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搜索关键字:一起学    ( 1715个结果
7-zip认识
功能认识[存储但没有认识] 转http://www.pc6.com/edu/53526_all.html 正文: 7-zip的功能是非常强大的,它不但有最小压缩比例的压缩方法,更有一些非常方便的命令,下面pc6带你一起学习一下 7z.exe在CMD窗口的使用说明如下: 7-Zip (A) 4.57 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-20 11:17:32    阅读次数:1131
Spring Cloud构建微服务架构—服务网关过滤器
过滤器作用 我们的微服务应用提供的接口就可以通过统一的API网关入口被客户端访问到了。但是,每个客户端用户请求微服务应用提供的接口时,它们的访问权限往往都需要有一定的限制,系统并不会将所有的微服务接口都对它们开放。然而,目前的服务路由并没有限制权限这样的功能,所有请求都会被毫无保留地转发到具体的应用 ...
分类:编程语言   时间:2018-09-18 17:24:09    阅读次数:171
HRMS(人力资源管理系统)-从单机应用到SaaS应用-系统介绍
上周发布的《2018,全新出发(全力推动实现住有所居》文章,其中记录了个人在这5年过程中的成长和收获,有幸认识了不少博客园的朋友,大家一起学习交流,在这个过程当中好多朋友提出SaaS系统如何设计,架构方面如何下手,在这5年的过程中我参与规划设计了很多的SaaS系统其中有不少的坑和痛苦的经验,特别是在... ...
分类:其他好文   时间:2018-09-16 16:01:16    阅读次数:185
谈谈Python之Django搭建企业级官网(第三篇上部)
上一节的学前准备工作和第一个小牛试刀的Django项目学习,让我们对Django开发越来越感兴趣了。正所谓趁热打铁,让我们继续来学习网站开发必备的视图函数和URL映射等知识,跟着步伐一起学习,我相信你会收获很多。噔~噔,新闻播报时间:9月12-9月16有两个超强台风在广东湛江登陆,沿途影响众多城市,包括深圳!!所以很遗憾,前几天打算和舍友去深圳游玩的计划泡汤了,也只能推迟几天前往深圳度中秋、看月亮了~
分类:编程语言   时间:2018-09-14 10:55:22    阅读次数:189
一起学Hadoop——文件的上传、分发与打包
如果我们想把文件上传到Hadoop集群中,使用put命令即可。下面的语句是将本地文件上传到hadoop集群的/目录下。 hadoop fs -put fruit.txt / 下面介绍通过脚本将文件分发到Hadoop集群的方法。因为Hadoop本身就带有文件自动分发的功能,我们只需在启动hadoop作 ...
分类:Web程序   时间:2018-09-14 01:19:02    阅读次数:222
第二篇
(1)本周看了大道至简“沟通的三重障碍”学习时间平均每天一小时左右,解决jdk配置和eclipse安装问题。在淘宝上买了一些学习java的视频,但是太多不知道该从哪开始看,可以写出来“hello world”等一些基本的程序。 (2)下周去小姨家跟表弟一起学习,他下一年就高考了。 (3)本周问题:不 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-12 22:05:41    阅读次数:178
一起学Hadoop——二次排序算法的实现
二次排序,从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序,也叫辅助排序。一般情况下,MapReduce框架只对key排序,而不对key所对应的值排序,因此value的排序经常是不固定的。但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求,例如Hadoop权威指南中的求一年 ...
分类:编程语言   时间:2018-09-12 01:11:33    阅读次数:191
Java开发环境的搭建
搭建 Java 开发环境的过程十分简单,通过下面的教程我们将一起学习如何从搭建Java开发环境到运行我们的第一个Java程序 ...
分类:编程语言   时间:2018-09-09 18:06:39    阅读次数:174
一起学Hadoop——TotalOrderPartitioner类实现全局排序
Hadoop排序,从大的范围来说有两种排序,一种是按照key排序,一种是按照value排序。如果按照value排序,只需在map函数中将key和value对调,然后在reduce函数中在对调回去。从小范围来说排序又分成部分排序,全局排序,辅助排序,二次排序等。本文介绍如何在Hadoop中实现全局排序 ...
分类:编程语言   时间:2018-09-06 02:34:47    阅读次数:166
特征离散化的意义
在工业界,很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入,而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型,这样做的优势有以下几点: 0. 离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代; 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果方便存储,容易扩展; 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-05 21:50:36    阅读次数:346
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