SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
Storm由数源泉spout到bolt时，可以选择分组策略，实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。
Java中如果数据绝对值大于0.001而小于10000000用常规小数表示，否则采用科学计数法表示
这篇文章是我在公司内部分享中一部分内容的详细版本，如标题所言，我会通过文字、代码示例、带你完整的搞懂为什么我们不建议你使用cbc加密模式，用了会导致什么安全问题，即使一定要用需要注意哪些方面的内容。
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面
在解决实际问题时，如数学问题、随机问题、商业货币问题、科学计数问题等，对数字的处理是非常普遍的，为了应对以上问题，Java提供了许多数字处理类。
1、建立数据传输的缓冲区。在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来。数据发送方可以在连接建立之前发送消息，而不需要等连接建立起来，可是的接收方是独立运行的。
【译者注】在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。以下为译文： k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所以你可以很容易地用不同的图像来做实验。在Git
k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所以你可以很容易地用不同的图像来做实验。在GitHub上有完整可用的执行代码。 K-Means 算法 k-mean算法是一种非监督型学习算法，将相似的数据分成不同的类别或集群。它是无监督型算法，因为数据没有被标记，而且算法不需要
javax.crypto.Cipher，翻译为密码，其实叫做密码器更加合适。Cipher是JCA(Java Cryptographic Extension，Java加密扩展)的核心，提供基于多种加解密算法的加解密功能。在不了解Cipher之前，我们在完成一些需要加解密的模块的时候总是需要到处拷贝代码，甚至有些错误的用法也被无数次拷贝，踩坑之后又要拷贝补坑的代码。为什么不尝试理解Cipher然后合理地使用呢？
在《Java多线程编程-（5）-线程间通信机制的介绍与使用》已经学习了，可以使用方法wait/notify 结合同步关键字synchronized实现同步和线程间通信，下边介绍一种更为方便的方式实现同步和线程间通信的效果，那就是Lock对象。
对于编程中琳琅满目的算法，本人向来是不善此道也不精于此的，而说起排序算法，也只是会冒泡排序。还记得当初刚做开发工作面试第一家公司时，面试官便让手写冒泡排序（入职之后才知道，这面试官就是一个冒泡排序"病态"爱好者，逢面试必考冒泡排序-__-）。后来看吴军的一些文章，提到提高效率的关键就是少做事情不做无用功，便对这不起眼的排序算法有了兴趣。刚好今天周末有闲，遂研究一二，与各位道友共享。
在日常开发中，我们会使用很多工具类来提升项目开发的速度，而国内用的比较多的 Hutool 框架，就是其中之一。
场景： 1000个线程按名字的奇偶性分组，奇数一组、偶数一组。奇数执行完之后需要将锁传递给同组的线程 。
ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧（如果你有一定的kettle使用，推荐看看Pentaho Kettle解决方案，这里用kettle实践kimball的数据仓库理论）
加密算法通常被分为两种：对称加密和非对称加密。其中，对称加密算法在加密和解密时使用的密钥相同；非对称加密算法在加密和解密时使用的密钥不同，分为公钥和私钥。此外，还有一类叫做消息摘要算法，是对数据进行摘要并且不可逆的算法。
原文：http://www.maoxiangyi.cn/index.php/archives/362 拓扑
在Java中，我们想要保存对象可以使用很多种手段。我们之前了解过的数组就是其中之一。但是数组具有固定的尺寸，而通常来说，程序总是在运行时根据条件来创建对象，我们无法预知将要创建对象的个数以及类型，所以Java推出了容器类来解决这一问题。 Java的容器类分为List,Set,Queue和Map。我们也称它们为集合类(Collection)。 Java使用泛型来实现容器类，例如我们要使用顺序表这一数据结构，Java提供了ArrayList和LinkedList两种实现类，ArrayList的实现就是基于数组的
序 本文主要小结一下java里头的AES以及RSA加解密。 AES 使用AES加密时需要几个参数： 密钥长度（Key Size） AES算法下，key的长度有三种：128、192和256 bits。
需要做聚类的数组我们称之为【源数组】 需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组，这个数组我们称之为【聚类中心数组】及 一个缓存临时聚类中心的数组，我们称之为【缓存聚类中心数组】 然后初始化一个K长度的数组，值随机（尽量分布在原数组的更大的区间以便计算），用于和源数组进行比对计算。
1.Hadoop的MapReduce与Storm的topology有什么不一样的地方？ 2.Nimbus与hadoop的jobtracer作用是否类似？ 3.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有谁来完成？ 4.一个topology由哪两部分组成？ 5.Storm HA模式如果机器意外停止，是如何处理任务的？ 6.storm如何运行一个topology 7.Spout类里面最重要的方法是nextTuple，它的作用是什么？ 8.Storm里面有几种种类型的stream gro
Java集合框架（Java Collections Framework）是Java语言中提供的一组用于管理和操作集合对象的类和接口，包括列表、集合、队列、栈、映射等多种数据结构。Java集合框架提供了一组通用的数据结构和算法，可以方便地进行数据操作和处理，大大提高了Java编程的效率和质量。本文将介绍Java集合框架的概念、类别、特点以及常见的使用场景。
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理。
背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司，恰巧又是毕业季，所在部门招了20多个应届毕业生，本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训，特此将整理的文档分享出来。
最近看到office2013在提示过期问题（升级win10后遗症），就想到模拟下office的激活码。~~
Java基础-day04-代码题 1.键盘录入班级人数，并用随机数产生成绩 案例描述 第一题：分析以下需求，并用代码实现 1.键盘录入班级人数 2.根据录入的班级人数创建数组 3.利用随机数产生0-
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
Storm介绍及原理 一、概述 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。 Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。 Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快(在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。 Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。 二、组件 1、结构 storm结构称为topolo
将奖品按集合中顺序概率计算成所占比例区间，放入比例集合。并产生一个随机数加入其中，排序。排序后，随机数落在哪个区间，就表示那个区间的奖品被抽中。返回的随机数在集合中的索引，该索引就是奖品集合中的索引。比例区间的计算通过概率相加获得。如上图：假设抽中苹果的概率为0.2，香蕉的概率为0.3，西瓜的概率为0.5。我们把它们做成一个数组按概率从小到大排列。然后生成一个0-1的随机数，如果落到哪里，对应的就是奖品。
去重是大数据计算中的常见场景，本文介绍了Flink结合数据倾斜问题的一般性解决方案——两阶段聚合，以及位图（Bitmap）的优化版数据结构——Roaringbitmap给出的一种实时去重解决方案，并在最后与其他方案进行了对比。
本篇介绍了vivo霍金实验平台的系统架构以及业务发展过程中遇到的问题以及对应的解决方案。
两个线程间的通信 什么时候需要通信 多个线程并发执行时,在默认情况下CPU是随机切换线程的 如果我们希望他们有规律的执行.就可以使用通信,例如每个线程执行一次打印 怎么通信 如果希望线程等待,就调用wait() 如果希望唤醒等待的线程,就调用notify() 这两个方法必须在同步代码中执行,并且使用同步锁对象来调用 三个或者三个以上间的线程通信 notify()是随机唤醒一个线程 notifyAll()方法是唤醒所有线程 jdk5之前无法唤醒指定的一个线程 如果多个线程之间通信,需要使用notifyAll
当然还有其他种类，关于随机分组问题，我推荐大家看医咖会的这篇文章：10篇文章全面了解随机分组，赶快收藏！[1]
Java8（又称为 Jdk1.8）是 Java 语言开发的一个主要版本。Oracle 公司于 2014 年 3 月 18 日发布 Java8，它支持函数式编程，新的 JavaScript 引擎，新的日期 API，新的 Stream API 等。Java8 API 添加了一个新的抽象称为流 Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。Stream API 可以极大提高 Java 程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
随机森林一个已被证明了的成功的集成分类器，特别是用在多维分类问题上更是体现出其强大之处。一个随机森林是一个决策树的集合，可以看作是一个分类器包括很多不同的决策树。整个算法包括三部分：特征和数据的分组，训练决策树，最后的结果投票。 1. 随机森林的分组策略 为了保持在随机森林中每个决策树的差异性，选择在生成决策树的时候选择不同特征集在不同的数据集上进行训练，生成最终的决策树。因此，我们需要对数据集和特征集进行分组，在分组的过程中，分别对数据集的分组和对特征集的分组。 在分组的过程中，采用基于Bootstr
上面两篇大部分介绍的都是理论知识，希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。 RDD的两种类型操作 有哪两种操作呢？分别是transformation ，action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 1. map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个新的RDD。 SparkConf conf = new SparkCon
上面两篇大部分介绍的都是理论知识，希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的，如果需要处理的数据量特别的大，那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。 有哪两种操作呢？分别是transformation ，action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——GSEA富集分析：从概念理解到界面实操，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
feistel cipher也叫做Luby–Rackoff分组密码，是用来构建分组加密算法的对称结构。它是由德籍密码学家Horst Feistel在IBM工作的时候发明的。feistel cipher也被称为Feistel网络。
典型的分组密码以迭代的形式构建。输入密钥k，然后将密钥扩张成一系列的回合密钥 到 。使用这些回合密钥一次又一次的迭代使用回合函数加密明文信息。
在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。
流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算。
RSA是最流行的非对称加密算法之一。也被称为公钥加密。它是由罗纳德·李维斯特（Ron Rivest）、阿迪·萨莫尔（Adi Shamir）和伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。
双11期间上线某功能/活动，用户开通后参与能给大盘带来交易增量吗？ 业务第一反应大概率是说“会！”。那么，某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系吗？如果真实存在，具体增量是多少？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
