Hark

wires hark抓包内容解析

1.Frame22001：这是该数据包的序号，表示wireshark已经捕获并显示了22001个数据包；2.225bytesonwire(1800bits)：该数据的原始大小、以字节和比特显示；3.225bytescaptured(1800bits)：wireshark实际捕获到的数据包大小，通常和原始大小一致；4.Interface：数据包捕获的网络接口信息，包括接口名和描述；后面的描述是网络接
爱躺平的咸鱼·2023-09-10 10:51

Hark的数据结构与算法练习之桶排序

算法说明桶排序的逻辑其实特别好理解，它是一种纯粹的分而治之的排序方法。举个例子简单说一下大家就知道精髓了。假如对11,4,2,13,22,24,20进行排序。那么，我们将4和2放在一起，将11,13放在一起，将22,24,20放在一起。然后将这三部分分别排序（可以根据实现情况任意选择排序方式，我的代码中使用的是快排），将子数组排序后，再顺序输出就是最终排序结果了（大概应该明白了，我们是根据数字大小
weixin_34418883·2020-08-22 19:37

The Sound of Spring：The Rain

Inthisearlymorn,Theskydarkens,Asifnighthasfallen.It’sthepreludetoastorm.Hark!Themusicstarts!
蝗虫野蜜·2020-08-22 02:14

驱动文件隐藏

1、服务器使用文件查找hark.asp未查找到文件。2、检测了第三方js未发现hark.asp。3、检查了CSS等，未发现跳转代码。
shadow_pedestrian·2020-08-17 14:10

CMake Error (find_package):Could not find a package configuration

Couldnotfindapackageconfigurationfileprovidedby“******”withanyofthefollowingnames:****Config.cmake****config.cmakeAddtheinstallationprefixof“hark_msgs
多年以后ls·2020-08-17 14:12

Hbase基本组成

HBase基本架构组成：参考文献：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/5571193.htmlhttp://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737
Ginoy·2020-08-17 10:15

HARK学习（八）--LoadSourceLocation

大概该节点读取存在SaveSourceLocation节点的源位置信息必要文件SaveSourceLocation里的文件何时用当想重用源位置结果或者评估使用同一个声音分离结果上测试的不同的音源分离方法典型连接-输入：没有-输出：-SOURCES:Vector.读取结果跟ConstantLocalization的Source格式一样。ObjectRef是Source型。-NOT_EOF:bool。
BenjaminYoung29·2020-08-10 08:02

hark back：回想；回到原题

harkback的意思是回想或者回到原题。1:toturnbacktoanearliertopicorcircumstance2:togobacktosomethingasanoriginorsource例句：Theresultdevastatedmeatthetime.EvennowIharkbacktoit.当时的结果让我伤心欲绝，即便是现在我仍记得那一幕。Someoldpeoplealway
三道贩·2020-07-07 03:33

纪念舒伯特诞辰220周年

我尤其热爱他的另外两首作品，一是艺术歌曲《听，听，云雀》（Hark，Hark，theLark）。
译者肖聿·2020-04-10 14:33

分身术之观察语言——泡豆子引发的思考

一、内容导图导图链接：http://pan.baidu.com/s/1bpmM6sv密码：hark二、答疑汇总请您按照下面的提问模板进行提问：——【提问及解答】【提问】我是XXX问题描述：XXXXXXXXX
Up_风雨阳光·2020-02-26 02:27

花蕾 The Buds

Hopeoftomorrow,AretheeasytargetsOfloathsomebugs...InipthemonebyoneTogivemynewbudsAbetterchancetosurvive...Hark-WhoeverhurtsmyyoungIsmyenemy
孤帆远影lhy·2019-12-15 15:13

mysql配置utf8_mb4

阅读更多转：https://www.cnblogs.com/hark0623/p/7599899.htmlhttp://blog.csdn.net/u013145194/article/details/
bugyun·2019-07-22 17:00

深入理解IP之CIDR

那么可以看下面这篇文章：https://www.cnblogs.com/hark0623/p/6547432.html这篇文章对CIDR的讲解十分透彻。
少年π·2019-07-08 20:00

Hive Hive配置详解

整理自https://www.cnblogs.com/hark0623/p/5650075.html在Hive安装后，hive主要的配置文件为conf中hive-site.xml那该文件中那么多的配置选项都是什么含义呢
高达一号·2018-06-25 21:40

DeepMind回应有关大规模访问病人数据的报道，向InfoQ透露其与NHS的合作细节

合作包括DeepMind最近收购的移动应用Hark和Streams，前者是由伦敦帝国学院皇家艺术学院的HELIX创建，后者是由DeepMind、NHS联合Utswo创建、尚处于早期开发阶段的移动应用。
Dylan Raithel·2016-05-10 00:00

Hark的数据结构与算法练习之堆排序

前言 堆排序我是看了好半天别人的博客才有了理解，然后又费了九牛二虎之力才把代码写出来，我发现我的基础真的很差劲啊……不过自己选的路一定要坚持走下去。我试着把我的理解描述出来，如有不妥之处希望大家可以指点出来   算法说明 堆排序，是基于堆的排序。 堆也就是二叉树的一种（完全二叉树），首先要确定堆的定义，才可以学会堆算法的逻辑； OK，我们知道堆的定义前得先确定啥是完全二叉树。
·2015-11-02 13:21

Hark的数据结构与算法练习之归并排序

算法说明： 归并排序的思路就是分而治之，将数组中的数字递归折半进行排序。 递归到最底层就只剩下有两个数字进行比较，再从底层往下进行排序合并。最终得出结果。 同样，语言描述可能对于不知道这个算法的人来说，理解的比较吃力，所以还是举个例子来简单说明一下。 首先，测试数据是int[] arrayData = { 5, 9, 6, 7, 4, 1, 2, 3, 8 }; 一共是9个元素。 
·2015-11-02 13:20

cdh环境下，spark streaming与flume的集成问题总结

文章发自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4170156.html  转发请注明   如何做集成，其实特别简单，网上其实就是教程。
·2015-11-02 13:19

关于flume中的几个疑惑

文章发自http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4205756.html  转载请注明   flume越用越有一些疑惑，这个月中按计划是要阅读flume
·2015-10-31 12:34

Scala中的Implicit(隐式转换,隐式参数,隐式类)

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4196452.html  转发请注明 代码如下： /** * 隐式转换 隐式参数 隐式类 *
·2015-10-31 12:32

SparkStreaming+Flume出现ERROR ReceiverTracker: Deregistered receiver for stream 0: Error starting receiver 0 - org.jboss.netty.channel.ChannelException

文章发自http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4204104.html ，转载请注明 我发现太多太多的坑要趟了… 向yarn提交sparkstreaming了
·2015-10-31 12:32

如何后台执行脚本程序？

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4196381.html    转载请注明 需要在你的脚本前面添加nohub，后边添加&
·2015-10-31 12:31

Scala中的Apply

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4194940.html  转载请注明/** * Created by Administrator on 2014
·2015-10-31 12:30

Scala中的match(模式匹配)

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4196261.html   转载请注明 代码如下： /** * 模式匹配 */ case
·2015-10-31 12:30

关于Scala JDK与IDEA版本兼容的问题

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4174652.html  转发请注明   我刚装上Scala和IDEA时发现运行代码后总是出现
·2015-10-31 12:27

flume与Mosquitto的集成

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4173714.html   转发请注明    因业务需求，需要flume收集MQTT
·2015-10-31 12:26

分享一下spark streaming与flume集成的scala代码。

文章来自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4172462.html  转发请注明object LogicHandle { def main(args:
·2015-10-31 12:25

Hark的数据结构与算法练习之煎饼排序

算法说明 假设煎锅里边有N个煎饼摞在了一起，它们大小不一并且顺序不一致，我们需要通过拿铲子将它们不停的翻个，进行排序，最终得到一个底下是大的煎饼，上边是小的煎饼的序列。这个排序的过程就是煎饼排序。 这个算法有两种解，一种是普通解，一种是最优解。 普通论证： 例如你的初始煎饼顺序是[2,4,3,1] 然后2与4交换位置，然后4与1交换位置，得出[1,3,2,4]。 然后3与1交换位置，接
·2015-10-31 11:03

Hark的数据结构与算法练习之图书馆排序

算法说明 图书馆排序是插入排序的变种，典型的以空间换时间的一种方法。我个人感觉这种思路可以学习借鉴，但直接使用的场景应该不大。 我们知道，真正的插入排序通常往前边插入元素后，我们要把后边所有的元素后移。而图书馆排序的思路就是将每个元素后边都预留N个空间（例如预留10个元素空间），这样往某个元素前插入时，在预留空间足够的前题下，只会移动少少几个的元素。   代码 因为4月要考试，
·2015-10-31 11:03

Hark的数据结构与算法练习之耐心排序

算法说明 耐心排序是插入排序的一种，至少wikipedia是这么分的。 话说我明白这个算法的实现思路了，但是不明白这么做的意义何在？ 如果明白的朋友帮忙留个言说一下，以后如果我明白的话，我会来修改这个博文记录清楚的。 其实这个算法很简单，先是自动分桶（哈哈，有别于桶排序，耐心排序的分桶是根据实际待排数组的元素动态分桶的），然后再把桶合并再执行插入函数，大概流程如下： 流程转自这里，人家写的
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之锦标赛排序

算法说明 锦标赛排序是选择排序的一种。 实际上堆排序是锦标赛排序的优化版本，它们时间复杂度都是O(nlog2n)，不同之处是堆排序的空间复杂度（O(1)）远远低于锦标赛的空间复杂度（O(2n-1)） 堆排序是基于二叉树的， 所以锦标赛排序也是基于二叉树的，并且是完美二叉树。 我尝试用最通俗的方法来做一下解释，如果我说的不大清楚，建议大家直接看下边的代码啦。 1、例如我们要对int[] a
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之鸽巢排序

算法说明 鸽巢排序是分布排序的一种，我理解其实鸽巢就是计数排序的简化版，不同之处就是鸽巢是不稳定的，计数排序是稳定的。 逻辑很简单，就是先找出待排数组的最大值maxNum，然后实例一个maxNum+1长度的数组。 例如待排数组int[] arrayData = { 22, 33, 57, 55, 58, 77, 44, 65, 58, 42 }; 最大值是77.然后实例一个int[] ar
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之多路归并排序

算法说明 多路归并排序也叫k路归并排序，实际上是归并排序的扩展版，同样也是归并排序的一种，通常的应用场景的针对大数据量的排序。 实现过程： 1、从字面可以看出，多路归并就是将待排的大数据量分成K路，然后将K路的每个子数据集进行排序；然后将排序的结果存储至磁盘中，这也就是所谓的外排序。 2、子数据集中的排序我们可以同样使用归并，也可以使用快排，这个看实际情况了。 3、当K路的子数据集排序成
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之若领图排序ProxymapSort

算法说明 若领图排序是分布排序的一种。 个人理解，若领图排序算是桶排序+计数排序的变异版，桶排序计数排序理解了，那么若领图排序理解起来就会比较容易。区别其实就是存储中间值的方式做了调整…… 话说，这个代码我写的很烂很吃力，而且写好几个小时才写好，再次证明我的资质真的很差哟。。。 好了，结合代码大概说一下流程，其实主要是希望将来我自己再看到后能很快的回忆出思路。。。 1、找出待排数组的最大
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之珠排序

---恢复内容开始--- 算法说明 珠排序是分布排序的一种。 说实在的，这个排序看起来特别的巧妙，同时也特别好理解，不过不太容易写成代码，哈哈。 这里其实分析的特别好了，我就不画蛇添足啦。  大家看一下这个分析，特别特别简单的。 然后我对于下面的代码做一下描述： 1、找到数组的最大值（20-23行代码） 2、创建珠排序的容器，并且进行初始化（28-34行代码） 3、进行排
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之梳排序

算法说明梳排序是交换排序的一种，它其实也是改自冒泡排序，不同之处是冒泡排序的比较步长恒定为1，而梳排序的比较步长是变化的。 步长需要循环以数组长度除以1.3，到最后大于等于1即可。 光说可能比较抽象，所以实例举个例子可能会好些，这里使用的例子从这里转载过来的 假设待数组[8 4 3 7 6 5 2 1] 待排数组长度为8,而8÷1.3=6,则比较8和2,4和1,并做交换 [
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之圈排序

算法说明 圈排序是选择排序的一种。其实感觉和快排有一点点像，但根本不同之处就是丫的移动的是当前数字，而不像快排一样移动的是其它数字。根据比较移动到不需要移动时，就代表一圈结束。最终要进行n-1圈的比较。   这个比较说起来比较抽象，所以举例子是最好的方法，这里例子使用的是这里的，望见谅： 待排数组[ 6 2 4 1 5 9 ] 第一步,将6取出来,计算出有4个数字比6小,将6放入索
·2015-10-31 11:02

Hark的数据结构与算法练习之臭皮匠排序

算法说明 个人感觉是没有意义的算法，只是用来作为学术研究。或者说开拓一下思维。 从wikipedia copy来的一句解释的话：Stooge排序是一种低效的递归排序算法，甚至慢于冒泡排序。在《算法导论》第二版第7章（快速排序）的思考题中被提到，是由Howard、Fine等教授提出的所谓“漂亮的”排序算法。 实现逻辑： 同样也是从wikipedia copy来的 1、如果最后一个值小于第一
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之快速排序

前言 快速排序是最常见，也是面试中最容易考的排序方法，这里做一下总结   算法说明 其实这里说的很清楚了：http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558  不过我还是打算按自己的逻辑再描述一下，如果看不懂，再去看这位大神的贴子啦。 快速排序其实用的也是分而治之的思路，流程是： 1、假如做的是降序排序
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之计数排序

算法说明 计数排序属于线性排序，它的时间复杂度远远大于常用的比较排序。（计数是O(n)，而比较排序不会超过O(nlog2nJ)）。 其实计数排序大部分很好理解的，唯一理解起来很蛋疼的是为了保证算法稳定性而做的数据累加，大家听我说说就知道了： 1、首先，先取出要排序数组的最大值，假如我们的数组是int[] arrayData = { 2, 4, 1, 5, 6, 7, 4, 65, 42 };
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之简单选择排序

/* * 简单选择排序 */ public class SimpleSort { public static void main(String[] args) { int[] arrayData = { 5, 9, 6, 7, 4, 1, 2, 3, 8 }; SimpleSortMethod(arrayData); for (int integer : array
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之基数排序

算法说明 基数排序是基于计数排序的，所以看这个之前要先看一下计数排序对于理解基数排序是很有帮助的（发现计数和基数的音节几乎一致啊）。这个我有写，请点击。 OK，现在你肯定已经熟悉了计数排序，那么我就来说一下基数排序。 所谓基数排序，其实就是分别对数字的个位，十位，百位，百位。。。。分别进行计数排序。 当然可以从个位往上进行计数排序，也可以从高位往个数计数排序，这里我们使用个位往上计数排序的
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之鸡尾酒排序

算法说明 鸡尾酒排序又叫定向冒泡排序，鸡尾酒搅拌排序，搅拌排序，涟漪排序，回来排序，快乐小时排序。 鸡尾酒排序是交换排序的一种，它是冒泡排序的一个轻微的变种。冒泡是从低向高比较排序，鸡尾酒从低向高，从高向低交换着进行排序。大家看一下代码就知道了。 某些特殊有序数组情况下，鸡尾酒排序是效率略好于冒泡排序，例如： int[] arrayData = { 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之桶排序

算法说明 桶排序的逻辑其实特别好理解，它是一种纯粹的分而治之的排序方法。 举个例子简单说一下大家就知道精髓了。 假如对11,4,2,13,22,24,20 进行排序。 那么，我们将4和2放在一起，将11,13放在一起，将22,24,20放在一起。  然后将这三部分分别排序（可以根据实现情况任意选择排序方式，我的代码中使用的是快排），将子数组排序后，再顺序输出就是最终排序结果了（大
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之奇偶排序

算法说明 奇偶排序又叫奇偶换位排序，砖排序。它是一种交换排序，也是冒泡的一个变种 顾名思义，奇偶排序，其实就是先循环奇数位，然后将奇数位与偶数位比较计算。 然后再循环偶数位，再和奇数位比较运算。看一下代码大家就明白了。 据wiki所述，这种算法是一种并行算法，个人对这块现在不太理解，没明白这块所谓的并行是什么意思，现在只是完成了一个单机版，将来如果明白了再过来进行补充啦。  
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之希尔排序

算法说明 希尔排序是插入排序的优化版。 插入排序的最坏时间复杂度是O(n2)，但如果要排序的数组是一个几乎有序的数列，那么会降低有效的减低时间复杂度。 希尔排序的目的就是通过一个increment（增量）来对数列分组进行交换排序，最终使数列几乎有序，最后再执行插入排序，统计出结果。 通过increment=n/2， 也就是如果9个数的话，增量为4，2，1。   如果是20个数的话
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之Bogo排序

  代码 使用的是java package hark.sort.exchangesort; import ja
·2015-10-31 11:01

Hark的数据结构与算法练习之地精(侏儒)排序

算法说明 地精排序是交换排序的一种，它是冒泡排序的一种改良，我感觉和鸡尾酒排序挺像的。 不同之处是鸡尾酒排序是从小到大，然后再从大到小切换着排序的。而地精排序是上来先从小到大排序，碰到交换到再从大到小，接着再从小到大进行排序。 举个例子： 对8，6，4，5，1进行升序排序 1、8与6交换，结果是 {6，8，4，5，1} 2、8与4交换，结果是 {6，4，8，5，1} 3、4与6交
·2015-10-31 11:01

ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path

文章发自：http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4170172.html  转发请注明14/12/17 19:18:53 ERROR Shell: Failed
·2015-10-31 11:00

Hark的数据结构与算法练习之插入排序

算法说明： 先是拿语言进行一下描述： 假如是做降序排序，那么从头开始扫描每个数字，使每个数字与它前面的若干数字进行比较，直接找到小于当前数字a(当前数字以a代替)的数字b(小于a的数字以b代替)。 然后将数字a插入到数学b的位置。将数字b到数字a前一位的数字向后移动一位。 至此，排序结束。 语言表述其实懂这个算法的人能会懂，不懂这个算法的人不太容易看懂，所以还是以例子做一下说明： 例如有一
·2015-10-31 11:00
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