UION包括UION 和UION ALL,二者都是用来关联数据结构相同的数据表,二者的区别在于UION关联之后会去除重复的行,而 UION ALL会保留所有的行。
本篇博客参照了如下博客内容: http://www.cnblogs.com/horizonice/p/3658176.html
因为图片中包含了car这个分类的物体,所以选项4和5首先排除。只要注意bx、by只的是检测对象中心点的坐标,而且按照惯例左上是(0, 0),右下是(1, 1),不难确定答案是选项1。
在Java里经常会判断一个对象是否为空,如果为空的对象访问方法,字段会抛出空指针异常,而空指针异常为运行异常,如果不抓取这个异常,有的时候会导致程序异常,为了解决这个问题,我们通常会在代码里显式的去判断该对象是否为空,进行为空的逻辑处理,这种做法逻辑虽然明确,但是由于空的逻辑并不是经常碰到,这样会导致有多余的逻辑分支判断。
在计算机科学中,并查集(英文:Disjoint-set data structure,直译为不交集数据结构)是一种数据结构,用于处理一些不交集(Disjoint sets,一系列没有重复元素的集合)的合并及查询问题。并查集支持如下操作:
Apache Flink 的命脉 "命脉" 即生命与血脉,常喻极为重要的事物。系列的首篇,首篇的首段不聊Apache Flink的历史,不聊Apache Flink的架构,不聊Apache Flink的功能特性,我们用一句话聊聊什么是 Apache Flink 的命脉?我的答案是:Apache Flink 是以"批是流的特例"的认知进行系统设计的。
3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD,并介绍RDD与分布式共享内存的异同。 3.2.1 RDD简介 在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制,就能够减少机器之间的数据重排(data shuffling)。Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个
哈喽,大家好。最近几天,我把去年秋招总结的笔试面试的一些内容,又进行了重新规划分类。详细分成了简历书写,面试技巧,面经总结,笔试面试八股文总结等四个部分。
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