03 2019 档案
摘要：相关名词： 控制反转（IoC）：将对象的创建交由spring创建，1创建新class，2xml中配置 3测试context.getBean("") 类似对象工厂（工厂模式）-xml中声明类 注入依赖（DI）： 一个类中使用另一个类，两个类产生联系 实现xml中配置 面向切片编程（AOP）：切入点，通
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摘要：OEM - 恢复文件 EFI系统分区 - 系统引导文件 主分区 - 默认的系统分区（盘） - windows （C:）
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摘要：静态链接，也就是将所需的库文件全部都拷贝一份到程序中，最终形成一个可执行文件 最终生成的可执行文件十分臃肿、巨大。 编译时间大大增加。 浪费存储器资源。相同的代码会被复制到不同的程序中，操作系统运行的程序越多，浪费就越严重。 更新和维护困难。如果你要更新一个库文件，那么你必须要重新修改编译参数，然后
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摘要：*** 读入两个整数 ***range（）函数 ***print()函数 ***int(,) ***判断字符串中字符类型
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摘要：* 标识符命名规则 * 注释 * 进制标识 * 变量地址变化问题 * 整型类型没有长度限制，受限于内存的大小 * 列表取值 /截取 * 字符串取值/截取 * 函数定义 *python没有++操作 *（）/ [] / {} * 数组转为字符串 * 输出 字符数组 【不带括号，引号】 - join()
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摘要：RDD：分布式对象集合； 解决了：减少中间计算结果处理所需的开销 数据存在内存，提供一个通用的抽象的数据结构 惰性求值 DataFrame：分布式Row对象集合 服务于：SparkSQL
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摘要：注：fwrite（），fread -可对数据块读写，且数据为二进制，文本下查看为乱码，文件的打开方式为 “b*” 实例： 写入二进制数据 for (int i = 0; i < SN; i++){ fwrite(&stds[i],sizeof(student),1,file); } 检测用fread
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摘要：原型：int fseek(FILE *stream, long int offset, int whence) 参数解释： FILE *stream - 文件流，要打开的文件指针 long int offset - 一个长整型数据类型 offset 表示偏移量，偏移字节数 int whence -
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摘要：1、fscanf & fprintf - 格式化读写 2、fwrite & fread - 二进制读写，数据块读写 3、fputs & fgets - 字符串读写 4、fputc & fgetc - 字符读写
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摘要：原型：int fputs(const char *str, FILE *stream) 参数解释： const char *str : const限制函数内部修改指针指向的数据(在函数形参使用const) char *str 字符数组 FILE *stream ：stream 指向FILE对象的指针
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摘要：原型：errno_t fopen_s( FILE** pFile, const char *filename, const char *mode ); 例子： char *filePath="D:\\aaa.txt"； FILE *file； errno_t err; 【 errno_t 数据类型，
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摘要：《信息领域热词分析》- 重构实现六种质量属性战术 功能解释： 后台通过数据爬取相关网页，MapReduce清洗处理提取有用的热词信息，利用hive&sqoop将数据转存到MySQL实现数据存储，方便实时性交互 前端使用混合app实现人机交互：搜索查看热词信息（解释，引用文章，关联热词），词云，打印热
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摘要：python编程方式 交互式 - python解释器 脚本编程 - .py文件
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摘要：package read.document; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; i
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摘要：目标：将word中数据转存到数据库 实质：数据的读写 难点：word文件格式的处理（识别，读取），/ 提取word有效的相关字段 实现： 1、基础了解：word（文字处理应用程序/文档工具）软件 word扩展名 - **.doc/**.docx（） 【 扩展名（文件的后缀名） 作用：标志文件类型/文
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摘要：流程： 1、下载python3的tar/tgz，解压到制定目录 - 【这是源码，未编译过】 2、安装配置命令： 3、修改yum配置文件 把文件头部的#!/usr/bin/python改成#!/usr/bin/python2.7保存退出即可 4、测试安装情况（建立软连接？没有，输入python3后进入
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摘要：Maven 了解： 解决：项目间依赖问题 推荐：https://www.cnblogs.com/whgk/p/7112560.html 配置 环境：win10，JDK 1、官网下载 zip，解压 2、配置win环境变量，检测安装成功（mvn -v） 3、配置maven本地仓库 repository
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摘要：评估体系结构的重要因数 - 质量属性 3类质量属性： 系统的质量属性 受架构影响的商业属性 与架构本生相关的质量属性 常见的系统质量属性： 可用性 可修改性 性能 安全性 可测试性 易用性 质量属性场景： （1）刻画质量属性的手段，由六部分组成：刺激源、刺激、环境、制品、响应、响应度量； （2）以一
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摘要：形式：（参数）=> 表达式 [ 一种匿名函数 ] 解：x=输入参数，“=>” 右边是表达式（处理参数）； x._2 ： x变为（**，x，**...）元组的第二个元素； map （）：将每一条输入参数映射为一个新的对象，在spark中会生成新的RDD，如下 flatmap （）对比 解：先 line
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摘要：>>非集成： 环境需要 * spark 2.4.0 * scala 2.11.12 * sbt （打包） 开发过程 1、shell命令下创建项目目录结构 *****/ project / src / main / scala -> . / ClassName.scala （ touch + gedi
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摘要：【基本操作】 1* 从文件系统中加载数据创建RDD -> 本地文件系统 ->HDFS 2* 转换操作 [ 会创建新的RDD ，没有真正计算 ] >> filter() >> map() >> flatMap() >> groupByKey() >> reduceByKey() 3* 行动操作 []
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摘要：开发环境 * JDK * SDK * AndroidStudio * Genimotioin HelloWorld [ 第一个Android项目建立 ] * 创建项目 [ 项目相关目录 ] Hello [ project ] -> app ->src ->main ->java -> res ->
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摘要：spark shell 交互 启动：bin 目录下 ./spark-shell --master local [ ×× ] --jars ×××.jar 进入[ >> scala ]交互[ spark 由scala开发 ] 退出：quit / ctrl+D 编程环境 [ 使用spark API] 1
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摘要：spark-shell 本地文件系统数据读写 [ file:// ] 读取 ：sc.textFile (" ****") 写入：saveAsTextFile ("****") HDFS文件的读写 [ hdfs:// ] 读取 ：sc.textFile (" ****") 写入：saveAsTextF
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摘要：相关版本： VMware ubuntuKylin16.04 JDK ：openjdk Hadoop-2.9.1 步骤： 1、SSH 配置 [ 远程登陆 ] [ 配置SSH免码登陆 ] *测试：ssh localhost 2、JDK 配置 *测试：java -version / echo $JAVA_
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摘要：简单步骤： 前提：hadoop 环境搭建（我的是伪分布式） 1、官网下载spark 2、spark部署（单机模式）： （1）解压 （2）移动文件到自定义目录下（同时修改文件名-原来的名字太长） （3）修改 ！配置文件：spark-env.sh [ spark与hdfs可以数据交互 ] 3、检测spa
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