原创作者 blog :http://yifeiyao.blog.163.com/blog/static/2058932752012669731170/1.准备所需用的数据文件,如下: 原始观测.O文件,from ftp://cddis.gsfc.nasa.gov/pub/gps/data/daily/wwww精密星历文件,下载后为.SP3格式,更改格式为IGSwwwwd.PRE fromftp://igscb.jpl.nasa.gov/igscb/product/wwww地球自转参数信息文件,下

写在前面 2012年写的毕业设计,仅供参考 反汇编的目的 缺乏某些必要的说明资料的情况下, 想获得某些软件系统的源代码.设计思想及理念, 以便复制, 改造.移植和发展: 从源码上对软件的可靠性和安全性进行验证,对那些直接与CPU 相关的目标代码进行安全性分析: 涉及的主要内容 分析ARM处理器指令的特点,以及编译以后可执行的二进制文件代码的特征: 将二进制机器代码经过指令和数据分开模块的加工处理: 分解标识出指令代码和数据代码: 然后将指令代码反汇编并加工成易于阅读的汇编指令形式的文件: 下面给

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

基于VHDL利用PS2键盘控制的密码锁设计 附件:下载地址 中文摘要 摘 要:现代社会,人们的安全意识正在不断提升.按键密码锁由于其具有方便性.低成本等特征,还是大有用武之地的.但是通常的按键密码锁开发,都是基于单片机技术.因为单片机在性能方面存在着一些不足,还不能完全满足人们对密码锁功能和安全方面进行扩展的需求.所以,本文提出了一种相应的解决方法.本文阐述了一种基于FPGA平台和VHDL语言的密码锁设计原理与方法.密码锁作为一个小型数字系统,通过利用PS/2接口键盘作为输入模块.FPGA作为核

如何巧妙地回答面试官的问题? 本文摘自<PHP程序员面试笔试宝典> 程序员面试中的很多算法设计问题,都是历年来各家企业的"炒现饭",不管求职者以前对算法知识掌握得是否扎实,理解得是否深入,只要面试前买本<程序员面试笔试宝典>,应付此类题目完全没有问题.但遗憾的是,很多世界级知名企业也深知这一点,如果纯粹是出一些毫无技术含量的题目,对于考前"突击手"而言,可能会占尽便宜,但对于那些技术好的人而言是非常不公平的.所以,为了把优秀的求职者与一般的求

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案

1:Telerik 介绍: Telerik 是保加利亚的一个软件公司,专注于微软.Net平台的表示层与内容管理控件.Telerik 提供高度稳定性和丰富性能的组件产品,并可应用在非常严格的环境中. 现在 拥有 Microsoft, HP, Alcoa, BP, Harper Collins, Siemens, T-Mobile, HJ Heinz和一些最主要的教育机构和很多政府机关等客户. telerik 的 r.a.d.controls 套装是一款最具革命性和广泛性的开发工具集,它主要针对专业

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今天八组队伍都做了项目的展示,和他们相比,我们的团队项目是显得最单薄的了,这里面的原因很多,固然我们团队整体的实力 比较弱,但是我们在M1项目开发过程中的种种错误表现也是导致我们项目失利的重要原因.下面我分析一下这些经验教训,作为对M1阶 段的总结,我们会在M2阶段规避这些错误,也希望能给将来的学弟学妹的项目规划作一些参考. 首先,我认为我们所犯的最致命的错误是项目任务的草率分配.我们刚拿到学长IOS代码的时候,完全是属于晕头转向的阶段,就连 苹果的虚拟机都安装不好,学长代码跑成什么样子也是完全

开发指南 代码开发 作业类型 目前提供3种作业类型,分别是Simple,DataFlow和Script. DataFlow类型用于处理数据流,它又提供2种作业类型,分别是ThroughputDataFlow和SequenceDataFlow.需要继承相应的抽象类. Script类型用于处理脚本,可直接使用,无需编码. 方法参数shardingContext包含作业配置,分片和运行时信息.可通过getShardingTotalCount(),getShardingItems()等方法分别获取分片总

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1 Introduction 信息时代产生了大量的数据,运用和使用数据已经成为一个公司乃至一个国家核心实力的重要组成部分.当代大数据一般指的是:数据量巨大,需要运用新处理模式才能具有更强的决策力.洞察力和流程优化能力的海量.高增长和多样化的信息资产.大数据的特征有四个层面:第一:数据量巨大,从TB级别,跃升到PB级别:第二,数据类型繁多,包括网络日志,视频,图片和地理信息等:第三,价值密度低,商业价值高,以视频为例,在连续不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒:第四,处理速度快.也就是

AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑.它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦.对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察. AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异,例如Athena主要只支持外部表(使用S3作为数据源),而BigQuery同时还

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Function也称为函数,它是SAP中一个独物的程序模式,一般是一段单独的程序代码,可独立执行或直接被SAP其他程序所调用.Function支持远程访问模式,即提供接口供SAP程序使用(如VB,.NET,JAVA等),通常称为RFC(Remote Function Call).   Function Modules * 函数是和程序无关的,它不能直接创建在程序里并直接调用它.    任何一个函数都属于某Function Group,并可以被任何程序所调用. * 函数的执行异常可以通过抛出一个E

本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 本系列文章将整理于我的个人博客: www.how2playlife.com 该系列博文会介绍常见的后端技术,这对后端工程师来说是一种综合能力,我们会逐步了解搜索技术,云计算相关技术.大数据研发等常见的技术喜提,以便让你更完整地了解后端技术栈的全貌,为后续参与分布式应用的开发和学习做好准备. 如果对

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