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搜索关键字:于平    ( 954个结果
每个优秀java程序员必须具备的技术技能
现在,有这样一种主流观念,压垮了很多新手软件开发者,那就是你需要学习很多东西才能成为软件开发人员,并且很多人不知道从哪里开始起步。这里我会尝试着具体说明那些在你追求成为软件开发人员的路上将让你受益的必要技术技能。一篇文章当然不能详尽说明作为软件开发者,你可能需要掌握的所有技术技能,但是我会列出最关键的一些技术技能。编程语言我认为从这一条开始说起是最合适的。不懂编程语言,怎么能成为一个真正的程序员?
分类:编程语言   时间:2019-02-21 20:13:53    阅读次数:162
hive高级操作(优化,数据倾斜优化)
2019/2/21星期四hive高级操作(优化,数据倾斜优化)分区表/桶表应用,skew,map-join//见hive的基本语法行列转换hive优化hive优化思想Explain的使用经典案例(distinctcount)数据倾斜的原因操作:关键词情形后果1、Join其中一个表较小,但是key集中分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值;2、大表与大表,但是分桶的判断字段0值或空值过多
分类:其他好文   时间:2019-02-21 10:59:46    阅读次数:205
SpringMVC学习:通过初始化IoC容器,直接对其中组件进行测试
以使用Spring开发的应用为例,层次结构如下: 对于平时访问而言,我们将其作为黑盒子,塞入请求,得到响应。但对于测试开发而言,直接访问却很麻烦: 一是不够灵活,每一个练习,即使只想测试下Dao层映射写的对不对,也必须写出Controller、Service、Dao一整套,部署到Tomcat服务器, ...
分类:编程语言   时间:2019-02-20 15:51:42    阅读次数:223
红黑树的理解与学习+伪代码
在看HashMap源码的时候,涉及到红黑树,这个数据结构早已听闻大名,而且在学校的教材中没有讲这个数据结构,所以花了点时间去学习和理解这个数据结构。(比我想象中的复杂的多……) Red-Black Tree的简介 首先这是个二叉查找树,它属于但又不严格属于平衡二叉树(AVL),因为它没有像平衡二叉树 ...
分类:其他好文   时间:2019-02-18 01:25:31    阅读次数:265
javaWeb_Servlet_Servlet基础_Servlet概述以及HelloWorld
Servlet基础_Servlet概述以及helloworld 1.Servlet概述 (1).Servlet(Server Applet)是Java Servlet的简称,称为小服务程序或服务连接器,用Java编写的服务器端程序,具有独立于平台和协议的特性, 主要功能在于交互式地浏览和生成数据,生 ...
分类:编程语言   时间:2019-02-08 13:10:39    阅读次数:158
20190202 学习
软链接和硬链接:软链接:一个文件对应多个快捷方式,是不同的文件,大小由路径决定;硬链接:一个文件有多个名字,大小完全相同;软连接和硬链接的区别:1连接数不同软链接只有一个硬链接有多个2夸分区操作检查分区操作df-h软链接可以跨分区硬链接不可以跨分区3目录4原始文件和连接文件关系软链接依赖于源文件,源文件删除则软连接不存在硬链接不依赖源文件,属于平等关系5删除软链接删除源文件后软连接失效了硬链接删除
分类:其他好文   时间:2019-02-02 23:14:36    阅读次数:222
Windows Server 2016-将Active Directory还原到不同的硬件平台
尽管域控制器应该为彼此提供冗余,但是存在特定于平台的差异,这些差异阻止来自一个服务器的数据用于恢复另一个服务器。您始终可以使用系统状态或关键卷备份来还原创建备份的域控制器。如果在服务器AAA上创建备份AAA,则可以使用备份AAA随时还原服务器AAA.但是,您无法使用系统状态或关键卷备份来还原其他域控制器或将该域控制器还原到不同的硬件。您无法使用备份AAA还原服务器BBB上存在的ActiveDire
分类:Windows程序   时间:2019-01-28 23:56:08    阅读次数:284
图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现
感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串,然后比较不同图像的指纹。结果越接近,就说明图像越相似。 实现步骤: 1. 缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节,只保留 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-24 20:06:57    阅读次数:340
MLCC - 10简化正则化 (Regularization for Simplicity)
原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity 1- L? 正则化 泛化曲线:显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失。 如果说某个模型的泛化曲线显示: ...
分类:其他好文   时间:2019-01-22 00:32:45    阅读次数:254
实验6-EXCEL时间序列分析-指数平滑
EXCEL时间序列分析-指数平滑法 指数平滑法是从移动平均法发展而来的,是一种改良的加权平均法,在不舍弃历史数据的前提下,对离预测期较近的历史数据给予较大的 权数,权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值,并借助于平滑系数α进行加权平均计算,预测下一期的值。它是对时间序列数据... ...
分类:其他好文   时间:2019-01-18 10:16:44    阅读次数:258
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