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极客不孤独
学习算法c语言
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Thomas Kant
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- Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签
Thomas Kant
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- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
必备核心技能数据挖掘数据预处理机器学习
目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现
乔钥曼
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- SE(Secure Element)加密芯片与MCU协同工作的典型流程
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以下是SE(SecureElement)加密芯片与MCU协同工作的典型流程,综合安全认证、数据保护及防篡改机制:一、基础认证流程(参数保护方案)密钥预置SE芯片与MCU分别预置相同的3DES密钥(Key1、Key2)。参数存储SE芯片预存产品关键参数(如Data),存储格式为离散化Lv结构,数据大小由宏定义控制。随机数交换MCU生成16字节随机数Rand1,加密后发送读指令至SE芯片;SE生
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
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1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
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B3694数列离散化-洛谷#includeusingnamespacestd;intt;inta[100005],b[100005];intmain(){cin>>t;while(t--){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];b[i]=a[i];}sort(a+1,a+n+1);//排序intans=unique(a+1,a+n+1)-(a+1);//去重for(inti=
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2024年学习内容或题目难度知识点11.61.BLO蓝割点与桥2.树状数组1黄树状数组3.树状数组2黄树状数组11.71.学习树状数组2.楼兰图腾绿树状数组3.树状数组3黄~绿区间修改区间查询11.81.基本学完树状数组2.迷失的牛绿树状数组3.学习离散化4.数列离散化普及-离散化11.101.洛谷基础赛写题加订题三道红橙黄2.负环黄负环与差分约束系统3.逆序对黄树状数组11.111.圆桌骑士紫割
- 运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)
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目录1控制采样vs状态采样2StateLattice路径规划2.1算法流程2.2Lattice运动基元生成2.3几何代价函数2.4运动学约束启发式3算法仿真3.1ROSC++仿真3.2Python仿真1控制采样vs状态采样控制采样的技术路线源自经典的运动学建模思想。这种方法将机器人的控制指令空间进行离散化,预设一组基础运动模式(如固定转向角、恒定速度等),通过前向积分生成候选路径。以差速驱动机器人
- 生物计算芯片编译困境:SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道
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一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中,脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度:1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律,可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性:LvT=vμ∂μT+ΓμνλvνTμ其中T表示脉冲时序张量场,Γ为流形联络系数。这导致硬件编译时需要考虑流形结构的离散化近似误差。2.脉冲相位同步代数神经群体间的相位同步涉及非交换代数结构,
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- 【离散化 前缀和 二分 滑动窗口】P2862 [USACO06JAN] Corral the Cows G|普及+
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#工作级难度算法题解c++洛谷算法离散化前缀和二分滑动窗口
本文涉及的基础知识点C++二分查找C++算法:滑动窗口及双指针总结C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例包括课程视频[USACO06JAN]CorraltheCowsG题目描述FarmerJohnwishestobuildacorralforhiscows.Beingfinickybeasts,theydemandthatthecorralbesquareandthatthe
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Nonlineartotalvariationbasednoiseremovalalgorithms1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.论文的创新方法与核心公式2.1总变差最小化模型2.1.1欧拉-拉格朗日方程2.1.2演化方程(梯度下降法)2.1.3数值离散化2.2与传统方法的对比3.实验设计与结果分析3.1实验设置3.2关键数据4.未来研究方向与挑战4.1学术挑战4.2技术
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- 区间合并的应用:格子染色(2019美团面试题)
evy
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上题先:其实我一开始是用的离散化再加上二维前缀和做的,我将每个点的的x,y值都进行离散化,虽然避免了开一个2e9*2e9的数组,但是离散化后的a数组也需要2e5*2e5理所当然的MLE了,虽然后面想想我这个离散化后从根本上就是错误的,因为离散化后的数组并不能将原本线段的重合给还原出来。后面看了题解才发现,要用到二维的区间合并,然后再判重。与一维的区间合并不同的就是要在每个区间的存储时加上其行号/列
- 基于Matlab实现微带贴片天线仿真程序
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言微带贴片天线仿真程序
微带贴片天线是一种广泛应用于无线通信领域的天线类型,因其结构简单、尺寸小巧而备受青睐。在MATLAB环境中,可以使用时域有限差分(FiniteDifferenceTimeDomain,FDTD)方法对微带天线进行仿真,以研究其电磁性能。让我们详细了解一下FDTD方法。这是一种数值计算方法,用于求解麦克斯韦方程,以模拟电磁场随时间的变化。FDTD的基本思想是将空间离散化为小的网格单元,时间也离散为小
- 算法复习(二分+离散化+快速排序+归并排序+树状数组)
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一、二分算法二分算法,堪称算法世界中的高效查找利器,其核心思想在于利用数据的有序性,通过不断将查找区间减半,快速定位目标元素或满足特定条件的位置。1.普通二分普通二分适用于在有序数组中查找特定元素的位置。我们可以进一步细分需求,如查找满足条件的最左边的数的下标,或者最右边的数的下标。以代码中的find1和find2函数为例:cpp#includeusingnamespacestd;constint
- Spark-Streaming
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探索Spark-Streaming:实时数据处理的得力助手在大数据处理领域,实时处理越来越重要。今天就来聊一聊Spark生态中处理流式数据的利器——Spark-Streaming。Spark-Streaming主要用于处理流式数据,像从Kafka、Flume等数据源来的数据,它都能轻松应对。它使用离散化流(DStream)作为核心抽象。简单来说,DStream就是把随时间收到的数据,按照时间区间封
- 【C++游戏引擎开发】第19篇:Compute Shader实现Tile划分
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点c++游戏引擎开发语言
一、Tile划分的数学基础1.1Tile尺寸的几何分析1.1.1屏幕空间离散化原理设屏幕分辨率为W×HW\timesHW×H,Tile尺寸为Tw×ThT_w\timesT_hTw×Th,则Tile总数为:Ntiles=⌈WTw⌉×⌈HTh⌉N_{tiles}=\lceil\frac{W}{T_w}\rceil\times\lceil\frac{H}{T_h}\rceilNtiles=⌈TwW⌉×⌈
- 高度图(Heightmap)
JackieZeng527
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高度图的数学组成与建模方法高度图(Heightmap)是一种基于规则网格的地形表示方法,其数学本质是将三维地形简化为二维离散函数,通过高度值的存储和插值实现地形重建。以下从数学建模角度系统阐述其组成原理及关键技术。一、基础数学模型离散化定义设连续地形为三维函数z=f(x,y),将二维平面离散化为N*M的规则网格:G={(xi,yj,hij)}其中{xi=xmin+iΔx,i=0,1,...,N−1
- 物理约束神经网络(PINN)和有限元方法哪个更接近“真正的物理规律”?还是两者只是不同的数学表达?
concisedistinct
人工智能神经网络人工智能深度学习
物理约束神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)和有限元方法(FiniteElementMethod,FEM)是两种在科学计算和工程模拟中广泛应用的数值方法。PINN依赖深度学习来近似微分方程的解,并在训练过程中将物理约束作为损失项融入网络,而FEM通过将连续介质的物理问题离散化,并利用有限维基函数逼近解。尽管两者都能求解偏微分方程(PDEs),它们在数学
- Sigma-Delta ADC(ΣΔ-ADC)中的量化器简介
天天年年天天。
硬件工程
Sigma-DeltaADC(ΣΔ-ADC)是一种高精度的模数转换器,其中的量化器是其核心组件之一。量化器负责将模拟信号转换为数字信号,并通过独特的噪声整形技术实现高分辨率。接下来,我们将深入了解量化器的各个方面:1.量化器的基本功能在Sigma-DeltaADC中,量化器位于调制器环路的核心位置。它的主要作用是将经过积分和反馈处理的模拟信号离散化,并生成低分辨率(通常为1位或多位)的数字信号。尽
- 算法基础(以acwing讲述顺序为主,结合自己理解,持续更新中...)
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文章目录算法的定义一、基础算法排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并算法的定义这是我从百度上面搜的定义算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能
- 算法基础_基础算法【位运算 + 离散化 + 区间合并】
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算法基础_基础算法【位运算+离散化+区间合并】---------------位运算---------------801.二进制中1的个数题目介绍方法一:代码片段解释片段一:片段二:---------------离散化---------------802.区间和题目介绍方法一:代码执行过程代码片段解释片段一:片段二:解题思路分析---------------区间合并---------------80
- 2024 年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛 B题 神经外科手术的定位与导航 思路+论文+代码
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数学建模python2024B题认证杯神经外科手术的定位与导航
针对这个问题,我们可以采用有限元分析来模拟脑组织的变形情况。以下是一种可能的解决方案,包括了建立模型、设置参数、运行分析和分析结果等步骤。建立模型:几何建模:根据术前CT成像结果建立脑组织的几何模型。可以使用专业的建模软件(如SolidWorks、3dsMax等)或者直接在有限元分析软件中创建几何模型。离散化:将几何模型离散化为有限元网格。网格的密度会影响模拟结果的准确性,需要根据实际情况进行调整
- 基础算法 ——离散化
kingmax54212008
算法
这里的离散化,特指整数的、保序的离散化有些题目可能需要以数据作为下标来操作,但题目给出的数据的值比较大,但是数据个数比较小。此时就需要将数据映射到和数据个数数量级相同的区间,这就是离散化,即哈希映射。举个例子,数据值域范围是0~10e9,数据个数范围是0~10e5,我们不可能开一个10e9的数组去存储,因此我们需要将数据映射到从0开始的自然数,即0~10e5,这样我们只需要开一个10e5的数组就可
- 【基础算法】2.高精度&前缀和与差分
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【基础算法笔记】算法c++
文章目录【基础算法】2.高精度&前缀和与差分系列文章系列代码一、高精度1.1A+B1.2A-B1.3A/B1.4A*B二、前缀和2.1一维前缀和2.2二维前缀和三、差分(前缀和的逆运算)3.1一维差分3.2二维差分(差分矩阵)【基础算法】2.高精度&前缀和与差分系列文章【基础算法】1.排序及二分【基础算法】2.高精度&前缀和与差分【基础算法】3.双指针、位运算、离散化、区间合并【数据结构】1.链表
- 扫描线&离散化&线段树解决矩形面积并-洛谷P5490
什码情况
算法数据结构C++线段树扫描线
https://www.luogu.com.cn/problem/P5490题目描述求nnn个四边平行于坐标轴的矩形的面积并。输入格式第一行一个正整数nnn。接下来nnn行每行四个非负整数x1,y1,x2,y2x_1,y_1,x_2,y_2x1,y1,x2,y2,表示一个矩形的四个端点坐标为(x1,y1),(x1,y2),(x2,y2),(x2,y1)(x_1,y_1),(x_1,y_2),(x_
- 椭圆曲线密码学(ECC)深度解析:下一代非对称加密的核心
安全
引言在移动支付和物联网设备爆炸式增长的今天,传统RSA算法2048位密钥的庞大体积已成为性能瓶颈。椭圆曲线密码学(ECC)以256位密钥实现相同安全强度的特性,正在重塑现代密码学格局。本文将深入解析ECC的数学原理与工程实现,为计算机专业学生构建系统的密码学认知体系。一、椭圆曲线的代数结构与离散化1.1椭圆曲线方程的特殊构造标准椭圆曲线方程$y^2=x^3+ax+b$在实数域上形成闭合的平滑曲线,
- 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
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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
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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