include "TopSdk.php"; 
function sendSMF ($mobile, $content ,$name)
{
   // include "TopSdk.php";  //错误在这里  
    dat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2017-05-08 17:01:35
                            
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            一、大数定律统计规律性多次抛掷硬币,正面向上出现的频率接近1/2人口男女比例接近1:1在随机事件的大量重复出现,往往呈现几乎必然的规律,这类规律就是大数定律1.1 切比雪夫不等式1.2弱大数定律弱大数定律的意义:1.2伯努利大数定律伯努利大数定律的意义:伯努利大数定律的结论虽然简单,但其意义却是相当深刻的.它告诉我们当试验次数趋于无穷时,事件A发生的频率依概率收敛于A发生的概率,这样,频率接近于概            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题。 我们之前对排行榜的数据进行缓存,由于排行榜在我们所有sql select查询里面占了30%,而且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存。为了清除缓存方便,把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题。 我们之前对排行榜的数据进行缓存,由于排行榜在我们所有sql select查询里面占了30%,而且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存。为了清除缓存方便,把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据挖掘是个什么鬼?先搞定以下五大关系 数据科学家”作为一个新兴的名词,他们主要是采用科学方法、运用数据挖掘工具来做大数据洞察的工程师。一个优秀的数据科学家需要具备诸如数据采集、模型算法、数学软件、分析预测、市场应用等多方面的素质。如果你也想成为一名数据科学家,那么可以先从本文介绍的数据挖掘过程中的五个关系开始,一点点探索整个数据挖掘的蓝图。 1.样本与总量 相信大家读书的时候,数学老师曾经扔            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一般的excel表格,只能保存小于65532行数据,大于这个数据程序就会异常退出,因此需要用下面代码来保存一个xlsx格式表格源码import openpyxlimport mathimport timeoutput_file_name = 'test_11192347.xlsx'if not output_file_name.endswith('.xlsx'):    output_file_name += '.xlsx'wb = openpyxl.Workbook()ws = w            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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              package day3
object demo_high_func {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val list = Array(1,2,3,4,5,6,7,8)
        // 过滤数组中的元素, 将为true的元素组合成一个新的数组
        val list2 = list            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            高级查询:1 子条件查询:特定字段查询所指特定值1. Query Context:在查询过程中,除了判断文档是否满足查询条件外,ES还会计算一个_score来标识匹配的程度,旨在判断目标文档和查询条件匹配的有多好(与查询的条件有多吻合)a):全文本查询:针对文本类型数据"match",缺点:例如查询条件为"于晨001",那么查询的条件则成了"于晨"或"001"有其一即可{  
    "            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark大数据开发技术简介轻量级的内存集群计算平台 文章目录Spark大数据开发技术简介历史沿革Spark的优点对比Apache Spark堆栈中的不同组件基本原理架构组成部署和体系结构Spark运行模式页面 历史沿革Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            精选题型Hive可考察的内容有:基本概念、架构、数据类型、数据组织、DDL操作、函数、数据倾斜、SQL优化、数据仓库。面试数据分析工程师更多会考察DDL操作、函数、数据倾斜、Hive优化、数据仓库这些知识点。来看看具体问题吧。基本概念基本概念一般会以问答题的方式进行考察,比如在面试的时候直接问:说说你对Hive的理解?Hive的作用有哪些?这种类似的问题。1说说你对Hive的理解从概念上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录函数字符串函数数值函数日期函数流程函数约束主键约束外键约束1). 添加外键2). 删除外键删除/更新行为1.CASCADE2.SET NULL函数字符串函数 # A. concat : 字符串拼接
select concat('Hello' , ' MySQL');
# B. lower : 全部转小写
select lower('Hello');
# C. upper : 全部转大写
sel            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 大数据处理框架 Apache Spark 的设计与实现
在数字时代,数据的产生以惊人的速度增长,如何高效处理和分析这些数据成为了一个重要的课题。Apache Spark 作为一种高级的数据处理框架,以其快速、灵活和易用的特点,成为了大数据处理领域的宠儿。本文将探讨 Apache Spark 的设计与实现,辅之以代码示例,帮助读者更好地理解这一框架的魅力。
## Apache Spark 的            
                
         
            
            
            
            Select *或[列名] from 表 select* from Orders使用比较操作符来比较表中的值与指定的值或表达式的值 = 等于   >大于    <小于   >=大于等于   <= 小于等于   <>不等于使用字符串比较符 like 比较字            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【导读:数据是二十一世纪的石油,蕴含巨大价值,这是·情报通·大数据技术系列第[77]篇文章,欢迎阅读和收藏】1 基本概念与传统的 IO 相比, Spark IO 有很大区别。传统的数据存在单个计算机中,数据量少,而 Spark 的数据存储在集群中,数据量巨大。另外, Spark 需要考虑本地主机的 IO 开销,还需要顾虑到不同主机之间的传输开销。针对这些情况, Spark 就要制定一些机制,来解决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            JAVA中的大数与高精度运算在Java中共有8种基本数据类型,其中4中整形的(byte、int、short、long)、2种浮点类型(float、double)、一种字符类型(char);其中整形(long)最大能够表示的范围为:Long.MIN_VALUE=-9223372036854775808Long.MAX_VALUE=9223372036854775807浮点数最大能够表示的范围为:Do            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文实例讲述了java中最大的整数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:8种基本数据类型中,long类型所能表示的整数范围是最大的,但还是有限的。另外,基本数据类型中的整数还有一个问题,那就是不是每个数都能够正确的取负数。例如,对int型而言,“-2147483648”取负就不能得到正确的结果,对其他整数类型也有这个问题。为了解决这些问题,Java中专门提供了用来进行不限制大小的整数计算的类——j            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 常见分布  这里讨论几个常见的概率分布,而它们之间存在着紧密的关联。很多复杂的概率模型其实有着更简单的底层原理,这种联系再次验证了随机现象的确定性方面。看似复杂随机现象其实就是由许多“原子事件”组合而成,数学的规律仍然起着支配作用。1.1 伯努利试验  最简单且有意义的事件域是\(\mathscr{F}=\{\varnothing,A,\bar{A},\Omega\}\),我们关心的只有事件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            利乐包是由纸、铝、塑组成的六层复合包装。灌注利乐包的过程是密闭式的,也就是先把奶灌到纸管里,然后再切割闭合。在这样的情况下,利乐包里是没有空气的,并且复合包装本身还能有效地让牛奶和空气、细菌、光互相隔绝,所以保质效果杠杠的。一般来讲,利乐枕可以保质45天左右,利乐砖则可以达到6~9个月甚至一年。如你所见,利乐包由于性价比较高,已经成为了最常用的牛奶包装。百利包就和利乐包一样,百利包叫百利包,当然毫            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            简单的条件查询
(查询的优先级,Sql--plus函数,数字函数,日期时间函数)
 
SELECT *|{[DISTINCT] column|expression [alias],...}
FROM    table
[WHERE       condition(s)];
Condition(s)要使用到比较运算符常用的比较运算符如下:
操作符
含义
=
等于
> 
大于
>=
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                            2024-07-05 22:40:22
                            
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            1、            查询的基本语法db.表明.find({},{});第一个{}是条件的bson数据,如果有多个条件,以”,”分割如:>db.product.find({"id":"3"},{});
{ "_id" :ObjectId("57182150560ca6            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-28 12:51:55
                            
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