zhaoyue007101
zhaoyue007101

机器学习数据集汇总

一些贝叶斯网

http://bndg.cs.aau.dk/html/

kdd99数据集

http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html

机器学习UCI数据库

http://archive.ics.uci.edu/ml/


数据集索引

http://dmr.cs.umn.edu/datasets.html


华盛顿大学

http://www.cs.washington.edu/dm/vfml/

你可能感兴趣的:(机器学习数据集汇总)

  • Anaconda 和 Miniconda：功能详解与选择建议 古月฿ python入门pythonconda
    Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda？Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具，在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础，为用户精心准备了大量预装库和工具，极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说，Anaconda就像是一个一站式的“数
  • 机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦 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
  • 免费编程课程大汇总：从入门到精通的一站式资源 大力出奇迹985 人工智能大数据
    在数字化时代，编程已成为一项至关重要的技能，无论是为了职业发展还是个人兴趣，学习编程都极具价值。本文精心汇总了丰富的免费编程课程资源，涵盖从基础入门到精通的各个阶段。通过全面介绍如Coursera、edX等在线学习平台，Codecademy、freeCodeCamp等交互式学习网站，以及B站、网易云课堂等视频课程平台的免费课程，为编程学习者提供了一站式的资源指南，帮助读者轻松开启编程学习之旅，逐步
  • AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷 大力出奇迹985 人工智能宠物
    本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
  • 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略 AI算力网络与通信 AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
    基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
    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
  • 数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案 AI大数据智能洞察 大数据与AI人工智能jupyter信息可视化ideai
    数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案关键词：数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要：本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发，详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用，介绍多种集成方案和技术实现细节，并通过实际案例展示如何构
  • 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300% AI_DL_CODE 大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
    摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
  • 2018年中南大学中英翻译 某翁
    参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
  • GDP经济社会人文民生栅格数据下载网站汇总 疯狂学习GIS
      本文为“GIS数据获取整理”专栏（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html）中第八篇独立博客，因此本文全部标题均由“8”开头。本文对目前主要的GDP、社会与经济数据获取网站加以整理与介绍，若需其它GIS领域数据（如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据等），大家可以点击上方专栏查看，也可以看这一篇汇总文
  • python学习笔记（汇总） 朕的剑还未配妥 python学习笔记整理python学习开发语言
    文章目录一.基础知识二.python中的数据类型三.运算符四.程序的控制结构五.列表六.字典七.元组八.集合九.字符串十.函数十一.解决bug一.基础知识print函数字符串要加引号，数字可不加引号，如print(123.4)print('小谢')print("洛天依")还可输入表达式，如print(1+3)如果使用三引号，print打印的内容可不在同一行print("line1line2line
  • 今年校招竞争真激烈 12_05
    程序员满大街，都要找不到工作了。即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！
  • 基于随机森林的白酒风味智能分类系统：从数据到洞察的完整实践 笙囧同学 python
    作者：笙囧同学|中科院计算机大模型方向硕士|全栈开发爱好者座右铭：偷懒是人生进步的阶梯联系方式：[email protected]各大平台账号/公众号：笙囧同学前言大家好，我是笙囧同学！今天给大家分享一个超级有趣且技术含量爆表的项目——白酒风味智能分类系统。作为一个既爱技术又爱美酒的程序员，我花了大量时间研究如何用机器学习的方法来"品酒"，让AI帮我们识别白酒的风味特征。这个项目融合了机器学习、数
  • 免费传奇手游平台有哪些 免费传奇手游平台排行榜 会飞滴鱼儿
    要说现在游戏中，平民玩家能白嫖的福利确实不多，但是礼包兑换码是其一，内部号，内测号是其二，下面小编就来给大家汇总一下目前最好用的游戏平台有哪些？免费传奇手游平台有哪些免费传奇手游平台排行榜排行榜第一：游人特权站官网-【目前拥有400多款游戏内部号的发放权】福利指数：⭐⭐⭐⭐⭐推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐平台服务：内部号、福利号、礼包码、折扣游人特权站是大量游戏玩家的首选，其中最具代表性的就是内部号手游平台
  • 2020-12-10 生活有鱼_727f
    今日汇总：1.学习了一只舞蹈2.专业知识抄了一遍3.讲师训作业完成今日不足之处：1.时间没管理好，浪费了很多时间到现在才做完明日必做：1.讲师训作业完成2.群消息做好笔记3.宽带安装
  • Spring AI与机器学习：智能应用开发新范式 tmjpz04412 人工智能spring机器学习
    SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架，旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI，开发者可以快速集成机器学习模型，构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn，提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
  • R语言笔记Day1（排序、筛选以及分类汇总）） 养猪场小老板
    一、排序1、单变量序列排序2、数据表（矩阵）排序二、筛选三、分类汇总一、排序1、单变量序列排序rank、sort和order函数>aa[1]315#rank用来计算序列中每个元素的秩#这里的“秩”可以理解为该元素在序列中由小到大排列的次序#上面例子给出的序列[3,1,5]中，1最小，5最大，3居中#于是1的秩为1，3的秩为2，5的秩为3，(3,1,5)对应的秩的结果就是(2,1,3)>rank(a
  • 辽阳地区15家亲子鉴定机构一览(附2024年汇总鉴定) 国医基因吴主任
    当亲子关系的真相成为家庭和睦的绊脚石时，辽阳的亲子鉴定服务便成为了解决这一难题的得力助手。它利用先进的DNA检测技术，对样本进行精准分析，确保鉴定结果的准确性和可靠性。通过亲子鉴定，人们可以更加清晰地了解自己和亲人之间的血缘关系，从而消除误会、增进理解、促进家庭和谐。辽阳亲子鉴定机构1、辽阳市国医基因DNA亲子鉴定中心辽阳市亲子鉴定中心地址：辽阳市文圣区东六道街40号业务范围：司法亲子鉴定咨询、无
  • 阿里云个人用户可优惠购买的云服务器配置及价格汇总（最新版） 阿里云最新优惠和活动汇总
    阿里云活动中的云服务器分为新用户专享和企业新用户专享，其实新用户专享主要就是针对阿里云个人用户的，活动中的一些入门级云服务器就是主要为个人用户准备的，尤其是1核2G、2核4G这些配置，下面是阿里云个人用户可优惠购买云服务器配置及价格汇总。目前阿里云活动中可购买的云服务器时长为1个月、2个月、3个月、6个月和1年，不同活动中的云服务器购买时长有所不同，下面是个人用户可个人用户可优惠购买的月付和年付云
  • Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案 AI大数据智能洞察 大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
    Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案关键词：Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要：本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念，剖析它们之间的关系，详细阐述集成的算法原理与操作步骤，通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时，会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源，探讨未来发展趋势与挑战。
  • 2025年云服务器怎么选？云服务器性价比指南 telunxiaosu1 服务器运维阿里云华为云京东云
    写作初衷：作为一个购买多年云服务器经历的爱好者，最喜欢看各厂商的优惠活动，反复比较各厂商的优惠，找到最具性价比的那一款。我就像一个互联网的猹，在京东云、阿里云、腾讯云的官网里反复对比、反复横跳，但不得不说，这个过程还是比较累的，尤其是网上的众多活动叠加，新客专享，生怕自己被背刺。所以，写下这篇文章，制成excel汇总表，供大家参考，包括了京东云、阿里云、腾讯云、华为云4大厂商（别的小厂怕跑路hhh
  • 中级经济基础各类曲线汇总（5） Coco万在简述
    --写给报考中级经济师的小伙伴们2022年8月21日周日深圳晴1048/1000【主题】经济学基础【字数】1291今天的简文继续梳理中级经济师公共科目中的《经济基础知识》一书中的各类曲线之5，即完全竞争市场上行业的供求曲线和个别企业的需求曲线。首先，从市场结构理论来理解什么是完全竞争市场。完全竞争市场具备如下特征：1、市场上有很多生产者和消费者，或者说买家卖家，一般他们的规模很小，自己决定不了产品
  • PyTorch 使用指南
    PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
  • 42、智能制造与数字化转型：创新之路与实践成果 game4 智能制造数字化转型数据处理
    智能制造与数字化转型：创新之路与实践成果1.数据处理决策与架构挑战在数据处理方面，需要考虑多个关键决策维度，主要包括摄入、处理和持久化。1.1数据摄入方式原始数据摄入：直接获取最基础、未经过处理的数据，能保留数据的完整性和原始特征，但可能数据量较大，处理成本较高。聚合数据摄入：对原始数据进行一定程度的汇总和整合，减少数据量，便于后续分析，但可能会丢失一些细节信息。1.2数据处理模式集中式处理：将数
  • 【Linux】线程——线程池、线程池的实现、线程安全的线程池、单例模式的概念、饿汉和懒汉模式、互斥锁、条件变量、信号量、自旋锁、读写锁 鳄鱼麻薯球 Linuxlinux安全单例模式
    文章目录Linux线程7.线程池7.1线程池介绍7.2线程池的实现7.3线程安全的线程池7.3.1单例模式的概念7.3.2饿汉和懒汉模式8.常见锁使用汇总8.1互斥锁（Mutex）8.2条件变量（ConditionVariable）8.3信号量（Semaphore）8.4自旋锁（SpinLock）8.5读写锁（Read-WriteLock）Linux线程7.线程池  线程池是一种多线程编程中的技术
  • 大同市权威亲子鉴定中心地址汇总（2024年更新机构一览） 国医基因
    大同市区域可以做权威亲子鉴定的地方在哪里？大同市区域可以做权威亲子鉴定的地方在大同市新建南路医卫街1号。今天小编整理了大同市能做亲子鉴定的15个地方，排名不分先后，部分机构不确定能否做亲子鉴定，还需要根据业务范围选择希望对大家有所帮助。大同市可以做亲子鉴定咨询的机构一、大同市国医基因DNA亲子鉴定咨询中心机构地址：大同市新建南路医卫街1号上班时间：周一至周日8：00~18：00大同市国医基因：大同
  • UE5 自动生成插件汇总：提升创作效率的得力助手 阿贾克斯的黎明 游戏开发ue5
    目录UE5自动生成插件汇总：提升创作效率的得力助手目录一、地形生成插件1.Polycam2.M4电影级地形工具包3.WorldCreatortoUnrealEngine插件二、场景生成插件1.PrometheanAI2.physicallayout（物理布局）三、动画生成插件1.CasterAI2.blender骨骼绑定模型一键导入UE5场景插件MagicBoneUE5RigCreator四、特效
  • Python 4.0新特性解析：性能优化与语法升级 知识产权13937636601 计算机python性能优化开发语言
    本文针对Python4.0的核心升级展开系统性分析，从性能优化与语法革新两个维度揭示其技术突破。首先解析新型解释器架构对运算效率的提升路径，其次探讨模式匹配、异步编程简化和类型系统强化等语法特性，最后结合机器学习与高并发场景验证新版本的实践价值。研究发现，Python4.0通过JIT编译器与内存管理重构实现3倍以上性能跃升，同时静态类型推导的完善显著提升大型项目维护效率，标志着Python从"胶水
  • Mamba架构的模型 （内容由deepseek辅助汇总） Jiang_Immortals 人工智能
    基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破，以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点：一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新：首个通用大规模纯Mamba模型，由阿布扎比TII开发，基于Mamba-1改进，增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现：在综合基准（IFEval、BBH、MMLU-PRO等）平均得分15.04，超越Llama3.1-
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他