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风平浪静如码
前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
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古月฿
python入门pythonconda
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- Pandas:数据科学的超级瑞士军刀
科技林总
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**——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生:数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**:```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错!```**核心痛点**:-Excel处理百万行崩
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AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 数据可视化:数据世界的直观呈现
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在当今数字化浪潮中,数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段,能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式,让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中,数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征,从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来,我们将深入探讨数据可视化的奥秘,并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
- 写完作业的感觉很爽
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今天终于一口气把一个数据分析课的作业写完了。明天还要继续写一个,写完,就可以暂时轻松一下了。想想还是很开心的,哈哈哈。刚出去跑了一圈,结果下雨了,虽然不是很大,可是没办法跑,怕下大。现在在小区门口,吹吹风,也是极好的。希望一些都变的越来越好,加油!
- 一地鸡毛—一个中年男人的日常2021241
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2021年8月31日,星期二,阴有小雨。早起5:30,跑步10公里。空气清新,烟雨朦胧,远山如黛,烟雾缭绕,宛若仙境。空气中湿气很大,朦胧细雨拍打在脸上,甚是舒服,跑步的人明显减少。早上开会,领导说起逐年大幅度下滑的工作业绩,越说越激动,说得脸红脖子粗。开完会又讨论了一下会议精神,心情也有波动,学习热情不高。心里还有一个大事,是今日大数据分析第1次考试,因自己前期没学,而且计算机编程方面没有任何基
- Amazon广告投放:如何精准筛选并添加关键词?
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在亚马逊广告投放领域,关键词的选择是影响广告效果的核心要素之一。一个精准的关键词策略不仅能够提升广告的曝光度,还能确保产品能够被真正的目标受众看到,从而实现更高的转化率。然而,关键词的筛选并不是一个简单的操作,它需要结合数据分析、市场趋势和消费者行为模式进行科学的规划。一、关键词筛选的必要性:为什么精准匹配如此重要?1.提升广告投放的精准度关键词的精准度决定了广告是否能够投放给真正有购买意愿的用户
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抓包工具的定义常见类型分类使用场景及注意事项-CSDN直播抓包工具的定义常见类型分类使用场景及注意事项抓包工具的定义常见类型分类使用场景及注意事项抓包工具概述抓包工具顾名思义是一种用于捕获并分析网络数据包的软件或硬件工具它能够在数据传输过程中截取并记录网络流量让用户能够深入理解并排查网络问题这类工具的用途广泛从网络安全测试到应用程序调试都离不开抓包工具的帮助在众多的抓包工具中WiresharkFi
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Navicat17焕新上市Navicat免费版数据库
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一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息)分区表(PartitionTable将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->目录)桶表(BucketTable本质上也是一种分区表,类似hash分区桶---->
- Consul 与 Hive:云原生数据仓库集成
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Consul与Hive:云原生数据仓库集成关键词:Consul、Hive、云原生、数据仓库集成、服务发现摘要:本文深入探讨了Consul与Hive在云原生环境下的数据仓库集成。首先介绍了集成的背景和相关概念,包括Consul的服务发现机制和Hive作为数据仓库的特点。接着详细阐述了核心概念及联系,通过文本示意图和Mermaid流程图展示其架构。对集成所涉及的核心算法原理进行了讲解,并给出Pytho
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一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
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开发AI智能应用,就下载InsCodeAIIDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型!智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中,施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统,并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
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数据分析流程Python是数据分析利器,掌握了Python的编程基础后,就可以逐渐进入数据分析。一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程:数据获取→数据存储→数据预处理→建模与分析→可视化分析1)数据获取一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库,数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sqlserver、mysql、orcale等主流数据库的接口
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
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本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
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[分享]SAPBW数据仓库简介本文从一个简单的业务场景-销售分析入手,介绍SAPBW(BusinessInfomationWarehouse)实现多维分析的基本方案与实现技术;结合销售分析的实际需求,给出了销售分析管理数据仓库在SAPBW(业务信息仓库)模块中的实现过程描述。1、数据仓库的基本理论1.1数据仓库数据仓库是对数据进行提炼、加工和集成含有一定量商务信息和意义的信息。数据仓库不是为了存储
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在大数据与物联网的驱动下,时序数据处理需求激增,如何高效存储、管理并实时分析海量时序数据成为技术挑战。作为专为时序数据设计的数据库,IoTDB通过引入智能分析节点(AINode),将机器学习能力原生集成到数据库中,实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。本文将深入解析AINode的核心功能、技术优势及实际应用场景。AINode:IoTDB的智能分析引擎AINode是IoTDB推出的第三种内生节
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目录背景:为什么Python成为开发者必备技能?一、Python是什么?二、Python能做什么?六大核心应用场景1.自动化办公2.网络爬虫3.数据分析三、零基础入门Python:环境搭建与学习路径1.环境搭建(Windows/Mac详细步骤)2.基础语法速成(7天掌握)四、实战项目推荐(*****)五、学习建议与避坑指南(新手常见错误)六、总结:**背景:
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一、引言在当今数字化浪潮席卷各个行业的时代,数据成为了最宝贵的资产之一。无论是金融、电信、零售还是其他传统行业,都在积极寻求能够从海量数据中挖掘价值的专业人才。“有人考过CDA数据分析师二级吗?”这个问题不仅反映了人们对提升自身数据技能的渴望,也折射出市场对高水平数据分析师的需求日益增长。今天,我们就来聊聊这个话题。二、CDA数据分析师二级概述(一)认证的重要性首先得明确,CDA数据分析师二级可不
- 数据江湖的“三国演义”:数据仓库、数据湖与湖仓一体的全景对比
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目录1.数据仓库:秩序井然的“中央档案馆”核心特点:一切为了分析优势:稳定如山,分析无敌短板:灵活性欠佳实战案例:零售巨头的销售分析2.数据湖:自由奔放的“原始丛林”核心特点:包容一切优势:灵活到飞起短板:自由的代价实战案例:流媒体平台的用户行为分析3.湖仓一体:兼得鱼与熊掌的“新物种”核心特点:两全其美优势:全能选手短板:尚在成长实战案例:金融科技的实时风控4.技术选型的“天平”:如何选择适合你
- Python爬虫实战:研究flanker相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈现出指数级增长的趋势。如何从海量的网页数据中高效地获取有价值的信息,成为了一个重要的研究课题。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术,能够帮助用户快速、准确地收集所需的信息,因此在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域得到了广泛的应用。Flanker技术是一种基于文本分析的信息提取技术,它能够从非结构化的文本中识别和提取出特定类型的信
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参考:什么是数据分析?总结:决策=数据+分析数据分析的框架:明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈数据分析与数据挖掘,前者偏向于业务分析,后者偏向于数据库算法,借助数据来指导决策数据分析的框架1.首先是数据分析的目的性极强区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类,数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题?通过这次的分析能让我产生什么决策?比如是否在某个高校举办一场活动
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购物新宠儿!拼多多官方返利APP,引领智能返利新时代。随着科技的不断发展智能化已经成为了各个领域的发展趋势。在返利领域也不例外拼多多官方返利app凭借其强大的智能技术和创新能力正引领着智能返利新时代。这款app通过大数据分析用户行为习惯精准推送符合用户需求的商品和优惠信息。让你在享受智能化服务的同时也能获得更加精准的返利回报。在繁多的返利app中,高省app凭借其独特的优势脱颖而出,成为众多用户的
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“朋友圈点赞也能造假?社交媒体数据欺诈识别的那些事”咱们先聊个现实点的:你刷朋友圈、微博、抖音的时候,有没有发现一些账号的点赞数、评论数特别整齐划一?要么都是那种无意义的“支持”“666”,要么一夜之间视频播放量暴涨,看着就不太对劲。其实,这背后很可能就是数据欺诈,而且这种现象在社交媒体上特别常见。作为一个做大数据分析的人,我最直观的感受就是:社交媒体上的数据从来不是完全干净的,里面水分多得很。如
- 【Python】pandas.cut()函数的用法
pandas.cut()函数是一个非常有用的工具,用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割,从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用,因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征,或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下:pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
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面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
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NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,