目前impala的认证方式支持两种：用户名密码和kerberos，由于impala的表数据一般是存在HDFS上的，所以很多时候，impala集群也会开启kerberos的认证，初次新接入Impala的小伙伴...，可能会对kerberos比较头疼，这里将通过一个简单的例子来告诉大家，如何在代码中访问带kerberos的impala集群。...driver来连接Impala，有几个常量需要解释一下： KRB5_CONF，这个就是kerberos的krb5.conf配置，一般配置在服务器的/etc/krb5.conf中，不清楚的童鞋可以咨询相关的技术人员...principal，在linux机器上可以通过klist -kt xxx.keytab来查看keytab文件对应的principal； URL，这个就是Impala集群的连接地址，每个Impala集群的地址都不同...，具体的可询问相关的对接人员。
下面就跟大家介绍一些，在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置连接到带有kerberos认证的Impala集群。...无kerberos的Impala集群连接 连接不带认证的集群非常简单，我们直接按照官方的教程做就可以了，直接执行如下命令从官方仓库拉取镜像到本地： docker pull gethue/hue:latest...请注意，这里连接的是不带kerberos认证的impala集群，然后通过如下命令启动： docker run -it -p 9999:8888 \ -v /home/impala/hue/hue.ini...带kerberos的Impala集群连接 上面介绍的是没有kerberos认证的Impala集群，相对比较简单，下面就来介绍，如何连接带kerberos认证的Impala集群。...以上就是关于在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置来连接带kerberos认证的Impala集群，其他集群的配置也是大同小异，大家可以自行测试。
以下是条带化的示例： 可以看到，上图电影画面中墙的位置有条带失真。...当条带的“边缘”连贯移动，就会形成足以引起观众察觉但却令画面观感舒适度大打折扣的失真，也就是画面的背景处显示排列一致的条带失真，尤其是对于激烈运动的画面。...如何避免条带化失真 首先，要防止条带化，就必须对条带进行识别。这本身就是一个复杂的问题。...此“条带度量”仅分析压缩后的最终画面，而不引用分析源文件（如果使用夹层或源，相对于压缩后的画面，条带失真更不易察觉）。 例如：这里有一个简短的视频序列。...对于新场景，条带失真相似度曲线表明Q1和Q3象限出现条带失真的可能性很高。Q2的曲线出现了明显振荡（画面中的手在移动，而黑色部分出现了条带失真），但Q4则完全不受条带失真的影响。
考虑这样的一个场景。...连接 (connect)在生命周期中添加一些可复用的逻辑当我们用 JS 的时候，上面的需求很简单：import React from 'react';import { connect } from '...react-redux';import { increaseCount } from '....，这件事就变得十分地麻烦，反正我看着一整页的 typescript 报错，脑子里只有 “ybb”：经过了一整个晚上的冲浪，终于找到了正确的写法。...这里需要借助 utility-types 包的工具泛型 Diff：import React from 'react';import { connect } from 'react-redux
其中，矢量图层上的标签（Label）就是所需的遥感影像的分幅条带号；且这一矢量要素的属性表中，有具体每一个分幅条带号的具体字段（如上图红色方框所示的那一列）。 ...循环——我们从第2行开始（因为第1行是表头），读取每一行第7列的数据（也就是存放有遥感影像分幅条带号的那一列），从而依次获取所需的遥感影像条带号。 ...接下来，由于遥感影像的分幅条带号的前两位，以及前述子文件夹名称的前两位，都是表示UTM编号的两位数字，因此我们通过utm = mgrs[0:2]这句代码，截取当前遥感影像分幅条带号的前两位，并通过os.walk...这里还有一个需求，因为我们这里保存的是多时相遥感影像数据（即每一个分幅条带号对应着多个不同时相的遥感影像文件），因此我们希望在目标文件夹中，同样用各个分幅条带号作为名称，创建多个子文件夹；然后将当前分幅条带号对应的全部遥感影像数据放入这一文件夹中...运行上述代码，最终我们得到的结果如下图所示；其中，每一个子文件夹都表示一个分幅条带号，子文件夹内即为这一分幅条带号所对应的全部时相的遥感影像文件。 至此，大功告成。
Ceph客户端的数据条带化 数据条带化（Data Striping）是将数据分散存储在不同的存储设备上的一种技术。它被用于提高存储系统的性能和可伸缩性。...同时，可以并行写入多个数据条带，从而提高数据的写入速度。这种并行操作可以充分利用多个存储设备的计算和网络资源，提高系统整体的性能。 提高可靠性： 条带化还可以提高数据的可靠性。...Ceph客户端如何进行数据条带化操作的具体过程如下： 将存储对象分割成一定大小的数据条带。条带大小可以根据实际需求进行配置。例如，可以将一个对象分割成多个1MB大小的数据条带。...计算每个数据条带的校验和，以用于数据的完整性校验。...将数据条带写入到分布式的存储集群中。Ceph客户端将数据条带分发给多个监视器和对象存储设备，进行并行写入操作。条带的分布和复制策略可以通过调整CRUSH算法的参数进行配置。
造成这种情况的原因是什么以及如何调整代码？ sentinel1数据影像拼接产生的条带问题的主要原因有以下几点： 1....不同轨道数据拼接：sentinel1卫星的数据采集是通过不同的轨道进行的，不同轨道之间可能存在位置偏差和分辨率差异，当将这些数据拼接在一起时，由于数据之间的差异会导致条带问题的出现。 3....大气湿度和地形的影响：sentinel1卫星的雷达信号受大气湿度和地形的影响较大，不同区域和不同时间的大气湿度和地形情况可能存在差异，当将这些数据拼接在一起时，可能会导致条带问题的出现。...综上所述，sentinel1数据影像拼接产生的条带问题的主要原因包括数据采集模式、不同轨道数据拼接、数据预处理和大气湿度、地形等因素的影响。...使用质量带作为每个像素的排序函数，合成图像集中的所有图像。
将props参数传递给super()的主要原因是为了在子构造函数中访问this.props。...带 props 参数: class MyComponent extends React.Component { constructor(props) { super(props)...console.log(this.props) // prints { name: 'John', age: 42 } } } 不带 props 参数: class MyComponent extends React.Component...它在构造函数之外是相同的。
在现实项目中，我们往往会遇到需要使用多个Redis数据源的场景。本文介绍的是一种高度定制化的方案。每个独立的数据源都会使用自己的配置，其中包括针对该数据源的连接池配置。...要完成这个功能，需要解决几个基础能力： 在配置文件中加载Redis数据源和连接池数组配置 构建连接池（本例使用默认的Lettuce） 多种Redis部署模式的适配 配置 这个配置的设计也是在构建整个项目中不停积累起来的...timeout、maxActive、maxWait、maxIdle和minIdle都是连接池需要的参数。当然完整的参数不止这些，我们只是列出了常用的参数。...本例我们将测试下标为0的配置，它的最大连接数maxActive是30，最大空闲连接数maxIdle也是30，最小空闲连接数minIdle是10，最长等待时间是10000毫秒。...连接池 我们使用线程安全的Lettuce客户端。
如何计算Virtual Dom中真正变化的部分，这就需要diff算法。 Virtual Dom配合高效的diff算法，才能够快速的渲染改动的页面，而不会渲染整个页面。 1....对于列表节点顺序的调整其实也类似于插入或删除，如下图，从 shape5 转换到 shape6。 ? diff.png 即将同一层的节点位置进行调整。...如果未提供 key，那么 React 认为 B 和 C 之后的对应位置组件类型不同，因此完全删除后重建。 Vue的patch算法如何处理子节点数组？...如果找到了，就做更新操作； 如果找到的旧节点和新节点位置不同，就需要移动旧节点。 最后，oldChildern未被匹配到的节点会被删除。...可见，Vue和React对于key的使用并不相同
# from PIL import Image (Python 3) import scipy.misc lena = scipy.misc.lena() # Lena 是 512x512 的灰度图像...# 创建与 Lena 宽高相同的 RGBA 图像，全黑色 data = np.zeros((lena.shape[0], lena.shape[1], 4), dtype=np.int8) # 将...data 的不透明度设置为 Lena 的灰度 data[:,:,3] = lena.copy() # 将 data 转成 RGBA 的图像格式，并保存 img = Image.frombuffer(...from __future__ import print_function import numpy as np import Image import scipy.misc # 获取上一节的第一个图像...numpy_array.dtype) ''' Shape (512, 512, 4) Data type uint8 ''' 与 Matlab 和 Octave 交换数据 # 创建 0 ~ 6 的数组
Redis集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的Redis内存K/V服务，集群可以使用的功能是普通单机Redis所能使用的功能的一个子集（subset），比如...Redis集群并不支持处理多个keys的命令，因为这需要在不同的节点间移动数据，从而达不到像Redis那样的性能，在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。...，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。...extension = "redis.so" 4、重启php-fpm /etc/init.d/php-fpm restart #用phpinfo验证下redis扩展是否安装成功 5、单实例redis通过php连接测试...php //连接192.168.5.65的Redis服务 $redis = new Redis(); $redis->connect('192.168.5.65', 6001);
这是之前关于去除遥感影像条带的另一篇文章，因为出版商推迟了一年发布，所以让大家久等了。这篇文章的主要目的是对Landsat系列卫星因为条带拼接或者镶嵌产生的条带来进行的一种在线修复方式。...原文连接 一种快速修复Landsat影像条带色差的方法 题目： 一种快速修复Landsat影像条带色差的方法 A Rapid Method for Stripe Chromatic Aberration...研究结果表明：（1）在35年的逐年影像分析中有20年的影像存在条带色差问题。...本方法能有效改善影像条带色差较大的区域，但对于影像条带边界不明显的区域识别仍需提升，后续研究的重点将围绕影像色差边界的自动识别和修复展开。...影像修复APP 这个影像修复的APP因为中文期刊的缘故，不让提供连接，所以这里给大家补上，大家可以去尝试修复你所需要的区域。
时序图主要用于描述对象按照时间顺序组织的消息交互过程，其关键特征是强调"时间顺序"来组织对象的交互。 【对象】 对象是通过一个带纵向时间线的矩形来表示，矩形里面显示类的名称。 ?...【控制焦点】 控制焦点是时间线上表示"时间段"的符号,在这个时间段内对象将执行相应的操作，对象处于激活状态，如创建交易。 ?...【消息】 消息是两个对象之间交互的具体内容，包括自关联消息、请求消息、返回消息。 自关联消息:对象本身的一个处理，用一条指向自身的带箭头的实线表示，如 ?...请求消息：请求方发送给接收方的消息，一条带箭头的连接线表示，一端是接收方，一段是发送方，如 ?...返回消息：返回消息和请求消息 正好相反，代表接收方给返回方的响应，使用一条带箭头的虚线连接线表示，一端是接收方，一段是发送方，如 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在pycharm连接mysql数据库时候，会出现时区错误的情况。默认都是讲时区改成‘+8：00’就好了。
MySqlHelper.cs代码如下： using System; using System.Collections.Generic; using System...
在观看Youtube视频的时候，你会不会像我一样，觉得没有字幕很不爽？ 现在有人就制作了一个网站YouTube Subtitle Editor，专门为Youtube加字幕。...你可以先看一段动画片《蜘蛛人》的主题歌，体验一下效果。 所有的字幕都是由用户自行添加的。整个过程同普通的添加字幕过程没有区别，都需要输入文字和同步时间轴等步骤，但是全部都在网上完成。...具体做法可以参考它的说明页。所有步骤都很符合直觉，只有两点需要注意： 1）每段字幕最长不超过2行，最多不超过40个字符。...2）同步时间轴的时候，只需要在每句话开始和结束之间，一直按住字母"T"即可。 今天早上，我为它添加了第一段中文字幕，强悍的《新华保险公司增员操》，欢迎观赏。
经检测RAID-5的每块成员盘是物理故障(磁头损坏或者盘片划伤)还是逻辑故障。对能识别的好盘用连接到北亚镜像服务器上做扇区级镜像，同时对不能识别的坏盘进行检测。...首先将坏盘连接到外部的SAS扩展卡上，加电后通过硬盘工作声音判断硬盘电机能够起转，但是磁头没有进行寻道操作，于是尝试把硬盘PCB分离下来对HDA组件氧化部分进行清洁操作，将PCB还原后故障依旧。...GPT分区所在扇区起始于172032扇区，因此初步确定LUN的起始扇区是172032扇区。 【判断条带大小】 条带也称块，它是RAID处理数据的基本单元。不同的RAID其条带大小有所不同。...RAID-5的1个条带组中有1个校验区，1个校验区的大小等于1个条带的大小，根据这一点，针对这个RAID-5案例做分析。如果对VMFS的文件系统不熟悉，可以通过比较法确定条带大小。...如某一条带组中的校验区跟这一条带组中的非校验区可能相差的很明显，通过WinHex查看并做对比，就可以找到条带大小。本案例判断出一个条带是1024个扇区。
ionic3自带的ToastController创建的toast比较简单，不支持图标，且点击toast时是没有事件回调的…… 这个时候，如果想扩展这些功能，一是修改源码，二是自己实现，然而这两种方法都比较麻烦...，比较好的解决方案是利用现有的开源代码，搜索ionic的相关组件寥寥无几，这个时候转换下思路，搜索angular的相关组件会发现有几个，经过比较后觉得ngx-toastr较为适合。...image.png ionic3集成使用ngx-toastr 根据Github上的文档说明，进行如下步骤： 安装组件 npm install ngx-toastr --save npm install...它其实对应着第一步安装的@angular/animations，动画的导入早期也是import * from ‘@angular/animations‘，只是后期把animations抽离后就变成了import...; } } 防止污染ionic自带的toast样式 ngx-toastr的样式刚好和ionic都用到了.toast-container的class，所以会影响，此时，把toastr.min.css中的
原型图 图片.png 重要的实现代码 var getMemo = function(pageNo,name){ $('#dataDiv').html(""); $.ajax({
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