kOS0ym的博客

看完上面的代码实现后，我们来做个总结。为什么这里要展示递归版本和非递归版本呢？事实上，在我们的日常开发中，递归遍历是非常常见的。但试想一下，有时候我们的业务逻辑有可能很复杂，那这个时候前端从后端接收到的数据量是比较大的。这个时候如果用递归版本来处理的话，算法复杂度相对来说就会比较高了。所以我们多了一种非递归版本的实现方式，非递归版本的实现方式，旨在以空间来换时间，减少代码的时间复杂度。

3.建立一个倒序栈outputStack，先把根树放进，再一一放入右子树，右子树全部放完之后再放左子树。* 3.遍历完成之后，把最尽头的结点弹出，并访问它；* 2.对于中序遍历来说，需要先把左子树全部丢到栈里面；* 3.按照栈的先进后出特点，先把右子树放进栈里，再把左子树放进栈里，一一取出。* 2.对于先序遍历来说，需要先把根节点取出，然后再遍历左子树了右子树；// 倒序栈输出，放根右左的顺序，之后再一一取出。// 先放左子树，再放右子树，方便后面取出。// 将根节点从栈里弹出。

3.建立一个倒序栈outputStack，先把根树放进，再一一放入右子树，右子树全部放完之后再放左子树。* 3.遍历完成之后，把最尽头的结点弹出，并访问它；* 2.对于中序遍历来说，需要先把左子树全部丢到栈里面；* 3.按照栈的先进后出特点，先把右子树放进栈里，再把左子树放进栈里，一一取出。* 2.对于先序遍历来说，需要先把根节点取出，然后再遍历左子树了右子树；// 倒序栈输出，放根右左的顺序，之后再一一取出。// 先放左子树，再放右子树，方便后面取出。// 将根节点从栈里弹出。

我们可以看到大体上对点和边的叫法类似，只不过 Cypher 中直接使用了 Relationship 关系一词代表边。其他的术语基本都非常直观。图查询语言·语法篇了解过 Gremlin、Cypher、nGQL 中常见的术语之后，我们来看看使用这 3 个图查询语言过程中会需要了解的常规语法。

至此idea连接Hadoop集群配置完成，更多的操作可以通过Hadoop提供configuration类filesystem类、FSDataInputStream类和FSDataOutputStream类实现。有问题的朋友可以留言，我会及时回复我所能解决的问题，一些我安装时遇到的问题放在后面，大家可以浏览查看。

在window上配置好Hadoop1.下载hadoop-2.7.7.tar.gz文件到window。Hadoop是跨平台的，不用担心Linux与windows不兼容，但是需要注意的是在hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hadoop-env.sh中JAVA_HOME需要修改为window下jdk的路径。2. 选择一个空目录将hadoop-2.7.7.tar.gz解压3. 将hadoop-2.7.7添加到环境变量中变量名：HADOOP_HOME。

JAVA_HOME%\jre\bin（先看下面的图再复制）4.使用命令行查看环境变量是否配置成功5.安装jdk（解压到目录中，添加环境变量（和Hadoop配置相似，可以上去再看一下）变量名：JAVA_HOME变量值：E:\ProgramSoftware\java\JAVAHOME\jdk1.8.0_162变量值：%JAVA_HOME%\bin变量值：%JAVA_HOME%\jre\bin。

前段时间在自己的 Win10 电脑上装双系统 Ubuntu，双系统电脑开机速度非常慢，加之最近不再使用 Ubuntu，因此考虑清理双系统中的 Ubuntu。Win10 安装 Ubuntu 20.04 双系统完美避坑教程 (非虚拟机)。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！小结目标：实现工单主题表的维度指标构建实施建表构建既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵

保证元素间有基本的间距，是最基本的设计技巧。文本是站点的主要内容载体；字体设计自然也是重中之重。既然我们在讲设计体系，以一致性为目标。那么同样地，我们也要把站点所使用的字号字重等范围框定在数十个选项中。数十个是个，大部分情况下应该都能满足。只要场景够特殊，特殊字体完全可以再加。

所谓一致性，指的是用户在站点的各个角落，观察到颜色、间距、阴影、位置、字体和字重的应用，且都在一套有限的框架里，一套能够迅速建立亲切感的框架内。什么意思呢？通过上面的例子，相信大家对设计的一致性也有了一定的了解。所以，能否克制，且重复精确地运用着拟定好的设计体系，会在方方面面上影响着一个站点的质感，同时这也是体现专业性的考量。保证元素间有基本的间距，是最基本的设计技巧。文本是站点的主要内容载体；字体设计自然也是重中之重。既然我们在讲设计体系，以一致性为目标。那么同样地，我们也要把站点所使用的字号。

由于Count的容器组件与Count的UI组件是父子关系，所以App.jsx里不应该渲染Count的UI组件子组件，应该渲染父组件。在文件夹Containers下的Count容器组件不需要我们自己写，需要借助react-redux这个插件库。由于UI组件中不能使用任何redux的api，所以要把原先Count组件里所有redux相关的api都删掉。这里先将Count的容器组件与Count的UI组件建立联系。的文件夹Containers。

jQuery提供了animate方法来实现更复杂的动画效果网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！})//删除父元素})### 6.3 事件委托直接通过on方法即可使用。

jQuery提供了animate方法来实现更复杂的动画效果。

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。

3.1.1实例当然是，星座通常都是用白羊座打头，双鱼座收尾，当中的星座都有前驱和后继，而且一共也只有十二个，所以它完全符合线性表的定义。

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字典是由大括号 {} 包裹所有元素。字典的每个元素是键值对，中间用英文冒号连接（:）如 {‘name’: ‘漫步桔田’}，其中我们把 ‘name’ 叫 键（key），’ 漫步桔田’ 叫 值（value）。元组是用英文小括号 () 把所有元素包裹起来，元组里面的每一个数据叫作元素。每个元素之间都要用 英文逗号 ( , ) 隔开。例如：(1,2,3)。元组是不可变数据类型，不可以进行“增删改”操作，但可通过拼接、切片完成“增删改”操作。

GBK 编码： b’\xc5\xa3\xbf\xcd\xbd\xcc\xb3\xcc’UTF-8 解码： 牛客教程GBK 解码： 牛客教程!!99-1!!99print (‘Nowcoder 索引值为’, list1.index(‘Nowcoder’))print (‘Taobao 索引值为’, list1.index(‘Taobao’))Nowcoder 索引值为 1Taobao 索引值为 2s1 = “-”s2 = “”

print(‘__init__执行了’)print(‘__init__执行了’)print(“初始化方法”)__iter__被调用。__next__被调用。__next__被调用。__next__被调用。__next__被调用。__next__被调用。__next__被调用。

观察存储信息表的数据可以发现，存储信息表由sd_id作为主键，但对于同一表字段结构的分区来说，cd_id也是这张表这些分区在存储信息表中的共同主键。【注意，有些表，不同分区表字段的结构不一样，所以对应的cd_id也是不一样的】但如果为分区表新增字段时，未加cascade关键字，那么可能导致表历史分区用的是历史的字段结构，新产生的分区才用最新的字段结构。我们在字段信息表中，查找出对应cd_id的最大integer_idx值，也就是表最后一个字段的序号。将新增的字段信息插入到字段信息表中，表字段就成功加上了。

D.Hive本身不存储和计算数据﹐它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。8.hive默认采用Derby数据库进行元数据的存储，而真实的数据是存储在________中。C.hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据。A.HiveQL的数据格式是由用户定义的，SQL的数据格式是由系统决定的。C.HQL中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由Hive完成的。A.hive中的元数据，以及所存储数据集都是存储在HDFS系统中。

【代码】2024年hive元数据库，2024年最新含小米、腾讯、阿里。

分布式计算：以分布式的形式完成数据统计，得到需要的数据。提高服务器组合来提高解决大数据的能力。分散——汇总模式：将数据分为多片，各种完成自己的任务，得出结果汇总给其他服务器。中心调度——分步执行模式：将一个节点作为中心调度管理者，将任务划分为几个具体步骤，管理者安排每个机器执行步骤，得出结果数据。mapreduce是Hadoop的分布式计算组件之一，mapreduce提供了两个编程接口,map和reducemap完成分散的功能，对数据进行分布式处理。reduce完成汇总的功能，对数据完成汇总的任务。

import cv2。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取nnU-Net expects the same file format for images and segmentations! These will also be used for inference. For

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String，所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1。上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，配置中配置了开始日期，分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区，还有一切特性请看源码。所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片。

这些都是用于训练和测试PSPNet的配置文件，使用MMEngine实现的Config来加载和解析它们。运行时的默认设置(default runtime)原始配置 (primitive)训练策略(schedule)从配置文件初始化一个分割器。数据集(dataset)，在图像上可视化分割结果。模型(model)，使用分割器推理图像。

std::map m{ { “apple”, “苹果” }, { “orange”,“apple”, “苹果” },{ “orange”, “橙子” }, {“pear”,“梨”}// 注意：如果生命与定义位置同时出现，恰巧两个位置提供的值不同，那编译器就无法确定到底该。// 此处代码编译失败，auto不能作为形参类型，因为编译器无法对a的实际类型进行推导。//（1） 该语句编译时会出错，a为常量。//

/ 该行代码会编译失败，因为c和d的初始化表达式类型不同。// 此处代码编译失败，auto不能作为形参类型，因为编译器无法对a的实际类型进行推导。// std是C++标准库的命名空间名，C++将标准库的定义实现都放到这个命名空间中。(img-Gn5Q67lV-1715466518140)](img-xSbu9RgL-1715466518140)]// 编译报错：error C2065: “a”: 未声明的标识符。// 编译成功还是失败？// 编译成功还是失败？// 可以自动识别变量的类型。

方法用于打开指定的URL，这里我们打开了Google图像搜索页面。使用方法和CSS选择器定位到所有的图像元素。然后，我们使用方法创建保存图像的目录。参数表示如果目录已经存在，不会引发异常。

读取文件所有数据文件的长度不能超过Integer.MAX_VALUE。

L[m:n]表示：从索引m开始直到索引n(不包含n)取数据;L[m:n:p]表示：从索引m开始直到索引n(不包含n)取数据，每p个取一个。m、n、p、可以为负数：①p>0 从首部往尾部方向取，p

一起来学习吧~🧐。

使用Flink计算引擎实现离线批处理：词频统计WordCount，TODO：从Flink 1.12开始，流批一体化，API统一，设置执行模式即可。转换二元组：(spark, 1) (flink, 1) (spark, 1)， TODO：Flink Java API中提供元组类Tuple。分组：spark -> [(spark, 1), (spark, 1)] flink -> [(flink, 1)]上传软件包：flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz。

优点：可以简化指针修改实参。用法：函数调用作为左值。

三者的难度而已，离线数据开发最容易入门，岗位最多，也是网上最容易招聘到的人，大数据运维（中台）个人觉得是最有前途的。可以通过下面技术栈的剖析选择适合自己的学习。

*比如你面离线或者实时，简历中就突出上面对应的技术栈，以及对应技术栈的性能优化，对应技术栈的项目经验。**简历的书写很重要，很重要。一般中小型公司，使用Cdh集群比较多，集群规模一般在十几台到一两百台居多，一般运维1-5人居多，更多的是两三个人，当然也有些中小型公司选择上云，使用云服务部署集群节省服务器硬件损耗以及运维的成本。作者联合阿里巴巴，B站，平安等大数据技术专家，运维专家几个小伙伴一起开设了为期4-6个月的大数据运维与大数据开发课程，让大家少走弯路，拒绝demo,做优质的实战型学习课程。

三者的难度而已，离线数据开发最容易入门，岗位最多，也是网上最容易招聘到的人，大数据运维（中台）个人觉得是最有前途的。可以通过下面技术栈的剖析选择适合自己的学习。

前提：不影响最终的业务逻辑（求和 没问题 求平均值）提前聚合map => 解决数据倾斜的一个方法。线、讲解视频，并且后续会持续更新**