numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)
HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。 Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。 集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。 HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。 从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。 Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
在Excel 中，依赖列表或级联下拉列表表示两个或多个列表，其中一个列表的项根据另一个列表而变化。依赖列表通常用于Excel的业务报告，例如学术记分卡中的【班级-学生】列表、区域销售报告中的【区域-国家/地区】列表、人口仪表板中的【年份-区域】列表以及生产摘要报告中的【单位-行-产品】列表等等。
题记： 前段时间集中精力写了数据的分拣算法，用到了容器QMap和QMultiMap。回头再来回去该算法的时候，又觉得当时好像不是自己写的一样，于是有必要将QMap类来总结一下。
在android开发中ListView是比较常用的组件，它以列表的形式展示具体内容，并且能够根据数据的长度自适应显示。
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
最近几年的新闻中一直有互联网头部公司系统被攻击导致用户密码泄露的新闻。那密码被破解肯定和当初项目伊始时选择的密码哈希方案造成的历史包袱有关。我们不讨论这些互联网巨头应该采用什么方案防止用户密码被破解，我知道的方案人家养的那些技术大拿更知道了。我们就来说一下，如果我们有机会自己从零开始做一个系统时，应该选择什么样的哈希算法有效防止用户的密码不被破解。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop的一个子项目， 是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。
与往期不同的是，今天我们带来的干货有一点特别。这是一个仅由200行Javascript代码实现的区块链。
SwiftUI 和 Core Data 之间相差将近十年 —— SwiftUI 随着 iOS 13 面世而 Core Data 则是 iPhoneOS 3 的产物；很久以前，它还没有被称为 iOS，因为 iPad 尚未发布。尽管时间相距遥远，Apple 还是投入了大量工作以确保这两种强大的技术能够完美地相互配合使用，这意味着 Core Data 就像始终以这种方式设计一样，已集成到 SwiftUI 中。
我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构，比如列表，元组，字典等。与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构，我们可以基于它们创建所需的新数据结构。
原文地址 http://tools.android.com/tech-docs/ant-tasks
Java 编程思想为 Java 开发的圭臬, 是 Java 开发的经典手册. 作为一个开发人员还是建议多看一看. 从大学时起到现在已经开发多年, 也看过多遍, 随着年龄的增长和开发经验的增加, 每次重新阅读侯都会有新的理解, 所谓温故而知新. 但也存在问题, 一个是阅读时获得新的理解隔一段事件后容易遗忘. 二是每次阅读后做的纸质笔记容易丢失和难以拓展. 遂决定以电子版记之~~
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这是一篇更专注于介绍springboot的简短文章，我们将讨论“什么是springboot”？ 以及springboot如何帮助构建基于Java的企业应用程序。
每年年初似乎都有疯狂的冲动想提高工作效率。新年的决心，渴望开启新的一年，当然，“抛弃旧的，拥抱新的”的态度促成了这一切。通常这时的建议严重偏向闭源和专有软件，但事实上并不用这样。
介绍 改变数据类型是一个看起来很简单的事情，但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求，又该如何处理那？这里我提供一个思路来解决这个问题。 背景 在一个常规SQL Server heath检查中，使用sp_blitz，我们最大的生产表之一引发了令人担忧的警报。保存客户订单信息的表的ID列是一个INT datatype，很快就将达到最大值。 这个表大约有500GB，有超过9亿行。根据在该表上每天的平均插入数，我估计未来八个月后，在这张表上的插入将会溢出。这是一个订单输入表，由于客户的活动，需要24小时的插入。一
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
关于ipChecker ipChecker是一款功能强大的IP地址检测工具，该工具可以帮助广大研究人员判断一个给定的IP地址是否是一个Tor节点或是一个恶意开放代理。 工作机制 ipChecker提供了一些插件可以帮助我们从公共站点中删除代理IP，所有的这些IP都会存储在一个数据库中，我们可以使用提供的API进行查询。 当我们运行make run命令时，它将启动docker swarm来为API创建一个服务，该服务可以升级并被四个容器使用，另一个服务专门用来更新脚本程序并捕捉所有的代理和Tor节
“最佳实践”已成为技术的一种比喻。当然，您可以使用给定的工具执行某些操作，但使用这个工具真的是个好主意吗？这个话题一次又一次出现说明了我们使用工具的灵活性。最佳实践非常适合初学者从一开始就学习正确的东西。问题是，有时候，作为软件工程师，我们对这些最佳实践的记忆并不完善。一些时候我们没有阅读文档说明，只是按部就班的把事情做完，而不经意地使用了最困难的方式来做这件事。
前言： CAEmitterLayer是QuartzCore提供的粒子引擎, 可用于制作美观的粒子特效。 1、创建发射器emitter //设置layer的frame CAEmitterLayer *emitter = [[CAEmitterLayer alloc]init]; CGRect frame = CGRectMake(0, 100, self.view.frame.size.width, 50); emitter.frame = frame; [self.view.layer addSublaye
(该请求检索有关快照的基本信息，包括开始和结束时间，创建快照的Elasticsearch版本，包含的索引列表，快照的当前状态以及快照过程中发生的故障列表。)
改变数据类型是一个看起来很简单的事情，但是如果表非常大或者有最小停机时间的要求，又该如何处理那？这里我提供一个思路来解决这个问题。
每一个空间将会创建一个默认的权限。创建空间的用户将会自动具有空间管理员（space admin）的权限，这个的意思是你可以为其他用户和用户组赋予空间访问和管理的权限。
工程师 Jim Anderson 分享了他的经验，他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验，并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作，开发过分布式系统，并且参加过许多会议。
同属于一个列表的数据，可以是不同的类型 特色：存储于用一个列表的数据都是以数字来作为索引的，即作为操作存取其中各个元素的依据。 a_list 0 1 2 3 4 int int int int int 1 3 5 7 9 索引分别为 0，1，2，3，4 每个元素可有自已的类型，均为int，内容分别是 1、3、5、7、9 a_list = [ 1,3,5,7,9 ] 数字列表 \>>> a_list=[1,3,5,7,9] \>>> a_list [1, 3, 5, 7, 9] \>>> a_list[0] 1 字符串列表 \>>> str_list=['P','y','t','h','o','n'] \>>> str_list ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] \>>> str_list[2] 't' 字符串split 方法 \>>> str_msg="I Love Pyton" \>>> b_list=str_msg.split() \>>> b_list ['I', 'Love', 'Pyton'] 一个英文句子拆成字母所组成的列表，用list() 函数， \>>> str_msg="I Love Pyton" \>>> c_list=list(str_msg) \>>> c_list ['I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'P', 'y', 't', 'o', 'n'] \>>> 同一个列表中可以用不同的数据类型，列表中也可以有其他的列表 \>>> k1=['book',10] \>>> k2=['campus',15] \>>> k3=['cook',9] \>>> k4=['Python',26] \>>> keywords=[k1,k2,k3,k4] \>>> keywords [['book', 10], ['campus', 15], ['cook', 9], ['Python', 26]] \>>> keywords[2] ['cook', 9] \>>> keywords[2][0] 'cook' \>>> keywords[2][1] 9 \>>> 可以使用”+“运算把两个列表放在一起，还可以 检测某一个数据是否在列表之中 \>>> "Python" in k4 True \>>> k4 in keywords True \>>> ["Python",26] in keywords True \>>> keywords+k1+k2 [['book', 10], ['campus', 15], ['cook', 9], ['Python', 26], 'book', 10, 'campus', 15] \>>>
在 Android 11 上，Android 运行时 (ART) 引入了一个名为 Structural Class Redefinition (类的结构性重定义) 的 JVMTI API 扩展。本文将介绍类的结构性重定义的功能，并介绍在实现该功能所遇到的问题，包含我们对问题的思考、权衡及解决方案。类的结构性重定义是一个运行时功能，它扩展了 Android 8 中引入的重定义类方法，Android Studio 里的 Apply Changes 可以通过它来改变类的自身结构，并可以在类中增加变量或者方法。
事件驱动概念：在持续的事物管理过程中，由当前时间节点上出现的事件引起的调用可用资源执行相关任务，解决问题，防止事物堆积的一种策略。 一般由：事件收集器、事件发送器和事件处理器组成。
ReorderableListView是通过长按拖动某一项到另一个位置来重新排序的列表组件。
从本质上来说，Virtual Dom 是一个 JavaScript 对象，通过对象的方式来表示 DOM 结构。将页面的状态抽象为 JS对象的形式，配合不同的渲染工具，使跨平台渲染成为可能。通过事务处理机制，将多次 DOM 修改的结果一次性的更新到页面上，从而有效的减少页面渲染的次数，减少修改 DOM 的重绘重排次数，提高渲染性能。
qmake可以帮助我们在跨平台构建应用程序的时候变得更简单，我们可以通过写简单的几行必要的信息来生成构建文件，我们可以在任何的软件项目中使用qmake qmake基于pro文件生产构建文件，pro文件是由开发者创造的，它的用法也很方便，但是越复杂的应用程序，需要的pro文件越复杂 qmake的包含一些附加特性来支持Qt的开发，他将会自动的包含对于moc和uic的规则 qmake同样也可以在开发者不更改pro文件的时候生成VisualStudio的项目文件
设备可能还有其它一些需要在AddDevice中初始化的对象。这些对象可能包括各种同步对象，各种队列头(queue anchors)，聚集/分散列表缓冲区，等等。事实上，在本书的其它地方讨论这些对象的初始化更合适。
此类继承自InputStreamReader类。 FileReader用于读取字符流。
https://www.mattlayman.com/understand-django/templates-user-interfaces/
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
z-index是一个用于控制文档中图层顺序的属性。具有较高z-index值的元素将会出现在具有较低值的元素之上。就像页面上的x轴和y轴决定一个元素在水平和垂直方向上的位置一样，z-index控制它们在z轴上相互层叠的方式。
按下F5会有一个弹出框提示我们使用什么环境，因为我们还没创建所以选择more按钮添加插件能让我们进行调试，进入扩展商店列表我们可以选择Debugger for Chrome插件进行安装，安装完后我们需要重启环境才会生效，或者点击重新加载
初次实现管用，但很不灵活，因为使用它只能从Usenet讨论组获取新闻。在再次实现中，你将对代码稍作重构以修复这种问题。你将各部分代码放在类和方法中，以提高程序的结构化程度和抽象程度，这样就可用其他类替换有些部分，这比初次实现的部分代码要容易的多。
在我们做web开发的时候，经常需要用到与数据库交互，因为我们的数据通常都是保存在数据库中的，如果有人需要访问，就必须与数据库访问，所以今天我们介绍一个Flask中与数据库交互的插件---Flask-Sqlalchemy。
substance painter 2021中文破po解版是一款由 allegorithmic公司官方制作的软件，它是一款能实时绘制出3D贴图的绘图工具，它为用户提供了一些非常新奇的功能，比如粒子笔刷这个智能画笔，可以模拟自然粒子下落，粒子的轨迹形成纹理。与此同时，最实在的是该软件中的工作流是非破坏性的，即用户可以根据自己的需要自由地进行任意尝试；如果你制作出了不喜欢和不想要的内容，那也没关系，可以随意跳回或说撤销到上一阶段重新制作，从而无论要试怎样尝试，都可以大胆地跳回或说撤销到上一阶段重新制作，这样无论要试怎样尝试都能大胆地进行，反正要试怎样的尝试都可以大胆尝试。
我们知道，对象是通过类实例化创建出来的。但我们创建类时并没有进行实例化操作，为什么类也是对象呢？
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。
笔者是一个六年前端，没有大厂经历，也没有什么出彩的项目，所以今年以来，前端现在这种行情下并没有收到多少面试，但是为数不多的面试中，百分之九十都问到了性能优化的问题，而且问题都出奇的一致：
现在一切都变成了“Gitops”，所有的工作负载都变成了“无状态”，我还需要 Kubernetes 备份工具吗？我想向您展示，这是一个初学者经常会犯的严重误解......
Matplotlib是一个绘图库，具有许多功能，可以以易于理解的格式显示数据。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等对于简单的绘图，pyplot模块提供类似MATLAB的接口，特别是与IPython结合使用时。对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线型，字体属性，轴属性等。
显示数据列表是移动应用程序的基本模式。 Flutter包含ListView部件，使列表变得轻而易举！
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