件。点击该文件，浏览器会显示文件的内容，在页面的右上角通常会有一个“Raw”按钮，点击它可以获取原始文件内容。然后在浏览器中使用快捷键（如Ctrl+S或者Command+S）将原始文件保存到本地，选择保存的文件名并确保后缀为.p
基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法 php 开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
SpringBlade dict-biz/list 接口 SQL 注入漏洞文章永久免费只为良心 oracle 数据库
SpringBladedict-biz/list接口SQL注入漏洞POC:构造请求包查看返回包你的网址/api/blade-system/dict-biz/list?updatexml(1,concat(0x7e,md5(1),0x7e),1)=1漏洞概述在SpringBlade框架中，如果dict-biz/list接口的后台处理逻辑没有正确地对用户输入进行过滤或参数化查询（PreparedSta
关于Mysql 中 Row size too large (＞ 8126) 错误的解决和理解秋刀prince mysql mysql 数据库
提示：啰嗦一嘴，数据库的任何操作和验证前，一定要记得先备份！！！不会有错；文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小（不推荐）2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式（可以参考使用）4.1合理设置数据
1分钟解决 -bash: mvn: command not found，在Centos 7中安装Maven Energet!c 开发语言
1分钟解决-bash:mvn:commandnotfound，在Centos7中安装Maven检查Java环境1下载Maven2解压Maven3配置环境变量4验证安装5常见问题与注意事项6总结检查Java环境Maven依赖Java环境，请确保系统已经安装了Java并配置了环境变量。可以通过以下命令检查：java-version如果未安装，请先安装Java。1下载Maven从官网下载：前往Apach
推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
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用Python实现简单的猜数字游戏程序媛了了 python 游戏 java
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2024.9.14 Python，差分法解决区间加法，消除游戏，压缩字符串 RaidenQ python 游戏开发语言算法力扣
1.区间加法假设你有一个长度为n的数组，初始情况下所有的数字均为0，你将会被给出k个更新的操作。其中，每个操作会被表示为一个三元组：[startIndex,endIndex,inc]，你需要将子数组A[startIndex…endIndex]（包括startIndex和endIndex）增加inc。请你返回k次操作后的数组。示例:输入:length=5,updates=[[1,3,2],[2,4,
系统架构设计师需求分析篇二 AmHardy 软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型 UML和SysML
面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段：识别参与者：识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例：将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述：详细描述每个用例的功能。调整用例模型：优化用例之间的关系和结构，前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者：使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例：系统所提供的服务。通信关联：参与者和用例之间的关系，或用例与用例之间的关系。3.识别参
matlab mle 优化,MLE+: Matlab Toolbox for Integrated Modeling, Control and Optimization for Buildings... Simon Zhong matlab mle 优化
摘要：FollowingunilateralopticnervesectioninadultPVGhoodedrat,theaxonguidancecueephrin-A2isup-regulatedincaudalbutnotrostralsuperiorcolliculus(SC)andtheEphA5receptorisdown-regulatedinaxotomisedretinalgan
Android应用性能优化轻口味 Android
Android手机由于其本身的后台机制和硬件特点，性能上一直被诟病，所以软件开发者对软件本身的性能优化就显得尤为重要；本文将对Android开发过程中性能优化的各个方面做一个回顾与总结。Cache优化ListView缓存：ListView中有一个回收器，Item滑出界面的时候View会回收到这里，需要显示新的Item的时候，就尽量重用回收器里面的View；每次在getView函数中inflate新
《 C++ 修炼全景指南：九》打破编程瓶颈！掌握二叉搜索树的高效实现与技巧 Lenyiin C++修炼全景指南技术指南 c++算法 stl
摘要本文详细探讨了二叉搜索树（BinarySearchTree,BST）的核心概念和技术细节，包括插入、查找、删除、遍历等基本操作，并结合实际代码演示了如何实现这些功能。文章深入分析了二叉搜索树的性能优势及其时间复杂度，同时介绍了前驱、后继的查找方法等高级功能。通过自定义实现的二叉搜索树类，读者能够掌握其实际应用，此外，文章还建议进一步扩展为平衡树（如AVL树、红黑树）以优化极端情况下的性能退化。
vue+el-table 可输入表格使用上下键进行input框切换以对_ vue学习记录 vue.js javascript 前端
使用上下键进行完工数量这一列的切换-->//键盘触发事件show(ev,index){letnewIndex;letinputAll=document.querySelectorAll('.table_inputinput');//向上=38if(ev.keyCode==38){if(index==0){//如果是第一行,回到最后一个newIndex=inputAll.length-1}elsei
深入浅出 -- 系统架构之负载均衡Nginx的性能优化 xiaoli8748_软件开发系统架构系统架构负载均衡 nginx
一、Nginx性能优化到这里文章的篇幅较长了，最后再来聊一下关于Nginx的性能优化，主要就简单说说收益最高的几个优化项，在这块就不再展开叙述了，毕竟影响性能都有多方面原因导致的，比如网络、服务器硬件、操作系统、后端服务、程序自身、数据库服务等，对于性能调优比较感兴趣的可以参考之前《JVM性能调优》中的调优思想。优化一：打开长连接配置通常Nginx作为代理服务，负责分发客户端的请求，那么建议开启H
vue 创建项目报错：command failed: npm install --loglevel error 那鱼、会飞 vue.js vue-cli3
这个问题其实很好解决，只是很多种情况，逐一排除即可。稳下心来~vuecli3创建项目我的node版本是node14.15.0，（永远不要尝试最新版本）node各种版本下载地址：以往的版本|Node.js(nodejs.org)vue/[email protected]@vue/[email protected]（注意vue/cli2和vue/cli3的下载命名有所改变，2是-形式，3是/形式）其实报错
粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用 subject625Ruben 机器学习人工智能 matlab 算法
在这篇博客中，我们将展示如何使用粒子群优化（PSO）算法求解三维正弦波函数，并通过增加正弦波扰动，使优化过程更加复杂和有趣。本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程，并展示搜索空间中的动态过程和收敛曲线。1.目标函数定义我们使用的目标函数是一个三维正弦波函数，定义如下：objectiveFunc=@(x)sin(sqrt(x(1).^2+x(2).^2))+0.5*sin(5
补充元象二面 Redstone Monstrosity 前端面试
1.请尽可能详细地说明，防抖和节流的区别，应用场景？你的回答中不要写出示例代码。防抖（Debounce）和节流（Throttle）是两种常用的前端性能优化技术，它们的主要区别在于如何处理高频事件的触发。以下是防抖和节流的区别和应用场景的详细说明：防抖和节流的定义防抖：在一段时间内，多次执行变为只执行最后一次。防抖的原理是，当事件被触发后，设置一个延迟定时器。如果在这个延迟时间内事件再次被触发，则重
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MyBatis 详解阿贾克斯的黎明 java mybatis
目录目录一、MyBatis是什么二、为什么使用MyBatis（一）灵活性高（二）性能优化（三）易于维护三、怎么用MyBatis（一）添加依赖（二）配置MyBatis（三）创建实体类和接口（四）使用MyBatis一、MyBatis是什么MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。它可以通过简
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从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
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.9.png Cb123456 android
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java数据结构何必如此 java 数据结构
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MybatisHelloWorld 3213213333332132
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达梦数据库+ibatis darkranger sql mysql ibatis SQL Server
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spring中配置文件占位符的使用 avords
1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
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上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通 IT职业规划
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The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
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读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 bylijinnan java 设计模式
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2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
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Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcached ehcache spring ioc
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