- 基于用户的协同过滤以及ALS的混合召回算法
山水阳泉曲
算法机器学习人工智能矩阵python推荐算法线性代数
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- 向量数据库 Milvus:智能检索新时代
三余知行
「数智通识」「机器学习」数据库milvus智能检索高维数据检索AIGC维护
文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步,向量数据库的应用场景愈发广泛。Milvus作为一款优秀的开源向量数据库,凭借其强
- 探秘Elasticsearch:高性能搜索引擎的原理与应用场景(一)
凛鼕将至
搜索引擎elasticsearch大数据
本系列文章简介:本系列文章将探秘Elasticsearch的原理与应用场景,从基本原理到具体应用,带领读者全面了解这一强大的搜索引擎。首先我们将介绍Elasticsearch的基本原理,包括分布式架构、倒排索引和分片等核心概念。然后我们将深入探讨Elasticsearch的搜索原理,包括查询解析、相似度计算和布尔搜索等关键技术。接着我们将讨论Elasticsearch的索引和映射,了解如何对文档进
- 人工智能学习与实训笔记(六):神经网络之智能推荐系统
穿越光年
人工智能技术学习人工智能学习笔记
人工智能专栏文章汇总:人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理7.3.4数据读取器7.3.4网络构建7.3.4.1用户特征提取7.3.4.2电影特征提取7.3.4.3相似度计算7.3.4.4网络模型完整代码7.3根据推荐案例的思考七、智能推荐系统处理7.1常用
- hadoot离线与实时的电影推荐系统-计算机毕业设计源码10338
FYKJ_2010
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摘要随着互联网与移动互联网迅速普及,网络上的电影娱乐信息数量相当庞大,人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂,己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势,导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂,因此,如何综合各种算法的优势给用
- 使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习自然语言处理word2vectensorflow机器学习深度学习神经网络
目录介绍:搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1:建模2:预测:介绍:Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量,使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务,如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或
- HNSW的基本原理及使用
查叔笔录
本文首发于:http://xzyin.top/hnsw/转载请注明出处:http://xzyin.top/相关系列文章可参考:《大规模向量相似度计算(一)——hnswlib的基本使用示例》《大规模向量相似度计算(二)——hnswlib的参数含义》关注微信公众号:【charlie_mouse】进入技术交流群。1.Smallworldvs.Randomgraph在正式的介绍NSW和HNSW之前,先来了
- LLM大语言模型(六):RAG模式下基于PostgreSQL pgvector插件实现vector向量相似性检索
Hugo Lei
LLM工程语言模型postgresql人工智能LLM向量数据库embedding
目录HightLightMac上安装PostgreSQLDBever图形界面管理端创建DB使用向量检索vector相似度计算近似近邻索引HNSW近似近邻索引示例HightLight使用PostgreSQL来存储和检索vector,在数据规模非庞大的情况下,简单高效。可以和在线业务共用一套DB,减少其他组件的引入,降低复杂度,在业务初期可以极大的提升效率。Mac上安装PostgreSQL强烈建议使用
- Python与自然语言处理库Gensim实战
心梓知识
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一、Gensim简介Gensim是一款Python自然语言处理库。它能够自动化训练出一个文本语料库,然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中,每个语料库都是由一个个文档组成,每个文档则是由若干个单词组成。Gensim相对于其他Python自然语言处理库的优点在于它的速度和内存占用率较低。同时它还提供了许多文本处理的功能,比如文档相似度计算和主题建模等。二、安装Gensim在安装Gensim
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
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常规的文本相似度计算有TF-IDF,Simhash、编辑距离等方式,但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算,并不能结合语义分析,而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力,效果也不一定能达到我们满意的状态,随着大模型技术的日渐成熟,我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢?本文将结合文心一言4.0来介绍两种文本相似度分析的方法:方式一提供prompt,直接调用大模型接口
- 相似度计算
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衡量相同维度的不同向量之间的距离称之为两向量的相似度,其计算方法具体可查看这里参考文献:机器学习中的数学——距离定义:基础知识_知识距离定义-CSDN博客
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人帝
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Python的difflib库豪气现身,它拥有强大的文字比较功能,能帮你快速地找出不同点,使整合过程变得轻松愉快。什么是difflibdifflib是Python标准库的一部分,无需额外安装即可使用。这个库由多个部分组成,主要提供了用于比较序列之间的差异和相似度计算的类和函数。它可以用来比较文件、字符串等,并可以生成差异结果的多种报告,这样我们便可以直观地看到不同之处。由于difflib是随Pyt
- 我用Java写了一个协调过滤算法案例
还得是你大哥
java服务端java算法开发语言
协调过滤算法(CollaborativeFiltering)是一种基于用户行为数据的推荐算法。这里给出一个简单的Java实现案例,使用余弦相似度计算物品之间的相似度,并根据相似度为用户推荐物品。importjava.util.*;publicclassCollaborativeFiltering{publicstaticvoidmain(String[]args){//用户评分数据Map>user
- 基于BERT模型实现文本相似度计算
伪_装
自然语言处理深度学习bert深度学习自然语言
配置所需的包!pipinstalltransformers==2.10.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple!pipinstallHanziConv-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据预处理#-*-coding:utf-8-*-fromtorch.utils.dataimportDatasetfr
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BIT_666
Python深度学习transformer深度学习人工智能
目录一.引言二.传统Q/K/V三.TransformerQ/K/V-InputQuery-Q/K/V获取-Q/K相似度计算-注意力向量-MultiHead四.代码测试-初始化-Attention-Main五.总结一.引言Transformer的输入是我们的一个query句子,例如"我爱中国",但是Transformer处理时却1生3得到了Q/K/V,下面我们从传统机器学习和Transformer两
- 文本相似度计算
Logan_addoil
python大数据学习之旅python
相似度度量:计算个体间相似度相似度值越小,距离越大,相似度越大,距离越小余弦相似度:一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似例如:文本相似度计算1.找出两篇文章的关键词2.每篇文章各取出若干关键词,合并成一个集合,计算每篇文章对于这个词的词频3.生成两篇文章各自的词频向量4.计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似import
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代码讲故事
机器人智慧之心算法图搜索算法相似度语义匹配图文搜索图像搜索
全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求。Similarities:精准相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,覆盖文本、图像等领域,支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索Similarities相似度计算、语义匹配搜索工具包,实现了多种相似度计算、匹配搜索算法,支持文本、图像等。文本相似度计算(文本匹配)余弦相
- 文本相似度计算(一):距离方法
Jarkata
文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离(L2范数)、曼哈顿距离(L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1-Jaccard相似系数)2.4、余弦距离2.5、皮尔森相关系数2.5、编辑距离场景举例:1)计算Query和文档的相关度、2)问答系统中计算问题和答案的相似度、3)广
- 基于Python实现人脸识别相似度对比
摔跤猫子
python人脸识别相似度对比opencv
目录引言背景介绍目的和意义人脸识别的原理人脸图像获取人脸检测与定位人脸特征提取相似度计算基于Python的人脸相似度对比实现数据集准备人脸图像预处理特征提取相似度计算引言背景介绍人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和处理,从而实现自动识别和辨认人脸的技术。随着计算机视觉和模式识别领域的快速发展,人脸识别技术取得了长足的进步。从最早的基于特征点的方法到后来的基于深度学习的方法,人脸识别技术
- python计算地址相似度以及抽取省市区信息的库
AndersonHuang
数据挖掘GISNLPpythonnlp
前言 平时工作上会经常处理地理数据上关于地址地名的相似度计算,或者从地址中抽取省市区信息的内容,所以记录一下一些好用的python库。[MGeo应用]使用AI模型比较地址相似度#pipinstallcryptography#pipinstall"modelscope[nlp]"-fhttps://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/rep
- 推荐系统|1.3 相似度计算与推荐实例
晓源Galois
推荐系统深度学习推荐算法
二维矩阵中的第i行表示的第i首歌曲在各个用户的评价,而第j列代表的是第j个用户对各个歌曲的评价。如上图,整张二维表是有所空缺的,也就是说一些歌曲的评价信息是不全的。可以先行计算电影之间的相似度,并借由电影之间的相似度,预测电影的评分。比如sim(i,j)代表第i不电影和第j部电影的相似度,如果越相近,则评分将会越相像,且如果两者不像的话,甚至会起到负作用。
- 探索图像检索:从理论到实战的应用
TechLead KrisChang
机器学习深度学习人工智能
目录一、引言二、图像检索技术概述图像检索的基本概念图像检索与文本检索的区别特征提取技术相似度计算索引技术三、图像检索技术代码示例图像特征提取示例相似度计算索引技术四、图像搜索流程架构数据采集与预处理特征提取相似度计算与排名结果呈现与优化五、实际应用图像检索在电子商务领域的应用图像检索在社交媒体中的应用图像检索在云存储服务中的应用本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用,涵盖了特征提取、相
- 聚类算法(KMeans)模型评估方法(SSE、SC)及案例
小林打怪中
机器学习人工智能聚类算法模型评估
一、概述将相似的样本自动归到一个类别中,不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用欧式距离法;聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度:细聚类、粗聚类根据实现方法K-means:按照质心分类,主要介绍K-means,通用、普遍;层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚类的类别个数;DBSCAN聚类:一种基于密度的聚类算法
- PyTorch 中的距离函数深度解析:掌握向量间的距离和相似度计算
E寻数据
pytorchpython深度学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
目录Pytorch中Distancefunctions详解pairwise_distance用途用法参数数学理论公式示例代码cosine_similarity用途用法参数数学理论示例代码输出结果pdist用途用法参数数学理论示例代码总结Pytorch中Distancefunctions详解pairwise_distancetorch.nn.functional.pairwise_distance是
- 使用ES的快速实现内容相似性推荐
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问答系统:通过用户给出的一段描述性文本,通过相似度计算查找与用户输入接近的问题相似推荐:用户在浏览当前文章时,基于内容相似性推荐与本篇文章相似的文章more_like_this顾名思义就是帮我找到更多像这个文档的数据,为了便于讲解,这里先构建一个索引库,该索引库包含title和desc两个字段:PUT/search_data{"mappings":{"properties":{"title":{"
- 聚类算法之Kmeans聚类详解
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机器学习聚类kmeanspython肘方法轮廓系数法
聚类算法是无监督学习算法,它根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用的相似度计算方法有欧氏距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式。聚类算法的分类:按照聚类细粒度分类:细聚类和粗聚类根据实现方法分类:K-means:按照质心分类,主要介绍K-means,通用、普遍层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚
- NLP-文本处理:实体消歧/词义消歧(Entity Disambiguiation / Word Sense Disambiguation)
u013250861
#NLP基础/句法语义分析
一、简单方法1、提前构建好实体库(描述库)2、将文本转为向量将含有待消歧实体的文本句子AAA(实体前后各取10~20个单词),实体库中该实体的各种描述的句子(A1,A2,...A_1,A_2,...A1,A2,...)都转为向量,然后通过余弦相似度计算cos(A,A1),cos(A,A2),...cos(A,A_1),cos(A,A_2),...cos(A,A1),cos(A,A2),...,最后
- 余弦相似度的计算以及公式
爱打网球的小哥哥一枚吖
信息检索信息检索
公式:思想:余弦相似度的思想是通过计算两个向量之间的余弦值来衡量它们的相似程度。如果两个向量之间的夹角越小,它们的余弦值就越接近1,也就意味着它们越相似。而如果它们的夹角越大,余弦值就越接近0,也就意味着它们越不相似。因此,余弦相似度常用于文本分类、推荐系统、图像处理等领域,以评估两个向量之间的相似程度。计算:引用:余弦相似度计算_计算两个向量的余弦相似度-CSDN博客
- 深度学习理论方法:相似度计算
缘起性空、
深度学习人工智能神经网络
深度学习理论中的相似度计算,是衡量两个输入之间相似性或关联性的重要方法。它常用于比较输入是否相似或相关,广泛应用于推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域。通过相似度计算,我们能更好地了解数据的内在结构和关系,从而进行更高效的数据分析和处理。例如,在自然语言处理中,利用相似度计算可以比较两个文本的语义相似度,进而实现文本分类、聚类、情感分析等任务。而在图像识别领域,借助相似度计算可以比较两个图像的相
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少