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机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
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Python信息可视化python开发语言
引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- python进行常见的数学计算(方差,一元二次方程,求导,积分等等)
ccut 第一混
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代码如下:importnumpyasnpimportmathimportcmathimportscipy#平均数defaverage(lst):sum_lst=0forninlst:sum_lst=sum_lst+nreturnsum_lst/len(lst)#方差defvariance(lst):average_lst=average(lst)sum_variance=0forninlst:su
- 解决:FFmpeg推流时报错:Broken Pipe
-米兰的小铁匠
ffmpegpython
最初利用如下代码进行FFmpeg推流:importsubprocessimportcv2importnumpyasnpimporttimeclassRTMPStreamer:def__init__(self,rtmp_url,width,height,fps=30):self.rtmp_url=rtmp_urlself.width=widthself.height=heightself.fps=f
- 轻松入门 NumPy(二):数组的升维降维操作
Sunhen_Qiletian
numpy
目录引言一.数组的维度、形状和轴1.1数组的维度(Dimensions)1.2数组的形状(Shape)1.3数组的轴(Axes)二.数组的升维(DimensionalityExpansion)2.1升维的操作方法2.2升维的实际应用三.数组的降维(DimensionalityReduction)3.1降维的操作方法1.使用reshape()降维2.flatten()方法3.2降维的实际应用四.总结
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pandas.to_sqlmysql
实例:importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
- Cpython
先编译在运行fromdistutils.coreimportsetup,ExtensionfromCython.Buildimportcythonizeimportnumpysetup(ext_modules=cythonize(Extension('dot_cython',sources=['dot_cython.pyx'],language='c',include_dirs=[numpy.ge
- Python代码库OpenCV之11 切割碑文
iCloudEnd
本文代码来自https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/79420641源代码适用于python2,我做个简单修改测试图片测试图片代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimportcv2.cv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportheapqimpor
- day 34 打卡
weixin_39908253
AI学习笔记python机器学习
day21常见的降维算法#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']pl
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- 论文复现 Rank consistent ordinal regression for neural networks withapplication to age estimation
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Pytorch算法
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- Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
- Python中如何打开查看.npz文件
SEVEN是7
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.npz文件是NumPy的压缩存档格式,可以包含多个数组(一个.npz文件包含几个数组)一、导入包importnumpyasnp二、数据加载poem=np.load('tang.npz',allow_pickle=True)使用NumPy的load()函数加载.npz文件:file_path:指定要加载的文件路径allow_pickle=True:允许加载包含Python对象(pickle)的数据
- Python 数据科学与可视化工具箱 (一) - 数组创建:array(), arange(), zeros(), ones(), linspace()
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- PyZDDE:Python控制Zemax光学设计软件的实践指南
鄧寜
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Zemax软件广泛应用于光学设计领域,提供DDE接口实现与外部程序交互。PyZDDE是一个Python库,允许用户通过DDE通信协议控制Zemax,以自动化执行设计、优化和分析任务。本压缩包包含Python脚本实例,展示如何利用PyZDDE进行文件操作、模型构建、优化与分析、数据提取以及自动化流程,旨在提升光学工程师的工作效率。结合NumPy、SciPy和ma
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视频处理PythonOpenCVffmpegpython音视频
2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos#ffmpeg相关的音视频操作指令函数#程序列表:'''comband_av音频视频合并comband_aa音频合并pick_v视频静音acceler
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numpypython开发语言笔记
层次分析法一、核心在层次分析法中,通过算术平均法、几何平均法、特征值法计算指标权重,再通过一致性检验确保判断矩阵逻辑合理,为多准则决策提供量化依据。二、代码(一)一致性检验(判断矩阵合理性)importnumpyasnp#1.定义判断矩阵A=np.array([[1,2,3,5],[1/2,1,1/2,2],[1/3,2,1,1/2],[1/5,1/2,1/2,1]])#2.获取矩阵阶数(指标数量
- 排名前十的编程语言及其详细对比
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根据2025年4月的最新TIOBE排行榜以及其他综合榜单,当前排名前十的编程语言及其详细对比如下:1.Python•排名:第1位•核心特点:简洁语法、动态类型、丰富的生态库(如NumPy、TensorFlow)。•应用领域:AI/机器学习、数据分析、自动化脚本、Web开发(Django/Flask框架)。•性能:解释型语言,执行速度较慢,但开发效率极高,适合快速原型设计。•趋势:持续领跑AI领域,
- 如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’问题
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全栈Bug解决方案专栏pipnumpypycharmpythonpandasscrapybeautifulsoup
【Python系列Bug修复PyCharm控制台pipinstall报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’问题摘要在使用PyCharm开发Python项目时,常常需要通过pipinstall安装各类第三方包。然而,当安装完毕后,控制台仍然提示ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’,这让许
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数据操作首先,我们来介绍n维数组,也称为张量(tensor)。GPU很好地支持加速计算,而NumPy仅支持CPU计算;并且张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。张量表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector);具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix);具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。上图分别是1维到5维的张量的表
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作业:自行学习参考如何使用kaggle平台,写下使用注意点,并对下述比赛提交代码kaggle泰坦尼克号人员生还预测importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#数据处理清洗包importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrnd#可视化包importseabornassnsimportmatp
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推荐系统实现了基于协同过滤的推荐功能支持两种推荐模式:基于用户的协同过滤(寻找相似用户喜欢的物品)基于物品的协同过滤(寻找相似物品)主要功能:数据加载(支持自定义数据或内置的MovieLens数据集)模型训练模型评估(计算RMSE和MAE指标)为指定用户生成推荐列表使用前需要安装依赖库:pipinstallsurprisepandasnumpy可以通过修改sim_options参数来调整相似度计算
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目录一.Pandas库的核心特点与应用场景1.表格数据处理2.与NumPy的区别3.数据转换二.Pandas与OpenPyXl的对比三.DataFrame与Series数据类型四.DataFrame常用操作排序:df.sort_values(by='列名',ascending=False)按指定列降序排序,整行数据同步调整,当参数值为ture时则为升序排序或默认升序排序数据替换:df['列名'].
- OpenCV快速入门【OpenCV环境安装与基本操作】
欧阳小猜
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文章目录前言一、OpenCV简介与环境搭建1.OpenCV介绍2.OpenCV环境安装与验证二、图像的基本表示:NumPy数组1.图像在计算机的储存方式2.图像的访问(显示)和修改像素值3.图像的基本属性(高度、宽度、通道数)三、图像的读取与存储1.读取图像(cv2.imread)2.保存图像(cv2.imwrite)四、图像的基本操作1.图像切片2.图片的缩放3.图像的绘制3.1绘制直线3.2绘
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支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
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DBSCAN基本DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括:eps:邻域半径,决定样本的邻域范围。min_samples:核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
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- 【OpenCV-Python】——图像处理基础&读写及显示图像&读写及播放视频&灰度图/彩色图/图像通道操作、运算
柯宝最帅
OpenCV学习pythonopencv图像处理
目录前言:1、读并显示图像、写图像2、读并播放视频、写视频3、操作灰度图和彩色图、图像通道操作、运算总结:前言:在Python中,OpenCV使用NumPy数组存储图像,Numpy是使用Python进行数组计算的软件包,提供强大的N维数组对象,支持复杂的广播功能(数组运算),集成了C/C++和Fortran代码工具,支持线性代数、傅里叶变换和随机数等特性,还可作为通用数据的高效多维容器,如在Ope
- 基于 NumPy 的高效数值计算技术解析与实践指引
二向箔reverse
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在数据处理与科学计算领域,高效是核心诉求。NumPy作为Python生态高效数值计算的基石,以高性能多维数组对象及配套函数,成为数据从业者的必备工具。其数组支持算术、比较、逻辑等丰富运算,通过向量化操作直接处理每个元素,无需循环,大幅提升代码效率与简洁度。算术运算NumPy数组可以直接进行加减乘除等算术运算,运算规则是对应元素之间进行操作。a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.a
- 二分查找排序算法
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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:
echo "It is a test"
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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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
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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
1.权限不够
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
dcj3sjt126com
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
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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:
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spring-context-4.0.0.
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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。