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解决:An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent

问题描述在Anaconda下准备下载东西的时候,出现了这样的报错:Solving environment: failedCondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch/repodata.json.bz2>Elapsed: -An HTTP error

#python
流水线作业调度问题-动态规划(运用Johnson算法)

思路的重点算法完整代码  把在M1上工作的时间看做是先行工序时间,M2上的工作时间看成后行工序时间。  如果某个作业的M1时间>M2时间,它就是后行工序;反之,就是先行工序时间。#include<stdio.h>#include<iostream>#include<algorithm>#define n 6//6个作业using namespace std

#算法#动态规划#数据结构 +1
ShardingSphere -01- 简单介绍

初识ShardingSphere了解 我们先来学两个单词,虽然我知道这两个单词谁都认识。???? sharding:  分片;分区;分库分表 sphere:   范围;球体; 包围;    /sfɪr/  ???? ShardingSphere官网介绍 Apache ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy 和

#数据库#mysql
Hudi-简介和编译安装

Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发,同时保持数据的开源文件格式。Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载,而且还允许创建高效的增量批处理管道

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#大数据
Hive启动报错java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument

今天,搞了下hive,想着这个安装挺简单,结果一启动hive给我来着一招hive:小兄弟,没想到吧,咱可不是随便的人。????我:。。。错误信息报错如下:Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/Stri

#hadoop#hive#大数据
日志数据同步工具filebeat和logstash介绍和使用

官方介绍:Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities。简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端;与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你

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LDA(Linear Discriminant Analysis)的原理详解

1. LDA的介绍2. 瑞利商(Rayleigh quotient)与广义瑞利商(genralized Rayleigh quotient)3. 二类LDA原理4. 算法的流程5. 二类LDA例子(与PCA进行对比)6. 多类LDA原理7. 二类和多类公式的关系8. LDA vs PCA9. LDA的弊端10.LDA算法小结

#机器学习#算法#深度学习
Numpy的介绍和使用

介绍NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了

#python#numpy#数据分析
Druid的介绍、使用和原理架构(数据摄取、数据查询)

Druid是MetaMarket公司研发的一款针对海量数据进行高性能实时分析的OLAP引擎(包含存储引擎和分析引擎当前已经捐献给Apache基金会。低延迟交互式查询:Druid提供低延迟实时数据摄取(入库),并采用预聚合、列式存储、位图索引 等手段使得海量数据分析能够亚秒级响应。高可用性( High Available ):Druid 使用 HDFS/S3 作为 Deep Storage,Segm

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#架构#大数据
图的m着色问题-回溯法

问题描述 给定无向连通图G=(V, E)和m种不同的颜色,用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使G中相邻的两个顶点有不同的颜色。这个问题是图的m可着色判定问题。若一个图最少需要m种颜色才能使图中每条边连接的两个顶点着不同颜色,则称这个数m为该图的色数。求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。例如:点个数n=7,颜色m=3的涂色方案算法设计 一般连通图的可着色问

#算法#数据结构#贪心算法 +1
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