wenyusuran
wenyusuran

随机抽样一致性算法

本文翻译自维基百科，英文原文地址是：http://en.wikipedia.org/wiki/ransac，如果您英语不错，建议您直接查看原文。
    RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。
    RANSAC的基本假设是：
（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；
（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；
（3）除此之外的数据属于噪声。
    局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。
    RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。

本文内容
1 示例
2 概述
3 算法
4 参数
5 优点与缺点
6 应用
7 参考文献
8 外部链接

一、示例
    一个简单的例子是从一组观测数据中找出合适的2维直线。假设观测数据中包含局内点和局外点，其中局内点近似的被直线所通过，而局外点远离于直线。简单的最小二乘法不能找到适应于局内点的直线，原因是最小二乘法尽量去适应包括局外点在内的所有点。相反，RANSAC能得出一个仅仅用局内点计算出模型，并且概率还足够高。但是，RANSAC并不能保证结果一定正确，为了保证算法有足够高的合理概率，我们必须小心的选择算法的参数。
随机抽样一致性算法_第1张图片随机抽样一致性算法_第2张图片
左图：包含很多局外点的数据集       右图：RANSAC找到的直线（局外点并不影响结果）


二、概述
    RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。
    RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：
    1.有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
    2.用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。
    3.如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
    4.然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为它仅仅被初始的假设局内点估计过。
    5.最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
    这个过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。


三、算法
    伪码形式的算法如下所示：
输入：
data —— 一组观测数据
model —— 适应于数据的模型
n —— 适用于模型的最少数据个数
k —— 算法的迭代次数
t —— 用于决定数据是否适应于模型的阀值
d —— 判定模型是否适用于数据集的数据数目
输出：
best_model —— 跟数据最匹配的模型参数（如果没有找到好的模型，返回null）
best_consensus_set —— 估计出模型的数据点
best_error —— 跟数据相关的估计出的模型错误

iterations = 0
best_model = null
best_consensus_set = null
best_error = 无穷大
while ( iterations < k )
    maybe_inliers = 从数据集中随机选择n个点
    maybe_model = 适合于maybe_inliers的模型参数
    consensus_set = maybe_inliers

    for ( 每个数据集中不属于maybe_inliers的点 ）
        if ( 如果点适合于maybe_model，且错误小于t ）
            将点添加到consensus_set
    if （ consensus_set中的元素数目大于d ）
        已经找到了好的模型，现在测试该模型到底有多好
        better_model = 适合于consensus_set中所有点的模型参数
        this_error = better_model究竟如何适合这些点的度量
        if ( this_error < best_error )
            我们发现了比以前好的模型，保存该模型直到更好的模型出现
            best_model =  better_model
            best_consensus_set = consensus_set
            best_error =  this_error
    增加迭代次数
返回 best_model, best_consensus_set, best_error

    RANSAC算法的可能变化包括以下几种：
    （1）如果发现了一种足够好的模型（该模型有足够小的错误率），则跳出主循环。这样可能会节约计算额外参数的时间。
    （2）直接从maybe_model计算this_error，而不从consensus_set重新估计模型。这样可能会节约比较两种模型错误的时间，但可能会对噪声更敏感。

四、参数
    我们不得不根据特定的问题和数据集通过实验来确定参数t和d。然而参数k（迭代次数）可以从理论结果推断。当我们从估计模型参数时，用p表示一些迭代过程中从数据集内随机选取出的点均为局内点的概率；此时，结果模型很可能有用，因此p也表征了算法产生有用结果的概率。用w表示每次从数据集中选取一个局内点的概率，如下式所示：
    w = 局内点的数目 / 数据集的数目
    通常情况下，我们事先并不知道w的值，但是可以给出一些鲁棒的值。假设估计模型需要选定n个点，wn是所有n个点均为局内点的概率；1 − wn是n个点中至少有一个点为局外点的概率，此时表明我们从数据集中估计出了一个不好的模型。 (1 − wn)k表示算法永远都不会选择到n个点均为局内点的概率，它和1-p相同。因此，
    1 − p = (1 − wn)k
    我们对上式的两边取对数，得出
    
    值得注意的是，这个结果假设n个点都是独立选择的；也就是说，某个点被选定之后，它可能会被后续的迭代过程重复选定到。这种方法通常都不合理，由此推导出的k值被看作是选取不重复点的上限。例如，要从上图中的数据集寻找适合的直线，RANSAC算法通常在每次迭代时选取2个点，计算通过这两点的直线maybe_model，要求这两点必须唯一。
    为了得到更可信的参数，标准偏差或它的乘积可以被加到k上。k的标准偏差定义为：
    
五、优点与缺点
    RANSAC的优点是它能鲁棒的估计模型参数。例如，它能从包含大量局外点的数据集中估计出高精度的参数。RANSAC的缺点是它计算参数的迭代次数没有上限；如果设置迭代次数的上限，得到的结果可能不是最优的结果，甚至可能得到错误的结果。RANSAC只有一定的概率得到可信的模型，概率与迭代次数成正比。RANSAC的另一个缺点是它要求设置跟问题相关的阀值。
    RANSAC只能从特定的数据集中估计出一个模型，如果存在两个（或多个）模型，RANSAC不能找到别的模型。


六、应用
    RANSAC算法经常用于计算机视觉，例如同时求解相关问题与估计立体摄像机的基础矩阵。


七、参考文献

  • Martin A. Fischler and Robert C. Bolles (June 1981). "Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography". Comm. of the ACM 24: 381–395.doi:10.1145/358669.358692.
  • David A. Forsyth and Jean Ponce (2003). Computer Vision, a modern approach. Prentice Hall. ISBN 0-13-085198-1.
  • Richard Hartley and Andrew Zisserman (2003). Multiple View Geometry in Computer Vision (2nd ed.). Cambridge University Press.
  • P.H.S. Torr and D.W. Murray (1997). "The Development and Comparison of Robust Methods for Estimating the Fundamental Matrix". International Journal of Computer Vision 24: 271–300. doi:10.1023/A:1007927408552.
  • Ondrej Chum (2005). "Two-View Geometry Estimation by Random Sample and Consensus". PhD Thesis.http://cmp.felk.cvut.cz/~chum/Teze/Chum-PhD.pdf
  • Sunglok Choi, Taemin Kim, and Wonpil Yu (2009). "Performance Evaluation of RANSAC Family". In Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC). http://www.bmva.org/bmvc/2009/Papers/Paper355/Paper355.pdf.

八、外部链接

  • RANSAC Toolbox for MATLAB. A research (and didactic) oriented toolbox to explore the RANSAC algorithm inMATLAB. It is highly configurable and contains the routines to solve a few relevant estimation problems.
  • Implementation in C++ as a generic template.
  • RANSAC for Dummies A simple tutorial with many examples that uses the RANSAC Toolbox for MATLAB.
  • 25 Years of RANSAC Workshop

九、后话

    本文在翻译的过程中参考了沈乐君的文章《随机抽样一致性算法RANSAC源程序和教程》。Ziv Yaniv已经用C++实现了RANSAC，您可以点击这里下载源程序。

不过，如果时间允许的话，我打算自己动手用C#去实现RANSAC算法，原因有两个：

    （1）熟悉算法的最佳途径是自己去实现它；

    （2）方便使用.net的同志们利用RANSAC。

    感谢您耐心看完我的蹩脚翻译，希望对您有所帮助。

RANSAC C++ examples

Fri, 08/06/2010 - 17:11 — jlblanco

 

 

1. RANSAC algorithm


MRPT comprises a generic C++ implementation of this robust model fit algorithm.
For a theoretical description of the algorithm, refer to this Wikipedia article and the cites herein.

See also the excellent MATLAB toolkit by Kovesi, on which MRPT's implementation is strongly based.

Note: In MRPT 0.9.4 a new RANSAC implementation was introduced which can be used to fit a model using both RANSAC and a simple genetic-like modification of RANSAC. Refer to the template class mrpt::math::ModelSearch.
 

2. C++ Examples


A few sample applications of RANSAC are provided with MRPT. The generic implementation can be found in the class mrpt::math::RANSAC_template, whose main method is:

01 static bool mrpt::math::RANSAC_Template< NUMTYPE >::execute (
02     const CMatrixTemplateNumeric< NUMTYPE > & data,
03     TRansacFitFunctor                         fit_func,
04     TRansacDistanceFunctor                    dist_func,
05     TRansacDegenerateFunctor                  degen_func,
06     const double                              distanceThreshold,
07     const unsigned int                        minimumSizeSamplesToFit,
08     mrpt::vector_size_t                     & out_best_inliers,
09     CMatrixTemplateNumeric< NUMTYPE >       & out_best_model,
10     bool                                      verbose = false,
11     const double                              prob_good_sample = 0.999,
12     const size_t                              maxIter = 2000
13     ) 

For the complete documentation of this class, please see mrpt::math::RANSAC_Template<>.

A complete example of how to use this templatized version can be found in: http://mrpt.googlecode.com/svn/trunk/samples/ransac-demo-plane3D/

There exist as well other application-specific methods (like the N-planes detector), which instantiate the generic template to offer a more user-friendly interface for each specific problem. See mrpt::math::ransac_detect_3D_planes and the "RANSAC detectors" module, part of the library mrpt-base.
 

 

2.1 Fit a 3D plane


The source for this example can be found in: http://mrpt.googlecode.com/svn/trunk/samples/ransac-demo-plane3D

This is the resulting fit plane. Average execution time for 300 inliers and 100 outliers is 0.5 milliseconds on a Pentium M @ 2.0Ghz.
 



2.2 Fit a number of 3D planes


The source for this example can be found in http://mrpt.googlecode.com/svn/trunk/samples/ransac-demo-applications.
The method tries to identify an unknown number of planes in a point cloud, given a threshold for considering a point as an inlier and a minimum number of inliers to consider a plane hypothesis as valid. Average execution time for 3 planes x 300 inliers and 300 outliers is 60ms on a Pentium M @ 2.0Ghz.



2.3 Fit a number of 2D lines


The source for this example can be found in http://mrpt.googlecode.com/svn/trunk/samples/ransac-demo-applications.
These are the resulting fit lines.


 

2.4. Data association with RANSAC

See: Example:ransac-data-association.

 

Applications[edit]

The RANSAC algorithm is often used in computer vision, e.g., to simultaneously solve the correspondence problem and estimate the fundamental matrixrelated to a pair of stereo cameras.

我的数学之美（一）——RANSAC算法详解

    博客分类： 
  • 图像识别、机器学习、数据挖掘
算法 C C++ C# J#
给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。 

生产实践中的数据往往会有一定的偏差。例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系，Y=aX+b，我们想确定参数a与b的具体值。通过实验，可以得到一组X与Y的测试值。虽然理论上两个未知数的方程只需要两组值即可确认，但由于系统误差的原因，任意取两点算出的a与b的值都不尽相同。我们希望的是，最后计算得出的理论模型与测试值的误差最小。大学的高等数学课程中，详细阐述了最小二乘法的思想。通过计算最小均方差关于参数a、b的偏导数为零时的值。事实上，在很多情况下，最小二乘法都是线性回归的代名词。 

遗憾的是，最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况，假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型（比方说只有20%的数据时符合模型的）时，最小二乘法就显得力不从心了。例如下图，肉眼可以很轻易地看出一条直线（模式），但算法却找错了。 

随机抽样一致性算法_第3张图片

RANSAC算法的输入是一组观测数据（往往含有较大的噪声或无效点），一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证： 

  • 有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
  • 用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。
  • 如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
  • 然后，用所有假设的局内点去重新估计模型（譬如使用最小二乘法），因为它仅仅被初始的假设局内点估计过。
  • 最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
  • 上述过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。


整个过程可参考下图： 

随机抽样一致性算法_第4张图片

关于算法的源代码，Ziv Yaniv曾经写一个不错的C++版本，我在关键处增补了注释： 
C代码   收藏代码
  1. #include <math.h>  
  2. #include "LineParamEstimator.h"  
  3.   
  4. LineParamEstimator::LineParamEstimator(double delta) : m_deltaSquared(delta*delta) {}  
  5. /*****************************************************************************/  
  6. /* 
  7.  * Compute the line parameters  [n_x,n_y,a_x,a_y] 
  8.  * 通过输入的两点来确定所在直线，采用法线向量的方式来表示，以兼容平行或垂直的情况 
  9.  * 其中n_x,n_y为归一化后，与原点构成的法线向量，a_x,a_y为直线上任意一点 
  10.  */  
  11. void LineParamEstimator::estimate(std::vector<Point2D *> &data,   
  12.                                                                     std::vector<double> &parameters)  
  13. {  
  14.     parameters.clear();  
  15.     if(data.size()<2)  
  16.         return;  
  17.     double nx = data[1]->y - data[0]->y;  
  18.     double ny = data[0]->x - data[1]->x;// 原始直线的斜率为K，则法线的斜率为-1/k  
  19.     double norm = sqrt(nx*nx + ny*ny);  
  20.       
  21.     parameters.push_back(nx/norm);  
  22.     parameters.push_back(ny/norm);  
  23.     parameters.push_back(data[0]->x);  
  24.     parameters.push_back(data[0]->y);          
  25. }  
  26. /*****************************************************************************/  
  27. /* 
  28.  * Compute the line parameters  [n_x,n_y,a_x,a_y] 
  29.  * 使用最小二乘法，从输入点中拟合出确定直线模型的所需参量 
  30.  */  
  31. void LineParamEstimator::leastSquaresEstimate(std::vector<Point2D *> &data,   
  32.                                                                                             std::vector<double> &parameters)  
  33. {  
  34.     double meanX, meanY, nx, ny, norm;  
  35.     double covMat11, covMat12, covMat21, covMat22; // The entries of the symmetric covarinace matrix  
  36.     int i, dataSize = data.size();  
  37.   
  38.     parameters.clear();  
  39.     if(data.size()<2)  
  40.         return;  
  41.   
  42.     meanX = meanY = 0.0;  
  43.     covMat11 = covMat12 = covMat21 = covMat22 = 0;  
  44.     for(i=0; i<dataSize; i++) {  
  45.         meanX +=data[i]->x;  
  46.         meanY +=data[i]->y;  
  47.   
  48.         covMat11    +=data[i]->x * data[i]->x;  
  49.         covMat12    +=data[i]->x * data[i]->y;  
  50.         covMat22    +=data[i]->y * data[i]->y;  
  51.     }  
  52.   
  53.     meanX/=dataSize;  
  54.     meanY/=dataSize;  
  55.   
  56.     covMat11 -= dataSize*meanX*meanX;  
  57.         covMat12 -= dataSize*meanX*meanY;  
  58.     covMat22 -= dataSize*meanY*meanY;  
  59.     covMat21 = covMat12;  
  60.   
  61.     if(covMat11<1e-12) {  
  62.         nx = 1.0;  
  63.             ny = 0.0;  
  64.     }  
  65.     else {      //lamda1 is the largest eigen-value of the covariance matrix   
  66.                //and is used to compute the eigne-vector corresponding to the smallest  
  67.                //eigenvalue, which isn't computed explicitly.  
  68.         double lamda1 = (covMat11 + covMat22 + sqrt((covMat11-covMat22)*(covMat11-covMat22) + 4*covMat12*covMat12)) / 2.0;  
  69.         nx = -covMat12;  
  70.         ny = lamda1 - covMat22;  
  71.         norm = sqrt(nx*nx + ny*ny);  
  72.         nx/=norm;  
  73.         ny/=norm;  
  74.     }  
  75.     parameters.push_back(nx);  
  76.     parameters.push_back(ny);  
  77.     parameters.push_back(meanX);  
  78.     parameters.push_back(meanY);  
  79. }  
  80. /*****************************************************************************/  
  81. /* 
  82.  * Given the line parameters  [n_x,n_y,a_x,a_y] check if 
  83.  * [n_x, n_y] dot [data.x-a_x, data.y-a_y] < m_delta 
  84.  * 通过与已知法线的点乘结果，确定待测点与已知直线的匹配程度；结果越小则越符合，为 
  85.  * 零则表明点在直线上 
  86.  */  
  87. bool LineParamEstimator::agree(std::vector<double> &parameters, Point2D &data)  
  88. {  
  89.     double signedDistance = parameters[0]*(data.x-parameters[2]) + parameters[1]*(data.y-parameters[3]);   
  90.     return ((signedDistance*signedDistance) < m_deltaSquared);  
  91. }  


RANSAC寻找匹配的代码如下： 
C代码   收藏代码
  1. /*****************************************************************************/  
  2. template<class T, class S>  
  3. double Ransac<T,S>::compute(std::vector<S> &parameters,   
  4.                                                       ParameterEsitmator<T,S> *paramEstimator ,   
  5.                                                     std::vector<T> &data,   
  6.                                                     int numForEstimate)  
  7. {  
  8.     std::vector<T *> leastSquaresEstimateData;  
  9.     int numDataObjects = data.size();  
  10.     int numVotesForBest = -1;  
  11.     int *arr = new int[numForEstimate];// numForEstimate表示拟合模型所需要的最少点数，对本例的直线来说，该值为2  
  12.     short *curVotes = new short[numDataObjects];  //one if data[i] agrees with the current model, otherwise zero  
  13.     short *bestVotes = new short[numDataObjects];  //one if data[i] agrees with the best model, otherwise zero  
  14.       
  15.   
  16.               //there are less data objects than the minimum required for an exact fit  
  17.     if(numDataObjects < numForEstimate)   
  18.         return 0;  
  19.         // 计算所有可能的直线，寻找其中误差最小的解。对于100点的直线拟合来说，大约需要100*99*0.5=4950次运算，复杂度无疑是庞大的。一般采用随机选取子集的方式。  
  20.     computeAllChoices(paramEstimator,data,numForEstimate,  
  21.                                         bestVotes, curVotes, numVotesForBest, 0, data.size(), numForEstimate, 0, arr);  
  22.   
  23.        //compute the least squares estimate using the largest sub set  
  24.     for(int j=0; j<numDataObjects; j++) {  
  25.         if(bestVotes[j])  
  26.             leastSquaresEstimateData.push_back(&(data[j]));  
  27.     }  
  28.         // 对局内点再次用最小二乘法拟合出模型  
  29.     paramEstimator->leastSquaresEstimate(leastSquaresEstimateData,parameters);  
  30.   
  31.     delete [] arr;  
  32.     delete [] bestVotes;  
  33.     delete [] curVotes;   
  34.   
  35.     return (double)leastSquaresEstimateData.size()/(double)numDataObjects;  
  36. }  


在模型确定以及最大迭代次数允许的情况下，RANSAC总是能找到最优解。经过我的实验，对于包含80%误差的数据集，RANSAC的效果远优于直接的最小二乘法。 

RANSAC可以用于哪些场景呢？最著名的莫过于图片的拼接技术。优于镜头的限制，往往需要多张照片才能拍下那种巨幅的风景。在多幅图像合成时，事先会在待合成的图片中提取一些关键的特征点。计算机视觉的研究表明，不同视角下物体往往可以通过一个透视矩（3X3或2X2）阵的变换而得到。RANSAC被用于拟合这个模型的参数（矩阵各行列的值），由此便可识别出不同照片中的同一物体。可参考下图： 







另外，RANSAC还可以用于图像搜索时的纠错与物体识别定位。下图中，有几条直线是SIFT匹配算法的误判，RANSAC有效地将其识别，并将正确的模型（书本）用线框标注出来： 

随机抽样一致性算法_第5张图片 


References[edit]

  • Martin A. Fischler and Robert C. Bolles (June 1981). "Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography". Comm. of the ACM 24 (6): 381–395. doi:10.1145/358669.358692.
  • David A. Forsyth and Jean Ponce (2003). Computer Vision, a modern approach. Prentice Hall. ISBN 0-13-085198-1.
  • Richard Hartley and Andrew Zisserman (2003). Multiple View Geometry in Computer Vision (2nd ed.). Cambridge University Press.
  • P.H.S. Torr and D.W. Murray (1997). "The Development and Comparison of Robust Methods for Estimating the Fundamental Matrix". International Journal of Computer Vision 24 (3): 271–300. doi:10.1023/A:1007927408552.
  • Ondrej Chum (2005). "Two-View Geometry Estimation by Random Sample and Consensus". PhD Thesis
  • Sunglok Choi, Taemin Kim, and Wonpil Yu (2009). "Performance Evaluation of RANSAC Family". In Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC).

External links[edit]

  • RANSAC Toolbox for MATLAB. A research (and didactic) oriented toolbox to explore the RANSAC algorithm in MATLAB. It is highly configurable and contains the routines to solve a few relevant estimation problems.
  • Implementation in C++ as a generic template.
  • RANSAC for Dummies A simple tutorial with many examples that uses the RANSAC Toolbox for MATLAB.
  • 25 Years of RANSAC Workshop
  • Source code for RANSAC in MATLAB
  • Ransac.js Javascript implementation with visual representation of the iterations (Example of 2D Line fitting).
  • ransac.py Python implementation for Scipy/Numpy.

你可能感兴趣的:(随机抽样一致性算法)

  • Open3D 使用RANSAC分割平面 今夕是何年， 单目+双目计算机视觉
    目录1，概述2，拟合平面3，实现过程4，主要函数：defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5，代码实现6，结果展示1，概述随机抽样一致性算法QRANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。RANSAC算法本质上由两步组成
  • MATLAB|基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化 科研工作站 电动汽车matlab电动汽车动态电价场景分析无序充电有序充电粒子群
    目录主要内容模型研究一、蒙特卡洛模拟部分代码部分结果一览下载链接主要内容该模型参考文献《基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化》，采用蒙特卡洛随机抽样方法来模拟电动汽车无序充电状态下的负荷曲线，并设置三个对比算例--基础场景（无电动汽车）、电动汽车无序充电和电动汽车有序充电场景，有序充电场景以电网端负荷差最小和用户侧充电成本最经济为目标，通过粒子群算法进行求解，程序采用matlab+matp
  • 2022年最新Kubernetes常见面试题汇总 云小七 kubernetes容器云原生java
    常规题1.简述etcd及其特点答∶etcd是CoreOS团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（servicediscovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。特点∶●简单∶支持REST风格的HTTP+JSONAPI●安全∶支持HTTPS方式的访问●快速：支持并发1k/s的写操作●可靠∶支持分布式结构，基于Raft的一致性算法
  • 大数据生态圈里的一致性算法 宇宙湾
    大数据生态圈中，保证一致性的方式举不胜举Hadoop用Zookeeper（Zab，Paxos+事务顺序）ElasticSearch用Hash路由算法（非一致性Hash）Cassandra用Gossip闲话算法Redis用Raft选举算法他们各有什么区别，为什么会如此选型？Paxos选举算法Paxos是最先解决拜占庭将军问题的算法，利用过半选举的机制，保证了集群数据副本的一致性（微服务中服务注册与发
  • 【微服务】Etcd实现服务器注册和发现|Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper 比较 bdview 分布式数据库大数据etcdpython
    目录Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper的比较Etcd服务注册与发现的必要：etcd简介etcd分布式一致性算法etcd应用场景etcd安装服务注册与发现实例(go语言)服务注册的简单实现1：服务注册的简单实现2：都是key-value存储，redis可以代替etcd吗？为什么选择Etcd而不选择Zookeeper附录附录1:etcd基本使用(数据库CURD和持久化等)数据库操
  • ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议-读书笔记2 泰格谢
    ZAB协议：Zookeeper并没有完全采用Paxos算法，而是使用ZookeeperAtomicBroadcast(ZAB，Zookeeper原子消息广播协议)协议保证数据一致性。ZAB协议并不像Paxos算法那样，是一种通用的分布式一致性算法，而是专门为Zookeeper设计的崩溃可恢复的原子广播消息算法。其核心是定义了那些会改变Zookeeper数据状态的事务请求处理方式，即：所有的事务都由
  • 数仓之TABLESAMPLE采样 Luckyforever%- HiveMaxComputemaxcomputehivesql大数据数据仓库数据分析
    前言在日常工作中，我们会对表中记录随机抽样然后探查，如何进行抽样就是本章要讲的重点。数仓中的抽样方法有很多，这里主要介绍一下：随机抽样、块抽样、桶抽样、分组抽样这四种，话不多说，直接上干货。随机抽样随机抽样就是给每行数据赋值一个随机数，排序之后进行抽样，主要分为：orderby，直接全局排序。distributeby+sortby，先分组再排序。orderByselect*fromuserinfo
  • k8s必知必会 小卒曹阿瞒 八股文分布式网络bigdata
    目录1、简述etcd及其特点etcd是CoreOS团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（servicediscovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。特点：简单：支持REST风格的HTTP+JSONAPI安全：支持HTTPS方式的访问快速：支持并发1k/s的写操作可靠：支持分布式结构，基于Raft的一致性算法，Raft是一
  • Hive3：数据随机抽样查询 生产队队长 HIVEhivehadoop
    一、适用场景大数据体系下，在真正的企业环境中，很容易出现很大的表，比如体积达到TB级别。对这种表一个简单的SELECT*都会非常的慢，哪怕LIMIT10想要看10条数据，也会走MapReduce流程，这个时间等待是不合适的。于是，Hive提供了快速抽样的解决办法，可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。二、实操1、基于随机分桶抽样语法SELECT...FROMtblTABLESAMPLE(BU
  • zookeeper 使用 SkTj
    zookeeper介绍zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目中的一个子项目，并且根据google发表的论文来实现的，接下来我们首先来安装使用下这个软件，然后再来探索下其中比较重要一致性算法。zookeeper安装和使用zookeeper的安装基本上可以按照http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/z
  • 长拖尾数据的采样方法 武小胖儿 数据分析机器学习算法人工智能数据处理
    以下内容来自于ChatGPT长拖尾数据的采样方式：对于具有长拖尾（长尾）分布的数据，通常使用传统的随机抽样方法可能不太适用，因为这样的分布意味着有一些极端值（outliers）会对整体分布产生较大影响。为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样，可以考虑以下一些方法：截断抽样（TruncatedSampling）：选择数据中的一个截断范围，只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断
  • 吴恩达机器学习—大规模机器学习 魏清宇
    学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于
  • 再读raft 小跑001
    背景raft以前看过，认为自己懂了，偶尔再回忆又发现不懂了，感觉还是没看到本质，再做下简单总结。是什么raft实际是日志复制一致性算法，特别是当服务器宕机之后仍然可以保证高可用以及一致性。核心思想是通过大多数一致来实现高可用以及一致性。当有三个节点的时候允许挂1台几点，当有5个节点的时候允许挂2个节点，由此来保证高可用；也主要是通过大多数来保证一致性，当主挂之后重新选主的时候需要大多数的同意才可以
  • excel统计分析——多组数据的秩和检验 maizeman126 excel统计分析秩和检验
    单因素资料不完全满足方差的基本假定时，可进行数据转换后再进行方差分析，但有时数据转换后仍不满足方差分析的基本假定，就只能进行秩和检验了。多组数据秩和检验的主要方法为Kruskal-Wallis检验，也称为Kruskal-Wallis秩和方差分析或H检验。Kruskal-Wallis不要求总体呈正态分布，但要求总体方差相等，为连续总体，各组效应相互独立，所有样本来自随机抽样，利用秩和来推断样本所在总
  • MATLAB实现随机森林回归算法 AI Dog 数学建模\MATLAB随机森林数学建模机器学习matlab数据挖掘
    随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建：随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂，
  • 机器学习9-随机森林 dracularking 机器学习python机器学习随机森林
    随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。以下是随机森林的主要特点和原理：1.决策树的集成：随机森林通过构建多个决策树来解决问题。每个决策树都是一种分类器，通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样：在构建每个决策树时，随机森林从原始数据
  • RandomForest（随机森林） 夏日丶
    fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier随机森林的随机表示2重随机.第一重是样本随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用：1、减少决策树带来的过拟合问题2、可以判断特征的重要性.n_e
  • Hyperledger Fabric模型和工具介绍 冯宇Ops
    在上一篇Linux环境下搭建HyperledgerFabric1.1开发环境的文章中，介绍了如何快速在本地运行起Fabric开发环境，在正式进入开发环节之前，需要先了解清楚Fabric的整个运行原理，才能更好的进行开发。建议读者先了解一下区块链技术的一些基本概念，主要包括区块，链，分布式一致性算法，智能合约等，以便更好的理解Fabric是如何将这些理论知识通过技术手段实现的。Fabric模型Fab
  • 【分布式技术专题】「Zookeeper中间件」Paxos协议的原理和实际运行中的应用流程分析 洛神灬殇 实战指南之分布式/微服务分布式zookeeper中间件
    Paxo算法介绍Paxos算法是莱斯利·兰伯特(LeslieLamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。Paxos产生背景Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一，其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值（决议）达成一致。Paxos算法主要是针对Zookeeper这样的master-slave集群对某个决议达成
  • 2024-02-05(Hive) 陈xr 随记日志hive
    1.Hive中抽样表数据对表进行随机抽样是非常有必要的。大数据体系下，在真正的企业环境中，很容易出现很大的表，比如体积达到TB级别的。对这种表一个简单的SELECT*都会非常的慢，哪怕LIMIT10想要看10条数据，也会走MapReduce流程，这个时间等待是非常不合适的。因此Hive提供了快速抽样的语法，可以快速的从大表中随机抽取一些数据供用户查看。随机抽样，本质上就是用TABLESAMPLE函
  • 学习：StatQuest-置信区间 小潤澤
    前言：置信区间，说白了例子：假设我们有一组数据（抽样而来，并非所有的），计算所抽取的样本的小鼠体重均值，但是呢，我们抽取的12只小鼠的均值并不能准确代表地球上所有老鼠的平均体重，那么我们就想确定一个范围，来代表总体小鼠的体重我们采用自助法：即对这12个样本进行有放回的随机抽样（即使抽取到有重复的也没关系），抽取12次构成个新的含有12个数据点的样本，并计算新的均值。重复很多很多次这样的操作：ima
  • 挖掘建模概述 三块给你买麻糬_31c3
    1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，通过完成这些任务，发现数据的价值，指导商业抉择，带来商业新价值。1.2数据挖掘建模过程1.2.1定义挖掘目标一般可以分为三类：把握趋势和模式、预测或分类、求最优解1.2.2数据取样常见的抽样方法包括：随机抽样、等距抽样、分层抽样、顺序抽样、分类抽样1.2.3数据探索这一步考虑的是数据集的
  • Opencv学习笔记——特征匹配 纸箱里的猫咪 Opencv学习笔记opencv计算机视觉学习
    文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Randomsampleconsensus，RANSAC）单应性矩阵Brute-Force蛮力匹配  通过SIFT算法可以得到图像关键点，通过比较两张图像的关键点，也就是比较关键点向量之间的差异，Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量，离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
  • 对半网格搜索HalvingSearchCV 恒c python机器学习人工智能
    对半网格搜索的概念对半网格搜索算法设计了一个精妙的流程，可以很好的权衡子集的大小与计算效率问题，我们来看具体的流程：1、首先从全数据集中无放回随机抽样出一个很小的子集d0d_0d0，并在d0d_0d0上验证全部参数组合的性能。根据d0d_0d0上的验证结果，淘汰评分排在后1/2的那一半参数组合2、然后，从全数据集中再无放回抽样出一个比d0d_0d0大一倍的子集d1d_1d1，并在d1d_1d1上验
  • Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解 小旺不正经 人工智能线性代数pytorch矩阵人工智能
    Tensor中统计学相关的函数torch.mean()#返回平均值torch.sum()#返回总和torch.prod()#计算所有元素的积torch.max()#返回最大值torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差torch.media
  • R语言 | 数据分析与处理 天下弈星~ R语言r语言数据分析开发语言大数据数据挖掘
    目录一、随机抽样1.1将随机抽样应用于扑克牌1.2种子值1.3模拟骰子1.4比重的设置二、再谈向量数据的抽取——以islands为实例三、数据框数据的抽取——重复值的处理3.1重复值的搜索3.2which()函数3.3抽取数据是去除重复值四、数据框数据的抽取——缺少值的处理4.1抽取数据时去除含NA值得行数据4.2na.omit()函数五、数据框的字段运算5.1基本数据框的字段运算5.2with(
  • docker swarm + nginx服务离线部署 浴火成诗 linux应用服务部署dockernginx运维
    简述本文为离线部署，仅供参考swarm概述（摘抄）Raft：一致性算法，在保证大多数管理节点存活的情况下，集群才能使用，所以就要求如果集群的话，manager节点必须>3台，如果是两个台，其中一台宕机，剩余的一台也将不可用，以致整个集群不可用。Manager：管理节点，用于管理工作节点。为了利用swarm模式的容错特性，Docker建议您根据组织的高可用性要求实现奇数个节点。当您有多个管理器时，您
  • ETCD数据库入门小案例 福海鑫森 肖邦etcd
    一、ETCD介绍etcd一个高可用、强一致性的服务发现存储仓库，它是一个高可用，高度一致的分布式键值存储的Key/Value存储系统，内部采用raft协议作为一致性算法。etcd和redis的区别etcd是一种分布式存储，更强调的是各个节点之间的通信，同步，确保各个节点上数据和事务的一致性，使得服务发现工作更稳定，本身单节点的写入能力并不强。redis更像是内存型缓存，虽然也有cluster做主从
  • Redis热Key问题解决方案汇总 Cat凯94 Redis数据库redis数据库缓存
    目录方法1:使用Memcached,常见使用在公司基础架构中方法2:拆分key,分摊读请求方法3:多级缓存,代理层面增加本地缓存+Redis+JVM缓存(Guava的LoadingCache,Caffeine等等)方法4:京东开源的hotkey工具Redis缓存问题Redis作为消息队列的优劣Redis热Key问题解决方案汇总Redis集群模式下保证可迁移和高可用——一致性算法热Key问题:当10
  • etcd技术解析：构建高可用分布式系统的利器 Memory_2020 etcd数据库
    1.引言随着云原生技术的兴起，分布式系统的构建变得愈发重要。etcd作为一个高可用的分布式键值存储系统，在这个领域发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨etcd的技术细节，以及如何利用它构建高可用的分布式系统。2.etcd简介etcd是一个开源的、分布式的键值存储系统，使用Go语言编写，基于Raft一致性算法实现数据的分布式存储和管理。它主要用于在分布式系统中存储配置信息、元数据等关键数据，提供了强
  • 异常的核心类Throwable 无量 java源码异常处理exception
    java异常的核心是Throwable，其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage，记录异常信息，getMessage核心方法，获取这个参数的值，我们可以自己定义自己的异常类，去继承这个Exception就可以了，方法基本上，用父类的构造方法就OK，所以这么看异常是不是很easy package com.natsu;
  • mongoDB 游标（cursor） 实现分页 迭代 开窍的石头 mongodb
    上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数，现在我们讲mongo中如何做分页查询      如何声明一个游标        var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});       迭代显示游标数
  • MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程 0624chenhong tomcatmysql
    最近mysql数据库经常死掉，用命令net stop mysql命令也无法停掉，关闭Tomcat的时候，出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下，大概就是程序没有对数据库连接释放，导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台，内部程序也不可能一下子给改掉的，就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统，用netstat -
  • 剖析如何与设计人员沟通 不懂事的小屁孩 工作
    最近做图烦死了，不停的改图，改图……。烦，倒不是因为改，而是反反复复的改，人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通，不明白如何使设计人员知道他所要的效果，结果只能是沟通变成了扯淡，改图变成了应付。 那应该如何与设计人员沟通呢？ 我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说，整天玩的都是点、线、面、配色，哪种构图看起来协调；哪种配色看起来合理心里跟明镜似的，
  • qq空间刷评论工具 换个号韩国红果果 JavaScript
    var a=document.getElementsByClassName('textinput'); var b=[]; for(var m=0;m<a.length;m++){ if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null) b.push(a[m]) } var l
  • S2SH整合之session 灵静志远 springAOPstrutssession
    错误信息： Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
  • xmp标签 a-john 标签
    今天在处理数据的显示上遇到一个问题： var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user + '</span>' + text + '</div></li>'; ulComme
  • Ajax的常用技巧（2）---实现Web页面中的级联菜单 aijuans Ajax
    在网络上显示数据，往往只显示数据中的一部分信息，如文章标题，产品名称等。如果浏览器要查看所有信息，只需点击相关链接即可。在web技术中，可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择，动态展开，并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中，一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息，放置到页面中对应的位置，然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
  • 天-安-门，好高 atongyeye 情感
        我是85后，北漂一族，之前房租1100，因为租房合同到期，再续，房租就要涨150。最近网上新闻，地铁也要涨价。算了一下，涨价之后，每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用，一个月就要涨200。内心苦痛。     晚上躺在床上一个人想了很久，很久。        我生在农
  • android 动画 百合不是茶 android透明度平移缩放旋转
    android的动画有两种  tween动画和Frame动画   tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果   Animation   动画 AlphaAnimation 渐变透明度 RotateAnimation 画面旋转 ScaleAnimation 渐变尺寸缩放 TranslateAnimation 位置移动 Animation
  • 查看本机网络信息的cmd脚本 bijian1013 cmd
    @echo 您的用户名是：%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt" @echo 您的机器名是：%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt" @echo ___________________>>"%userprofile%\
  • plsql 清除登录过的用户 征客丶 plsql
    tools---preferences----logon history---history  把你想要删除的删除 -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出， 我好及时改正，同时也让我们一起进步。 email ： binary_spac
  • 【Pig一】Pig入门 bit1129 pig
    Pig安装 1.下载pig   wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz   2. 解压配置环境变量      如果Pig使用Map/Reduce模式，那么需要在环境变量中，配置HADOOP_HOME环境变量   expor
  • Java 线程同步几种方式 BlueSkator volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
    为何要使用同步？      java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（如数据的增删改查），      将会导致数据不准确，相互之间产生冲突，因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用，      从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
  • StringUtils判断字符串是否为空的方法（转帖） BreakingBad nullStringUtils“”
    转帖地址：http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html   public static boolean isEmpty(String str)   　　判断某字符串是否为空，为空的标准是 str== null  或 str.length()== 0  
  • 编程之美-分层遍历二叉树 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class LevelTraverseBinaryTree { /** * 编程之美 分层遍历二叉树 * 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历，但这次要求输出换行，因此要
  • jquery取值和ajax提交复习记录 chengxuyuancsdn jquery取值ajax提交
    // 取值 // alert($("input[name='username']").val()); // alert($("input[name='password']").val()); // alert($("input[name='sex']:checked").val()); // alert($("
  • 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression comsci java应用服务器工作Excel嵌入式
    这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的，正如他所说的一样，我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用，并提出意见和建议。。。 ----------转帖--------------------------------------------------- IK Expression是一个开源的（OpenSource），可扩展的（Extensible），基于java语言
  • 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer daizj spring
    1、PropertyPlaceholderConfigurer Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类，它是用来解析Java Properties属性文件值，并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。 基本的使用方法是：(1) <bean id="propertyConfigurerForWZ&q
  • 二叉树:二叉搜索树 dieslrae 二叉树
        所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表. tree代码:
  • C语言字符串函数大全 dcj3sjt126com cfunction
    C语言字符串函数大全     函数名: stpcpy 功 能: 拷贝一个字符串到另一个 用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source); 程序例:   #include <stdio.h> #include <string.h>   int main
  • 友盟统计页面技巧 dcj3sjt126com 技巧
    在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated { [super viewWillAppear:animated]; [MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
  • window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法 flyvszhb javajdk
    window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法 本机已经安装了jdk1.7，而比较早期的项目需要依赖jdk1.6，于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7. 安装jdk1.6前，执行java -version得到 C:\Users\liuxiang2>java -version java version "1.7.0_21&quo
  • Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象 happyqing java创建子类对象父类对象
      1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了，子类对象中封装了父类对象，   2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
  • 跟我学spring3 目录贴及电子书下载 jinnianshilongnian spring
        一、《跟我学spring3》电子书下载地址： 《跟我学spring3》  （1-7 和 8-13） http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf     跟我学spring3系列 word原版 下载     二、 源代码下载 最新依
  • 第12章 Ajax（上） onestopweb Ajax
    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/
  • BI and EIM 4.0 at a glance blueoxygen BO
    http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787   有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~   New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include: Real-time in-memory computing –
  • Java线程中yield与join方法的区别 tomcat_oracle java
    长期以来，多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中，我得到了一个机会)，但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前，我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题，这一次，我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说，实际上我并没有用过其中任何一个方法，所以，如果你感觉有不恰当的地方，请提出讨论。 &nb
  • android Manifest.xml选项 阿尔萨斯 Manifest
    结构 继承关系 public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest 内部类 class Manifest.permission权限 class Manifest.permission_group权限组 构造函数 public Manifest () 详细 androi
  • Oracle实现类split函数的方 zhaoshijie oracle
    关键字：Oracle实现类split函数的方 项目里需要保存结构数据，批量传到后他进行保存，为了减小数据量，子集拼装的格式，使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个，也补全了一下。 CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100); cr
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他