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英文写作中的最常见“十大句式” from 小木虫论坛 一.否定句 许多否定句不含not的否定结构.如果论文作者能正确使用他们,就会增加写作的闪光点,使文章显得生动活泼. 1.Instead of indulging in playing computer games, children should be taught how to benefit from useful information on the internet.应该教孩子们如何从互联网获取有益的信息,而不是沉溺于玩电脑游戏. 2

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非 常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL 的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自

自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法 本文是在[1]的基础上进行的二次归纳. 0x00 池化(pooling)的作用   首先,回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2].filter(特征抽取器,卷积核,CV上称之为滤波器)在一个窗口(text region)上可以抽取出一个特征值,filter在整个text上滑动,将抽取出一系列特征值组成一个特征向量.这就是卷积层抽取文本特征的过程.模型中的每一个filter都如此操作,形成了不同的特征向量.   pooling层则

大数据分析中Redis 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间

日期:2019.10.30 博客期:114 星期三 实验6:Mapreduce实例——WordCount   实验说明: 1.          本次实验是第六次上机,属于验证性实验.实验报告上交截止日期为2018年11月16日上午12点之前. 2.          实验报告命名为:信1605-1班学号姓名实验六.doc. 实验目的 1.准确理解Mapreduce的设计原理 2.熟练掌握WordCount程序代码编写 3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计 实验原理 MapRedu

Guava中Predicate的常见用法 1.  Predicate基本用法 guava提供了许多利用Functions和Predicates来操作Collections的工具,一般在 Iterables, Lists, Sets, Maps, Multimaps中用到. Predicate最基本的用法就是对Collection进行过滤,guava中很多集合的filter方法都是用Predicate来实现过滤的. Collection type Filter method Iterable It

今天在Mac机器上使用了Flex Builder编辑了一个源代码文件,保存后使用vim命令去打开时发现系统自动在每一行的结尾添加了^M符号,其实^M在Linux/Unix中是非常常见的,也就是我们在Win中见过的/r回车符号.由于编辑软件的编码问题,某些IDE的编辑器在编辑完文件之后会自动加上这个^M符号.看起来对我们的源代码没有任何影响,其实并不然,当我们把源代码文件Check In到svn之类的版本控制软件之后,由于之前版本的文件并不存在这个符号,所以开发成员在使用diff工具来查看改动的内

1.统计大串中小串出现的次数 举例: 在字符串"woaijavawozhenaijavawozhendeaijavawozhendehenaijavaxinbuxinwoaijavagun" 结果: java出现了5次 分析: 1.首先已经知道字符串 A:定义一个统计变量=0: B:在大串中查找小串是否存在,用 int indexOf(String str):返回指定字符在此字符串中第一次出现处的索引. a:如果返回的索引值是-1,则说明 大串中并不存在这个小串,输出统计变量 b:返回

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

JAVA中enum的常见用法包括:定义并添加方法.switch.遍历.EnumSet.EnumMap 1.定义enum并添加或覆盖方法 public Interface Behaviour{ void print(); } enum Color implements Behaviour{ RED("red",1),GREEN("green",2),BLUE("blue",3);//注意这里有个分号 private String name; pri

Python中执行系统命令常见的几种方法 Python中执行系统命令常见的几种方法有: (1)os.system # 仅仅在一个子终端运行系统命令,而不能获取命令执行后的返回信息 # 如果再命令行下执行,结果直接打印出来 例如: >>> import os >>> os.system('ls') chk_err_log.py CmdTool.log  install_log.txt  install_zabbix.sh  manage_deploy.sh  MegaSA

首先,了解一下循环嵌套的特点:外层循环转一次,内层循环转一圈. 在上一篇随笔中详细介绍了JS中的分支结构和循环结构,我们来简单的回顾一下For循环结构: 1.for循环有三个表达式,分别为: ①定义循环变量 ② 判断循环条件 ③更新循环变量(三个表达式之间,用;分隔.) for循环三个表达式可以省略,两个;缺一不可2.for循环特点:先判断,再执行:3.for循环三个表达式,均可以有多部分组成,之间用逗号分隔,但是第二部分判断条件需要用&&链接,最终结果需要为真/假. [嵌套循环特点]外层

JS中几种常见的数组算法 1.将稀疏数组变成不稀疏数组 /** * 稀疏数组 变为 不稀疏数组 * @params array arr 稀疏数组 * @return array 不稀疏的数组 */ function noSparse(arr) { var resArr = []; //创建空数组 for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (arr[i] !== undefined) { resArr.push(arr[i]) } } return re

一.序言 NoSQL是Not Only SQL的缩写,而不是Not SQL,指的是非关系型的数据库,它不一定遵循传统数据库的一些基本要求,比如说遵循SQL标准.ACID属性.表结构等等.相比传统数据库,叫它分布式数据管理系统更贴切,数据存储被简化更灵活,重点被放在了分布式数据管理上. 随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得

https://github.com/lenve/SimpleSpringCloud/tree/master/RestTemplate在Spring Cloud中服务的发现与消费一文中,当我们从服务消费端去调用服务提供者的服务的时候,使用了一个很好用的对象,叫做RestTemplate,当时我们只使用了RestTemplate中最简单的一个功能getForEntity发起了一个get请求去调用服务端的数据,同时,我们还通过配置@LoadBalanced注解开启客户端负载均衡,RestTempla

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官方建议: InnoDB Tables If you are deleting many rows from a large table, you may exceed the lock table size for an InnoDB table. To avoid this problem, or simply to minimize the time that the table remains locked, the following strategy (which does not

如果我们直接用delete from语句来删除读写频繁的大表中的数据,很有可能会因为where的条件是全表扫描从而导致整个表被锁住了.如果该表是读写频繁的生产库那简直就是一场灾难,所有的线上读写请求都会因为表被锁而超时. 如果不想如此糟糕的情况发生,我们可以先分析一下导致表被锁住的原因.既然全表扫描会会导致锁表,那我们就先把删除操作分为查询和删除.然后再分批删除,如此就可以保证不会引发线上读写请求大规模超时.如果这样你还担心频繁的分批删除影响线上效率的话,还可以在每个批次加上一定的延时. /*

FFT中的一个常见小问题这里不细说FFT的内容,详细内容看这些就足以了解大概了小学生都能看懂的FFT!!!FFT详解补充——FFT中的二进制翻转问题主要是对学习过程中一个容易困扰的小问题进行解释,以便于理解    用FFT将多项式的系数转换为点值时,原系数数组a最后存的是不同的点值,而不是只有第一个是点值    这一点最开始困扰了我很久    设A(x)=a0+a1x+a2x2+...+an−1xn−1    则可将其移项A(x)=(a0+a2x2+...+an−2xn−2)+(a1x+a3x3