详解HiveSQL执行计划第8页

ThreadLocal的用法及参数详解

引言ThreadLocal是Java中用于提供线程本地变量的类，它允许我们为每个线程创建独立的变量副本，即使多个线程并发地访问同一个变量，每个线程也能得到自己的本地副本而不互相干扰。ThreadLocal对于避免线程之间共享变量引起的线程安全问题非常有用，尤其是在多线程环境中。本文将详细讲解ThreadLocal的基本用法、应用场景、核心方法及其背后的工作原理。第一部分：ThreadLocal的作

CopyLower·2024-09-07 21:45

K8S发布应用步骤详解

前言首先以SpringBoot应用为例介绍一下k8s的发布步骤。1.从代码仓库下载代码，比如GitLab；2.接着是进行打包，比如使用Maven；3.编写Dockerfile文件，把步骤2产生的包制作成镜像；4.上传步骤3的镜像到远程仓库，比如Harhor；5.编写Deployment文件；6.提交Deployment文件到k8s集群；从以上步骤可以看出，发布需要的工具和环境至少包括：代码仓库（G

cn--萍诚1号·2024-09-07 20:10

ollama教程——Ollama Tools功能详解实现复杂任务的完整教程

walkskyer·2024-09-07 20:07

深入解析Go语言os/user包：用户和组管理实战指南

本文将介绍的内容`os/user`包基础如何导入`os/user`包获取当前用户信息示例代码`*user.User`类型详解常见错误处理小结用户查询与管理根据用户名查询用户示例代码根据用户ID查询用户示例代码根据组名查询组示例代码根据组

walkskyer·2024-09-07 20:07

Python处理word的常用操作详解

Python处理Word文档通常使用python-docx库。以下是一些常用的操作和相应的代码示例：这些是使用python-docx库处理Word文档时的一些常用操作。根据你的具体需求，可能还需要探索更多的功能和方法。在使用这些功能之前，请确保已经安装了python-docx库：pipinstallpython-docx创建一个新的Word文档使用Document类可以创建一个新的Word文档。f

熙尛·2024-09-07 19:04

【888题竞赛篇】第四题，2023ICPC合肥-送外卖(Takeout Delivering)

Dashcoding编程设·2024-09-07 19:30

Java的Base64加密解密详解

Java的Base64加密解密详解大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在当今数字化时代，数据的安全性和可传递性变得尤为重要。

微赚淘客系统开发者·2024-09-07 18:25

Word文档的表格处理技术详解

目录一、创建表格1.1直接插入表格1.2插入Excel表格1.3使用快捷键二、读写表格数据2.1输入数据2.2读取数据2.3写入数据三、调整表格布局3.1调整行高和列宽3.2合并与拆分单元格3.3插入与删除行/列3.4表格样式与格式化3.5表格的跨页显示四、表格的计算功能4.1快速计算4.2公式计算4.3排序与筛选五、案例与实战5.1案例一：制作学生成绩表5.2案例二：批量处理表格数据六、总结与展

傻啦嘿哟·2024-09-07 17:14

python数值型_Python数值类型 int、float、complex 详解

Python数值类型：int、float、complex在Python程序中，int、float和complex是三种十分重要的数值类型，分别代表整数、浮点数和复数。本节将进一步讲解与这三种数据类型相关的其他函数。1、三种类型的关系在Python程序中有三种数值类型，分别是整型(integers),浮点型(floatingpointnumbers),以及复数(complexnumbers)。其中整

住在古墓里的人·2024-09-07 16:13

Spring Cloud Gateway整合基于STOMP协议的WebSocket实战及遇到问题解决

解决了协议gateway整合websocket出现的问题技术点SpringCloudGatewayNacosWebSocketSTOMPWebSocket与STOMP协议详解1.WebSocketWebSocket

愤怒的代码·2024-09-07 16:11

来猜谜语啦12145

12142谜面：除非冉子谁如厕（成语）12143谜面：哪个美女还缠足（杜甫诗句）12144谜面：次次见财不见才回回东邻亏令名（《碧血剑》人物）12145谜面：只可单人来碰面（3字数学名词）四、前此五谜详解释谜是一项

今思迟·2024-09-07 16:35

Android MVVM模式之LiveData详解与使用

一、介绍是一种可观察的数据存储器类。与常规的可观察类不同，LiveData具有生命周期感知能力，意指它遵循其他应用组件（如activity、fragment或service）的生命周期。这种感知能力可确保LiveData仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。1.使用LiveData的优势使用LiveData具有以下优势：1.1、确保界面符合数据状态LiveData遵循观察者模式。当底层数据发

蜗牛、Z·2024-09-07 15:00

Flink Watermark详解

Watermark是用于处理流数据中事件时间（eventtime）乱序情况的重要机制。在流处理中，数据往往不是按照它们实际发生的时间顺序到达的，这可能是由于网络延迟、系统处理延迟或其他因素导致的。为了能够在这种乱序环境中正确地执行基于时间的操作（如时间窗口聚合），Flink引入了Watermark的概念。Watermark是一个特殊的标记，它表示“在此时间戳之前的数据应该都已经到达了”。当Flin

王小工·2024-09-07 15:30

详解抖音店铺的运营技巧！

如今，抖音已经成为了一个新的行业，很多人通过在抖音上分享自己的才能或是开设抖音店铺，来获得收入。那么，抖音怎么上新项目赚钱？怎样在抖音平台上赚钱呢？下面为大家详细讲解。1.通过直播获得收益抖音直播是一种新兴的直播形式。在直播过程中，用户可以通过打赏、送礼物等方式来支持自己喜欢的主播。对于有一定观众基础的用户来说，直播是一种非常不错的赚钱方式，通过直播获得观众打赏和送礼物的收益。大家好！我是高省AP

浮沉导师·2024-09-07 14:09

[C#] 基于 Token 的鉴权与签名机制详解接口对接鉴权 token、sign(a=1&b=2&c=3&d=4)、Base64、参数加密、MD5

1.鉴权方式1.1.获取Token1.1.1.调用服务接口{{projectUrl}}/ois/order/getAuth，传入分配好的appKey和appSecret，验证通过后返回accesstoken。1.1.2.调用其他接口时需要此token参与签名计算。1.1.3.token的有效时间不固定，推荐根据响应code判断是否需要重新获取token：当code=1004或code=1005时需

一个代码猎人·2024-09-07 14:56

python中的deque详解

文章目录摘要示例1：基本使用示例2：使用maxlen限制队列长度示例3：使用deque实现滑动窗口算法示例4:使用deque实现旋转数组示例5:使用deque实现最大/最小栈示例6:使用deque实现广度优先搜索（BFS）摘要deque（双端队列）是Python标准库collections模块中的一个类，它支持从两端快速添加和删除元素。deque为固定大小或者可变大小的队列提供了线程安全的实现，并

AI浩·2024-09-07 14:23

7个 C# 高阶用法详解：从基础到实战

C#高阶用法详解：从基础到实战在实际开发中，C#提供了很多高级特性和设计模式，帮助我们写出更加简洁、灵活和高效的代码。本篇将深入探讨C#中的高阶用法，通过丰富的示例，带你掌握这些工具的精髓。

一个代码猎人·2024-09-07 14:53

高通SA8295P芯片技术规格详解与原理解析

高通SA8295P芯片技术规格详解与原理解析高通SA8295P（骁龙8295）是一款专为汽车座舱设计的高性能SoC（系统级芯片），采用最新的5nm工艺，具备强大的计算能力、图形处理能力以及丰富的外设支持

空间机器人·2024-09-07 13:20

python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A.无监督：(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树分类算法，所以相当于是单变量决策树分类。简单介绍下理论：CART是二叉树，每次仅进

weixin_39834788·2024-09-07 13:50

HiveSQL一本通 - 案例实操，2024年最新大数据开发编程基础班

count(stu_id)stu_countfromscore_infogroupbycourse_idhavingstu_count>=15;（3）查询结果。course_idstu_count0119021903196.3.4查询结果排序和分组指定条件1.查询学生的总成绩并按照总成绩降序排序（1）思路分析。本题主要考查分组聚合和orderby关键字的使用。（2）查询语句。hive>select

疯狂的石头。·2024-09-07 13:47

网络ACL详解-从原理到实战模拟

引言在复杂多变的网络环境中，保障网络安全和数据传输的合法性、高效性至关重要。访问控制列表（AccessControlLists，简称ACL）作为网络安全的重要组成部分，广泛应用于各种网络设备中，用以控制网络流量的流向和访问权限。本文将以华为网络设备为体系，深入探讨ACL的定义、原理、内部流程、应用场景，并通过实战案例展示其配置和应用方法。一、ACL的定义与原理1.1定义访问控制列表（ACL）是一种

CloudJourney·2024-09-07 11:11

Hive SQL基础及优化

SQLSQLSQL基础语法基本含义（与excel对应）数据来源HiveSQL查询语法单表查询语法和使用1,select2,groupby*3,聚合函数4.行转列5,join6,Hive分析/窗口函数7,

蓝棠·2024-09-07 11:08

深入解析Spring Boot的application.yml配置文件

目录引言SpringBoot配置文件简介application.yml的优点基本结构与语法YAML语法基础SpringBoot中application.yml的基本结构常见配置项详解

一休哥助手·2024-09-07 10:32

详解：SD-WAN 架构终极指南

SD-WAN简介对于跨国企业或者在多个城市设有分支机构的大型企业来说，快速可靠的应用性能需求、专用网络电路的高成本以及配置、监控和管理等日常任务的复杂性都在广域网中被放大了，虽然广域网优化和流量整形等手段确实有一定的助力，但它们并不能解决网络边缘的所有问题，专用电路的成本仍然很高，可能需要几个月的时间来部署，还可能需要额外的员工来管理分支机构和远程位置的设备。SD-WAN产品和服务通常具有WAN连

SDWAN_Cheap·2024-09-07 10:01

Linux ps命令详解，Linux查看进程_ps -ef grep怎么看进程号

ps命令详解一、常用操作1、查看所有进程（连带命令行）2、显示所有包含其他使用者的进程3、查看指定进程（grep过滤）4、查看CPU/内存占用率最高的进程5、查看指定用户的进程6、分页查看进程二、拓展1

2401_85125308·2024-09-07 10:59

高性能web服务器-nginx（一）

nginx高性能web服务详解1.1nginx简介Nginx(enginex)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，也是一个IMAP/POP3/SMTP邮件代理服务器。

calm–1·2024-09-07 10:28

【DevOps】SD-WAN 详解：定义、架构、优势与应用

目录一、传统WAN的局限性二、SD-WAN的解决方案三、SD-WAN的架构四、SD-WAN的关键特点五、SD-WAN的优势六、SD-WAN的应用场景七、总结SD-WAN(Software-DefinedWideAreaNetwork)是一种利用软件定义网络(SDN)技术来简化分支机构与数据中心或云端之间连接的网络架构。它通过集中控制和自动化，优化网络流量路径，提高网络性能和灵活性，并降低运营成本。

Coder加油!·2024-09-07 10:27

Node.js 数据库操作详解：构建高效的数据持久化层

Node.js数据库操作详解：构建高效的数据持久化层目录MongoDB使用mongoose连接MongoDB定义模型和数据验证实现CRUD操作️MySQL使用mysql或mysql2模块连接MySQL执行

Switch616·2024-09-07 09:26

Node.js 入门：中间件与安全性深度解析

Node.js入门：中间件与安全性深度解析目录认证与授权使用jsonwebtoken实现JWT身份验证用户注册与登录：认证流程与实践️权限管理：安全访问控制详解️安全性防止SQL注入：参数化查询与ORM

Switch616·2024-09-07 09:26

Milvus 核心设计（4） ---- metric及index原理详解与示例(2)

目录背景BinaryEmbedding定义与特点常见算法应用场景距离丈量的方式JaccardHamming代码实现IndexBIN_FLATBIN_IVF_FLATSparseembeddings定义应用场景优点实现方式距离丈量方式IPIndexSPARSE_INVERTED_INDEX应用场景优势SPARSE_WAND工作原理性能特点应用场景小结背景接着上面的Milvusmetric及index

PhoenixAI8·2024-09-07 09:53

mysql 优化之索引视图和索引为何未调用

如何判断语句运行速度的快慢呢执行计划在mysql中我们可以通过explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。

宝罗·2024-09-07 09:21

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd

DataFrame.show()使用格式：df.show()df.show(1)+---+---+-------+----------+-------------------+|a|b|c|d|e|+---+---+-------+----------+-------------------+|1|2.0|string1|2000-01-01|2000-01-0112:00:00|+---+---

2401_84187537·2024-09-07 08:47

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(1)

dfDataFrame[a:bigint,b:double,c:string,d:date,e:timestamp]####通过由元组列表组成的RDD创建rdd=spark.sparkContext.parallelize([(1,2.,‘string1’,date(2000,1,1),datetime(2000,1,1,12,0)),(2,3.,‘string2’,date(2000,2,1),

2401_84181368·2024-09-07 08:46

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)

轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文，无需任何开销。有一个既适用于pandas（测试，较小的数据集）又适用于Spark（分布式数据集）的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上，支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序，同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS

2401_84181403·2024-09-07 08:46

杨氏矩阵思路详解（C语言）

什么是杨氏矩阵杨氏矩阵是从左到右，从上到下数字递增的一个矩阵例如：123456789但不是说，第一行比第二行的数字要大，第三行数字要比第二行数字要大，例如下面的情况例如：123245456思路在杨氏矩阵中，查找某个数字，我们一般可以对比查找，那开始对比的数字怎么寻找呢?首先可以找右上角或者左下角这两种情况，具体举例用右上角。为什么找的是这两个数字？原因：123245456看这个矩阵，右上角的3是一

time~travel·2024-09-07 07:05

Python运用PySide6/PyQt居然可以制作如此好看的界面——““创意解析””

QWidgetQLineEidtQTableWidgetQLabelQPushButtonQss美化多线程与信号界面风格：圆角，简约，暗夜模式主界面分析:窗口标题栏被替换内容区由搜索框和快捷栏组成窗口界面详解

白日飞猪·2024-09-07 06:32

android 网络图片工具类,Android处理网络和图片的工具类详解

1：网络的底层环境采用apache的httpClient链接池框架2：图片缓存采用基于LRU的算法3：网络接口采用监听者模式4包含图片的OOM处理(及时回收处理技术的应用)importjava.io.FilterInputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.lang.ref.SoftRefere

weixin_39787594·2024-09-07 06:29

牛客网替换空格

文章目录一.题目1.题目2.基础框架3.原题链接二.解题思路1.思路分析2.代码详解思路1思路2三.本题知识与收获一.题目1.题目请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。

re怠惰的未禾·2024-09-07 04:51

Python init.py 作用详解

__init__.py文件的作用是将文件夹变为一个Python模块,Python中的每个模块的包中，都有__init__.py文件。通常__init__.py文件为空，但是我们还可以为它增加其他的功能。我们在导入一个包时，实际上是导入了它的__init__.py文件。这样我们可以在__init__.py文件中批量导入我们所需要的模块，而不再需要一个一个的导入。#package#__init__.p

weixin_33757911·2024-09-07 04:19

自组网融合通信方案技术详解

自组网（AdHocNetwork），又称无中心网络或多跳网络，是一种无需固定基础设施支持，由多个动态节点自组织形成的临时性通信网络。它具备高度的灵活性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境中快速部署和自适应调整。自组网的核心特点包括去中心化、自组织、多跳路由和动态拓扑。这些特点使得自组网在军事通信、应急救援、野外探险等场景中有着广泛的应用前景。网络拓扑与结构自组网的拓扑结构通常分为平面结构和分级结构两种。

无人机技术圈·2024-09-07 04:16

点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1多层感知机概述2.2.2感知器与多层感知机2.2.3多层感知机的训练2.3点云配准方法2.3.1无点对应关系的点云配准方法2.3.2基于对应关系的点云配准方法2.4评价指标2.4.1点云配准评

格图素书·2024-09-07 04:16

详解Python输出

flush/end/swp#print("helloworld",flush=True)print("testprint!!!",end="")print("nowrap")flush代表刷新缓冲区end""代表去空格print("string","string2",1003,sep=",")sep指定用什么分割标准错误流print("errorout",file=sys.stderr)往文件里写

铁蛋Q·2024-09-07 04:44

GUI编程之PyQt5入门详解（01）

GUI是GraphicalUserInterface的英文简称，即图形用户界面，准确地说，GUI就是屏幕产品的视觉体验和互动操作部分。GUI是一种结合计算机科学、美学、心理学、行为学及各商业领域需求分析的人机系统工程，强调人一机一环境三者作为一个系统进行总体设计。⛄认识PyQt5PyQt5框架简介Python最初是作为一门脚本语言开发的，并不具备GUI功能，但由于其本身具有良好的可扩展性，能够不断

八秒记忆的老男孩·2024-09-07 03:41

致马翌洋班主任杨老师的信

从正面来说，这个学期他主动学习了，我们一起聊天时他经常谈起自己的学习目标和执行计划，我感觉孩子比上个学期长大了许多，有了清晰的规划执行意识。

弘一男子·2024-09-07 02:12

Python之Pandas详解

Pandas是Python语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas是一个开放源码、BSD许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas名字衍生自术语“paneldata”（面板数据）和“Pythondataanalysis”（Python数据分析）。Pandas一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是NumPy（提供高性能的矩阵运算）。Pandas可以从各种文件格式比

八秒记忆的老男孩·2024-09-07 02:07

SQL注入漏洞检测

注入漏洞分类1.3SQL注入攻击的危害SQLMap介绍2.1SQLMap简介2.2SQLMap安装与配置2.3SQLMap基本用法SQLMap进阶使用3.1SQLMap高级用法3.2SQLMap配置文件详解

Kali与编程～·2024-09-07 02:36

Linux进程间通信方式之管道(pipe)_

Linux教程，Linux从入门到精通======================linux从入门到精通(第2版)Linux系统移植Linux驱动开发入门与实战LINUX系统移植第2版Linux开源网络全栈详解从

前端老侯·2024-09-06 23:21

性能优化-高通cDSP（QDSP6）架构详解

本文主要介绍高通cDSP的架构，包括SnapDragon处理器介绍、cDSP整体架构，芯片架构，cDSP软件架构以及HVX介绍、最后介绍了HexagonSDK的环境配置和签名。个人简介：一个全栈工程师的升级之路！个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!目录一、前言1处理器二、QualcommSnapdragon1QualcommSnapdrag

发狂的小花·2024-09-06 23:47

pytorch gather() 、sactter()和sactter_()的详解

在官方文档中，主要是针对三维进行解释，但是它对数据索引的混乱使用，导致晦涩难懂。所以我主要针对2维的进行解释，更加通俗。1、gather()首先规定好。对于原始数据输入x（i，j）对于输出y（m，n）对于index（a，b）dim=0，代表行，dim=1代表列>>>x=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])1234>>>torch.gather(x,1,torch.LongTens

读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

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