hadoop权威指南中的ncdc数据下载地址

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法致Great 语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法摘要大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展，但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象，学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
AI测试方法二狗子82 ai 功能测试测试用例 AIGC
1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性，需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本：正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本，看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布，这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况，模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
使用Ultralytics YOLO进行数据增强 alpszero YOLO计算机视觉应用 YOLO 人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中，数据增强具有多种重要作用：扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。
Python数据可视化-----制作全球地震散点图从未止步.. python python json 数据结构
为了制作全球地震散点图，我在网上下载了一个数据集，其中记录了一个月内全球发生的所有地震，但这些数据是以JSON格式存储的，因此需要用json模块来进行处理。查看JSON数据：首先我们先打开下载好的数据集浏览一下：你会发现其中的数据密密麻麻，根本不是人读的，因此，接下来我们将对数据进行处理，让它变得简单易读。importjson#导入json模块，以便于加载文件中的数据filename='eq_da
Python隐式反馈数据集库之implicit使用详解 Rocky006 python 开发语言
概要Implicit是一个专注于隐式反馈数据集的协同过滤推荐系统Python库，由BenFrederickson开发。与显式反馈（如用户明确给予的评分）不同，隐式反馈是指用户通过行为间接表达偏好的数据，如点击次数、浏览时长或购买历史。这类数据在实际应用中更为普遍，但也更难以处理。传统推荐系统如Surprise或LightFM虽然功能全面，但在处理大规模稀疏矩阵时性能不佳。Implicit库通过优化
FineWeb数据集 frostmelody 人工智能
FineWeb数据集根据您提供的文档链接，我将对FineWeb数据集进行全面解析。FineWeb是HuggingFace在2024年发布的一项革命性开源AI训练数据集，它通过提供高质量、大规模的数据，打破了AI训练数据的垄断局面。以下解析基于文档内容，分为几个核心部分：FineWeb的定义与规模、其重要性、主要突破点，以及制作过程的全貌。我会在相关部分嵌入文档中的图片，以增强理解。所有图片均来自文
centos 7+hadoop 2.7.3 mozhw c/c++linu/unix java
安装JDK版本:jdk-8u131-linux-x64.tar.gz需要先删除系统自带的openjdk先查找java再移除[hadoop@localhost~]$rpm-qa|grepjavajava-1.7.0-openjdk-1.7.0.111-2.6.7.8.el7.x86_64python-javapackages-3.4.1-11.el7.noarchtzdata-java-2016g-
Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南东北豆子哥人工智能/机器学习 YOLO
文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库，专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
KITTI数据集可视化实用教程及源码解析国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化，强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据，并通过可视化手段分析结果，包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式，并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
Python全栈数据工程师养成攻略-全部代码实战详解国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本攻略提供全面资源，帮助初学者系统掌握Python全栈数据工程师的核心技能，包括数据处理、分析、数据库管理及Web开发。攻略详细指导如何使用.gitignore保持项目整洁，通过README.md文档深入了解项目内容，以及如何操作data目录中的数据集和codes目录中的Python代码，实现从数据处理到Web应用构建的全流程。学习内容涵盖数据ETL、Pand
Python爬虫实战：研究xmltodict库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫开发语言 xmltodict
1.引言1.1研究背景与意义气象数据在农业生产、交通规划、灾害预警等多个领域具有重要应用价值。传统的气象数据获取方式主要依赖于气象部门发布的统计信息，存在更新不及时、数据维度有限等问题。随着互联网技术的发展，气象网站提供了丰富的实时气象数据，但这些数据通常以HTML、XML等非结构化或半结构化形式存在，难以直接利用。因此，开发高效的数据采集与解析系统具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状网络爬虫
CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比 Matlab科研辅导帮 cnn gru 人工智能
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
数据分析案例-全球表面温度数据可视化与统计分析艾派森数据分析信息可视化 python 数据分析数据挖掘
‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
人脸识别常用数据集和Loss JL_Jessie 人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
【python】2.set集合一个玉米栗 python python
Set集合创建一个空集合使用set(),若创建的集合内元素有值可以使用creatset={'tom','arry','张三','李四'}集合内重复的元素会被自动去掉集合是无序的，可变类型的数据集合添加元素set.add('addname')-addname为要添加的元素set.remove():删除集合的元素set.update('添加元素包含字典，列表，集合'):向集合中更新元素set.clea
KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测 MatpyMaster 时间序列付费专栏神经网络人工智能深度学习
1.数据集介绍ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个15分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通)：描述了道路占用率。它包含2015年至2016年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据electrity（电力）：从2012年到2014年收集了321个客户每小时电力消耗。exchange
数据标注工具详解 Sally璐璐 ai 大数据
数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施，其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。以下从工具类型、核心功能、行业应用及技术趋势等方面进行系统介绍：一、主流数据标注工具分类与特性1.通用型标注平台LabelStudio由Heartex开发的开源工具，支持文本、图像、视频、音频及时间序列数据标注，可通过YAML自定义标注界面19。其内置质量控制机制（如标注审核、
Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求：实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能：使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能（准确率、混淆矩阵等）添加用户交互界面，允许用户绘制数字并进行识别。解题思路：使用sklearn加载MNIST数据
matplotlib 绘制热力图扶子 python matplotlib绘图代码 matplotlib python 经验分享热力图
1、功能介绍：使用了matplotlib和seaborn两个python库来创建并显示一个热力图。热力图是一种通过颜色变化来表示二维表格数据集中值分布的图形，适合用于展示矩阵数据或数据分析结果中的模式和趋势。2、代码部分：importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp#设置中文字体plt.rcParams['font.sa
22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年小唯啊小唯人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中，往往包含众多特征，但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重
mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc) 飞啦不休 mot数据集
使用mmdetection检测框架进行相关的训练，由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距，因此用于检测任务的时候，需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练，评估。HUST小菜鸡：将MOT17-Det数据集转成VOC格式zhuanlan.zhihu.com之前我写过一篇将MOT17转化成VOC格式的文章，但是该方法是一个分布的步骤，而且在实际操作过
python读取sas数据集_SASpy模块，利用Python操作SAS
SASpy模块打通了Python与SAS之间的连接。有了SASpy模块，我们就能够在Python中操控SAS。本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法，最后通过一个聚类分析的例子，来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程，以及对聚类结果的可视化。SASpy模块特点1、需要Python3.X及以上，SAS9.4及以上，需要Java环境；2、无论是本地SAS还是远程服务器上的SAS，都可以
说说自己Python 代码优化实践 chilavert318 大数据 linux 运维 python
今年上半年在外省做一个大数据相关的项目，在review项目组成员的代码时，发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈：10万条数据的清洗流程耗时近20分钟，CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现，看似简洁的Python代码背后，隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例，我们的程序在追求代码可读性时，往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间，从我实践中的代码就python开发，从内存
大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）超自然祈祷智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由 Alluxio 人工智能 AI 分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域，存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长，如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中，数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而，随着数据集的急剧增长，存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求，导致读写性
整合性安全总结（ISS）早期规划 qq_34062333 临床试验 NDA
1.ISS统一性建设工作启动1.1研究元数据标准化1.1.1不同类型研究元数据规范DBL研究锁定数据库后，需梳理元数据，确保信息完整准确，为后续分析奠定基础。OL研究进行中，实时更新元数据，反映研究进展，避免数据偏差影响结果。新启动研究，依据统一模板构建元数据，减少初期工作量，提高研究效率。1.1.2cADaM规范建立结合各类研究特点，制定跨研究核心分析数据集规范，提升数据整合性。规范涵盖数据结构
redis的持久化 2401_85327573 redis 数据库缓存
Redis的持久化机制是其重要特性之一，允许将内存中的数据保存到磁盘，以防止数据丢失或支持系统重启后数据恢复；Redis提供两种主要持久化方式：RDB（快照）和AOF（追加日志）。1.Redis持久化机制(1)RDB（快照）RDB持久化通过定期将内存中的数据集快照保存到磁盘上的二进制文件。-工作原理：-Redis在满足特定条件（如时间间隔或操作次数）时，触发快照操作。-优点：-文件紧凑，适合备份和
数据霸权与公共利益的博弈：强制许可制度能否打破数字帝国的城墙
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作，AI辅助当数据成为新贵：一场静默的“圈地运动”2025年的某个清晨，某头部电商平台的数据库负责人在晨会上宣布：“我们的用户行为数据集已覆盖8亿活跃用户，这是我们的护城河。”这句话背后，藏着一个被忽视的真相：数据的排他性权利正在催生新的垄断形态——那些掌握海量数据的企业，正悄然构建起数字时代的“封建领地”。数据知识产权的排他性，本意是保护企业对数据的投入与创新，但
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode 通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
mongoDB 用户管理开窍的石头 mongoDB用户管理
1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu java spring local global transaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHP yii2
响应格式当处理一个 RESTful API 请求时，一个应用程序通常需要如下步骤来处理响应格式：确定可能影响响应格式的各种因素，例如媒介类型，语言，版本，等等。这个过程也被称为 content negotiation。资源对象转换为数组，如在 Resources 部分中所描述的。通过 [[yii\rest\Serializer]]
MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方二、索引内嵌文档可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScript jquery Web html5 css
体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad 预装改装 windows 7 windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！缘由小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是： http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz 2、WinSCP(ftp上传工
mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 mongodb 纵观千象
/* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAO POJO DTO po VO BO
PO(persistant object) 持久对象在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象通
算法复杂度 Wuaner Algorithm
Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/

hadoop权威指南中的ncdc数据下载地址

你可能感兴趣的:(hadoop,NCDC,气象数据集)