参数: polygon_fc 面要素类 area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 给定两个参数即可,这回没有注释. #polygon_fc 面要素类 #area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 polygon_fc="C:\Users\Administrator\Desktop\yang\New Folder\Export_Output_4.shp" area_limit=4000 fieldList=arcpy.ListFields(polygon_fc) f

重开发人员的劳动成果.转载的时候请务必注明出处:http://blog.csdn.net/haomengzhu/article/details/27706967 游戏中的基本元素 在曾经文章中.我们具体介绍了游戏开发的概念以及 Cocos2d-x 与其它游戏引擎的不同之处,甚至已经学会了它与众不同的 内存管理机制. 想必大家已经非常期待開始探索 Cocos2d-x 游戏开发的世界了. 在后面的文章中,我们将结合详细的实例,从 Cocos2d-x 游戏开发的基本元素讲起.  从这章開始,我会在学习

转载    出处:http://yaozhong1988.blog.163.com/blog/static/141737885201162671635126/ 一.  SVN分支的意义:     简单说,分支就是用于区分开发版本与当前发布版本的.     1. 主干负责新功能的开发     2..分支负责修正当前发布版本的bug(对于可以放入下个发布版本的改进性bug可以直接在主干上开发)     3..分支上修改的bug,经常性merge到主干上,尽量及时merge(避免大面积红色区域).  

详细信息请参考原文:Android开发中实现桌面小部件 在Android开发中,有时候我们的App设计的功能比较多的时候,需要根据需要更简洁的为用户提供清晰已用的某些功能的时候,用桌面小部件就是一个很好的选择,即App Widget,下面我们就用Android studio来创建一个简单的桌面小部件: 选择New->Widget->App Wight                                                                 接下来设置App

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

题目描述: 给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2,将 nums2 合并到 nums1 中,使得 num1 成为一个有序数组. 说明:初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n.你可以假设 nums1 有足够的空间(空间大小大于或等于 m + n)来保存 nums2 中的元素. 示例: 输入: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3 nums2 = [2,5,6], n = 3 输出: [1,2,2,3,5,6] 代码如下: public sta

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import or

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式有以下好处: 1). 支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)2). 本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的.3). 难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

ES6中常用的小技巧,如果能在实际项目中能使用到,必定事半功倍: 1. 强制要求参数 ES6提供了默认参数值机制,允许你为参数设置默认值,防止在函数被调用时没有传入这些参数. 在下面的例子中,我们写了一个required()函数作为参数a和b的默认值.这意味着如果a或b其中有一个参数没有在调用时传值,会默认required()函数,然后抛出错误. const required = () => {throw new Error('Missing parameter')}; const add =

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5

我是波浪,我有起伏,我有大波与小波(坏笑中...) 最近改版网站,一般也不会去写动画,但是有些网站还是需要的,故拿出一个较简单的动画出来分享,很简单很简单. 原理简单阐述 其实很简单,使用一张美工做好了的2400px宽度的3个不同起伏的波浪,然后自己合成为一张[精灵图片](有助于一起加速加载和同时加载) 有了素材就好办了,使用一个容器把3个div背景的波浪堆在一起,然后使用css3的偏移进行移动,当然左右和上下都要,然后慢慢调整为一个适合的时间和延迟. 废话不多说,先上演示地址:http://s

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1534 题目1534:数组中第K小的数字 时间限制:2 秒 内存限制:128 兆 特殊判题:否 提交:1120 解决:208 题目描述: 给定两个整型数组A和B.我们将A和B中的元素两两相加可以得到数组C.譬如A为[1,2],B为[3,4].那么由A和B中的元素两两相加得到的数组C为[4,5,5,6].现在给你数组A和B,求由A和B两两相加得到的数组C中,第K小的数字. 输入: 输入可能包含多个测试案例.对于每个测试案例,

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

在使用源代码版本控制工具时,最佳实践是一直保持一个主干版本.但是为了应付实际开发中的各种情况,适时的开辟一些分支也是很有必要的.比如在持续开发新功能的同时,需要发布一个新版本,那么就需要从开发主干中建立一个用于发布的分支,在分支上进行bug fix,维护版本的稳定,并适时的将一些改动合并回主干.目前大红大紫的源代码版本控制工具git很受大家推崇,原因之一就是其在这方面的功能相当强大.其实老牌的SVN也是有这样的功能的,接下来就给大家讲解下. Branch的创建 在SVN中主干代码一般是放置在Tr

private void CopyAndOverwriteMap() { //IObjectCopy接口变量申明 IObjectCopy objectCopy = new ObjectCopyClass(); //要Copy的对象 object toCopyMap = m_mapControl.Map; //复制要复制的对象 object copiedMap = objectCopy.Copy(toCopyMap); //要复制到的文件 object toOverwriteMap = axPag

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1534 题目描述: 给定两个整型数组A和B.我们将A和B中的元素两两相加可以得到数组C. 譬如A为[1,2],B为[3,4].那么由A和B中的元素两两相加得到的数组C为[4,5,5,6]. 现在给你数组A和B,求由A和B两两相加得到的数组C中,第K小的数字. 输入: 输入可能包含多个测试案例. 对于每个测试案例,输入的第一行为三个整数m,n, k(1<=m,n<=100000, 1<= k <= n

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4046399.html 使用分治算法,首先选择随机选择轴值pivot,并使的序列中比pivot小的数在pivot左边,比pivot大的数在pivot右边,即快速排序算法中的partition的过程,可以参考:快速排序算法 Quick sort. 进行partition过程后,我们随机选择的轴值为序列的第j个,且其左边有a个数,右边有b个数. 如果j=k,那么说明该轴值就是第k小个数. 如果j