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3: 读取kafka数据写如mysql
关于kafka的source部分请参考 上一篇： https://www.cnblogs.com/liufei1983/p/15801848.html 1： 首先下载两个和jdbc和mysql相关的jar包，注意版本，我的flink是1.13.1， 所以flink-connect-jdck_2.11也用1.13.1的版本，否则会报错误。 2： 在MYSQL里建立一个表： -- `sql-demo`.cAndroid开发之——统计代码行数
一 概述 本文介紹安卓项目統計代码行数的方法： statistic插件统计代码行数git项目下统计代码行数 二 statistic插件统计代码行数 2.1 statistic插件安裝 依次点击：File——>Settings——>Plugins——>搜索statistic 2.2 statistic使用 点击底部的statistic按钮，打开statistic窗USYD悉尼大学DATA 2002 Module 1: Categorical data 学习笔记（week1-week3）
DATA2002 lecture 01 02 03 前言Week 11.1 Data visualisation 数据可视化1.2 Data collection 数据收集1.3 Controlled experiments 对照实验1.4 Chi-squared tests 卡方检验 Week 22.1 goodness of fit tests 拟合优度检验2.2 Measures of performance 绩效衡量标准2.3 MPAT Basic Level 1087 有多少不同的值 解题思路及AC代码 v1.0
PAT 乙级 1087 有多少不同的值 1. 题目简述及在线测试位置2. 基本思路3. 完整AC代码 1. 题目简述及在线测试位置 1.1 给定数字N，从1到N依次代入到：i/2 + i/3 + i/5 ，统计可以得到多少不同的数字 1.2 在线测试位置： 1087 有多少不同的值 2. 基本思路 2.1 本题的难点是如何oracle for 循环用法
据两个例子， 第一个数层级关系的递归，用循环 begin for orgId in (select org_id from DWSDATA.T_AGENT_ORG_ID group by agent_id ) loop insert into ken.all_agent(agent_id,all_child_agent ) select orgId.org_id,t.【图像分割】基于蚁群优化模糊聚类的图像分割matlab源码
蚁群算法 简介 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的探索 t Statistic的稳健性
探索 t Statistic的稳健性 探索t-statistic 的稳健性 假设有2组数据，x1,…,xm; y1,…,yn。 t-test的假设为两组数据的平均值无差异 即： 令X和Sx为为x数组的平均值和标准差，Y和Sy为y数组的平均值和标准差；则H0的判别式为 在H0假设下，参数T符合t-分布（m+n-2自由度）的前提： 1）数组x和11gR2 新特性--待定的统计信息（Pending Statistic）
11gR2 新特性--待定的统计信息（Pending Statistic）11gr2开始，可以使用下面类型的操作来收集优化器统计信息：1. 自动发布收集的统计信息在收集操作结束以后（默认选项publish）2. 保存新的统计信息，并且待定（暂不发布pending） 这个特性可Hive数据库和表创建，数据导入，数据查询
一：数据库创建 创建命令： CREATE DATABASE IF NOT EXISTS higeo; 二：表创建 样例如下： # @DESC hive内表,CREATE TABLE IF NOT EXISTS higeo.db/t_dw_ip_position_statistic_day( logip2long BIGINT COMMENT 'IP日志IP long型' ,geohashes STRING COMME牛客网_剑指offer题集——第一次只出现一次的字符（java实现）
题目链接： https://www.nowcoder.com/practice/1c82e8cf713b4bbeb2a5b31cf5b0417c?tpId=13&tqId=11187&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 思路：利用ASCII码映射，将每个字符出现的次数以及最后出现的位置存储进二维数组，然后重新遍历二维CF675E Trains and Statistic [dp，单调栈]
设 \(f_i = \sum_{j=i+1}^{n} d_{i,j}\) 转移方程是 \(f_i = f_k + (n - k) - (a_i - k) + (k - i)\) \(n-k\) 是因为我们认定 \(>k\) 的点都会经过 \(k\) \(a_i-k\) 是因为我们有一部分是重复的，这样算会经过两次，所以要剪掉 \(k-i\) 是因为要加上 \([i+1,k]\) 的点 // powered byPandas的数据清洗
原始数据： filecpu= "./statistic.csv" filefre= "./statistic_freq.csv" data_statistic = pd.read_csv(filecpu) data_statistic_fre = pd.read_csv(filefre, sep=" ,split, ") print(data_statistic.dtypes) print('-----') pripycharm 安装插件
打开file——settings——plugings，在右侧的文本框中输入想要查看的插件名称，在下方就会罗列出已安装的相关的插件: 1.英语翻译 . 可以看源码注释 2.statistic statistic是一个项目统计插件，简单来说就是可以给出一个项目的统计信息，包括文件和代码量等，关于统计信