《成都》专题

这里是增长你的代码库或是扩大应用规模的一些选择。 阅读源码 Flask 的创建一定程度上是为了展示如何在现有的常用工具 Werkzeug（WSGI） 和 Jinja（模板）之上构建你自己的框架，并且当它开发出来之后，它对广大 受众很有用。当你增长你的代码库时，不要仅仅使用 Flask——去理解它。阅读源码。 Flask 的代码是为了阅读而写；它是发布的文档，所以你可以使用它的内部 API。 Fla

基类的 public 成员能够被程序中所有函数访问，private 成员只能被基类的成员函数和友元访问。protected 访问是 public 访问和 private 访问之间的中间层次。基类的 protected 成员只能被基类的成员和友元以及派生类的成员和友元访问。 派生类成员简单地使用成员名就可以引用基类的 public 成员和 protected 成员。注意 protected 数据破坏

基于UIView的block的动画允许你在动画结束的时候提供一个完成的动作。CATranscation接口提供的+setCompletionBlock:方法也有同样的功能。我们来调整上个例子，在颜色变化结束之后执行一些操作。我们来添加一个完成之后的block，用来在每次颜色变化结束之后切换到另一个旋转90的动画。代码见清单7.3，运行结果见图7.2。 清单7.3 在颜色动画完成之后添加一个回调 -

从下图，我们可以对集成学习的思想做一个概括。对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。 也就是说，集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是如何选择一种结合策略，将这些个体学习器集合成一个强学习器。 2. 集成学习之个体学习器 上一节我们讲到，集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这

针对 Microsoft Azure Eventhubs 的 Storm spout 和 bolt 实现 build mvn clean package 运行 topology 示例 要运行 topology 示例, 您需要去修改 config.properties 文件与 eventhubs 配置. 以下是一个例子: eventhubspout.username = [username: p

Apache Cassandra 的 Bolt API 实现 这个库提供了 Apache Cassandra 之上的核心 storm bolt . 提供简单的 DSL 来 map storm Tuple 到 Cassandra Query Language Statement （Cassandra 查询语言 Statement）. Configuration （配置） 以下属性可能会传递给 sto

针对 Apache Solr 的 Storm 和 Trident 集成. 该软件包包括一个 bolt和 trident state，它们可以使 Storm topology 将 storm tuples 的内容索引到 Solr collections. Index Storm tuples 到 Solr collection 中 bolt 和 trident state 使用一个提供的 mappe

Hive 提供了 streaming API, 它允许将数据连续地写入 Hive. 传入的数据可以用小批量 record 的方式连续提交到现有的 Hive partition 或 table 中. 一旦提交了数据，它就可以立即显示给所有的 hive 查询. 有关 Hive Streaming API 的更多信息请参阅 https://cwiki.apache.org/confluence/disp

Storm组件和 HDFS 文件系统交互. Usage 以下示例将pipe（“|”）分隔的文件写入HDFS路径hdfs://localhost:54310/foo。 每1000个 tuple 之后，它将同步文件系统，使该数据对其他HDFS客户端可见。当它们达到5MB大小时，它将旋转文件。 // use "|" instead of "," for field delimiter RecordFo

Storm/Trident integration for Apache HBase Usage The main API for interacting with HBase is the org.apache.storm.hbase.bolt.mapper.HBaseMapper interface: public interface HBaseMapper extends Serializa

提供核心的 Storm 和Trident 的spout实现，用来从Apache Kafka 0.8x版本消费数据. ##Spouts 我们支持 Trident 和 core Storm 的spout.对于这两种spout实现，我们使用BorkerHosts接口来跟踪Kafka broker host partition 映射关系，用KafkaConfig来控制Kafka 相关参数. ###Brok

线上环境 测试环境 场景 有 有 日常优化，完整的建议，推荐 无 有 新申请资源，环境初始化测试 无 无 盲测，试用，无EXPLAIN和索引建议 有 无 用线上环境当测试环境，不推荐 线上环境 数据字典 数据采样 EXPLAIN 测试环境 库表映射 语法检查 模拟执行 索引建议/去重 注意 测试环境 MySQL 版本必须高于或等于线上环境 测试环境需要所有权限(建议通过docker启动)，线上环境

持续集成的目的，是让产品可以快速迭代，同时还能保持高质量。它的核心措施是，代码集成到主干之前，必须通过自动化测试。只要有一个测试用例失败，就不能集成。由于我们的代码托管在github上面，所以选择Travis CI来做持续集成是一个不错的选择。 要触发构建工作，需要在项目根目录下面添加一个.travis.yml的文件： sudo: required services: - docker e

项目组成 . ├── boot ├── kern │ ├── debug │ ├── driver │ │ ├── clock.c │ │ ├── clock.h │ │ └── …… │ ├── fs │ │ ├── devs │ │ │ ├── dev.c │ │ │ ├── dev\_disk0.c │ │ │ ├── de

项目组成 此次实验中，主要有如下一些需要关注的文件： . ├── boot ├── kern │ ├── driver │ ├── fs │ ├── init │ ├── libs │ ├── mm │ │ ├── ...... │ │ ├── vmm.c │ │ └── vmm.h │ ├── process │ │ ├── pro