<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[meng_xin_true的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; meng_xin_true]]></copyright><item><title><![CDATA[基于python实现原神那维莱特开转脚本]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/135005270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/135005270</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 14 Dec 2023 23:14:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[相信不少原友都抽取了枫丹大C那维莱特，其强力的输出让不少玩家爱不释手。由于其转的越快，越不容易丢伤害的特点，很多原友在开转时容易汗流浃背，所以特意用python写了一个自动转圈脚本，当按住鼠标侧键时，即可实现高速旋转。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ES7.x的查询语句及java查询语句]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/130429768</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/130429768</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Fri, 28 Apr 2023 16:46:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[Elasticsearch 7.x 是一个基于 Lucene 的分布式搜索引擎，它提供了一个分布式全文搜索引擎，可以快速、准确地搜索、分析和存储海量数据。Elasticsearch 7.x 的主要特点包括：分布式架构：Elasticsearch 7.x 是一个分布式系统，它可以运行在多个节点上，每个节点都是相互独立的，并且数据会自动分片和复制到多个节点上，提高了系统的可用性和可扩展性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java 实现 YoloV7 人体姿态识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/130401833</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/130401833</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 27 Apr 2023 10:56:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Java使用OnnxRuntime及OpenCV实现YoloV7姿态识别]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java 实现 YoloV7 目标检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/130401548</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/130401548</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 27 Apr 2023 10:52:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于JAVA实现YOLOv7目标检测]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA、Spring、Spring Boot 相关注解介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/129935169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/129935169</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Wed, 05 Apr 2023 16:34:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 Spring Boot 开发中注解（Annotation）占有重要的地位。注解为在代码中添加信息提供了一种形式化的方法，通过注解可以很方便地在代码中某个地方使用被注解的对象。注解常见的作用包括生成文档、跟踪代码依赖性和替代配置文件、在编译时进行格式检查（如 @Override 放在方法前）等。本文介绍 Spring Boot 注解以及和 Spring Boot 注解密切相关的 Java 注解、Spring 注解等内容。注解是一系列元数据，它利用元数据来解释、说明程序代码（即被注解的对象）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS常用30条命令（ChatGPT生成）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/128969533</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/128969533</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Fri, 10 Feb 2023 14:32:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[让ChatGPT生成了HDFS最常用的30条命令]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/128790593</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/128790593</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Sun, 29 Jan 2023 16:09:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前讲到的 AdaBoost 是提升方法中最典型的算法思路之一，提升方法则采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，而 AdaBoost 只是将损失函数指定为指数损失函数的提升方法而已。提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。其被认为是统计学习中性能最好的方法之一。实际上，AdaBoost 更多的是一种算法思路，其并没有指定基函数是决策树还是其他。对于分类问题，提升树的基决策树是二叉分类树；对于回归问题，提升树的基决策树是二叉回归树。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[生成式对抗网络（GAN）原理推导与网络构建思路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/128488476</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/128488476</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 29 Dec 2022 21:50:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GAN）于 2014 年由 Ian J. Goodfellow 提出。GAN 的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式来训练。目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。GAN 的优化过程是一个极小极大博弈 (Minimax game) 问题，优化目标是达到纳什均衡，使生成器估测到数据样本的分布。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Markdown数学公式大全]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126384500</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126384500</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Wed, 17 Aug 2022 13:50:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[左右两边各一个$，在$中输入公式，即可在一行内显示，左右两边可接文字。如：{x=1y=2+x\left\{\begin{aligned}x&=1\\y&=2+x\end{aligned}\right.{xy​=1=2+x​
行间公式
左右两边各两个$，在四个$中输入公式，即可在单独占一行显示，且公式居中。如：
{x=1y=2+x
\left\{
\begin{aligned}
x&=1\\
y&=2+x
\end{aligned}
\right.
{xy​=1=2+x​
上标、下标与组合

上标，符号为 ^]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hive调优方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126060696</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126060696</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Fri, 29 Jul 2022 17:33:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive调优，排查数据倾斜等很有帮助参数说明EXTENDED加上extended可以输出有关计划的额外信息。这通常是物理信息，例如文件名。这些额外信息对我们用处不大CBO输出由Calcite优化器生成的计划。CBO从hive4.0.0版本开始支持AST输出查询的抽象语法树。AST在hive2.1.0版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复。......]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HIVE数据的压缩与存储格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126060603</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126060603</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Fri, 29 Jul 2022 17:31:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、Shuffle和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助。可以在任意MapReduce阶段启用压缩。不过，尽管压缩与解压操作的CPU开销不高，其性能的提升和资源的节省并非没有代价。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HIVE操作自查手册（全）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039694</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039694</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:19:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。示例：

基于上述数据结构，在Hive里创建对应的表，并导入数据。创建本地测试文件test.txt


注意：MAP，STRUC]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HIVE简介、优缺点及架构原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039609</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039609</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:17:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hive简介hive由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive本质将HQL转化成MapReduce程序Hive处理的数据存储在HDFSHive分析数据底层的实现是MapReduce执行程序在Yarn上。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[集群的安全模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039562</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039562</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:15:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个空的编辑日志。这个过程期间，NameNode一直运行在安全模式，即NameNode的文件系统对于客户端来说是只读的。​系统中的数据块的位置并不是由NameNode维护的，而是以块列表的形式存储在DataNode中。在系统的正常操作期间，NameNode会在内存中保留所有块位置的映射信息。在安全模式下，各个DataNode会向NameNode发送最新的块列表信息，NameNode了解到足够多的块位置信息之后，即可高效运行文件系统。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[集群中增加数据节点与退役数据节点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039457</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039457</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:11:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[注意不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称，既然使用了黑名单blacklist成功退役了hadoop105节点，因此要将白名单whitelist里面的hadoop105去掉。添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出。添加到黑名单的主机节点，不允许访问NameNode，会在数据迁移后退出。随着业务的增长，数据量会越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS中DataNode的工作机制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039349</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:10:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[可在hdfs-site.xml配置文件中进行修改二者的值，值得注意的是，heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。集群运行中可以安全加入和退出一些机器。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NameNode故障处理的两种方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039318</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039318</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:07:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[NameNode故障后，可以采用两种方法恢复数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NameNode (NN) 和SecondaryNameNode (2NN)工作机制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039270</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:06:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[​元数据存储着hdfs的目录结构及每一个文件的块信息（如块的id、块的副本数量、块的存放位置）​元数据由NameNode负责管理，由于元数据经常需要进行随机访问与响应客户请求，若存储在NameNode节点的磁盘中，效率必然过低，因此元数据需要存放在内存中。但如果只存放在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了，因此产生了。文件（只进行追加操作，效率很高）。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS数据的读写流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039144</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126039144</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:05:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[客户端通过DistributedFileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。NameNode返回是否可以上传。客户端请求第一个Block上传到哪几个DataNode服务器上。NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS简介与HDFS的SHELL操作命令大全]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126038850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/meng_xin_true/article/details/126038850</guid><author>meng_xin_true</author><pubDate>Thu, 28 Jul 2022 17:01:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[​HDFS(HadoopDistributedFileSystem)，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件;其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。...]]></description><category></category></item></channel></rss>