链接目录 |平时课堂+实训期间（多天汇总一篇）

于 2021-07-06 09:46:23 发布
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分类专栏： 笔记
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写在前面的话

1、以下为本学期专业学习（spring）博客汇总链接。
2、由于我是中途加入进来学习的，所以对部分博客没有进行学习记录。

一、分类专栏

1、课堂记录

2、实训任务

金蝶计算机会计实验报告总结,会计实训总结（精选5篇）
weixin_39894914的博客
08-02 4837
会计实训总结(精选5篇)总结是指社会团体、企业单位和个人对某一阶段的学习、工作或其完成情况加以回顾和分析，得出教训和一些规律性认识的一种书面材料，它能使我们及时找出错误并改正，因此，让我们写一份总结吧。总结怎么写才不会流于形式呢？以下是小编收集整理的会计实训总结(精选5篇)，欢迎大家分享。会计实训总结1实训目的：通过完成本次实训，要求了解某财务软件(本次实训是金蝶KIS标准版V8、1和专业版V8、...
c语言实验报告总结通用版,大学生实训心得体会（通用11篇）
weixin_39793105的博客
05-19 2821
大学生实训心得体会(通用11篇)我们心里有一些收获后，好好地写一份心得体会，这样能够培养人思考的习惯。很多人都十分头疼怎么写一篇精彩的心得体会，以下是小编精心整理的大学生实训心得体会(通用11篇)，欢迎大家分享。大学生实训心得体会1在我们过去的读书生涯中，有一个人诗篇总是出现在课文中，他就是被称为“诗圣”的唐代伟大诗人杜甫，20xx年5月11日下午，我们导游生涯在校期间的第一次实训就来到了成都杜甫...
实训作业5
weixin_30258027的博客
05-16 179
转载于:https://www.cnblogs.com/jrfs/p/10877352.html
（图文详细）云计算与大数据实训作业答案（之篇三HDFS和MapReduce实训 ）
Sunny王维
06-04 2万+
HDFS和MapReduce实训 第1关：WordCount词频统计 第2关：HDFS文件读写 第3关：倒排索引 第4关： 网页排序——PageRank算法 HDFS和MapReduce实训 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，以满足在低性能的集群上实现对高容错，高并发的大数据集的...
（图文详细）云计算与大数据实训作业答案（之篇二大数据系统及应用-HDFS实训 ）
Sunny王维
06-04 1万+
大数据系统及应用-HDFS实训 第1关：HDFS Java API编程 ——文件读写 第2关：HDFS Java API编程——文件上传 第3关：HDFS Java API编程 ——文件下载 第4关：HDFS Java API编程 ——使用字符流读取数据 第5关：HDFS Java API编程 ——删除文件 第6关：HDFS Java API编程 ——删除文件夹 第7关：HDFS Java...
（图文详细）云计算与大数据实训作业答案（之篇一MapReduce基础编程 ）
热门推荐
Sunny王维
06-04 3万+
（图文详细）云计算与大数据实训作业答案（之篇一MapReduce基础编程 ） 第1关 合并去重 第2关 整合排序 第3关 信息挖掘 （图文详细）云计算与大数据实训作业答案（之篇一MapReduce基础编程 ） MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）” 当前的软件实现是指定一个Map（...
实训总结汇总10篇.pdf
11-19
本实训总结汇总报告通过详细记录10篇实训总结报告，展示了学生们通过实践活动提升专业技能的过程。实训不仅是为了巩固学生的理论知识，更是为了让学生们通过实践了解和掌握职场技能，增强团队合作能力，以及适应未来...
大学生创业实训财务部实习经验与感悟
"大学生创业实训财务部发言稿" 在大学生创业实训中，财务部扮演着至关重要的角色。财务部的工作不仅是对企业的经济活动进行核算，更是通过对数据的处理和分析，为企业决策提供关键的财务信息。这篇发言稿将探讨如何...
述职报告1000字左右范文汇总三篇.pdf
11-14
本文汇总的三篇述职报告正是体现了这一趋势，分别从教学工作、教学改革、规范化管理、技能竞赛以及个人工作汇报等角度，全面展示了一位机电工程学院教师在过去一学年里的辛勤付出与显著成绩。 首先，关于教学工作，...
MapReduce编程(二) 文件合并和去重
1.02^365=1377.41
03-30 1万+
MapReduce编程实现文件合并和去重:对输入的多个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，去重后的内容输出到一个文件中。
黑猴子的家：MapReduce编程之Writable序列化
黑猴子的博客
09-25 273
1、序列化 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。 Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，hadoo...
实训作业4
weixin_30391339的博客
05-07 204
public class Person { private String name; private int age; // 无参构造方法 public Person(){ } //初始化姓名 public Person(String name){ this.name=name; } //初始化年龄 public Pers...
大数据学习笔记之MapReduce作业执行流程
Zero_dot_degree的博客
09-09 1508
MapReduce作业执行流程大致可分为以下几步：①提交作业，②初始化作业，③分配任务，④执行作业，⑤更新进度和状态，⑥完成。又或者可划分为：①输入分片（input  split），②Map阶段，③combiner阶段，④shuffle阶段，⑤reduce阶段。   提交作业 主要有几个步骤： ①调用JobTracker的getNewJobId（）方法，获取作业ID。 ②检查作业相关路径...
07.大数据之MapReduce实践篇
小茗同学IT的博客
05-26 1842
1. MAPREDUCE实践篇（1）1.1 MAPREDUCE 示例编写及编程规范1.1.1 编程规范（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中（5）map()...
大数据基础作业
醉生梦是的博客
01-01 789
晚自习作业（整理以下问题答案，下次周考会从中抽取题库进行考试） 整理完毕后，发到我的邮箱：ljhyigehaoren@sina.com 1.简单描述你对Hadoop集群SafeMode模式的理解？ SafeMode 安全模式 namenode在启动后处于安全模式，则namenode的文件系统对于客户端来说是只读的。无法对文件处理。 2.hadoop集群中如何设置黑名单和白名单？作用分别是什么？ 添...
C#类库封装：简化SDK调用实现多功能集成，构建地磅无人值守系统
最新发布
07-24
内容概要：本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口，实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别（支持臻识和海康摄像头）、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API，极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景，如身份证读取、人证核验、车牌识别等，并最终将这些功能整合到一起，形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群：具有一定C#编程经验的技术人员，尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目，特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API，可以大大缩短开发周期，降低维护成本，提高系统的稳定性和易用性。 其他说明：虽然封装后的API极大地简化了开发流程，但对于一些特殊的业务需求，仍然可能需要深入研究底层SDK。此外，在实际部署过程中，还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析：传感器与无传感器驱动详解
07-24
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具
07-24
内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
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