eclipse连接hadoop

Eclipse配置与Maven项目搭建
最新推荐文章于 2022-09-29 23:30:54 发布
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本文介绍如何在Eclipse中配置工作空间，并详细说明了Maven项目的创建过程，包括配置字体、设置快捷键、加载Java环境及必要的资源文件等步骤。
为了方便管理,工作空间配置到/opt/tools/workspace

为了启动快速:

设置快捷键:



配置maven:


设置字体:

设置xml字体:

创建maven:

加载java:

将安装目录下的core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到src/main/resource目录下

将log4j拷贝到src/main/resource目录下







eclipse中文件的读取:





写文件(上传文件):

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触点云 iOS 联动交互控制
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智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
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