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IDEA Maven项目利用Junit4进行单元测试

    最近在开发项目的时候需要写单元测试,之前一直没有接触过,于是从零开始入门学习,查了网上相关资料,总结成为笔记,在此感谢各位大佬的详细资料!!!目录0、背景1、单元测试简介2、实践(1)创建项目(2)创建Junit_Test_Demo的单元测试(3)运行单元测试补充:1、关于Junit_Test_DemoTest需要注意:2、几个常用的注解3、@T...

#单元测试
C++排序算法之基数排序

基数排序基数排序是一种非比较的排序算法,它是以桶排序为基础的,其思想是“多关键字排序”。基数排序有两种实现方式:(1)最高位优先:即先按最高位排成若干子序列,在对每个子序列按次高位排序。     举例:扑克牌的例子,就是先按花色排成4个子序列,在对每种花色的13张牌进行排序,最终使所有的扑克牌整体有序。(2)最低位优先:这种方式不必分成子序列,每次排序全体元素都参与

#排序算法
C++排序算法之归并排序

归并排序(1)算法介绍     归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用,归并排序将两个已经有序的序列合并成一个有序的序列。     思路:假设我们有一个没有排好序的序列,那么我们首先使用分割的方法将这个序列分割成一个个已经排好序的子序列(当一个序列只有一个元素时,该序列自然是有序的)。然后再利用归并的方法将一个个有序的子序列合并成

#算法#排序算法
StreamSets 简介

目录 1. 什么是StreamSet Data Collector2.  如何使用StreamSets Data Collector3.  StreamSets Data Collector是如何工作的?1. 什么是StreamSet Data Collector    StreamSets Data Collector是一个轻量级,功能强大的引擎,可实时传输数据。 使用D...

hadoop学习笔记之hadoop伪分布集群搭建(二)

本次hadoop伪分布搭建环境:Windows10_64位+VMware9.0+Centos 6.4(32位)默认以上环境已经配置好,下面开始进行hadoop伪分布集群安装......============================================================内容如下:一、给主机服务器(Centos 6.4)配

#hadoop#集群
spark SQL读取ORC文件从Driver启动到开始执行Task(或stage)间隔时间太长(计算Partition时间太长)且产出orc单个文件中stripe个数太多问题解决方案

具体请参考:https://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/78616064补充:如果以上方式并不能大幅缩短时间,可确认下是否ORC文件个数过多,如果太多的话建议通过合并处理减少ORC文件个数,这样能大幅减少等待时间(可能跟spark读取ORC头文件信息有关,如果个数太多,时间肯定会长)...

#spark
Centos 7(linux)系统下如何创建软件桌面快捷方式

刚接触Linux系统,通过解压安装的应用程序每次启动的时候都是cd到相应的bin目录下,然后执行相应的.sh文件,相当的麻烦,如何才能像Windows一样创建桌面快捷方式呢?下面就让我们开始吧!1、创建系统自带的应用程序快捷方式对于系统自带的应用程序,其桌面快捷方式存储的位置为以下三个目录中的其中一个:/usr/share/applications~/.local/share/applicatio

模仿mnist数据集制作自己的数据集

模仿mnist数据集制作自己的数据集最近看深度学习,用TensorFlow跑教程里的模型,发现教程里大多都是用mnist和cifar这两个数据集来演示的。想测试自己的数据集看看初步效果,于是就想套用现有的模型,将自己的数据集做成和mnist或cifar数据集格式一模一样的格式。然后就发现Tensorflow里没有现成的方法可以将图片转换成类似于mnist和cifar数据集格式的方法。于是就百度

StreamSets 下载安装教程

本教程以 StreamSet 3.4.0 为例StreamSet有多种安装方式,最简单的一种就是下载压缩包,直接解压即可使用 1、下载StringSet压缩包StringSet下载地址:https://streamsets.com/opensource/执行以下语句$ tar xvzf streamsets-datacollector-core-3.4.0...

C++ 求最短路径问题之Dijkstra算法(一)

求最短路径之Dijkstra算法Dijkstra算法是用来求单源最短路径问题,即给定图G和起点s,通过算法得到s到达其他每个顶点的最短距离。基本思想:对图G(V,E)设置集合S,存放已被访问的顶点,然后每次从集合V-S中选择与起点s的最短距离最小的一个顶点(记为u),访问并加入集合S。之后,令u为中介点,优化起点s与所有从u能够到达的顶点v之间的最短距离。这样的操作执行n次(n为顶点个数)

到底了