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上面我们说的重复字符串用指针标记记录下来，这种方法就是LZ这两个人提出来的，理解起来比较简单。后面分析（5,3）这种指针标记应该怎么编码的 时候，就涉及到一种非常广泛的编码方式，Huffman编码，H

Spark与Hadoop的对比 19 Spark与Hadoop的结合 20 Spark的适用场景 20 案例： 20 大数据分析系统架构之探讨 前言: 对于大数据平台，本人也没实际实践过，所以，做为一个初学者的身份与大家探索这个问题，如有欠妥之处，请多多包涵！

软件基金会宣布 Apache  Impala 孵化成功，升级为顶级项目。 Impala 是一个高性能分析数据库，可针对存储在 Apache Hadoop 集群中的 PB 级数据进行闪电般快速的分布式 SQL

Thinking 用户排名是一个全局性的统计指标，而非用户的私有属性，缓存在这里并不适用。 具体的进行问题分析：真实的用户积分变化是有一定规律的，通常用户积分都不会暴增暴减。一般用户都是在低分区，即用户积分的

为了提高程序效率，我们经常将一些不频繁修改，但是使用了还很大的数据进行缓存。尤其是互联网产品，缓存可以说是提升效率优化第一利器。微软为我们实现了俩种缓存方式：内存缓存、分布式缓存。个人理解如果缓存在前端电脑内存的缓存叫做内存缓存，如果缓存在其它设备上，那么叫做分布式缓存。

补丁。此次泄露的0day并没有在泄 露的工具库里面，而是在邮件附件中被发现的。 【利用代码分析】 1、这次的漏洞主要出现在AS3 "opaqueBackground” 属性上，它主要用于设置背景颜色。首先创建_ar

员打交道最多的肯定是浏览器，所以如果能够统计、分析出前一年的浏览记录，应该是比较有意义的。所以我针对 Chrome 浏览器，写了这个小工具，便于大家分析自己的浏览记录。 功能 使用 ECharts +

自动装箱（boxing）和自动拆箱（unboxing）

架构探索等多方面一线经验总结。 以下为【近战】第一篇，基于微博用户关系与行为的用户建模分析。 用户建模是广告、推荐、搜索算法最基础也是最核心的技术问题之一，本报告将介绍新浪微博大数据挖

pylint是一个Python源代码分析器，用于查找编程错误，帮助强制执行编码标准和嗅探一段代码异味。 Pylint has many rules enabled by default, way too

10秒后访问: MISS 15秒后访问：HIT 20秒后访问:MISS 通过实例1和实例2综合分析：如果inactive已经进行了设置，则缓存的过期时间以inactive设置的值为准 实例3：

1 背景 之所以选择这个知识点来分析有以下几个原因： 逛GitHub时发现关注的isuss中有人不停的在讨论Android中的Looper , Handler , Message有什么关系。 其实

行到二三百万条的时候就报内存溢出了。不断的检查代码，各种对象局部化；使用.net profiler分析堆栈内存，发现有大量的String对象创建没有及时回收，于是对程序中各处的字符串拼接做了优化处理，

发性，也保证每次写操作对所有的读写操作的可见性，同时简化了编程方式。 3. 读写锁的实现分析 接下来将分析ReentrantReadWriteLock的实现，主要包括：读写状态的设计、写锁的获取与

静态代码分析工具可简化编码过程，检测出错误并帮助修复。有个国外团队检测了 200 多个 C/C++ 开源项目，包括了 Php、Qt 和 Linux 内核等知名项目。于是他们每天分享一个错误案例，并给出

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

很多不同的方案，本文则是对此的一个总结，从宏观上分析了整个应用的架构和所涉及到的技术，欢迎持续关注本博客，后续有时间会慢慢分享更多的细节。 2.需求分析 2.1 功能定义 本应用支持的功能如下所示：

awk这样的命令，奇幻般的从日志中挖掘出有用的信息；亦或是研发人员往往会基于MySQL,MongoDB,HBase开发自己的日志存储和分析工具。 然而互联网大规模、分布式的特性决定了日志的源头越来越分散，产生的速度越来越快，传统的手

com/jww-love-study/p/5114028.html 声明：本文源码出自实现雪花飞舞效果（有改动）主要通过这篇文来分析自定义view的实现过程。 没事时，比较喜欢上网看看一些新的东西，泡在网上的日子就是一个很不错的网站。