查詢演算法 查詢( Search)是指從一批記錄中找出滿足指定條件的某一記錄的過程，查詢又稱為檢索。查詢演算法廣泛應用於各類應用程式中。因此，一個有效的查詢演算法往往可以大大提高程式的執行效率。在實際應用中，資料的型別千變萬化，每條資料項往往包含多個數據域。但是，在執行查詢操作時，往往只是指定一個或幾個域的值

# Spark - Parquet ### 概述 Apache Parquet屬於Hadoop生態圈的一種**新型列式儲存**格式，既然屬於Hadoop生態圈，因此也相容大多圈內計算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平臺、語言無關的，這使得它的適用性很廣，只要相關語言有對應支援的類庫就

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## 概述 對於一組元素 [7, 3, 10, 12, 5, 1, 9] 可以有很多種儲存方式，但無論使用哪種資料結構，都或多或少有缺陷。比如使用線性結構儲存，排序方便，但查詢效率低。二叉排序樹的特點就是能在保證元素有序的同時，提高查詢的效率。 ## 二叉排序樹的定義 二叉排序樹，也叫二叉查詢樹

在上一篇介紹了邏輯程式設計的作用，介紹了邏輯程式設計中的一些概念，包括邏輯程式的結構：事實、規則和問題；知識的表達方式：謂詞演算、產生式規則，以及這些概念與三維度（角色+場景+時間）理論的契合關係，正式提出了“三維度邏輯程式設計”這個概念。為了更好的體現“三維度&rdquo

本文原始碼：[GitHub·點這裡](https://github.com/cicadasmile/big-data-parent) || [GitEE·點這裡](https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent) # 一、HDFS基本概述 ## 1、HDFS描

整形 標準整形 　　 標準整形是按長度進行分類的，其中uint8為byte型，int16為C語言中的short型，int64為C語言中的long型別。 型別描述 uint8 無符號 8位整型 (0 到 255) uint16 無符號 16位整型 (0 到 65535) uint32 無符號

　　Redis是一個記憶體資料庫，資料儲存在記憶體中。但我們都知道儲存在記憶體中的資料會因為外部因素而丟失，所以Redis會把資料持久化到磁碟中，至於是如何持久化呢？ 一、RDB 1.手動觸發 save：該命令會阻塞當前Redis伺服器，執行save命令期間，Redis不能處理其他命令，直到RDB過程完成為

# 對梯度下降演算法的理解和實現 ​ 梯度下降演算法是機器學習程式中非常常見的一種引數搜尋演算法。其他常用的引數搜尋方法還有：牛頓法、座標上升法等。 ## 以線性迴歸為背景 ​ 當我們給定一組資料集合 $D=\{(\mathbf{x^{(0)}},y^{(0)}),(\mathbf{x^{(1)}},y

上篇寫了掌握Rabbitmq幾個重要概念，從一條訊息說起，這篇來總結關於訊息丟失讓人頭痛的事情。網路故障、伺服器重啟、硬碟損壞等都會導致訊息的丟失。訊息從生產到消費主要結果以下幾個階段如下圖。 ①生產階段，生產者建立訊息，經過網路傳送到rabbit伺服器 ②訊息儲存階段，首先被髮送到交換器然後經過路由演算法，

　　為什麼我們的專案裡出現兩個配置類繼承WebMvcConfigurationSupport時，只有一個會生效。我在網上找了半天都是說結果的，沒有人分析原始碼到底是為啥，博主準備講解一下，希望可以幫到大家！ 　　大家基本遇到過一種情況，就是我配置類中已經配置了，為什麼就是沒有生效呢？其中一種原因就是，自己寫的

【新聞】：機器學習煉丹術的粉絲的人工智慧交流群已經建立，目前有目標檢測、醫學影象、時間序列等多個目標為技術學習的分群和水群嘮嗑的總群，歡迎大家加煉丹兄為好友，加入煉丹協會。微信：cyx645016617. 參考目錄： [TOC] ## 0 為什麼學TF 之前的15節課的pytorch的學習，應該是讓不少朋

## 代理 　　 　　要想弄明白反向代理，首先要知道啥是正向代理，要搞懂正向代理只需要知道啥是代理即可。代理其實就是一箇中介，在不同事物或同一事物內部起到居間聯絡作用的環節。比如買票黃牛，房屋中介等等。 　　在網際網路中代理更多指的是代理伺服器，代理伺服器位於客戶端和伺服器之間，它充當兩者之間的中介。這

前言 日誌通常不會在需求階段作為一個功能單獨提出來，也不會在產品方案中看到它的細節。但是，這絲毫不影響它在任何一個系統中的重要的地位。 今天就來介紹一下Spring Boot中的日誌如何配置。 Spring Boot 版本 本文基於的Spring Boot的版本是2.3.4.RELEASE。 日誌級別 幾種常

資料庫的選型 對於很多程式設計師來說，公司選擇什麼樣的資料庫，基本不需要你來決定。當你加入一個公司的時候，公司的大部分技術選型已經確認，特別是資料庫選型，因為資料庫一旦選擇，後期遷移的代價還是很大的。 ​ 隨著大資料時代的來臨，湧現出了很多新型資料庫，在公司遇到資料效能瓶頸，喊去IOE口號或者是想嚐鮮時，