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17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means
不二人生
SparkML实战算法spark-ml聚类
SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选到一个类上,一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(BisectingKMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇
- 程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法
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Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离(相似度)划分成不同类别的算法,它无需借助外部标记,因此也是一种无监督学习算法。什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
- 聚类算法-Kmeans聚类
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一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤:选择K值:首先,你需要决定将数据分成多少个簇,即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法(如肘部法则)来
- 机器学习 | 距离计算
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机器学习基础无监督学习#聚类算法机器学习无监督学习聚类距离计算
文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离(有序属性)1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离(无序属性)3.MinkovDM距离(混合属性)4.加权距离(重要性不同)参考资料相关文章:机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习|KMeans与KMeans++原理无监督学习|KMeans之Skleaen实现:电影评分聚类距离计算对函数dist(⋅,⋅)dist(\cdot,\cdot)dist(⋅
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GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
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全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
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点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务,它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法,可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例,使用的是scikit-learn库:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
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k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小
- Kmeans、混合高斯模型、EM 算法
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混合高斯模型(MixturesofGaussians)和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊,属于硬指定,从k个类别中硬选出一个给样例,而不是对每个类别赋予不同的概率。总体思想还是一个迭代优化过程,有目标函数,也有参数变量,只是多了个隐含变量,确定其他参数估计隐含变量,再确定隐含变量估
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1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),原型表示模板的意思,就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程,常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类,混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
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基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现一:基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵:publicObjectreadFile(StringfileName){Listuser=newArrayList();double[][]weight=newdouble[user_num][keyword_num];Listobj=newArrayList(
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基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法Kmeans聚类算法协同过滤聚类算法kmeans协同过滤聚类聚类算法协同过滤协同过滤数据聚类
Kmeans聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法,算法很简单,主要是将距离最近的点聚到一起,不断遍历点与簇中心的距离,并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合,通过最近距离和遍历次数来控制输出最终的结果。初始的簇中心、遍历次数、最小距离会影响最终的结果。具体的聚类算法过程不详细讲解,网上资料很多,本文主要是java语言实现,1000个点(本文是
- [解决sklearn的KMeans运行报错]AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘
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将threadpoolctl从版本2.2.0升级到版本3.1.0pipinstall--upgradethreadpoolctl==3.1.0
- 159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类
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matlab工程应用算法matlab聚类无监督学习基于密度的噪声应用空间聚类
基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类,聚类结果效果好,DBSCAN不要求我们指定集群的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心,聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的过程形成的。优于kmeans。程序已调通,可直接运行。159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)
- 机器学习各种算法汇总模板
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机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- R语言编程-Tidyverse 书籍 - 第三章 - 统计建模
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1整洁模型结果-broom包tidyverse主张以‘‘整洁的”数据框作为输入,但是lm,nls,t.test,kmeans等模型的输出结果,却是‘‘不整洁的”列表。broom包实现将模型输出结果转化为整洁的tibble,且列名规范一致,方便后续取用;另外,与tidyr包中的nest()/unnest()函数以及purrr包中的map_*()系列函数连用,非常便于批量建模和批量整合模型结果。bro
- 【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法
Sunflow007
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
- 【机器学习】Kmeans如何选择k值
TwcatL_tree
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确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果,因此选择合适的K值非常重要。以下是一些常见的方法来选择K值:手肘法:该方法基于绘制聚类内误差平方和(SSE)与K值之间的关系图。随着K值的增加,SSE会逐渐降低,但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”,这个点就是最佳的K值。轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离
- sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法
weixin_39997695
sklearnkmeans聚类中心
1引例经过前面一些列的介绍,我们已经接触到了多种回归和分类算法。并且这些算法有一个共同的特点,那就是它们都是有监督的(supervised)学习任务。接下来,笔者就开始向大家介绍一种无监督的(unsupervised)经典机器学习算法——聚类。同时,由于笔者仅仅只是对Kmeans框架下的聚类算法较为熟悉,因此在后续的几篇文章中笔者将只会介绍Kmeans框架下的聚类算法,包括:Kmeans、Kmea
- sklearn-第五节(K-means算法)
~一段浮华
sklearn算法kmeans
1.k-means聚类算法思想kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。其算法思想大致为:先从样本集中随机选取k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这k个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中,对于新的簇计算各个簇的新的
- kmeans实例及代码
morie_li
聚类和决策树一样,属于无监督学习。也就是说数据样本只有特征x,没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别,将同类别的样本放在一起。kmeans的具体逻辑如下:1.随机选取k个簇心;2.对于每一个样例,计算其属于的类;3.循环完所有的样例后,重新计算每个簇的簇心;4.重复第二步第三部,直到簇心不再变化或达到最大迭代值。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplota
- Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
爱睡觉的琪
sklearn机器学习python
1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型(树形模型)不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF、XGboost。而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用:使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。且是针对每一个特征维度来做的,而不是针
- 数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
Tony Einstein
特征工程机器学习python算法特征工程数据标准化
一、数据无量纲化将不同规格的数据转换到同一规格,或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”。在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如K近邻,KMeans聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树、不需要无量
- 全面解析 Kmeans 聚类算法(Python)
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算法聚类python机器学习人工智能
作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法:传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度
- python实现K-means的代码
噶噶~
统计学机器学习pythonkmeans机器学习
importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']mpl.rcParam
- [Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例
老狼IT工作室
python机器学习pythonscikit-learn
什么是无监督学习?无监督学习是机器学习中的一种方法,其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中,算法不依赖于任何先验的标签信息,而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中,算法会将相似的数据点归为一类;在降维中,算法会将高维数据映射到低维空间;在异常检测中,算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
- kmeans聚类算法C++实现
crazybobo1207
算法kmeans聚类c++
先上作业题,大一的童鞋写这个,确实有一丁丁难。题目中出现了“这些点不重合”、“挑选K个不同点”的字眼,对于前者,使用c++的set可以直接去重,对于后者,可以采用“不放回抽样”。第一步,搭好程序框架,设计好数据结构,不涉及具体算法。看起来有些多,其实有些代码可以不要,比如用彩色输出内容。里面有一些c++的语法,可以用c替换,比如:容器vectorvec_all_point;可以替换为结构体数组Po
- kmeans聚类代码
kelly1250230225
聚类kmeans机器学习
参考知乎大神的技术代码代码教程一列数据聚类,现在将代码贴上,中间有图显示有点问题,但是不影响最后结果的输出importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings('ignore')mos=pd.
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。