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教你房最保值

关于房地产的消息每天都飞来漂去,包括房价跌了,又放开限购了,里又打砸售楼处了,这也都算是敏感时期的一个特征。 今天突然看到安居客做的可视化图表,觉得很有意思,忍不住分享给家看看。 虽然距现已经过去一段时间,但很多历史还是值得思考的。????

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中的

计算机要处理的信息是多种多样的,如字、文字、符号、图形、音频、视频等,这些信息人们的眼里是不同的。但对于计算机来说,它们中都是一样的,都是以二进制的形式来表示。 要想学习编程,就必须了解二进制,它是计算机处理的基础。内条是一个非常精密的部件,包含了上亿个电子元器件,它们很小,达到了纳米级别。 现,你知道1GB的内有多少个元器件了吧。我们通常所说的文件小是多少 KB、多少 MB,就是这个意思。 240Byte1PB = 1024TB = 250Byte1EB = 1024PB = 260Byte我们平时使用计算机时,通常只会设计到 KB、MB、GB、TB 这几个单位,PB 和 EB 这两个高级单位一般处理过程中才会用到 所以,计算机使用二进制,而不是我们熟悉的十进制,写入内中的,都会被转换成0和1的组合。我们将《C语言调试》中的《查看、修改运行时的内》一节教家如何操作C语言程序的内

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    Hadoop Hbase适合

    Hadoop Hbase适合?         最适合使用Hbase是非常稀疏的(非结构化或者半结构化的)。 Hbase之所以擅长这类,是因为Hbase是column-oriented列导向的机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的机制(郁闷的是我看过N本关于关系库的介绍从来没有提到过 列导向的机制下对于Null值得是不占用任何空间的。 比如,如果某个表 UserTable有10列,但时只有一列有,那么其他空值的9列是不占用空间的(普通的库MySql是如何占用空间的呢?)。         Ok ,现Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int

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    库是行些是列?有什么区别?

    导读:本文带你了解面向列与面向行的库。作者:Alex Petrov来源:DT(ID:hzdashuju)库系统一组记录,这些记录由表中的列和行组成。 ▲图1-2:面向列和行的中的布局面向行的库的例子很多:MySQL、PostgreSQL和传统的关系库。 这对于我们希望访问整个用户记录的情况非常有用,但这样的布局会使访问多个用户记录某个字段的查询(例如,只获取电话号码的查询)开销更,因为其他字段的这个过程中也会被读入。? ,以标识与它关联的其他列中的点是些。 这些库中,表示为多维映射,列被分组为列族(通常相同类型的),并且每个列族中,被逐行。此布局最适合由一个键或一组键来检索的

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    HDFS详解

    二、序列化框架对比:解析速度 时间由小到:protobuf、thrift、Avro 序列化小,由小到:avro、protobuf、thrift 三、文件格式:常见格式包括行式(文本格式 Text File、KeyValue二进制格式Sequence File)和列式(ORC、Parquet、Carbon Data)列式对比:ORC通常作为表的格式应用hive和presto Data索引和更新方面有良好支撑,可用多维OLAP分析场景中。 文件级别的分布式系统:不足之处是难以负载均衡、难以并行处理块级别的分布式系统:将文件分为等块(eg:128M),并以块为单位到不同节点上,进而解决文件级别的分布式系统的负载均衡和并行处理问题 默认介质,SSD:固态硬盘,RAM_DISK:被写入内中,同时会往改介质中异步一份)、集中式缓管理(HDFS允许用户将一部分目录或文件缓off-heap内中)六、HDFS访问方式:

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    _hdf5 简介

    概述HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,图像和 hdf5的优势通用模型,可以通过无限多种类型表示非常复杂 、异构的对象和各种各样的元高速原始采集可移植和可扩展,文件小没有限制自描述的,不需要外部信息应用程序来解释文件的结构和内容拥有用于管理、操作、查看和分析的开源工具和应用程序软件的生态系统各种计算平台 hdf5的文件格式,极其类似unix操作系统datasetsHDF5集包含和描述文件也就是metadata?上面的图片中,小为4 x 5 x 6的三维集,类型为整。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征,通过修改这些性能,可以提高效率比如默认情况下,是连续分布的,为了更好的效能,可以将分割成块并压缩? Attributes 与hdf5文件关联的文件,包含两个部分,名字和值,通俗点讲就是一个描述文件语言支持C语言python的h5py模块(备用)R语言基于R6对象的hdf5r包(主要)结束语hdf5是一个非常专业的格式

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    区块链 + :EOS

    目前的EOS的除了确认结构的链式以外,状态方面有了很的进步,尤其是引入了MongoDB plugin以后,可以将功能有限的状态库搭上的班车。本文将全面介绍EOS的技术。 链式和StateDB的区别链式的是固定结构的:Block=> Block Header transactions=>actions,一个action的结构例子:{ account: data传入的格式是hi函中自定义的,所以链式中,留给我们发挥的空间也即此。 StateDB,的是一个最终要记录的状态,这个状态必须是有意义的,是有人关心的,无关紧要的请不要放StateDB中去,所以StateDB是可以增删改查的,就像一个普通库那样,合约中通过 其实不是这样的,链式的内容会将所有的动作action全部记录下来,是所有的过程,是流水帐,元,这些一旦上链是不可修改,不可删除的。

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    Mysql 量问题

    我们说 Mysql 单表适合的最量,自然不是说能够的最量,如果是说能够的最量,那么,如果你使用自增 ID,最就可以 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的类型 显然我们不是讨论这个问题。影响 Mysql 单表的最优最量的一个重要因素其实是索引。我们知道 Mysql 的主要引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。 B+树Mysql 的 B+树索引磁盘上,Mysql 每次读取磁盘 Page 的小是 16KB,为了保证每次查询的效率,需要保证每次查询访问磁盘的次,一般设计为 2-3 次磁盘访问,再多性能将严重不足 这样量将更小。拆分分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。Mysql 单表量有限。一个解决的办法就是分库分表。 说白了就是一个库一张表放不下那么多,那就分多个库多张表。拆分可分为「垂直拆分」和「水平拆分」。

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    var k in ne){ pr = ne } }else{ pr = ne; } } ne.name = lisi; ne.other.color = blue; 深拷贝,被拷贝的属性是引用类型,并且是组的情况 object){ temp=this.deepcopy(); }else{ temp=this; } } return temp; } 让每一个对象都有deepcopy的属性,对应着DeepCopy方法,拷贝时

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    通过《网络采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取,以及如何保抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的,重新去下载这些页面对于规模不的网站倒是问题也不 使用NoSQLRedis简介Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value系统,与其他的key-value系统相比,Redis Redis支持的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内中的磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等类型。 ,也有很多的命令来操作这些,具体的内容可以查看Redis命令参考,这个网站上,除了Redis的命令参考,还有Redis的详细文档,其中包括了通知、事务、主从复制、持久化、哨兵、集群等内容。

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    剖析平台的

    作为一种资产,若少了,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。时代,受容量与CPU处理能力限制,看来相当小的当时其实也可以认为是“”了。 我看来,小时代的量虽然逐年增加,但是当时突破容量的解决办法依旧是垂直伸缩,即通过寻求更容量的介质来解决这个问题。 这就引出了平台的一个重要特征:相同的业务会以多种不同的表现形式,不同类型的库中,形成polyglot-db这种产生冗余的生态环境。 没有一款工具擅长应对所有的处理场景。 进行技术决策时,我们需要充分了解各种工具的优缺点,然后结合业务场景对其进行选择。 记住,平台中,不是驱动而是业务场景驱动你对的技术决策。

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    时代是基石,看佬们2017中国峰会上都说了啥?

    12月5日,由DOIT传媒、线和中国计算机学会专委会联合主办的2017中国峰会北京盛开幕。 作为之地,字经济中将发挥基石作用,只有解决了的问题,才能通过创造出更多的商业价值。因此,如何让更敏捷,如何依靠软件定义和闪技术实现产业的转型升级? 字经济潮的推动下,系统已从TB级发展到PB级,如何合理利用,并将其转换为商业价值成为业界热议的话题。世界瞬息万变,拨开云计算迷雾,穿过丛林。 本届峰会继续以“”开篇领域下个轮回,深度剖析如何借助AI、物联网、、移动互联、分布式、全闪阵列、NVMe over Fabric、Hadoop等核心热门技术,激发价值。 作为之地,字经济和智能时代将发挥基石作用今天,字经济正蓬勃发展,的价值越来越,越来越多的商业模式创新也基于对的应用和分析而产生。

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    之文件

    try { 向文件写入内容 FileOutputStream os = openFileOutput(file.txt, Context.MODE_PRIVATE); String text = 写到文件 FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }文件位置 ,但是这两个方法同SharedPreferences一样,只能手机内卡的指定目录建立文件,因此使用上仍然有一定的局限性。 Environment.getExternalStorageDirectory().getCanonicalPath() + + filename; 这里就不要用openFileOutput了,那个是往手机内中写的 如何判断虚拟和物理两种SDK默认情况下,会将一部分空间分给虚拟的SD卡使用(一部分用于安装Android操作系统)android.os.Enviroment.isExternalStorageRemovalbe

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    InnoDB,能将DVD里?

    MySQL5.6,应该实现最流行的版本吧?很遗憾有一些功能一直没有,例如:哈希索引T-tree索引原生高可用auto-sharding...画外音:你最希望看到支持什么特性? 但,5.6版本中,InnoDB有些有意思的特性,或许是伙还不清楚的。 1. 从这个版本开始,可以支持全文索引了。 这样就能够实现,热表放SSD里,的表放HDD里了。4. 可以支持memcached插件了,关系型库和memcached缓实现一起,支持几十万的吞吐量,是不是简化了系统架构?5. 可以支持只读实例了,这样就能够实现:(1)把InnoDB表放DVD或CD里,方便共享;(2)多个实例公用一份了;这些有意思的特性,你会最想尝试一个呢?画外音:我猜是memcached插件。

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    InnoDB,能将DVD里?

    InnoDB,能将DVD里? 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码MySQL5.6,应该实现最流行的版本吧? 但,5.6版本中,InnoDB有些有意思的特性,或许是伙还不清楚的。1. 从这个版本开始,可以支持全文索引了。 这样就能够实现,热表放SSD里,的表放HDD里了。4. 可以支持memcached插件了,关系型库和memcached缓实现一起,支持几十万的吞吐量,是不是简化了系统架构?5. 可以支持只读实例了,这样就能够实现:(1)把InnoDB表放DVD或CD里,方便共享;(2)多个实例公用一份了;这些有意思的特性,你会最想尝试一个呢?画外音:我猜是memcached插件。 查看库里阻塞和死锁情况.sql 库中间件cobar调研笔记

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    入门基础系列之浅谈Hive的和元

    Hive的从表(Table)、外部表(External Table)、分区(Partition)和桶(Bucket)。 每一个TableHive中都有一个相应的目录。 它和内部表的组织上是相同的,而实际则有较的差异。 而外部表只有一个过程,加载和创建表同时完成(CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION),实际LOCATION后面指定的 HDFS 路径中,并不会移动到仓库目录中 Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的对应的目录中。

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    公有云方案:迁移

    自从Taneja Group2008年首次提出面向企业客户的公有云方案之后,这套解决方案已经得到极发展。 这样的背景下,最适合云环境的工作负载和用例将程度上受到应用和服务等级需求的支配。 以规划和评估的角度来看这样做很有用,它可以基于两个关键维度的考虑来限定你对的需求:的价值敏感性,以及用例和工作负载的性质。简言之,价值敏感性越,对安全性和合规性的需求就越高。 如果你的无法承受怕最轻微的安全威胁、非授权访问或丢失,那么就不能公有云中。 上述情景下公有云提供了理想的解决方案,因为性能、可用性和安全性需求是相对放松的。尽管如此,客户仍可以利用云计算极的可扩展性和令人信服的费用。

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    Python爬虫里|到文件的几种方式

    关系型库:mysql、oracle等,保。非关系型库:Mongodb、Redis等键值对形式,保。二进制文件:保爬取的图片、视频、音频等格式。 n) #写入到csvCSV(Comma-Separated Values、逗号分隔值或字符分割值)是一种以纯文件方式进行记录的格式,保csv文件,需要使用python的内置模块csv pandas支持多种文件格式的读写,最常用的就是csv和excel的操作,因为直接读取的框格式,所以爬虫、分析中使用非常广泛。 关于pandas操作excel的方法,可以看这篇文章:pandas操作excel全总结一般,将爬取到的为DataFrame对象(DataFrame 是一个表格或者类似二维组的结构,它的各行表示一个实例 列表转换为pandas DataFramedf.to_excel(comments.xlsx) #保到excel表格# df.to_csv(comments.csv)#保csv文件 ?

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    深度剖析中的

    指针类型 空类型void 表示空类型(无类型)通常应用于函的返回类型、函的参、指针类型整形中的一个变量的创建是要中开辟空间的。 正的原、反、补码都相同 对于整形来说:放内中其实放的是补码 计算机系统中,值一律用补码来表示和。 可以看到对于a和b分别的是补码小端介绍什么是端,什么是小端? 端()模式,是指的低位保的高地址中,而的高位,保的低地址中; 小端()模式,是指的低位保的低地址中,而的高位,,保的高地址中。 因此就导致了模式和小端模式。 例如一个16bit的short型x,中的地址为0x0010,x的值为0x1122,那么0x11为高字节,0x22为低字节。

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    (1):从看人类文明-器发展历程

    典型盒带的典型率是2kbs,每面约可以660KB,时间约为90分钟。现的一张DVD9光盘,可以保4500张这样老式磁带的,如果现要把这些全部读出来,那要整整播放281天。 带盒长10厘米,宽10厘米,高2厘米,能够35TB。这项技术可能首先用于世界上最的射电望远镜阵列平方公里阵列。这个阵列将建南半球,由千个天线构成。 与之相关的计算机平平无奇,可是容量方面有着革命性的变化--它可以“海量”的,“高达”4.4MB(5百万个字符),这些50个24英寸的硬磁盘上。 因为人们的生活,信息开始越来越膨胀,使得信息犹为重要。致使得到快速的发展。最后,我们用现流行的DVD与以前的产品相比较,就可以直观的看出的发展。 现的DVD相当于9千万张打孔纸卡、6千张软磁盘、四千五百合磁带。软磁盘1969年IBM发明了软盘,当时是一张8英寸的家伙,可以保80K的只读

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