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memcached是高性能的分布式内存缓存数据库。 一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、 提高可扩展性。memcached的特点       一、memcached的服务器客户端通信使用简单的基于文本行的协议。因此，通过telnet 也能在memcached上保存数据、取得数据。 $ telnet loca

D2RD2R主要包括D2R Server、D2RQ Engine以及D2RQ Mapping语言。D2R Server 是一个HTTP Server，提供对RDF数据的查询访问接口；D2RQ Engine 使用一个可定制的D2RQ Mapping文件(.ttl)将关系型数据库中的数据换成RDF格式，它并没有将关系型数据库发布成真实的RDF数据，而是使用D2RQ Mapping文件将其映射成虚拟的RD

nutch 1.x (nutch 1.11为例)抓取网页存储到本地bin/crawl urls crawl 2建索引bin/nutch solrindex http://127.0.0.1:8983/solr/ crawl/crawldb -linkdb crawl/linkdb crawl/segments/*nutch 2.x (nutch 2.2.1为例)mysqlmy.ini或my.c

性能瓶颈要正确的优化SQL,需要快速定位性能的瓶颈点。索引索引会大大增加表记录DML(insert、update、delete)的开销。一个表可以建多个索引，一个索引可以由多个字段组成。有些时候，只需要访问表中的几个字段，并且字段内容较少，可以为这几个字段单独建立一个组合索引。 性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。在实际数据库中我们不可能把每个SQL请求的字段都建在索引里，

基本配置 cmake_minimum_required(VERSION 2.6) project(myproject) set(SRC_LIST main.c) add_executable(myproject ${SRC_LIST})cmake自带的环境变量PROJECT_SOURCE_DIR 工程代码所在目录 PROJECT_BINARY_DIR 生成执行

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Word2VecWord2Vec是将词表示为实数值向量的工具，并将对文本内容的处理转换为K维向量空间的向量运算。Word2Vec输出的词向量可以用来做NLP相关的工作，比如聚类、同义词、词性分析等。1.向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2Vec模型word2vec使用的是Distributed representation 的词向量表示方式，这种向量

WebMagic使用JMX实现了对爬虫的监控，可以通过Jconsole等JMX工具查看本地或者远程的爬虫信息。为爬虫添加监控：获取一个SpiderMonitor的实例SpiderMonitor.instance()，并将要监控的Spider注册进去即可。可以注册多个Spider到SpiderMonitor中。Spider   spider=Spider.create();Spide

统计分布breeze.stats.distributions.Guassian(0,1)   正态分布/高斯分布breeze.stats.distributions.Binomial(n,p)    伯努利二项分布生成图像：val f =Figure()val g=distributions.Guassian(0,1)f.subplot()+=hist(g.sample(1

redis-check-dump.exe   本地数据库检查redis-check-aof.exe  更新日志检查redis-benchmark.exe  性能测试客户端连接：redis-cli.exe  -h 127.0.0.1  -p 6379java:基本类型和操作hash 哈希表Map map=new HashMap();

pom.xml  POM模板版本，通常是4.0.0  项目所属的组织编号，通常用域名 项目名称  项目编译的版本号 项目打包形式，jar或war声明依赖dependencies> dependency> groupId>groupId>         artifactId>artifactId>         version>versio

XAMPP  http://www.apachefriends.org/zh_cn/xampp.html

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