参考http://blog.csdn.net/gisshixisheng/article/details/43016443 和  http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e3765300102vvh8.html 两篇文章 一.安装JDK环境 1.到到官网下载JDK 最好是1.8.0以上版本,这里jdk jdk-8u101-windows-x64(我的机器是64位,如果是32位,需要32位) 2.安装JDK 一路next,其中jdk安装位置和jre安装位置默认是放在c盘,如

返回图片源码,重开一个类粘贴即可 package cn.littlepage.game; import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import java.net.URL; import javax.imageio.ImageIO; public class GameUtil { // 工具类最好将构造器私有化. /* * 加载图片代码 * 返回指定图片的图片对象

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26

1.MapReduce的数据流 1) Input -> Mapper阶段 这一阶段的主要分工就是将文件切片和把文件转成K,V对 输入源是一个文件,经过InputFormat之后,到了Mapper就成了K,V对,以上一章的流量案例来说,经过InputFormat之后,变成了手机号为key,这一行数据为value的K,V对,所以这里我们可以自定义InputFormat,按照具体的业务来实现将文件切片并且转为K,V对的方式 2) Mapper -> Reducer阶段 这一阶段叫做shuffle(洗

hadoop2.7.2 MapReduce Job提交源码及切片源码分析 首先从waitForCompletion函数进入 boolean result = job.waitForCompletion(true); /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * @param verbose print the progress to the user * @return true if the job succe

本文转载自:http://blog.csdn.net/dengsilinming/article/details/7352054 需要的jar包: 需要的js文件:(可以通过http://www.highcharts.com/download下载highcharts对应的js文件) 下面是一些主要部分 web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5&

关键函数: /** * 多图上传 * @param dialog_title 上传对话框标题 * @param container_selector 图片容器 * @param item_tpl_wrapper_id 单个图片html模板容器id * @param extra_params 额外参数,object * @param app 应用名,CMF 的应用名 */ function upload_multi_image(dialog_title, container_selector, i

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> #include <getopt.h> /* getopt_long() */ #include <fcntl.h> /* low-level i/o */ #include <unistd.h> #include <errno.h> #include &

<?php /*完成网页内容捕获功能*/ function get_img_url($site_name){     $site_fd = fopen($site_name, "r");     $site_content = "";     while (!feof($site_fd)) {         $site_content .= fread($site_fd, 1024);     }    /*利用正则表达式得到图片链接*/     $reg_

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 在第七章里我们知道了WebGIS中要素的本质是UIComponent,而矢量图层的本质是包含了n(n>=0)个UIComponent的Canvas.我们在UIComponent的graphics中,根据矢量数据画出矢量的形状(shape),并且将矢量数据的属性(attributes)赋予该UIComponent. 在接下来进行要素和矢量图层的设计前,我们有必

Android精选源码 android实现银行卡匹配信息源码 android实现可以展开查看详情的卡片 下拉刷新,上拉加载,侧滑显示菜单等效果RefreshSwipeRecyclerview android模仿新浪微博菜单弹出界面 android万能的公告栏轮播源码 android 实现类似爱奇艺视频能够拖拽的方案 android自动扫描识别手机号源码 android字体库来显示图片源码 Android优质博客 Android自定义ClockView实现时钟效果 目录- 1.效果图- 2.分析-

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1 public BigDecimal(char[] in, int offset, int len, MathContext mc) {// 使用字符数组的构造方法,一般我们推荐使用的是一String类为参数的构造以保证精度不会丢失 2 // protect against huge length. 3 if (offset + len > in.length || offset < 0)// 索引偏移量不能为负数且索引偏移量与使用的字符数之和不能超过字符数组的长度,否则抛出数字格式化异常

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转自 Android 全面插件化 RePlugin 流程与源码解析 RePlugin,360开源的全面插件化框架,按照官网说的,其目的是“尽可能多的让模块变成插件”,并在很稳定的前提下,尽可能像开发普通App那样灵活.那么下面就让我们一起深入♂了解它吧. (ps :阅读本文请多参考源码图片 (￣^￣)ゞ ) 一.介绍 RePlugin对比其他插件化,它的强大和特色,在于它只Hook住了ClassLoader.One Hook这个坚持,最大程度保证了稳定性.兼容性和可维护性,详见<全面插件化——R

上一篇博客我们研究了集群的分片源码,虽然akka的集群分片的初衷是用来解决actor分布的,但如果我们稍加改造就可以很轻松的开发出一个简单的分布式缓存系统,怎么做?哈哈很简单啊,实体actor的id就是key,actor的状态就是value,而且还可以无锁的改变状态. 其实akka的DistributedData有点类似缓存系统,当你需要在集群中分享数据的话,DistributedData就非常有用了.可以通过跟K/V缓存系统类似的API来存取数据,不过DistributedData中南的数据是

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前面已经写了如何获取网页源码,那么接下来就是该解析网页并提取需要的数据了.这里简单写一下正则表达的用法. 首先,找个要抓取图片的网站,获取源码. import requests import re # 获取网页源码 url = 'http://www.ivsky.com/tupian/xiaohuangren_t21343/' data = requests.get(url).text 小黄人的图...接下来浏览器检查元素,发现图片源码格式,前面均为<img ,结尾均为 .jpg 而我们要提取的

Go中string转[]byte的陷阱html {overflow-x: initial !important;}#write, body { height: auto; }#write, #write h1, #write h2, #write h3, #write h4, #write h5, #write h6, #write ol, #write p, #write ul { position: relative; }#write, #write h1, #write h2, #writ

脚本处理逻辑分析: 通过zabbix传递给脚本的message参数,筛选出报警信息的itemid; 通过itemid获取到图片并保存; 将报警信息和图片组装成html; 发送邮件. 后续脚本里面的处理细节还会在进一步分析,将脚本中涉及到的代码行进行注释分析 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart f