Hive优化器是使用Apache Calcite动态数据管理框架实现的，其中包含VolcanoPlanner基于成本优化器（CBO）和HelpPlaner基于规则的启发式优化器（RBO）优化器。根据用户HiveConf配置信息使用不同的优化器。
Java8中有两个最为重要的改变，一个是Lambda表达式，另一个就是Stream API,针对常见的集合数据处理，Stream API 提供了一种高效且易于使用的数据处理方式。
javascript具有自动垃圾收集机制，也就是说，执行环境会负责管理代码执行过程中的使用的内存。而在C和C++之类的语言中，开发人员的一项基本任务就是手动跟踪内存的使用情况，这是造成许多问题的一个根源。在编写javascript程序时候，开发人员不用再关心内存使用的问题，所需内存的分配以及无用的回收完全实现了自动管理。这种垃圾收集机制的原理其实很简单：找出那些不再继续使用的变量，然后释放其中占用的内存。为此，垃圾收集器会按照固定的时间间隔（或代码执行中预设的收集时间），周期性的执行这一操作。 下面我们来
Lambda 表达式是 Java 在 JDK 8 中引入的一种新的语法元素和操作符（操作符为“->”，也称Lambda操作符或箭头操作符）它将 Lambda 分为两个部分：
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。在一步操作中，你可以选择 nums 的一个下标，并将该下标对应元素的值增加 1 。
Stream 流是 Java 8 新提供给开发者的一组操作集合的 API,将要处理的元素集合看作一种流,流在管道中传输,并且可以在管道的节点上进行处理,比如筛选、排序、聚合等。元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理,最后由终端操作 (terminal operation) 得到前面处理的结果。Stream 流可以极大的提高开发效率,也可以使用它写出更加简洁明了的代码。我自从接触过 Stream 流之后,可以说对它爱不释手。本文将由浅及深带您体验 Stream 流的使用。那么就让我们从流的简单使用来开启体验之旅。
给你一个长度为 n 、下标从 0 开始的整数数组 nums ，表示收集不同巧克力的成本。每个巧克力都对应一个不同的类型，最初，位于下标 i 的巧克力就对应第 i 个类型。
Tag : 「枚举」、「哈希表」、「排序」、「前缀和」、「二分」、「滑动窗口」、「双指针」
1. Lambda 表达式 2. 函数式接口 3. 方法引用与构造器引用 4. Stream API 5. 其他新特性
在之前介绍数据代理章节，我们已经详细介绍过Vue数据代理的技术是利用了Object.defineProperty,Object.defineProperty让我们可以方便的利用存取描述符中的getter/setter来进行数据的监听,在get,set钩子中分别做不同的操作，达到数据拦截的目的。然而Object.defineProperty的get,set方法只能检测到对象属性的变化，对于数组的变化(例如插入删除数组元素等操作)，Object.defineProperty却无法达到目的,这也是利用Object.defineProperty进行数据监控的缺陷，虽然es6中的proxy可以完美解决这一问题，但毕竟有兼容性问题，所以我们还需要研究Vue在Object.defineProperty的基础上如何对数组进行监听检测。
早已仰慕 Stream 流久已，终于有机会彻底的了解其特性以及用法了，关于源码的深度理解可能还需要继续增加功底，在学 Stream 的时候，同时认识了强大的 Optional，奈斯！
随着一再拖延而即将发布的 Java9，G1(“Garbage First”)垃圾回收器将被成为 HotSpot 虚拟机默认的垃圾回收器。从 serial 垃圾回收器到CMS 收集器， JVM 见证了许多 GC 实现，而 G1 将成为其下一代垃圾回收器。
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。 在一步操作中，你可以选择 nums 的一个下标，并将该下标对应元素的值增加 1 。
Java 8 是一个非常成功的版本，Java8 新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合提供了极大的便利。
Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，讲的是存储数据，而 Stream 是有关计算的（排序、查找、过滤、映射、遍历等），讲的是对数据进行计算。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。
可以把各个f单独拎出来测试，组合起来肯定没有问题，从理论上确定了组件质量是可靠的，组合出来的整个应用的UI也是可靠的
这是我做一个十万点实时刷新的图表控件遇到的问题，做过高性能图表的伙伴大概都知道，此时需要关闭命中测试的功能，无论是控件的还是 Drawing 的，否则计算命中测试的耗时将会让主线程卡住。为了解决此问题，有多个可以选择的方法，在此控件，我选择的是采用 VisualBrush 的方法。将 DrawingVisual 绘制到 VisualBrush 里面，再将 VisualBrush 作为贴图给矩形使用，这样的优势在于可以在命中测试的时候，只处理矩形。矩形命中测试的耗时可以忽略。但是在一些 4k 加百分之 200 的 DPI 缩放设备上，看不到某些 GlyphRun 的内容，本文记录此问题和对应的解决方法
不管什么程序语言，内存生命周期基本是一致的：首先，分配需要的内存；然后，使用分配到的内存；最后，释放其内存。而对于第三个步骤，何时释放内存及释放哪些变量的内存，则需要使用垃圾回收机制。本文将详细介绍javascript中的内存管理和垃圾回收
流提供了一种让我们可以在比集合更高的概念级别上指定计算的数据视图。通过使用流，我们可以说明想要完成什么任务，而不是说明如何去实现它。将操作的调度留给具体实现去做。
挂载 与 更新 是 渲染器 的核心功能，也是渲染器应该要提供的基本功能，而 挂载 和 更新 又是基于 VNode 虚拟节点的，因为 VNode 节点描述了其对应的 真实 DOM 应该是什么样子的。
这是 LeetCode 上的「1846. 减小和重新排列数组后的最大元素」，难度为 「中等」。
在我前面的文章《吃透JAVA的Stream流操作，多年实践总结》中呢，对Stream的整体情况进行了细致全面的讲解，也大概介绍了下结果收集器Collectors的常见用法 —— 但远不是全部。
这一题的解题思路非常地直白，是这次的题目的当中最简单的一题了，只要对每一行进行一下求和，然后求取最大值即可。
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Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式；另外一个则是Stream API(java.util.stream.*)。 Stream 是Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用SQL 执行的数据库查询。也可以使用Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
JavaScript 具有自动垃圾回收机制，这种垃圾回收机制原理其实很简单：找出那些不再继续使用的变量，然后释放其所占用的内存，垃圾回收器会按照固定的时间间隔周期性地执行这一操作。局部变量只有在函数执行的过程中存在，在这个过程中，会为局部变量在栈（或者堆）内存上分配空间，然后在函数中使用这些变量，直至函数执行结束。垃圾回收器必须追踪哪个变量有用哪个没用，对于不再有用的变量打上标记，以备将来回收其占用的内存，用于标识无用变量的策略主要有标记清除法和引用计数法。
要对你的 java 代码进行优化，需要理解 java 不同要素之间的相互作用，以及它是如何与其运行时的操作系统进行交互的。使用下面这五个技巧和资源，开始学习如何分析和优化你的代码吧。
Stream流是 Java8 API 新增的一个处理集合的关键抽象概念，是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
在很多语言中，开发人员的一项基本任务就是手动跟踪内存的使用情况，这是造成许多问题的根源。而 JavaScript具有垃圾收集机制，执行环境会负责管理代码执行过程中使用的内存。因此在编写 JavaScript 程序时，开发人员不用在关心内存使用问题。
① 邻接矩阵：是图的顺序存储结构，用两个数组分别存储数据元素（顶点）信息和数据元素之间的关系（边/弧）的信息。图的邻接矩阵表示是唯一的，无向图的邻接矩阵是对称的。 ② 邻接表：是图的链式存储结构，由单链表的表头形成的顶点表和单链表其余结点所形成的边表两部分组成。 ③ 十字链表：有向图的另一种链式存储结构。 ④ 邻接多重表：无向图的链式存储结构。
Stream 流是 Java8 提供的新功能，是对集合对象功能的增强，能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或大批量数据操作。Stream 流以一种声明性方式处理数据集合，它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。
随着现在的编程语言功能越来越成熟、复杂，内存管理也容易被大家忽略。本文将会讨论JavaScript中的内存泄漏以及如何处理，方便大家在使用JavaScript编码时，更好的应对内存泄漏带来的问题。 概述 像C语言这样的编程语言，具有简单的内存管理功能函数，例如malloc( )和free( )。开发人员可以使用这些功能函数来显式地分配和释放系统的内存。 当创建对象和字符串等时，JavaScript就会分配内存，并在不再使用时自动释放内存，这种机制被称为垃圾收集。这种释放资源看似是“自动”的，但本质是混淆的，
前段时间介绍了部分 Stream常见接口方法，理解起来并不困难，但Stream的用法不止于此，本节我们将仍然以Stream为例，介绍流的规约操作。
Redis是内存数据库，我们能时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现（如压缩列表、跳跃表等）。
在实际开发种，项目中多数据源都是来自于 MySQ，Oracle 等数据库的，但现在数据源可以更多了，有 MongDB，Radis 等，而这些 NoSQL 的数据就需要 Java层面去处理。
我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听上去像是英雄，可以写出自动化（近乎有感知能力的）算法并不断地大量获取认知结果。我也读到过像百战天龙那样的数据科学家黑客，他们可以通过将他们周围有的任意原始材料拼凑出数据产品来拯救世界。 我的团队创建的数据产品并没有重要到可以评价大型的企业级基础设施。只是我觉得，投资超高效的自动化以及产品控制是不值得的。另一方面，我们的数据 产品影响了企业中的重要决策，并且我们的努力是可测量，这一点十分重要。
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 胡红伟 虽然优化器需要准确的统计信息来选择最优的执行计划，但是有些场景下，收集统计信息比较困难，或消耗资源较高，或收集统计信息不能及时完成，那么就需要另一种备选策略。 不稳定的表 不稳定的表即随着时间的变化，数据会发生巨大变化的表。例如，一个订单队列表，一天的开始它是空的，随着时间推移，订
第一题看似有点复杂，但是终究是一道easy的题目，我们只需要注意例二中给出的情况，即在删除了bB之后，后面的A需要与上一个a进行比较，因此，这道题目就是一个比较典型的栈的问题考察。
流的定义：通俗地说，不用再写循环，判断等细节实现的代码，直接以声明式方式编写你的意图。节省了大量的中间容器去存储临时的中间变量。那流怎么来的呢，有这么一个定义：从支持数据处理操作的源生成的元素序列，流处理的是计算，集合处理的是存储
这篇文章将讨论日常编程中另一个复杂且容易被忽视的问题 — 内存管理。其中还提供了一些关于如何处理 JavaScript 内存泄露的提示，来防止导致内存泄漏以及不会增加我们 WEB 程序的内存消耗。
本中，我们将讨论另一个重要主题——内存管理，这是由于日常使用的编程语言越来越成熟和复杂，开发人员容易忽视这一问题。我们还将提供一些有关如何处理JavaScript中的内存泄漏的技巧，在SessionStack中遵循这些技巧，既能确保SessionStack 不会导致内存泄漏，也不会增加我们集成的Web应用程序的内存消耗。
内存回收机制：就是释放掉在内存中已经没有用的对象，要判断怎样的对象是没用的，有两种方法：
biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 运筹学教学--第六弹 分配问题(Assignment Problem)与匈牙利算法(Hun
动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由上一次子问题的解推出。使用动态规划来解题只需要多项式时间复杂度，因此它比回溯法、暴力法等要快许多。 首先，我们要找到某个状态的最优解，然后在它的帮助下，找到下一个状态的最优解。
基于图论的点云数据关联方法，通过寻找最稠密的子图来寻找一致关联（内联）,通过投影梯度上升的方法保持低时间复杂度，在斯坦福兔子的嘈杂点与990个异常值关联和仅10个内部关联关联关联的实例中，该方法成功地在138毫秒内以100%的精度返回了8个内部关联。
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