一、Hive分区表和分桶表 1.分区表 分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所 有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据 集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样
\documentclass{article} \setcounter{tocdepth}{4} \setcounter{secnumdepth}{4} \usepackage[hidelinks]{hyperref} \usepackage{pgfplots} \usepackage{pdfpages} \usepackage{verbatim,lmodern,amsmath,Asymptote,ctex,tikz,graphicx,subcaption,enumitem} \use
背景介绍 对于某些应用场景，数据量很容易达到百万级要素，数据每天都在改变。而且还要考虑在1-6级这种小级别时候的数据展示，那么这个时候仅仅是PG与PostGIS简单的矢量瓦片服务比较困难达到客户想要的效果，这个时候就要考虑做一些优化了。 优化方法 百万级要素优化对于不同的业务来说，有
声明：只是为了个人记录所用，各位大佬可略过~~ 总结：导入不成功在于没有区分文件名和变量名，保存.mat文件时的文件名是h2，并不代表里面的变量名是，实际操作也证明文件中实际的变量名是lmp和 par，要想让文件名和变量名相同只需要重命名再覆盖原.mat文件就可以顺利导入啦~ 我的.mat文件是
【编译原理】让我们来构建一个简单的解释器（Let’s Build A Simple Interpreter. Part 8.） 文章目录 C语言代码（作者没提供完整的python代码，关键的改动提供了，在上面，完整的python代码这里略掉） 今天我们将讨论一元运算符，即一元加（+）和一元减（-）运算符。 今天的很多资料都基于上一
Parencodings 有一段时间没有接触模拟题了，之前也没怎么做过，理解题干并且用代码实现罢了，这一道题的大致思路：理解两个数值数组的含义，已经给出的表示从左到右看右括号左边的左括号的总数，需要输出的是每一对配对的括号中间会有多少个左括号（包括该括号对的左括号）（难点），然后我们根据
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5293 \(sum[u]\) 表示子树 \(dp\) 值的和，\(dp[u]\) 表示子树 \(u\) 的答案，这里我用 \(dp[u][0]\) 表示 \(sum\), \(dp[u][1]\) 表示 \(dp\) 值。考虑以 \(u\) 结点为 \(lca\) 的链，如果不放这条链，答案就是子节点 \(dp\) 值之和，
数据结构-并查集 并查集是什么 并查集的结构 初始化 合并 查询 并查集优化 并查集实现 并查集是什么 并查集是一种用来管理元素分组的数据结构，可以高效进行合并查找操作 查询元素a和元素b是否是同一分组 合并元素a和元素b所在分组 并查集的结构 初始化 准备n个节点表示n
题目链接 先求出不买套餐的最小生成树的边 然后枚举选择哪些套餐，将套餐中的边权置为 \(0\), 和原先最小生成树的边重新进行 \(kruscal\) 而原先选不到的边，权值大于套餐和最小生成树的边，后来一定也选不到 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; con
目录最小生成树算法1、Kruskal1.1 算法简介1.2 C++实现 最小生成树算法 最小树定义： 给定网络\(G=(N,E,W)\)，设\(T=(N,E')\)为\(G\)的一个支撑树，令\(W(T)=\sum_{e\in E'}W(e)\)为\(T\)的权（或长）。\(G\)中权最小的支撑树称为\(G\)的最小树。 1、Kruskal 并查集:用一个元素代表一组
★★★ 个人博客导读首页—点击此处 ★★★ Address translation system instructions AT指令的语法格式： 有了上面的语法格式后，就非常好理解armv8的MMU提供了14条AT指令了： MMU的地址翻译一般都是自动进行的，在当前的linux kernel(kernel-4.14)中还真找不到使用AT指令的代码。而在
1.今天开始学习php的知识，函数，命名空间，面向对象（类方法的实现） 定义： <?php class phpClass { var $var1; var $var2 = "constant string"; function myfunc ($arg1, $arg2) { [..] } [..] } ?> <?php class Site { /* 成员变量 */ var $url; var $title;
引言： 最近被几个公司实习生整自闭了，没有基础，想学自动化又不知道怎么去学，没有方向没有头绪，说白了其实就是学习过程中没有成就感，所以学不下去。出于各种花里胡哨的原因，今天给大家整一个简单又有成就感的接口自动化学习吧。 不皮了，进入正题。本文中用到的
代码 int par[max_n]; //父亲数组 int rank[max_n]; //树的高度 void init(int n) { //初始化 for (int i = 0; i < n; i++) { par[i] = i; rank[i] = 0; } } int find(int x) { //查询树的根 if (par[x] == x) return x; else { return par[x] = find(par[x]);
1.\noindent\textbf{Analysis of the effect of augmented data sets}\par2.\\\textbf{Analysis of the effect of augmented data sets}\par2方法解释 打开电脑中的Latex软件，打开任意一个tex文件。注意，因为原来Latex中文件代码有“\par”，所以运行结果是显示“自动换行”。因此，需
使用 addClass() 和 removeClass() 来移除 class，并添加新的 class。<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"><script type="text/javascript"> $(document).ready(function(){ $("button").click(function(
原文链接： http://tecdat.cn/?p=22071 至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。 这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("t
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18970 在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！ 换句话说，最大似然估计提供了一种在给定观测数据的情况下评估模型参数的方法，即“模型已确定且参数未知”。 在所有双射函数的意义上，极
INF443 Amphi 6: Animation par modèles générateurs 0. Introuction 1. Principes 1.1 一些例子 1.2 Discrétisation 1.3 Boucle d'animation 2. Collisions 2.1 Détection des collisions 2.1.1 Phase Large 2.1.2 Phase fine 2.2 Réponse aux collisio
数据访问函数库升级了，支持ado.net2.0 。支持多种数据库。前言源代码和调用演示下载：http://www.cnblogs.com/jyk/archive/2008/04/25/1170979.html 数据访问函数库for ado.net 1.1 的说明：http://www.cnblogs.com/jyk/category/67121.html 由于一直在使用vs2003开发
IMP-00009: abnormal end of export file一、概述最近在测试环境的一个oracle数据库上面，使用exp将表导出没有问题，而将导出的文件使用imp导入时却出现了如下错误。 IMP-00009: abnormal end of export file Import terminated successfully with warnings.经过反复实验，终于找出问
庐州月光 R语言绘图边框的单位 在R语言中指定画图边框时，通常使用两种单位， lines 和 inches 当然，这两个单位之间是可以相互转换的，那么 1 inch = ? line 答案是1 inches = 5 lines 下面给出具体的分析过程： par 函数中有两个参数，返回的是margin的宽度，只不过单位不同： mar :
补题链接：Here A - Heavy Rotation 对 \(N\) 进行奇偶判断，奇数穿 Black 、偶数穿 White B - Trapezoid Sum 前 \(n\) 项和公式：\(S_n = \frac{n(a_1 + a_n)}{2}\) 简单套公式计算即可。 注意点：使用 long long C - Collinearity 题意：给 N 组坐标，判断这些坐标中，是否存在三个不同点处于
int main(int argc,char *argv[]) { while(1) { printf("lb@lb-virtualbox:~$ "); ReadCommand(); AnalysisCommand(); DoCommand(); } return 0; } void ReadCommand() { char a; int i=0; while(sca
本篇主要想复现文章中的一张图，原图来源（Antibiotic resistome and its association with bacterial communities during sewage sludge composting）； 首先来分析一下张图，个人认为至少需要两个图层叠加， 1.堆积条形图和x轴，左y轴，堆积条形图的图例是一个图层； 2.点线图和点线图的图例，右y
