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Hadoop

【Hadoop】利用MultipleOutputs,MultiOutputFor

这是小D第一篇博客,有什么错误还请各位指正。小D也是刚接触Hadoop,因为在淘宝实习,有很多算法要在分布式环境下实现,所以这几天一直在看Hadoop,边用边学。最近实现的一个算法需要reduce输出很多参数,每个参数的格式不一样,而且要做为下一次mapreduce的输入,大家都知道Hadoop的分布式操作系统HFS是以目录为节点读取文件的,每个reduce输出一个分片,所以必须把要输出的文件根据类型的不同输出到不同的目录中去。因为淘宝还在用Hadoop0

系统 2019-08-12 09:29:27 3188

Python

用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线和成交量

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略。1成交量对量化分析的意义美国的股市分析家葛兰碧(JoeGranville)在他所著的《股票市场指标》一书里提出著名的“量价理论”。“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交

系统 2019-09-27 17:56:02 3187

编程技术

模型驱动开发(MDD)介绍

模型驱动开发ModelDrivenDevelopment(MDD)是一种以模型作为主要工件的高级别抽象的开发方法,模型在工具的支持下,被作为核心资产被转换成代码或者可运行配置。现在软件业存在多种MDD开发方法,本篇将对MDD进行概要介绍。定义在过去多年,软件开发面临了多个挑战,新的需求和存在系统不断增长,系统也变得越来越复杂,以至于我们很难及时的构建它们。为了解决这些问题,就出现了很多新的方法,其中最突出的一个就是模型驱动开发。MDD代表了一套理论和工业化

系统 2019-08-29 23:15:31 3187

数据库相关

nargin函数的用法

nargin是用来判断输入变量个数的函数,这样就可以针对不同的情况执行不同的功能。通常可以用他来设定一些默认值,如下面的函数。函数文件examp.m:functionfout=charray(a,b,c)ifnargin==1fout=a;elseifnargin==2fout=a+b;elseifnargin==3fout=(a*b*c)/2;end命令文件mydemo.m:x=[1:3];y=[1;2;3];examp(x)examp(x,y')exa

系统 2019-08-12 01:54:32 3187

redis

Redis(二) 扩展

事务multi...exec之间的操作先进入等待队列,到exec时一起执行事物的所有操作结果都是一起返回的,所以前一条指令的结果无法作为后一条指令的参数其中的指令有语法错误时,都不执行;有“类型不匹配”等逻辑错误时,只执行对的指令;没有回滚watch监控一个或多个key一旦监控的键值有修改,其后的事务就不执行监控范围:从开始监控到事务执行之前(实际上是从watch到exec,但是由于multi...exec之间的指令是在exec这个点一起执行的,所以看上去

系统 2019-08-12 01:53:38 3187

Oracle

ORA-01704: 字符串文字太长 oracle

.net连接oracle时,当流从文件读出来更新数据库时,会报"ORA-01704:字符串文字太长"这样的错误。原因:sql语句拼接而成。解决:采用参数方法传值。stringstrUpdate="updateequipsvgssetcontent=:contentwhereequipId=:equipId";OracleCommandmycmd=newOracleCommand(strUpdate);mycon.Open();mycmd.Connectio

系统 2019-08-12 01:33:45 3187

Tomcat

Tomcat虚拟目录的设置

在学习JSP/Servlet的过程中,配置Tomcat的虚拟目录可能是我们遇到的第一个比较麻烦的问题,说是麻烦是针对我们初学者而言,对于高手那都不是问题。反正我是弄了一天才配置好,发现网上给出的很多配置方法都行不通,最后还是在一本参考书上寻找到答案。所以说大家以后在网上寻找资料需要仔细鉴别。总的来说Tomcat的虚拟目录的配置有两种方式:1.修改server.xml2.Tomcat\conf\Catalina\localhost文件路径下添加一个xml配置

系统 2019-08-12 01:33:02 3187

编程技术

时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Wi

在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)2.季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的:季节性描述的是数据的周期性波动,比如以年或者周为周期,如

系统 2019-08-12 01:32:42 3187

Python

推荐经典算法实现之PMF(python+MovieLen)

#-*-Encoding:UTF-8-*-'''@author:Jason.F@data:2019.07.18@function:ImplementingPMFDataset:MovielenDataset(ml-1m)Evaluating:hitradio,ndcghttps://papers.nips.cc/paper/3208-probabilistic-matrix-factorization.pdfMatlab:http://www.utstat

系统 2019-09-27 17:47:29 3186