按下：Ctrl+Shift+F在Find in Files中Find what：中输入b*[^:b#/]+.*$
^b*[^:b#/]+.*$（去掉#、/或空行）Look in：无需填Find options中勾选Use Regular ExpressionsLook at these file types:中选择要统计代码的文件类型点击Find All在Find
Results1中最后有代码的总行数统计。原文：http://www.cnblogs.com/syqun/p/lines.html
最常使用的前十个shell命令zzx@zzx120:~$ history | sort -k2 | awk ‘{print $2}‘ | uniq -c | sort -k1 -nr | head -n10 142 cat 96 echo 95 ls 86 find 78 vim 76 awk 68 sed 43 join 26 cd 25 grep原文：http://www.cnblogs.com/hanxing/p/4240261.html
一、词频统计：
1.读文本文件生成RDD lines
2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap()
3.全部转换为小写 lower()
4.去掉长度小于3的单词 filter()
5.去掉停用词
6.转换成键值对 map()
7.统计词频 reduceByKey()二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数
1. 分解出字段 map()
2. 生成键值对 map()
3. 按键分组 groupByKey()
4. 输出汇总结果 for i in <>:
三、学生课程分数 reduceByKey()
-- 每门课程的...
Map<Character, Integer> frequency = new HashMap<Character, Integer>();
for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {char ch = s.charAt(i);frequency.put(ch, frequency.getOrDefault(ch, 0) + 1);}以下为getOrDefault的使用方法 getOrDefault() 方法获取指定 key 对应对 value，如果找不到 key ，则返回设置的默认值。
import java.util.HashMap;class Main {public static void main(String[] args) {// 创建一个 HashMapHashMa...
题目描述编写一个函数，计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在ACSII码范围内(0~127)，换行表示结束符，不算在字符里。不在范围内的不作统计。输入描述:输入N个字符，字符在ACSII码范围内。输出描述:输出范围在(0~127)字符的个数。解法（C语言版）：#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>int main()
{char ch;int flag[128] = {0};int i, count = 0;while((ch = getchar()) != ‘\n‘){i = (int)ch;if(i >= 0 && i <= 127 && fl...
一、词频统计：
1.读文本文件生成RDD lines
2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap()
3.全部转换为小写 lower()
4.去掉长度小于3的单词 filter()
5.去掉停用词
6.转换成键值对 map()
7.统计词频 reduceByKey()
二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数
1. 分解出字段 map()
2. 生成键值对 map()
3. 按键分组 groupByKey()
4. 输出汇总结果 for i in <>
看了很多文章主要的实现方法就三种:1.简单的模板页面计数的实现下面是在模板中做一个简单的页面点击数统计、model阅读量统计、用户访问量统计的方法2.model对象的计数器实现Django hit counter application that tracks the number of hits/views for chosen objects.hit counter是用来计数model对象的访问次数的。安装django-hitcount:3.页面的用户访问量统计django-tracking keeps track of visitors to Django-powered Web site...
1.题目
LeetCode；338. 比特位计数
【medium】
2.解题
方法一：动态规划
参考：https://leetcode-cn.com/problems/counting-bits/solution/bi-te-wei-ji-shu-by-leetcode-solution-0t1i/java：
class Solution {public int[] countBits(int num) {int[] res = new int[num + 1];for (int i = 1; i <= num; i++) {res[i] = res[i & (i - 1)] + 1;}return res;}
}时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
一、词频统计：
#1.读文本文件生成RDD lines
#2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap()
#3.全部转换为小写 lower()
#4.去掉长度小于3的单词 filter()
#5.去掉停用词
#6.转换成键值对 map()
7.统计词频 reduceByKey()
二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数
1. 分解出字段 map() 2. 生成键值对 map()
3. 按键分组 groupByKey()
4. 输出汇总结果 for i in <>:
1/*******************************************************2题目： 统计难题 (hdu 1251)3链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1251 4算法： 字典树5提示： 这题压要用c++提交,G++会超内存6*******************************************************/ 7 #include<cstdio>8 #include<cstring>9 #include<algorithm>
10 #include<iostream>
11usingnamespace std;
12char s[11];
13 typedef struct Node
...
.114.1:1521/dzgddb> select * from DBA_HIST_OSSTAT_NAME;DBID STAT_ID STAT_NAME
--------------- --------------- ----------------------------------------------------------------3352298469 0 NUM_CPUS3352298469 1 IDLE_TIME3352298469 2 BUSY_TIME3352298469 3 USER_TIME3352298469 4 SYS_TIME3352298469 5 IOWAIT_TIME33...
count(1),to_char(r.datelastmaint, ‘yyyy-mm-dd hh24:mi‘),sum(abs(r.tranamt))from deprtxn rgroup by to_char(r.datelastmaint, ‘yyyy-mm-dd hh24:mi‘); 用SQL统计每分钟的访问量标签：div 意思 font ast abs weight style group nbsp 本文系统来源：http://www.cnblogs.com/heben/p/7055023.html
前文再续，书接上一回……上一次我们讲了，只要做密度聚合，不管怎么去分你的尺度，都有可能产生断崖式的变化，那么有没有一种方法，让我们能够尽量避免断崖式的变化呢？最简单的就是滑动平均了：把原始数据集中的每个点当作连续的分布于一个范围内的值，然后把重叠的部分累加起来；并且鉴于全部的值加起来，要等于原始值。如下：我们把每个点以均匀对称的方式，让它在5个单位上平滑。5个原始点的分配，每个点滑动平均5个单位，也就...
《哈密统计年鉴2019》全书收录了全市和各县(市)区经济、社会、科技各方面大量的统计资料,历史重要年份和近几年的主要统计数据。内容包括即:1、综合、国民经济核算;2、人口、劳动工资;3、农业;4、工业;5、固定资产投资、房地产开发投资、建筑业;6、批发和零售、对外贸易、旅游;7、能源;8、交通、邮电、服务业;9、财政、金融、税收;10、文教、卫生、体育;11、物价指数;12、城乡居民收入和支出;13、市政、气象、资源;14、妇女儿童、科...
SparkRdd实现单词统计 源码分析
1 手写单词统计
//设置任务名字 local本地模式
val conf=new SparkConf().setAppName("WC").setMaster("local")
//通向spark集群的入口
val sc =new SparkContext(conf)
// sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1))
2 本地Debug调试信息
3 本地debug调试
(1) MapPartitionsRDD[7] at sortBy at
SparkWordCou...
