- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- Python,pip安装模块提示模块无法卸载导致安装失败,which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
飞天小女警出击
pythonpip开发语言
问题描述:pip安装模块的时候,模块无法安装成功,提示有模块无法卸载这次是tbb模块无法卸载,之前遇到过wrapt、setuptools、request、反正同样的报错无论什么报错,都可以通过这个方案解决Installingcollectedpackages:tbb,intel-openmp,typing-extensions,mkl,torchAttemptinguninstall:tbbFou
- 基于Python的paddleocr推理环境列表
博观而约取,厚积而薄发
PaddlePaddlepython开发语言
基于Python的paddleocr推理环境列表,#Python==3.9.13,安装目录名不能太长#单独导入python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.6.0.post120-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.htmlopencv-pythonlmdbimgaugscikit-i
- Python cvxpy 安装报错问题
seeseaXi
python开发语言线性代数
学习数学建模的过程中,在线性规划以及非线性规划的章节中,经常会出现要使用cvxpy.solvers模块求解的模型程序,而python当中是没有自带cvxpy这个库的,这意味着我们需要自行安装库。根据网络资料的查询,我得知了:安装cvxpy需要先安装numpy,mkl,scipy,cvxopt,scs,ecos,osqp这几个包至于安装方法,则是通过cmd命令窗口用pip以此安装即可pipinsta
- python pip下载安装一半退出_【Python】pip安装numpy安装到一半失败解决办法
欧阳畅
pythonpip下载安装一半退出
本文可解决的问题(1)直接在命令窗口输入pipinstallnumpy,安装到一半的时候会报错,出现一大堆类似下图红色的错误(2)64位电脑Python2.7在官网下载扩展包后仍按安装失败,报错提示:numpy-1.13.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whlisnotasupportedwheelonthisplatform本电脑环境-Win8-Python2.7一、安装p
- faiss-1: 安装
uncle_ll
Python搜索faiss安装cpugpulinux
faiss安装git项目的安装教程:https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md使用Anaconda安装使用Anaconda安装使用faiss是最方便快速的方式,facebook会及时推出faiss的新版本conda安装包,在conda安装时会自行安装所需的libgcc,mkl,numpy模块。faiss的cpu版本目
- 阿里云a10GPU,centos7,cuda11.2环境配置
博观而约取,厚积而薄发
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Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.shgcc升级centos7升级gcc至8.2_centos7yumgcc8.2.0-CSDN博客paddlepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.5.1.post112-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.
- Jenson TX2小知识点
niuwj
安装keras遇到的问题总结安装命令pip3installkeras在安装scipy,hdf5等库时出现问题如下:blas_opt_info:blas_mkl_info:customizeUnixCCompilerlibrariesmkl_rtnotfoundin['/usr/local/lib','/usr/lib','/usr/lib/aarch64-linux-gnu']NOTAVAILAB
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FL1623863129
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请问为何Mkldnn在ChineseV4下运行会比Onnx和Openblas慢很多?资料来源:https://github.com/sdcb/PaddleSharp/issues/75qaqz111commentedonDec6,2023•edited按Readme里面的说明来看,貌似mkl比openblas是要快的,在我的机器(R7-5800H16GWin1022H2)上跑出来的耗时对比如下:L
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环境搭建深度学习人工智能环境搭建PythonCaffe2
Ubuntu16.04Server部署深度学习环境(二)(Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2)前言深度学习框架介绍Anaconda(Python环境安装)TensorFlow安装Pytorch安装Caffe2安装前言前言:上一篇博客中我们安装了Linux16.04Server并配置了相关的深度学习环境(CUDA+CUDNN+MKL),本篇博客笔者将带大家安装目前笔
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- MacOS安装Jupyter notebook出现报错INTEL MKL ERROR: dlopen(/Users/ggxxtt/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.
饿了就去喝水
macosjupyteride
MacOS安装Jupyternotebook出现报错INTELMKLERROR:dlopen(/Users/cs/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.dylib,0x0009):tried:'/Users/ggxxtt/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.dylib'(nosuchfile),'/System/Volumes/Preboot/
- 2019-11-02
记事本的记事本
最近因为一些原因安装了Anaconda3并且重新配置Python环境,但是遇到了一些麻烦的事情。首先就是在Anaconda已经装好numpy和mkl的情况下,在PyCharm中importnumpy,会提示from.import_mklinitImportError:DLLloadfailed:找不到指定模块但是在Jupiter和Spider里面都能正确importnumpy,不会出现这个问题。在
- 如何解决kaldi的依赖库mkl安装失败的问题
醉心编码
shell基础知识及技巧c/c++kaldipythonasr
最近在学习如何使用kaldi进行语音识别。按照进程进行安装部署时发现IntelMKL库总是失败。通过搜索大量的资料,但都发现不太适用。现在将失败的症状和解决方法分享一下,希望能给读者提供一些帮助。通过执行./check_dependencies.sh发现缺少IntelMKL。[root@localhostextras]#./check_dependencies.sh./check_dependen
- CGAL和求解器
网卡了
CGAL算法矩阵
几个CGAL包必须解决稠密或稀疏矩阵的线性系统、线性整数规划和二次规划。这个包为此提供了概念和模型。对于线性系统,我们通常使用Eigen库提供模型。Eigen类Eigen_matrix和Eigen_vector的封装器也在需要时提供。为其他求解器开发等效模型很简单,例如在英特尔数学内核库(MKL)中发现的那些。对于混合整数规划(有约束或无约束),我们使用SCIP和GLPK库提供模型。对于线性和二次
- 【高性能计算】Cpp + Eigen + Intel MKL + 函数写成传引用
dataloading
线性代数矩阵c++
CUDA加速原理:CUDA编程学习:自定义Pytorch+cpp/cudaextension高质量C++进阶[2]:如何让线性代数加速1000倍?【gcc,cmake,eigen,opencv,ubuntu】三.eigen和mkl安装和使用Linux下MKL库的安装部署与使用,并利用cmake编译器调用MKL库去提升eigen库的计算速度Eigen库下使用MKL加速MKL的坑与教训g++main1
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dataloading
pytorchc++
报错/usr/bin/ld:/opt/intel/oneapi/mkl/2024.0/lib/libmkl_intel_thread.so:undefinedreferenceto`__kmpc_dispatch_next_4'/usr/bin/ld:/opt/intel/oneapi/mkl/2024.0/lib/libmkl_intel_thread.so:undefinedreference
- ubuntu 自动安装 MKL Intel fortran 编译器 ifort 及完美平替
Eloudy
oneapifortran
首先据不完全观察,gfortran与openblas是intelfortran编译器ifotr和mkl的非常优秀的平替,openblas连函数名都跟mkl一样,加了一个下划线。1,概况https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/base-toolkit-download.html?operatingsystem=li
- conda环境下Intel MKL FATAL ERROR: cannot load libmkl_vml_avx512.so.1 or libmkl_vml_def.so.1.问题解决
智慧医疗探索者
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1问题描述[Info]Usingcudaforinference.[Step0]Numberofframesavailableforinference:9828[Step1]Usingsavedlandmarks.[Step2]3DMMExtractionInVideo::usingexpressioncenterLoadcheckpointfrom:checkpoints/DNet.ptLoad
- conda环境下Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx512.so.1 or libmkl_def.so.1.问题解决
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AI运行环境python开发语言
1问题描述在运行数字人生成的项目中,出现如下错误[Info]Usingcudaforinference.`[Step0]Numberofframesavailableforinference:11738INTELMKLERROR:/root/anaconda3/lib/libmkl_avx512.so.1:undefinedsymbol:mkl_sparse_optimize_bsr_trsm_i
- 这可能是关于Pytorch底层算子扩展最详细的总结了!
DL-Practise
深度学习pytorch神经网络添加算子扩展算子
1、前言一般情况下,pytorch推荐使用python层的前端语言来构建新的算子。因为pytorch在python层的api已经足够丰富,可以构造出很多自定义的算子。但是有时候出于一些其他方面的考虑,会需要增加底层算子。例如有时候对性能要求很高,python不满足需求,又或者是需要链接其他的动态库(blas,mkl等),因此pytorch也提供了直接扩展底层C++算子的能力。主要有三种方式,nat
- 【已解决】python numpy 错误:AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘bool‘
鳗小鱼
Bugs(程序报错)人工智能机器学习pythonvscodeopencv计算机视觉AI作画
我看有的版本说是numpy需要从1.22.x升级到1.22.3,但是我的是1.24.4,那我就发现是numpy版本不符合,换一下版本,应该就能解决,按照如下操作pip3installmxnet-mkl==1.6.0numpy==1.23.1
- MKL.NET:为.NET开发者提供高性能数学计算支持的开源库
编程乐趣
.net开源.netcoregithubc#
目录01项目简介02主要功能03项目结构04项目地址MKL是英特尔推出的一套功能强大、性能优化的数学库,主要是采用C/C++编写的。今天给大家推荐一个MKL的.Net版本,让我们无需与C/C++打交道,方便我们集成到应用开发中去。01项目简介MKL.NET是英特尔MKL库的.NET版本,方便开发人员在.NET应用程序中使用MKL库的功能,而无需接触底层的C/C++代码。MKL提供了高性能的数学函数
- Qt 工程添加 mkl库
W | Z | H
qtvisualstudio开发语言
QtCreator6.0.0BasedonQt6.2.1构建套件5.15.2MSVC201564bitINCLUDEPATH+=D:/oneAPI/mkl/2021.2.0/includeDEPENDPATH+=D:/oneAPI/mkl/2021.2.0/includeLIBS+=D:/oneAPI/mkl/2021.2.0/lib/intel64/mkl_intel_lp64.libLIBS+
- linux虚拟机安装MKL库
wflwn
linuxmklClinux
参考别人写的加上自己实践的,亲测可以成功安装环境描述主机是64位win7系统,虚拟机是Vmware10,安装了linux系统的发行版本Centos7,编译器是eclipse下载intel官网上提供免费下载,只需要提交一个邮箱。下载地址为:https://software.intel.com/en-us/mkl/choose-download如下图所示:选择相应的系统,此处选择linux系统,然后跳
- MKl配置环境变量
爱数学的虹猫
编译器vscodelinux
在编译MKl库的时候出现下下面错误errorwhileloadingsharedlibraries:libmkl_intel_lp64.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectoryerrorwhileloadingsharedlibraries:libiomp5.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfil
- 在 Linux 系统的用户目录下安装 ifort 和 MKL 库并配置
泡泡龙的村
服务器linux
ifort编译器的安装ifort编译器可以在intel官网上下载。打开https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/oneapi/components/fortran-compiler.html#gs.7iqrsm点击网页中下方处的Download,选择Intel®FortranCompilerClassicandIntelF
- python的mkl库_[转]Numpy使用MKL库提升计算性能
weixin_39769183
python的mkl库
from:http://unifius.wordpress.com.cn/archives/5系统:GentooLinux(64bit,Kernel3.7.1)配置:Intel(R)Core(TM)i7-2670QM在Gentoo中安装Numpy/Scipy非常简单,直接emerge就可以解决。但是默认链接的blas/lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少。原因在于MATL
- 简写MKL库windows安装以及python如何调用dll库
Dwlufvex
pythonwindowspython开发语言
MKL安装:最新MKL库下载地址Donwload:AccelerateFastMathwithIntel®oneAPIMathKernelLibrary64位以及32位我直接都安装了之后配置各种包含目录以及环境变量:网上有很多配置vs的配置教程,这里就不贴了。(ps:2023在vs2019上,debugx86上我并没有配置什么各种环境,可以直接引用mkl.h库。但最好还是配上,但配置过程中,会发现
- mkl库使用的配置
simple_whu
c++线性代数
除了include这些文件夹外"C:/ProgramFiles(x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020.1.216/windows/mkl/include""C:/ProgramFiles(x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020.1.216/windows/compiler/lib/inte
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,