在JDK 8中，永久代被删除，类元数据在本机内存中分配。默认情况下，可用于类元数据的本机内存量是无限制的。使用该选项MaxMetaspaceSize可以为用于类元数据的本机内存量设置上限。
Microsoft Office Access各版本下载地址：http://www.accessoft.com/download.html 简介access（微软发布的关联式数据库管理系统）一般指Microsoft Office Access
有很多情况导致无法建立连接。一种情况是服务器主机没有处于正常状态。为了模拟这种情况，我们断开服务器主机的电缆线，然后向它发出t e l n e t命令。图1 8 - 6显示了t c p d u m p的输出。
1. test01 test02 1 200 1 100 2 500 2 300 3 200 3 50 4 100 4 150 输出 200 100 100 500 300 200 300 50 150 100 150 -50 awk 减法数组 awk ‘ NR == FNR ｛ a[NR]=$2 } NR != FNR { print a[FNR], $2,(a[FNR]-$2)} ' /root/test* 2. 123abc456 45
在上一篇（VS2010 Extension (1)实践）里，主要展示了如何使用MEF扩展VS2010，来扩展编辑控制和展现自己的UI；在实现QuickToolbar的时候，发现MEF仅仅提供了很基本的编辑控制，如果需要高级的操作，比如注释选择的代码，就捉襟见肘，很是麻烦。 本篇我将展示如何深入挖掘VS2010 Extension，使它成为锋利的军刀，而不是绣花枕头。鉴于此，这里就从上面提到了的Feature——注释和取消注释选择的代码来剖析，希望可以为大家拓宽思路，更好的利用VS2010。 首先回顾一下上篇
昨天上嵌入式系统设计课时，老师又用诙谐的语调把单片机的一些特点拿来做引子引出嵌入式以及所有计算机的一些共性，让我这个小白听的津津有味，更加对这些硬件的原理感兴趣了。这里我就用我的理解再记录一下。
本章节为大家讲解嘀嗒定时器SysTick，嘀嗒定时器比较容易掌握，其实大家只要知道它是一个24位的递减计数器，支持中断就可以了。
可视化是数据分析的重要一环，也是python比较擅长的工作，本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。
大家好，泥腿子安尼特又和大家见面了。转眼一年又要过去了，我也跌跌撞撞的算是翻完了这本。
大致都一样，不过在进行相加这里头和尾也都算上，因为在一开始开空间，全都给0了。 能多加一个条件判断，不怕越界
你可以在一个每个区域获得的统计数据Image或者 FeatureCollection通过使用reducer.group()到组reduce的输出由指定的输入值。例如，为了计算每个州的总人口和住房单元数量，本示例将人口普查块的缩减输出分组FeatureCollection如下：
最近，有PDF.NET用户问我怎么在64位系统下无法访问Access数据库的问题，我第一反应是我怎么没有遇到呢？今天一看自己的VS和Office都是32位版本的，所以在VS里面调试访问Access是没有问题的，但是直接使用编译好的.NET程序访问Access，就出问题了，报： 未在本地计算机上注册“Microsoft.Jet.Oledb.4.0”提供程序。 于是，又在公司的电脑上（Win7 64位）做了实验，发现跟家里面的Win8.1 64位 问题一样，上网搜索了一下，大部分都建议将
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
接着上节继续学习，在本节中，你将下载JSON格式的人口数据，并使用json模块来处理它们。Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具，你将使用它来对人口数据进行可视化，以探索全球人口的分布情况。 一 制作世界人口地图 1 下载世界人口数据和提取相关的数据 可以去（http://data.okfn.org/）下载population_data.json，来研究一下population_data.json，看看如何着手处理这个文件中的数据： [ { "Country Name": "Arab
请注意，本文编写于 964 天前，最后修改于 964 天前，其中某些信息可能已经过时。
WorldPop Project Population Data: Estimated Residential Population per 100x100m Grid Square [deprecated]
本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。 案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。 14.1 来自Bitly的USA.gov数据 2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.mil短链接的用户那里收集来的匿名数据。在2011年，除实时数据之外，还可以下载文本文件形式的每小时快照。
单片机系统在外界的干扰下会出现程序跑飞的现象导致出现死循环，看门狗电路就是为了避免这种情况的发生。看门狗的作用就是在一定时间内（通过定时计数器实现）没有接收喂狗信号（表示 MCU 已经挂了），便实现处理器的自动复位重启（发送复位信号）。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道，对于流式处理最重要的两件事，正确性，时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。
A/D转换的基本原理 在一系列选定的瞬间对模拟信号进行取样，然后再将这些取样值转换成输出的数字量，并按一定的编码形式给出转换结果。 整个A/D转换过程大致可分为取样、量化、编码三个过程。
STM32 的独立看门狗由内部专门的 40Khz 低速时钟驱动，即使主时钟发生故障，它也仍然有效。
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
前段时间，有小伙伴问小代，说给讲讲定时器初值的计算方式。今天我们就来细说定时器/计数器的初值的计算。
在大数据处理领域，Apache Storm是一个实时计算系统，专为处理海量数据流而设计。它提供了分布式、容错、高可用的实时计算解决方案，让开发者能够轻松构建复杂的数据处理管道。本文将深入浅出地介绍Storm的核心概念、工作原理、常见问题及其解决方案，并通过一个简单的代码示例来展示如何使用Storm进行实时数据处理。
在从事前端开发过程中，浏览器作为最重要的开发环境，浏览器基础是前端开发人员必须掌握的基础知识点，它贯穿着前端的整个网络体系。对浏览器原理的了解，决定着编写前端代码性能的上限。一起学习下谷歌浏览器的架构知识。 谷歌浏览器运行时的四个主要进程
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
在从事前端开发过程中，浏览器作为最重要的开发环境，浏览器基础是前端开发人员必须掌握的基础知识点，它贯穿着前端的整个网络体系。对浏览器原理的了解，决定着编写前端代码性能的上限。下面我们来一起学习下谷歌浏览器的架构知识。 谷歌浏览器运行时的四个主要进程
218.19.140.242 – - [10/Dec/2010:09:31:17 +0800] “GET /query/trendxml/district/todayreturn/month/2009-12-14/2010-12-09/haizhu_tianhe.xml HTTP/1.1″ 200 1933 “-” “Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9.2.8) Gecko/20100722 Firefox/3.6.8 (.NET CLR 3.5.30729)”
摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视，为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN在此编译、整理。
数字通信的优点： 抗干扰性强、保密性好、设备易于集成化、便于使用计算机技术对其进行处理等。
【问题标题】：Excel VBA SQL Join Syntax ErrorExcel VBA SQL 连接语法错误 【发布时间】：2015-09-24 00:08:56 【问题描述】：
使用场景：有两张表left和right，一般要求它们的表格结构一致，数据量也一致，使用right的数据去填补left的数据缺漏 如果在同一位置left与right数据不一致，保留left的数据
文章“3D Pose Estimation of Daily ObjectsUsing an RGB-D Camera”2012发表在IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems上，这篇文章对原始点对特征（PPF）作了一个很大的改进。
虚拟机栈：主要存储方法，局部变量，运行的数据。 本地方法栈：主要存储本地方法（含有Native关键字的方法）。 程序计数器：存储程序运行位置的字节码行号指示器。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在SQL Server的性能调优中，有一个不可比面的问题：那就是如何在一段需要长时间的代码或被频繁调用的代码中处理临时数据集？表变量和临时表是两种选择。记得在给一家国内首屈一指的海运公司作SQL Server应用性能评估和调优的时候就看到过大量的临时数据集处理需求，而他们的开发人员就无法确定什么时候用临时表，什么时候用表变量，因此他们就简单的使用了临时表。实际上临时表和表变量都有特定的适用环境。
这个问题如果通过Excel的传统功能或函数来实现，会比较困难，而使用Excel2016的新功能Power Query来解决简单很多，新手都能学会（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）。具体操作方法如下：
作为一名专注于大数据与实时计算技术的博主，我深知Apache Storm作为一款强大的实时流处理框架，在现代数据栈中所扮演的重要角色。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Storm的核心原理与典型应用场景，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Storm相关的技术考察。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
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
磁盘计算机上唯一的一个机械设备，同时它还是外设 机械磁盘很便宜，虽然效率会慢一些，所以企业一般使用机械磁盘，因为便宜 磁盘不仅仅外设，还是一个机械设备(盘片、磁头)，所以磁盘一定非常慢
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。
首先讲一下Unified Memory（统一内存寻址）。在编写CUDA程序的时候，我们需要在CPU端和GPU端分别定义不同的内存空间，用于存储输入或输出的数据。简单来说，Unified Memory的概念就是定义一个内存指针，既可以从CPU端去访问，也可以从GPU端去访问。 Unified Memory经历了一个比较长的发展历史，2010年CUDA4率先推出了统一虚拟地址——UV的概念，当时NVIDIA叫做零复制内存，GPU代码可以通过PCIE总线访问固定的CPU内存，无需进行Memory Copy。
Java中的定时器机制有现成的方案，就是Timer+TimerTask。其中TimerTask用来描述时刻到达后的事务处理，而Timer用来调度定时任务，如何时启动、间隔多久再次运行等等。 Timer的调度方法是schedule，主要有三个参数。第一个参数表示用来调度的定时任务，第二个参数表示延迟多久首次启动任务，第三个参数表示间隔多久再次启动任务。 public void schedule(TimerTask task, long delay, long period) 定时任务得自己写个继承自TimerTask的新类，并重写run方法填入具体的事务处理代码。调用Timer的schedule方法，定时任务便会按照调度设置按时启动；TimerTask不能直接设置运行的次数上限，一旦启动就会持续定时运行，除非对象销毁或者调用了TimerTask的cancel方法。调用cancel方法停止定时任务后，若想重启该定时任务，只能重新声明TimerTask对象，并且重新调用schedule方法。 Timer+TimerTask的实质是利用开启Thread来触发定时任务，所以TimerTask实际上运行于非UI线程，也就无法直接操作UI。若想在TimerTask中修改UI控件，得通过Handler发送消息来间接实现。
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