<Programming Hive>读书笔记(两)Hive基础知识 :第一遍读是浏览.建立知识索引,由于有些知识不一定能用到,知道就好.感兴趣的部分能够多研究. 以后用的时候再具体看.并结合其它资料一起. Chapter 3.Data Types and File Formats 原始数据类型和集合数据类型 Select出来的数据,列与列之间的分隔符能够指定 Chapter 4.HiveQL:Data Definition 创建数据库,创建和修改表,分区的操作 Chapter 5.HiveQL…

这是篇读书笔记,只记录自己的理解和总结,一般情况不对其举例子具体说明,因为那正是书本身做的事情,我的笔记作为梳理和复习之用,划重点.我推荐学C++的人都好好读一遍Effective C++ 系列,真是好书啊,对于学完C++ 基础知识的人,这是本高阶秘籍.值得注意的是 More Effective C++ 是以1997年的C++标准写的,那时候标准还不完善,20多年过去了,很多语言的漏洞和技术可能被新特性取代了,应该注意最终向新标准看齐. 笔记 条款1:仔细区别pointers 和 referen…

例1b 一个坛子里装有编号1-20的球,无放回抽取3个,取出球中至少一个号码大于等于17的概率是多少? 除了书上的解法外,还有一种解法: 考虑相反的情况:三个球的号码都小于17. 第一次从编号1-16中取一个,16种取法,剩15个球: 第二次从编号1-16中取一个,15种取法,剩14个球: 第三次从编号1-16中取一个,14种取法. 这样一共有16x15x14种取法.但是且慢!这种取法是考虑了顺序的,但实际上三次取出球的编号分别为1.2.3和3.2.1是一样的. 因此取法是16x15x14/3!…

贝叶斯公式与全概率公式 全概率公式:如果一件事情的发生有多个可能途径,那么这件事情的发生概率就是在不同途径下此事件发生的条件概率的加权平均.权值为各途径本身的发生概率. 贝叶斯公式:通过例子说明其含义: 一项血液化验有95%的把握将患有某种疾病的患者诊断出来,但用于健康人也会有%1的假阳性.若该疾病患者占人口的0.5%,求检出阳性条件下确实患病的概率. 分析: 有两种情况会检出阳性:确实患病检出阳性:健康检出假阳性. 对于某个不知其是否患病的家伙来说: 确实患病检出阳性概率为0.005*0.95…

第1章 组合分析 1.1 引言 1.2 计数基本法则 1.3 排列 1.4 组合 1.5 多项式系数 *1.6 方程的整数解个数 第2章 概率论公里 2.1 引言 2.2 样本空间和事件 2.3 概率论公里 2.4 几个简单命题 2.5 等可能结果的样本空间 *2.6 概率:连续集函数 2.7 概率:确信程度的度量 第3章 条件概率和独立性 3.1 引言 3.2 条件概率 3.3 贝叶斯公式 3.4 独立事件 3.5 P(●|F)是概率 第4章 随机变量 4.1 随机变量 4.2 离散型随机变量…

好书什么时候开始读都不晚.作为一个测试人员,是一定要掌握一些网络的基础知识的.希望能够边读书边在这里记录笔记,便于加深理解以及日后查阅. 一.TCP/IP协议族 计算机与网络设备要互相通信,双方必须基于相同的方法.比如,探测信号目标.由谁先发起通信.使用哪种语言进行通信.怎样结束通信等规则需要事先确定.我们把这种规则称为协议(protocol). 二.TCP/IP的分层管理 书中把它分为4层:应用层.传输层.网络层.数据链路层,实际上根据OSI七层模型划分是有7层的,具体知识点可以查阅相关资料,…

最近在看廖雪峰的js教程,重温了下js基础,记下一些笔记,好记性不如烂笔头嘛 编写代码尽量使用严格模式 use strict JavaScript引擎是一个事件驱动的执行引擎,代码总是以单线程执行 执行中会自动在每行的结尾添加分号 区分大小写 浮点数通常比较难比较大小,参考es6 number epsilon NaN, Infinity 都是number类型 NaN表示不是一个数字,Infinity表示无穷大,NaN和其他任何数字都不相等 Null 表示空值 ,undefined表示未定义 对象…

一直觉得自己对并发了解不够深入,特别是看了<代码整洁之道>觉得自己有必要好好学学并发编程,因为性能也是衡量代码整洁的一大标准.而且在<失控>这本书中也多次提到并发,不管是计算机还是生物都并发处理着各种事物.人真是奇怪,当你关注一个事情的时候,你会发现周围的事物中就常出现那个事情.所以好奇心驱使下学习并发.便有了此文. 一.理解硬件线程和软件线程 多核处理器带有一个以上的物理内核--物理内核是真正的独立处理单元,多个物理内核使得多条指令能够同时并行运行.硬件线程也称为逻辑内核,一个物…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

前面一篇提到例子都是数据并行,但这并不是并行化的唯一形式,在.Net4之前,必须要创建多个线程或者线程池来利用多核技术.现在只需要使用新的Task实例就可以通过更简单的代码解决命令式任务并行问题. 1.Task及它的生命周期 一个Task表示一个异步操作,它的创建和执行都是独立的,因此可以对相关操作的执行拥有完全的控制权:当有很多异步操作作为Task实例加载的时候,为了充分利用运行时的逻辑内核,任务调度器会尝试并行的运行这些任务,当然任务都是有额外的开销,虽然要小于添加线程的开销: 对Task实…