作者:杨淑娟 链接:https://www.zhihu.com/question/20851390/answer/26152732 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.流域交界面中的两个面网格单元数应该基本相等,在ICEM中生成网格时,你所定义的每个面的网格单元数都会在命令框显示出来,你只需要通过观看两个交界面的网格数,就可以保证满足这个条件.当交界面两边网格数相差太大时,需要重新调整网格尺度,满足此条件. 2. 网格质量不好时,可以通过光顺网格

原视频下载地址:https://yunpan.cn/cPBnmsNheJ46q  访问密码 3441

非结构网格 结构网格 拓扑 拓扑完建立part边界条件,然后创建block 拓扑完后进行边界条件关联 全局网格设置

目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不是很好,类似于互联网这样的访问量容易造成宕机. hbase hbase是基于列存储的数据库与传统的基于行存储的关系型数据库相比,可扩展性好.Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 工作10余年,没有一个版本能像MySQL 5.7那样令我激动与期盼,10月MySQL 5.7 GA版本的发布,意味着MySQL数据库终于有能力在传统企业中向商业数据库发起挑战,开源的Linux操作系统干掉了封闭的Unix系统,MySQL会不会再一次逆袭商业产品?目前来看,或许很难,但是机会已经掌握在自己上手,后面的发展就看MySQL团队能

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数

1.非结构体匿名字段 示例 : package main import "fmt" type mystr string //自定义类型,给一个类型改名 type Person struct { name string //名字 sex byte //性别, 字符类型 age int //年龄 } type Student struct { Person //结构体匿名字段 int //基础类型的匿名字段 mystr } func main() { s := Student{Person

简介: Apache Sqoop 是一种用于 Apache Hadoop 与关系型数据库之间结构化.非结构化数据转换的工具. 一.安装 MySQL.导入测试数据 1.文档链接:http://www.cnblogs.com/wangxiaoqiangs/p/5336048.html 2.导入测试数据 mysql > create database tmpdb; mysql > use tmpdb; mysql > system ls tmp_recommend_hot.sql mysql

概念 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等.   数据模型 结构化数据:二维表(

刚开始接触Hadoop ,指南中说Hadoop处理非结构化数据,学习数据库的时候,老师总提结构化数据,就是一张二维表,那非结构化数据是什么呢?难道是文本那样的文件?经过上网搜索,感觉这个帖子不错 网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c1385f01014bf6.html 1. 结构化数据(structured  data): 传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示. 数据模型: 二维表   2. 半结构化数据(semi-structure

3143 codevs 二叉树的序遍历 题目描述 Description 求一棵二叉树的前序遍历,中序遍历和后序遍历 输入描述 Input Description 第一行一个整数n,表示这棵树的节点个数. 接下来n行每行2个整数L和R.第i行的两个整数Li和Ri代表编号为i的节点的左儿子编号和右儿子编号. 输出描述 Output Description 输出一共三行,分别为前序遍历,中序遍历和后序遍历.编号之间用空格隔开. 样例输入 Sample Input 5 2 3 4 5 0 0 0 0

p2p P2P中文名字叫对等网络,网络中节点地位一致.    QQ其实不算P2P,因为QQ利用了中央服务器.   Hbase这样的分布式系统,因为有Hmaster节点,也不算是P2P网络:   cassandra 无中心节点,算是P2P网络   eMule 电驴下载软件,无中心节点,算是P2P 1.结构化   路由算法比较精准,使用比如DHT算法等等,属于结构化P2P网络   这种结构下的节点仅知道部分系统节点,根据网络结构来快速路由(找最靠近资源的节点,向最靠近节点查询数据)2.非结构化   

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因

以两个圆为例 1. geometry→ create curve→ 选择圆,随便画两个圆 2. block下选择create block,选择第一项,initial block,设置改为2D Planar,选择apply 3. 在block下选择第二项,split block,再选择split block的第二项,Ogrid block,在选择block下电极这个图标,在图中左键选择block,然后中键确认,点apply 4. block下选择move vertex,点击select verte

本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis

创建一个新类型(struct, 即 结构)SComplex 来表示复数,提高了代码的逻辑性和可读性,代码更加的简洁. #include "stdafx.h" #include "iostream" using namespace std; struct SComplex { double dReal; double dImg; }; SComplex ComplexAdd(SComplex c1,SComplex c2) { SComplex c; c.dReal

(1)HTML5 新增的主体结构元素 (2)HTML5 新增的的非主体结构元素 (3)HTML5 表单新增元素与属性 (4)HTML5 改良的 input 元素的种类

一.课程概述 本课程面向No-SQL开发人员.系统分析和系统架构师,目的在于帮助他们建立起完整的No-SQL数据库的概念,应用场景.相关开源技术框架和优缺点. 二.课程大纲 主题 时间 主题 No-SQL概述 (第1天) 上午 No-SQL的前世今生-业务才是王道: RDBMS与No-SQL数据库对比分析: 主流No-SQL数据库分类和应用场景: 下午 典型No-SQL数据库开源产品介绍: No-SQL数据库关键指标分析: 正本清源:我们真的需要No-SQL吗? 键值数据库 (第2天) 上午 开

接下来两节某些地方可能会稍微有一点点抽象,但是我会尽可能用简单的方式进行讲解.如果你觉得理解起来有点困难,可以把这几节多读多理解几遍,其实我们一路走来都是符合“逻辑”的,都是发现问题.思考问题.优化代码的过程.所以最好能够用心留意.思考我们每一个提出来的问题. 细心的朋友可以发现,其实我们之前的例子当中是有比较严重的性能问题的.我们在每个渲染函数的开头打一些 Log 看看: function renderApp (appState) { console.log('render app...')

//提交代码包 // /usr/local/spark/bin$ spark-submit --class "getkv" /data/chun/sparktes.jar import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext, SaveMode} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.hive.HiveConte