def sql(sqlText: String): SchemaRDD = new SchemaRDD(this, parseSql(sqlText))//sql("select name,value from temp_shengli") 实例化一个SchemaRDD protected[sql] def parseSql(sql: String): LogicalPlan = parser(sql) //实例化SqlParser class SqlParser extends StandardTokenParsers with PackratParsers { def apply(input: String): LogicalPlan = { //传入sql语句调用apply方法，input参数即sql语句...
实现BlockingDequeue接口，这个接口继承BlockingQueue和Dequeue，看下接口方法： public interface BlockingDeque<E> extends BlockingQueue<E>, Deque<E> {/** Deque 方法 *//*** 插入元素到队列头，队列满就IllegalStateException异常*/void addFirst(E e);/*** 插入元素到队列尾，队列满就IllegalStateException异常*/void addLast(E e);/*** 插入元素到队列头，队列满就false*/boolean offerFirst(E e);/*** 插入元素到队列尾，...
点击下载——PowerBI财报分析及综合报告制作提取码: 9n4u 制作一份完整的Power BI报告需要注意的内容有很多，本课程包括报告设计思路解析、数据获取及整理、可视化必备知识、建模及可视化、DAX优化等五个章节，以财务报表分析为入口，详解报告制作过程中需要注意的诸多问题，帮助你提高效率，绕过报告制作过程的深坑。课程大纲章节1:课程介绍章节2:报告设计思路解析章节3:数据获取及整理章节4:可视化必备知识章节5:建模与可视化（一...
表值函数 SQL Server中提供了类似其他编程语言的函数，而函数的本质通常是一段代码的封装，并返回值。在SQL Server中，函数除了可以返回简单的数据类型之外（Int、Varchar等），还可以返回一个集合，也就是返回一个表。 而根据是否直接返回集合或是定义后再返回集合，表值函数又分为内联用户定义表值函数和用户定义表值函数（下文统称为表值函数，省去“用户定义”四个字）。 内联表值函数 内联表值函数和普通函数并无...
[东北财经大学]东财《公共政策分析》单元作业一试卷总分:100 得分:100 第1题,（ ）最初是由鲍姆加特纳（F.Baumgartner）和布赖恩琼斯(BryanJones)在《美国政治中的议程和不稳定性》(1993年)一书中提出的。 A、制度理性选择框架 B、多源流框架 C、中断--平衡框架 D、倡导联盟框架正确答案: 第2题,告诫人们应该按照什么原则做什么事而不做什么事，一种是直接导向，另一种则是间接导向，属于公共政策的（ ）。 A、导向功能 B、规范...
一、首先我们来看看进程控制块PCB也就是task_struct，（源码）选出task_struct中几个关键的参数进行分析struct task_struct {volatile long state; //进程状态 /* -1 unrunnable, 0 runnable, >0 stopped */void *stack; //进程内核堆栈atomic_t usage;unsigned int flags; //进程标识符 /* per process flags, defined below */ ....unsigned int ptrace; struct list_head tasks; //进程链表struct thread_...
public SqlSource parseScriptNode() {2 List<SqlNode> contents = parseDynamicTags(context);3 MixedSqlNode rootSqlNode = new MixedSqlNode(contents);4 SqlSource sqlSource = null;5 if (isDynamic) {6 sqlSource = new DynamicSqlSource(configuration, rootSqlNode);7 } else {8 sqlSource = new RawSqlSource(configuration, rootSqlNode, parameterType);9 } 10 return sqlSour...
A. 导入数据到MySQL数据库中B. 数据一览：C. 分析工具：MySQL Workbench + EXCELD. 分析思路：1.分析用户使用户行为的漏斗模型a.APP访问用户总数（UV) & 页面总访问量（PV）b. 跳失率=只点击一次浏览的用户数量/总用户访问量在统计时间内，只有1人只浏览过一个页面就离开了APP，可以忽略不计，说明淘宝拥有足够的吸引力让用户停留在APP中。c. 用户各类行为总数：d. 独立访客漏斗模型计算：2.不同时间尺度下用户行为模式分析分别以每...
一,主函数功能: 1,分析命令行参数,保存在全局变量中; 2,打开文件,加载表定义sql,调用分析函数开始处理; 3,打印导入数据的sql语句; 二,文件处理函数,void process_ibfile(int fn): 1循环读每一页面,调用分析页面函数去去处理,process_ibpage(page); 其中会检测如果只恢复删除记录时,删除记录要有效 三,处理页面的函数,process_ibpage(page_t *page) : 1,打印转储文件中当前页面的信息,包括页面ID,格式,记录表是否有效,预期的记录数;...
一、用自己的话描述出其本身的含义：1、特征选择一般是减少样本中不相关的特征，加快模型的训练速度和效率，比如预测今天是否会下雨，其中性别比例就是多余的特征。 2、PCA就是识别数据中主要的特征，然后通过分析特征值，确定出需要保留的主成分个数，舍弃其他主成分，从而实现数据的降维。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别特征选择是不改变原有数据的情况下进行特征的选择；而PCA则是通过降维来“压缩”数据的特征，比如原...
# 博客项目### 需求分析- 用户注册登录 - 用户信息管理 - 博客发表回复 - 博客列表展示 - 博客分页展示 - 博客收藏 - 搜索、统计、排序、...### 目录结构``` blog/ # 项目根目录manage.py # 启动控制代码requirements.txt # 依赖包类表文件venv/ # 虚拟环境目录migrations/ # 数据库迁移目录tests/ # 测试模块目录app/ ...
二、Crazepony1无人机源码分析-（4）接受遥控器的数据 1.程序源码2.流程图 1.程序源码 //查询中断 void Nrf_Irq(void) {uint8_t sta = NRF_Read_Reg(NRF_READ_REG + NRFRegSTATUS);if(sta & (1<<RX_DR))//接收轮训标志位{NRF_Read_Buf(RD_RX_PLOAD,NRF24L01_RXDATA,RX_PLOAD_WIDTH);// read receive payload from RX_FIFO bufferReceiveDataFormNRF(); //数据处理NRF_Write_Reg(NRF_READ_REG + NRFRegSTATUS, sta);//清除nrf的中...
http://www.cnblogs.com/jiayayao/p/6890882.html vlc播放流媒体时实现音视频同步，简单来说就是发送方发送的RTP包带有时间戳，接收方根据此时间戳不断校正本地时钟，播放音视频时根据本地时钟进行同步播放。首先了解两个概念：stream clock和system clock。stream clock是流时钟，可以理解为RTP包中的时间戳；system clock是本地时钟，可以理解为当前系统的Tick数。第一个RTP包到来时：fSyncTimestamp = rtpTimestamp;// rtp时...
首先, 关闭PHP配置文件php.ini中的default_charset:1. 页面没有指定charset ， Apache配置defaultcharst gbk , 页面文件编码是utf-8结果: 乱码，使用wireshark抓包，发现服务器返回的header中指明了:复制代码 代码如下:Content-Type:text/html;charset=GB结论：当页面没有指明charset的时候，Apache的defaultcharset起作用 2. 页面指定charset为utf-8, Apache配置defaultcharset gbk. 页面文件是utf-8复制代码 代码如下:<head> ...
一、用自己的话描述出其本身的含义：1、特征选择根据实际情况需要筛选出符合模型训练的特征，只是从一堆特征里单纯挑出需要的特征，没有对这些特征进行过修改和降维，形成新的特征2、PCA主成分分析PCA，他会根据特征数据的规律和主要成分将特征自动降维成更具代表性，更简洁的数据，降低数据的冗余量，使不同样本自己更具有代表性。二、并用自己的话阐述出两者的主要区别他们两者的区别就是特征选择只是单纯的从一堆特征里筛选出想...