为什么要有规范？俗话说的好，无规矩不成方圆，没有规范岂不乱套了? 个人觉得，规范是为了解决团体作战中的效率和协同问题，是对最终交付质量的有力保证。大家工作中有没有遇到类似的问题？接到了一个需求，不知道该从那张表出数，表A貌似可以，表B好像也行。问了同事甲，他说他每次都是从C表出的。对着三张表探索了好久，发现谁跟谁都对不上，算了吧，我从源头再算一次吧，结果又变出来一张表D。数据库里几千张表，好像我用
目录一 EXT2文件系统结构概览 21.1 EXT2文件系统结构框图 21.2 EXT2重要数据结构 3二 块缓存 6三&n
发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？数据库的主键要如何选择？基于 Snowflake 算法搭建发号器总结 我们通过分库分表和主从读写分离的方式解决了数据库的扩展性问题，但是在，数据库在分库分表之后，我们在使用数据库时存在的许多限制，比如说查询的时候必须带着分区键；一些聚合类的查询(像是 count())性能较差，需要考虑使用计数器等其它的解决方案，其实分库分表还有一个问题，就是主键的全局
Pytorch中utils.data 与torchvision简介1 数据处理工具概述2 utils.data简介3 torchvision简介3.1 transforms3.2 ImageFolder 1 数据处理工具概述Pytorch涉及数据处理（数据装载、数据预处理、数据增强等）主要工具包及相互关系如下图所示，主要使用torch.utils.data 与 torchvision：torch
本文深入探讨 Java 在智能物流末端配送路径动态规划与配送员调度中的应用，详细解析 Dijkstra、A*、遗传算法等核心技术的 Java 实现，结合顺丰、京东等真实案例，展示从算法设计到系统落地的完整解决方案。
LRU（Least Recent Used）是我们在cache替换算法中最普遍使用的算法，在缓存块已满，而需要缓存新的数据块的时候，这时需要从缓存中找到一个“没有价值”的块用新的数据块去替换它。 Cache有两个问题：一个是前面提到的降低锁粒度，另一个是提高精准度，或者称为提高命中率。LRU在大多数情况下表现是不错的，但是有如下的问题：1, 顺序扫描。顺序扫描的情况下LRU没有命中情况，而且会淘
今天可算是完成了一个小项目，虽然看起来很简单，但麻雀虽小，五脏俱全，这个小项目也就是把整个框架的建构与测试走一遍。具体的话包括：服务器上建立测试文件，在Windows下写代码，Win下测试，上传服务器，在服务器上测试。一路上真的遇到了很多坑，包括环境配置和一些代码问题，更主要的是eclipse本地连接hdfs产生了比较多报错。这两天也一直在查资料，看了很多的博客才解决，总之，解决了就是好事，希望你
一、需求分析与业务建模
明确业务目标
与业务部门深入沟通，确定核心分析指标（如销售额、用户留存率）及数据使用场景（如实时监控、历史趋势分析）。
划分业务分类（如零售电商的订单、会员、商品），明确数据域（如交易域、客户域）和业务过程（如加购、支付）。
数据源梳理
确定数据来源（如MySQL业务库、日志文件、第三方API），评估数据质量（缺失值、异常值占比）和更新频率。
二、模型设计阶
摘要想感受一下SPARK吗？想试试对PM2.5数据进行分析吗？本文手把手教你如果用SPARK对PM2.5数据进行大数据分析。包含所有步骤及图文。要从零开始，五分钟做完一个基于SPARK的PM2.5分析项目，你是不是会问 1. PM2.5的数据在哪里？ 2. SPARK的环境哪儿有？ 3. 程序怎么编？ 不用急，跟着我做，5分钟就可以从零开始完成所有的事情。准备SPARK环境今天，在各种公有
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能：一
命令行处理器是 DB2 的接口，它最佳地体现了 DB2 的威力，以及 DB2 的简单性和通用性。作者通过例子对其进行了详细的论述。0评论： Blair Adamache, DB2 Technology Development, IBM 关闭 [x] Blair Adamache 是 IBM 多伦多实验室里的一名有 17 年工作经验的老员工。他拥有修辞学（Rhetoric
在数据库中，对某些表正确地建立索引，可以使得相关的查询效率大大提高。同样，在esProc中，也可以为排列或者序表建立索引序列，以提高反复查询数据时的效率。我们经常需要在人员表中进行查询，如下例中的Employee表。 ABC1=connect("esProc") 2=A1.query("select Eid,Name,FirstName,State from emp
素描虽然是美术最基础的入门课程，但是很对美术生因为基础打得不牢固，导致在绘画创作的时候，素描头像局部处理不到位，表现出的效果不尽人意。今天就与同学们共同探讨，素描头像局部绘画的嘴巴绘画技巧，同学们要完全理解消化。 一、嘴巴的组成部分从头骨的正面角度看，露在前方的形体，横向上给人一种半圆形的感觉。从侧面头骨角度看，嘴部纵向上的形体也有一种类似半圆的感觉，通过下图我们可以看出，从正面表现嘴
1 简介1.1 机械键盘机械键盘(Mechanical Keyboard，以下简称MK)是计算机的输入设备，与普通键盘不同的是其每个按键都有一个单独的开关来控制导通或断开，这个开关也称为“轴”，根据开关分类，机械键盘可分为茶轴、青轴、白轴、黑轴和红轴。正是因为每个按键都由一个独立的开关控制，按键的段落感比较强。从而产生适于游戏娱乐的特殊手感，故而通常作为比较昂贵的高端游戏外设。1.2 薄膜键盘薄膜
==========第一篇：Scala编程语言=========一、Scala语言基础1、Scala语言简介Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。它也能运行于CLDC配置的Java ME中。目前还有另一.NET平台的实现，不过该版本更新有些滞后。Scala的编译模型（独立编
文章目录1. 前言2. 思考3. 顶层指导（一些关于如何写邮件的方法论）4. 标题4.1. 寻求建议、帮助的时候邮件标题（主题，Subject Lines）怎么写4.2. 感谢信标题5. 开头5.1. greatings 打招呼5.2. 开头的感谢（回信）6. 请求6.1. general6.2. 询问是否介意？道歉7. 感谢相关7.1. 感谢7.1.1. 感谢17.1.2. 感谢27.1.3.
文献种类：专题技术文献； 开发工具与关键技术：工具：Visual Studio 2015、SQL Server、 技术：前端、C# + JavaScript + Html + Asp.Net.MVC + SQL Serve 作者：吴东梅 ；撰写时间：2019 年 2 月 6 日 逗号连接多个条件查询 在我接触的第一个酒店项目系统里面，有一个连房的功能，一开始我就用数组完成这个功能，给老师演示的时候
概念聚簇索引：聚簇顾名思义，聚集在一起，即索引和数据是存放同一个文件中。其叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。InnoDB引擎使用的是非聚簇索引。非聚簇索引：索引文件和数据文件是分开的。MyISAM引擎默认使用的是非聚簇索引。 如下图所示：emp表是通过InnoDB引擎创建的表，emp表有一个emp.ibd这一个文件emp_2表是通过MyISAM引擎
幂级数相关概念幂级数收敛域幂级数，就是形如的函数项级数，其中是实数列。对幂级数而言，我们收敛要考察幂级数的收敛域，其次，要考察其一致收敛性，再由一致收敛性，就可以得到幂级数的相关性质。首先我们考察幂级数的收敛域。 假设幂级数在处收敛，那么，对于的点，就有由收敛，则通项故通项有界，设，，则由比较判别法，级数绝对收敛。我们定义： 称为幂级数的收敛半径，收敛半径就有如下特点： (1)对任意的，幂级数一定
1.添加服务cat /etc/systemd/system/catalogd-monitor.service
[Unit]
Description=CDH Catalogd Log Monitor
[Service]
ExecStart=/opt/scripts/catalogd_monitor.sh
Restart=always
RestartSec=5s
[Install]
WantedB
一、HA概述所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启N
Set集合1.Set集合1.1Set集合概述和特点【应用】1.2Set集合的使用【应用】2.TreeSet集合2.1TreeSet集合概述和特点【应用】2.2TreeSet集合基本使用【应用】2.3自然排序Comparable的使用【应用】2.4比较器排序Comparator的使用【应用】2.4两种比较方式总结【理解】3.数据结构3.1二叉树【理解】3.2二叉查找树【理解】3.3平衡二叉树【理解
5月28日，第12届（赣州）家具产业博览会在南康家居小镇家居会展中心盛大启幕。展会现场，来自五湖四海的参展商、采购商汇聚一堂，人潮涌动，热闹非凡。作为国内的家居安装服务平台，奇兵到家受邀参展，凭借其300万＋专业师傅资源覆盖全国99.5%区域的服务网络成为展会焦点，为家居商家拓展销售半径提供了强有力的支持。展会盛况，奇兵到家引关注本届家博会以绿色环保家居和“南康制造+深圳标准”为主题，采用
4月份以来，出现了3次集群脑裂现象，均为某节点脑裂/自动关闭。
— SqlServer Essential Guide这是一段摘于SqlServer的对于Hash的定义。Hash（散列）定义上来讲：是将任意长度的字符串转换成有限（更短）的固定长度字符串，作为表示原始字符串的键。散列常用于索引和检索数据库，也常用于一些加密算法。再通俗一点：用一个唯一的，特定的值来代表任意的数据，类比于人的基因序列，人的指纹等可以作为人的唯一标识。因此，需要一个函数
1.2.异步调用异步调用方式其实就是基于消息通知的方式，一般包含三个角色消息发送者：投递消息的人，就是原来的调用方消息Broker：管理、暂存、转发消息，你可以把它理解成微信服务器消息接收者：接收和处理消息的人，就是原来的服务提供方在异步调用中，发送者不再直接同步调用接收者的业务接口，而是发送消息投递给消息Broker。然后接收者根据自己的需求从Broker订阅消息。每当发送方发送消息后，接受者都
一、前言有朋友问我，什么是指标，什么是标签，最本质的区别在哪？如何识别？不问我，我觉得我比较清晰的，好像很明确，但是被人一问，我觉得我又不清晰了，所以重新学习了一遍，把学习过笔记分享给大家，希望对大家有帮忙和启发。二、指标理解1.指标是说明总体综合数量特征的概念，所有指标能用数值来表示，一个完整的统计指标，一定要讲时间、地点、范围（百度）;2.指标的评价较易量化，通常有一定的标准和尺度;3.指标是
每日几道算法题（1.sql）今天闲暇时间看了几道sql语句的算法题，在此做一个总结。一： 表连接 这是leedcode上一道简单基础的sql语句从表格中可以看出Person表的personId和Address表中的personId是存在外键关系的。所以可以直接写出：select FirstName,LastName,City,State
from ******
on Person.PersonId
文章目录首次适应算法最佳适应算法最坏（大）适应算法临近适应算法总结 这些算法是用于我们对于连续内存分配中的动态分区分配这种方法使用的算法首次适应算法这种算法的核心就是将空闲分区以地址递增的次序，每次使用分区的时候，用第一个满足我们进程大小的分区这是算法综合来看，性能是最好的最佳适应算法思想就是将空闲分区按照容量递增的次序链接，相当于每次都用的是符合要求的最小大端分区缺点
每次选最小的分区进
一、安装tomcat前首先要安装对应的jdk并配置Java环境。到官网 http://jakarta.apache.org/tomcat 下载apache-tomcat-7.0.96.tar.gz 安装文件，JDK必须已经安装完毕，接下来直接安装Tomcat。注意：安装前，确认好Tomcat实际需要的的版本，或者服务器适合和部署软件的软件对应的环境。jdk版本：1.7.0_80