DBOutputFormat把MapReduce结果输出到mysql中 现在有一个需求：就是如何使用DBOutputFormat把MapReduce产生的结果输出到mysql中。...} public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException { /*因为不用从数据库中读
没想到刚开始就遇到了困难，Excel中的超链接读到Python中直接显示成了中文。 所以第一步就是把超链接对应的网址梳理出来，再用Python去爬取对应网址的pdf。...本文分享批量爬虫下载文件的第一步，从Excel中把超链接转换成对应网址。下一篇文章分享批量爬虫下载pdf文件的代码。...二、把超链接转换成对应网址的3个方法 网上有很多方法实现超链接转换，我分享3个自己尝试的方法，前2个都失败了，最后1个是成功的。...这种方法只适合转换超链接数量较少的情况，我在尝试过程中失败了。...将鼠标指针移动至【B2】单元格右下角，当鼠标指针变成【+】号后，长按鼠标左键并向下拖动进行公式填充。 至此，把Excel中的超链接快速变成网址已经讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍。
这些常识性的东西呢，都是我在开发指出遇到的，以及后来在开发中个人慢慢理解，今天来做个总结，如有错误，还望指出，相互学习。 问题一：dp,px ,sp，dip的区别？...sp：android 开发中通常表示字体大小。...注：屏幕密度：在屏幕密度中，HVGA屏的密度为160，QVGA屏的密度为120，WVGA屏的密度为240，WQVGA屏的密度为120。其中密度值表示每英寸有多少个显示点和屏幕分辨率是两个概念。...px：我们通常说的手机分辨率比如小米4 是 1920 x 1080 那单位就是px,如果你把手机屏幕放大到一定程度，会看到密密麻麻的小正方形格子，竖列有1920个横列有1080个，这个单位是绝对的,不同的设备不同的显示屏显示效果是相同的...android手机先根据当前分辨率选择最近的一个文件夹读取，比如你可以把1080P放在hdpi中，那么高分辨率手机先读hdpi这里面的，没有就找mdpi,依次类推。
最近制作小叮咚的时候,需要机器启动后自动运行小叮咚 , 所以就想仿照Tomcat那样把java类变成一个服务来运行. 于是找到了 Java Service Wrapper ....把java类变成 Windows NT服务的3中方法(使用 Java Serivce Wrapper) 集成 Java Service Wrapper 的三种方法: 1 使用 WrapperSimpleApp
大家好，我是公众号：java小杰要加油， 今天来分享一个关于mysql的知识点——mysql中的锁 话不多说，直接开车 事务并发访问情况 读-读 情况 并发事务读取相同的数据，并不会对数据造成影响，允许并发读...信息：表示当前事务是否正在等待 事务T1 将数据改成了A,但是还未提交，可此时事务T2又将数据改成了B，覆盖了事务T1的更改，T1更新丢失，这种情况叫做脏写 Q：能描述一下两个事务并发修改同一条数据时，mysql...A ：事务T1在更改这条数据前，就先内存中生成一把锁与此数据相关联（is_waiting为false,代表没有等待），然后咔咔一顿操作更改数据，这个时候，事务T2来了，发现此记录已经有一把锁与之相关联了...，就把T2的锁结构的（is_waiting为false,代表没有等待）然后把T2事务对应的线程唤醒，T2获取锁成功继续执行，总体流程如上。...读-写 /写-读 情况 在读-写 / 写 -读的情况下会出现脏读，不可重复读，幻读的现象，不同的隔离级别可以避免不同的问题，具体相关内容可以看小杰的这篇文章 京东面试官问我：“聊聊MySql事务,MVCC
go-mysql-elasticsearch 就是这样一个项目，它可以从 MySQL 的数据表中读取指定数据表的数据，发送到 ElasticSearch 之中。...它会使用 mysqldump 命令处理现有存量数据，并借助 binlog 的方式跟踪增量数据，从而保证 Elasticsearch 的数据和 MySQL 数据库中的数据保持同步。.../river.toml 中包含了一份配置样本。...这样就根据 JSON 中的特定字段进行搜索的需要就比较费劲了，而我们也知道，如果直接向 ES 提交文档，其中的 JSON 是会被映射为 Object 类型的。...= nil { return errors.Trace(err) } 下面就尝试进行一点改动，使之支持嵌套在字段内容中的 JSON 内容。
（有人把 DataFrame 翻译为“数据框”，是不是还可以称之为“筐”呢？向里面装数据嘛。) ?...字典的“键”（"name"，"marks"，"price"）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。...从上面的结果中很明显表示出来，这就是一个二维的数据结构（类似 excel 或者 mysql 中的查看效果）。...因为在定义 f3 的时候，columns 的参数中，比以往多了一项('debt')，但是这项在 data 这个字典中并没有，所以 debt 这一竖列的值都是空的，在 Pandas 中，空就用 NaN 来代表了...除了能够统一赋值之外，还能够“点对点”添加数值，结合前面的 Series，既然 DataFrame 对象的每竖列都是一个 Series 对象，那么可以先定义一个 Series 对象，然后把它放到 DataFrame
1， 其中csv文件就相当于excel中的另一种保存形式，其中在插入的时候是和数据库中的表相对应的，这里面的colunm 就相当于数据库中的一列，对应csv表中的一列。...3，在这里面中，表使用无事务的myISAM 和支持事务innodb都可以，但是MyISAM速度较快。...table demo fields terminated by ',' enclosed by '\\'' lines terminated by '\\r\\n' (`A`,`B`) "; 这句话是MySql...如果要使用load data直接进行执行一下这句话，（不过要记得更改成自己的文件名 和 表名）就可以把文件中的内容插入，速度特别快。..."); Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/girlandboy
(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的...melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名。...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行
说，“现在有一个首页的竖列的导航条，（很简单我就不上图了），就是一个ul和li的竖列导航条”。现在要把它设计成一个相对独立的模块，该怎么搞？...你把，哪些是不变的，哪些是会变的，把它们分别在纸上列出来。这个工作算是相对简单的UI界面需求分析和模块结构设计的阶段， <!...这时你就需要把它拆分，再拆分，在这个过程中，你的模块化思维方式，就不断的熟练再熟练出来啦。 在这个过程中，你还可以不断的添加一些新的方式、思想在其中，如果你愿意的话。...所以现在组件化的意义，“已经从复用变成了分治”。 所以就是最好整个页面上所有的功能块、需求都给它组件化了；所以最终导致了ReactJs、VueJs的出现，也就是全面的拥抱组件化。 <!...所以，ReactJs、VueJs之类的框架，在前端开发的发展过程中，依然只是过客，它们不是终点！
DataFrame DataFrame 是一种二维的数据结构，非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。...字典的“键”（"name"，"age"，"sex"）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。...从上面的结果中很明显表示出来，这就是一个二维的数据结构（类似 excel 或者 mysql 中的查看效果）。...Series 对象，那么可以先定义一个 Series 对象，然后把它放到 DataFrame 对象中。...这个问题，就好比——你吃的美食最终都会变成糟粕，那你为什么还要吃呢？ 书，和食物，不也很相似吗？ 一个，因为好吃。
TD;DR GAN 一点都不撸棒，简直不要太好骗：胖达变成猴，山误认为狗 对抗样本不是仅在最后预测阶段产生误导，而是从特征提取过程开始就产生误导 NIPS 2017 神经网络对抗攻防赛中，清华大学的学霸们采用了多种深度学习模型集合攻击的方案...那么，具体有哪些方法，可以把人工智能，变成人工智障呢？ 人工智障：逃逸攻击，白盒/黑盒，对抗样本 逃逸攻击可分为白盒攻击和黑盒攻击。...下图展示了第147号神经元分别在正常深度学习模型和对抗样本中的关注区域。在正常模型中，第147号神经元重点关注小鸟的头部信息。在对抗样本中，第147号神经元则完全被误导了，关注的区域杂乱无章。...横行为攻击模型名称，竖列为防守模型名称，表格中的数字表示对于每1000张攻击图片，防守模型成功防守的图片数目，数字越大，表示竖列模型防守越有效，数字越小，表示横行模型进攻越有效。...有些开发者会采用 AES 加密把模型封装起来，但殊不知在 AES 密钥也得保存在本地文件中。 有时甚至根据追踪 AI 应用对内存的访问情况，就可以判断出这个模型的神经网络结构。
DataFrame DataFrame 是一种二维的数据结构，非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。...字典的“键”（”name”，”marks”，”price”）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。...从上面的结果中很明显表示出来，这就是一个二维的数据结构（类似 excel 或者 mysql 中的查看效果）。...并且，还能用下面类似字典的方式，得到某竖列的全部内容（当然包含索引）： >>> newdata = {"lang":{"firstline":"python","secondline":"java"},...Series 对象，那么可以先定义一个 Series 对象，然后把它放到 DataFrame 对象中。
有一段时间没好好写博客了，因为一直在做一个比较小型的工程项目，也常常用在企业里，就是将流式数据处理收集，再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上，这是一套比较完整的流程，并且可以从数据库中的数据再导入到...（4）mysql ? （5）navicat ? （6）三台虚拟机 ? （7）jdk ? （8）intellij IDEA ? （9）虚拟机vmware ?...（4）在node3上开启mysql ?...在mysql地下创建bigdata数据库，进入数据库后新建wordcount表，创建相应字段即可 （5）将写好的代码打成jar包： 写代码时是要写scala语言，所以要加载好相应的插件： ?...（2）： 为什么我打jar包时没有用maven，是因为maven打出来jar包没有我写的主函数，所以在用spark执行时它会报错说找不到main函数的入口，找不到类，后来发现需要在pom文件中做相关的配置
mysql> select min(start_time),max(start_time) from job_history; +---------------------+--------------...28 | 2024-01-19 06:44:01 | +---------------------+---------------------+ 1 row in set (0.02 sec) mysql...03 — 优化 这个表的数据随着时间的推移递增插入的，因此id字段和start_time字段都是递增的，因此可以把大于start_time的条件转换成大于主键id的条件，让优化器通过主键对数据进行访问...id) from job_history where start_time < '2024-01-17 02:36:28') 测试一下改写后的SQL的运行效率： 可以看到执行时间减少到2.55秒，因为MySQL...因为数据库的优化器并不是面向一个特定的应用进行设计的，这样我们就有可能利用我们了解的特定应用的特点选择一个更优的访问路径，这个例子就是我们利用了id主键和start_time字段都是顺序增长的特点把对二级索引的访问变成对主键的访问
小程序体验师：石璐 表情，在移动互联时代，已经从一种辅助文字的方式，变成了情绪的变相表达、一种有趣的社交符号，甚至是运营推广的新形式。 在每天离不开的微信对话中，表情包斗图一直在激烈地进行着。...收藏表情虽然在微信表情中已有，但是在微信场景中，收藏往往是在微信对话中添加进来，而表情家园的表情是自己选择添加的，可以作为个人私藏表情包库，在微信转发给好友。...用「表情家园」加字，可以把自己制作的表情存放在常用表情中，还可以赞赏表情的制作者。这既促进了表情制作者和表情使用者的联系，又加强传播和私人收藏的回环，方便用户多次往返小程序和微信之间。...从界面体验来说，「表情家园」更加明确分为三个部分：输入、更改及添加、赞赏；「爆闪斗图」则把文字样式展开横列一排，分辨度不高。...既然表情是一种生活方式，通过小程序把线上社交和线下的社交带动起来，也许可以充分发挥出它的潜在价值。 正因表情包小程序有这样的发展空间，他们才值得深入体验和关注。
对每一个客户都计算一遍后就会生成一个代价矩阵，这样，选定送货仓库的问题就变成了一个最优化问题，这样就只需要运用数学理论里最优化的解决方法就可以求得全局最优解（当然也会参考客户的特殊需求）。 ? ?...这个问题是经典的协同过滤问题：在基于之前所收集的不同客户对不同风格商品的回馈历史数据，他们填充一个稀疏矩阵（横列是所有客户，竖列是仓库里的所有商品，每个单元格填写的是客户对商品的相关系数，大部分还是未知...当然，Stitch Fix的货品就这样从仓库派送到对应的客户，而这也才是Stitch Fix所做的步骤中刚刚起步的一小节而已。...请注意，现实情况比这个简单的例子更复杂，因为必须深入了解每个仓库中不同类型和样式的服装的可用性，但仍旧会遵循一些简单的规则来指导清货。 ? 有多少样式要购买？哪些物品应该去哪个仓库？...在下一步中，Stitch Fix偏离了一个规范的遗传算法：不是简单地选择基于适应性，然后释放随机重组和突变作为下一代风格，而是再有点更挑剔出究竟是什么理由使它能进入库存中。
二极码是什么，结果是0和1组成的二维码中的黑白方块。然后按照从上到下的竖列排列成二进制的一个ASCII码值，而且提示也是刚刚20字符恰好满足。...[f2218b04dd2a4bcfb19b01e1593a45bd.png] 保存上半部分二维码然后去转换成二进制格式然后竖列转换成ascii码字符拼接完成。写个python脚本简化操作。...[b29efb98ec274180b54c8b5ac5192b9c.png] [91ce074ff89e4987a517d88218ac6365.png] 看着九键输入是否熟悉，数字2中对应3个字母所以这道题就是一个个字母组出答案...，例如4（3）就是数字4中第三个字母I，全部计算一次即可得到结果。...252FMANXL28BlTujX3IF0mHz%252Bp7aWU%253D&Expires=1613946401] 0x09第九关 第九关提示非常给力，直接给出一个类似网址的提示，直接当做网址居然就是解这个的网址，直接把那串不认识的字符复制进去解密即可
[file] 如下所示：列是一竖列 处理海量数据之awk命令 语法： 特殊要点与举例说明: awk的一些特殊要点与举例说明 实战使用awk命令： -F #指定分割符 跟下面的FS命令相似 BEGIN #...搜索：在文件中搜索内容（要精准匹配建议使用grep命令） linux必须掌握的核心实用命令 linux搜索神器find命令高级用法 简介：详细讲解find命令的使用 linux的最底层级别是 / 目录..."*.log" -exec ls -lrt {} \; 查找出两天以前的被修改过的文件 处理海量数据之cut命令 简介：介绍cut命令的基本使用 cut应用场景：通常对数据进行列的提取 （在工作中，...我们通常会对数据库或者查出来的日志进行列的提取） 语法：cut [选项]…[file] 如下所示：列是一竖列 选项： -d #指定分割符 -f #指定截取区域 -c #以字符为单位进行分割...-i #对源文件进行修改 (高危操作，慎用，用之前需要备份源文件) 下面的例子是，把上面的df -h输出的命令写到了df.txt中进行演示，把原来的Centos7更该成了Centos8，而不是跟上面的命令一样
2022-12-06：定义一个概念叫"变序最大和" "变序最大和"是说一个数组中，每个值都可以减小或者不变， 在必须把整体变成严格升序的情况下，得到的最大累加和 比如，[1,100,7]变成[1,6,7...]时，就有变序最大和为14 比如，[5,4,9]变成[3,4,9]时，就有变序最大和为16 比如，[1,4,2]变成[0,1,2]时，就有变序最大和为3 给定一个数组arr，其中所有的数字都是>=0的。...求arr所有子数组的变序最大和中，最大的那个并返回。 1 <= arr长度 <= 10^6， 0 <= arr[i] <= 10^6。 来自Amazon。 答案2022-12-06： 单调栈+dp。...repeat(0).take(n as usize).collect(); let mut ans = 0; for i in 0..n { // i -> arr[i] 依次把收益
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