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淡庸
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杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Yarn资源管理和任务调度原理与代码实例讲解1.背景介绍HadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是一个开源的分布式资源管理系统,负责分配集群中的计算资源,并调度各种分布式应用。YARN项目最初由Facebook开发,后来成为Apache基金会的顶级项目。1.1问题由来随着大数据和云计算技术的不断成熟,数据中心需要管理越来越多的工作负载。然而,现有的集中式资源
- yarn 的三大调度策略?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构python
YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架,它提供了多种调度策略来优化任务执行。以下是关于YARN三大主要调度策略的详细介绍、思维导图描述以及一个简单的Java代码示例来展示如何与配置好的YARN集群进行交互。YARN的三大调度策略FIFOScheduler(先进先出调度器)特点:最简单直接的调度方式。所有应用程序按照提交顺序排
- HIVE架构
SpringHeather
大数据
什么是HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。HIve架构基本组成用户接口:包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。元数据存储:通常是存储在关系数据库如mysql,derby中。解释器、编译器、优化器、执行器。各组件的基本功能1.用户接口主要由三个:CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中,CLI为shel
- Hive简介及架构
afei00123
大数据
Hive简介hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将类sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive的本质将HQL转化为MapReduce程序。SQL——>MapReduce原理Hive的优点简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL;可扩展性:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作
- python操作hadoop_使用Python操作Hadoop,Python-MapReduce
weixin_39968823
python操作hadoop
环境环境使用:hadoop3.1,Python3.6,ubuntu18.04Hadoop是使用Java开发的,推荐使用Java操作HDFS。有时候也需要我们使用Python操作HDFS。本次我们来讨论如何使用Python操作HDFS,进行文件上传,下载,查看文件夹,以及如何使用Python进行MapReduce编程。使用Python操作HDFS首先需要安装和导入hdfs库,使用pipinstall
- python文件hadoop_使用python来访问Hadoop HDFS存储实现文件的操作
weixin_39890452
python文件hadoop
在调试环境下,咱们用hadoop提供的shell接口测试增加删除查看,但是不利于复杂的逻辑编程查看文件内容用python访问hdfs是个很头疼的事情。。。。这个是pyhdfs的库1importpyhdfs2fs=pyhdfs.connect("192.168.1.1",9000)3pyhdfs.get(fs,"/rui/111","/var/111")4f=pyhdfs.open(fs,"/tes
- 【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Hadoop,分布式计算,大数据,数据处理框架,YARN,MapReduce1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长。传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据处理需求。为了高效处理海量数据,分布式计算技术应运而生。H
- python与hadoop/hdfs的交互,读取文件/下载/上传/删除
小饼干超人
pythonhadooppythonbigdata
文章目录1.用python运行command2.hdfs的相关命令ls:返回文件或目录的信息get:下载文件到本地put:从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。copyFromLocal:限定从hdfs复制到本地copyToLocal:限定从本地复制到hdfsrm:删除hdfs上的文件,只删除非空目录和文件rm-r:递归删除hdfs上的文件
- Python读写hadoop文件
威震四海
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最近经常需要操作hadoop集群进行文件读、写、上传、下载等这里总结一下使用方法:首先需要借助三方库pyhdfs创建一个hadoop连接对象hdfs_client=pyhdfs.HdfsClient(hdfs_ip,hdfs_port,hdfs_user)假设hadoop现有目录:/home/data/下有一个文件2018-06-28.out那么我们如何查看该目录下的文件呢?方法(类似于os)如下
- 构建高可用大数据平台:Hadoop与Spark分布式集群搭建指南
朱公子的Note
分布式hadoopspark大数据测试
想象一下,你手握海量数据,却因为测试环境不稳定,频频遭遇宕机和数据丢失的噩梦。Hadoop和Spark作为大数据处理的“黄金搭档”,如何在分布式高可用(HA)环境下稳如磐石地运行?答案就在于一个精心构建的HA运行环境。它不仅能扛住故障,还能让你的测试效率起飞。无论是处理PB级日志,还是实时分析流数据,一个可靠的Hadoop和Spark分布式HA环境都是成功的关键。这篇文章将带你从零开始,解锁构建这
- python使用hadoop进行文件上传和读取
酷爱码
Pythonpythonhadoopeclipse
在Python中,您可以使用Hadoop的Python库pyhdfs来上传和读取文件。首先,您需要确保已经安装了pyhdfs库。您可以使用pip安装:pipinstallpyhdfs接下来,您可以使用以下示例代码来进行文件上传和读取操作:frompyhdfsimportHdfsClient#连接到HDFSclient=HdfsClient(hosts='your-hadoop-host:50070
- HBase学习笔记
等等等等等再等
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HBase简介Hbase(HadoopDatabase),是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库;利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务;主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)。HBase数据模型ROWKEY决定一行数据;按照字典顺序排序
- 【Hadoop+Hive】哔哩哔哩视频网站数据分析与可视化系统 计算机毕业设计 大数据毕业设计 Python bllibili b站 舆情分析 情感分析
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hadoop大数据hivepython毕业设计数据分析数据可视化
演示视频:【Hadoop+Hive】哔哩哔哩视频网站数据分析与可视化系统计算机毕业设计大数据毕业设计Pythonbllibilib站舆情分析情感分析任务书:基于Hadoop框架,构建的Hive数据仓库工具,实现的视频网站(如b站)的大数据分析,并能够可视化展示。分析内容包括:总体情况部分包括(但不限于):1.总体播放量情况。2.弹幕、评论、转发情况。3.绘制综合词云图,查看关键词汇。系统设计完整,
- SparkRDD数据数据读取:readTextFile和HadoopRDD
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
《SparkRDD数据读取:readTextFile和HadoopRDD》1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的规模和复杂性都在不断增长。传统的数据处理方式已经无法满足现代应用的需求。ApacheSpark作为一种快速、通用的大规模数据处理引擎,它提供了RDD(ResilientDistributedDataset)这一核心抽象,使得分布式数据处理变得更加高效和容错。1.2研究现状Spa
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刘翔在线犯法
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//1packagecom.example.sei;importorg.apache.hadoop.io.Writable;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;//学生类,姓名,年龄//支持hadoop的序列化//1.要实现Writable接口//2.补充一个空参构造publiccla
- 运行Spark会出现恶问题
不要天天开心
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1.依赖冲突问题:Spark依赖众多组件,如Scala、Hadoop等。不同版本的依赖之间可能存在兼容性问题,导致Spark无法正常运行。比如,特定版本的Spark可能要求与之匹配的Scala版本,若使用了不兼容的Scala版本,会在编译或运行时抛出异常,像“ClassNotFoundException”等,提示找不到相关类。2.环境变量配置错误:Spark运行依赖于一些环境变量,如SPARK_H
- Hadoop 序列化操作
江韵
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文章目录1、序列化概述1.1什么是序列化1.2为什么要序列化1.3为什么不用Java的序列化1.4Hadoop序列化特点2、实现自定义序列化接口(Writable)2.1自定义序列化基本步骤2.2自定义序列化案例1.分析需求及实现逻辑2.编写MapReduce程序1、序列化概述1.1什么是序列化 序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输。
- Hadoop 序列化概述
气质&末雨
大数据MapReducehadoop大数据分布式
文章目录Hadoop序列化一、序列化概述1、什么事序列化2、为什么要序列化3、为什么不用Java的序列化二、自定义bean对象实现序列化接口Hadoop序列化一、序列化概述1、什么事序列化序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其它数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输反序列化就是将收到字节序列(或其它数据传输协议)或者是磁盘的持久化数据,转换成内存中的对象2、为什么要序列化一般来
- CentOS 7 上安装 Hadoop 集群的详细教程
lqlj2233
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以下是在CentOS7上安装Hadoop集群的详细教程:一、环境准备硬件环境:至少需要三台物理机或虚拟机。软件环境:所有节点安装CentOS7操作系统,关闭防火墙和SELinux。systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalldsetenforce0二、网络配置配置主机名和IP映射:在所有节点上编辑/etc/hosts文件,添加集群节点的IP和主机名映
- hadoop序列化和反序列化
yanzhelee
hadoophadoop序列化反序列化
1什么是序列化和反序列化序列化就是将内存中的对象或数据,转换成字节数组,以便于存储(持久化)和网络传输。反序列化就是将字节数组转换成内存对象。2JDK中的序列化和反序列化使用java提供的序列化必须遵循三个条件:该类必须实现java.io.Serializable接口。对于该类的所有无法序列化的字段必须使用transient修饰。加上序列化版本IDserialVersionUID,这个是用来识别序
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lqlj2233
hadoop大数据分布式
Hadoop案例——流量统计在大数据时代,流量统计是许多企业和组织的关键需求之一。通过分析网络流量数据,企业可以优化网络资源分配、提升用户体验、制定精准的营销策略等。本文将介绍如何使用Hadoop框架实现一个简单的流量统计案例,包括数据的读取、处理和输出。一、案例背景假设我们有一份包含手机号码、上行流量和下行流量的日志数据。每行数据由手机号码、上行流量和下行流量组成,字段之间用空格分隔。我们的目标
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这里选型也是弄了很久,用的微服务架构,刚开始自己捣鼓半天....最后找到了,这个框架:开源框架~作者说他们公司用的这个框架~几百台机器在使用没问题RuoYi-Cloud-Plus-master这个是在若依基础上做的增强,里面自带了很多功能,具体就不多说了,来看看怎么下载,部署,跑起来,并且,测试一下,kafka功能,es功能,还有看一下如何,把大数据的hbase集成进去.https://gitee
- Kafka原理详细介绍
_Romeo
kafkakafka
Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Li
- Hadoop运行官方Grep本地案例时 显示权限不够 图片如下
Gsen2819
hadoophadoop官方grep案例打通本地环境大神
#HHadoop运行官方Grep本地案例时显示权限不够图片如下这是执行bin/hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jargrepinputoutput‘dfs[a-z.]+’命令后的结果用sudo执行此条命令后相同显示求解答其中/*.xml文件已经拷贝到了input文件目录下bin/hadoop命令能有效执
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放。756
hadoop大数据分布式
Hadoop生态圈包括多个组件,如HDFS提供分布式存储,MapReduce处理大数据计算,YARN管理资源调度,HBase支持非结构化数据存储,Hive实现数据仓库功能,Pig提供高级数据流处理,Sqoop实现数据迁移,Flume处理日志收集等。这些组件共同构建起强大的大数据处理框架。
- hadoop集群配置疑问【1】——配置的NAT模式下的静态ip到底是什么
Mn少学代码
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hadoop集群配置疑问之配置的静态ip到底是什么前言学校的计算机网络原理开在大三(但是我们的专业课经常使用虚拟机的nat静态ip)可是ip为什么是要有ip子网掩码(SubnetMask平常叫他NetMask)gateway和dns处于好奇的因素所以去了解了一下基本原理一、IP地址与子网划分1.IPv4地址格式:点分十进制(如192.168.1.1),本质是32位二进制。私有地址范围:(家里的学校
- Python 中的错误处理与调试技巧
王子良.
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欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
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一只蜗牛儿
大数据数据仓库hive
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,它能够提供一个SQL类似的查询语言(HiveQL),并通过MapReduce或者其他引擎进行查询处理。Hive数据仓库设计的核心之一就是数据建模,而星型架构和雪花型架构是常见的两种数据建模模式。本文将深入探讨这两种架构的设计理念、区别以及在Hive中的应用。目录Hive数据仓库架构概述星型架构(StarSchema)定义星型架构设计星型架构的优缺点Hive
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sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
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Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理