我们创建一个数组，通过N次比较，每次找出最大或最小的元素，把它放到队列最末尾就完成将无序数组转化成为了有序数组，这些排序都是再内存中进行的。 我们开发系统的时候，经常会有按照某种条件就行排序的需求。你...

后端需要知道的关于redis的事，基本都在这里了。 此文后续会改为粉丝可见，所以喜欢的请提前关注。 你的点赞和评论是我创作的最大动力，谢谢。 《三天给你聊清楚redis》第1天先唠唠redis是个啥（18629字） ...

与其他高级语言不一样，在Java中基本上不会显示地调用分配内存的函数，我们甚至不用关心到底哪些程序指令需要分配内存，哪些不需要分配内存。 我们首先需要从操作系统层面理解物理内存的分配和Java运行的内存分配...

1. MAT 工具简介MAT(全名：Memory Analyzer Tool)，是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析...1.1 MAT 使用场景及主要解决问题场景一：内存溢出，JVM堆区或方法区放不下存活及待申请的对象。如：高峰...

本文代码实现基本按照《数据结构》课本目录顺序，外加大量的复杂算法实现，一篇文章足够。能换你一个收藏了吧？

经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。...

经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。...

引言JVM 内存分析往往由团队较资深同学来做，本系列帮助读者全面深度掌握 MAT 的使用方法。即使没有分析实践经验，也能快速成为内存分析高手！本系列共计3篇：《JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践——入门篇》...

有序数组，搜索树都可以被用作索引。MySQL中有三大索引，分别是B+树索引、Hash索引、全文索引。B+树索引是最最重要的索引，Hash索引和全文索引用的并不是太多，InnoDB不支持建Hash索引，不过存储引擎内部去定位数据...

要想把很多的文件有序地组织起来，就需要让它们成为目录或者文件夹。这样，一个文件夹里可以包含文件夹，也可以包含文件，这样就形成了一种树形结构，可以将不同的用户放在不同的用户目录下，就可以一定程度上避免了...

经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。...

对于CPU来说，内存仅仅是一个存放指令和数据的地方，并不能在内存中完成计算功能，例如要计算 a = b + c，必须将 a、b、c 都读取到CPU内部才能进行加法运算。 为了了解具体的运算过程，我们不妨先来看一下CPU的结构...

还是以我们 前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返 回前 1000 个人的姓名、年龄。 假设这个表的部分定义是这样的： 这时，你的 SQL 语句可以这么写： selec.....

其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1.1 MAT 使用场景及主要解决问题 场景一：内存溢出，JVM堆区或...

内存泄露：申请的内存使用完之后没有释放，导致虚拟机不能再次使用该内存，此时这段内存就泄露了。 内存溢出：申请的内存超出了JVM能提供的内存大小，此时称之为溢出。可能是代码或者算法设计有问题（比如递归调用...

在大型数据库系统中，在磁盘上存取数据的代价是查询执行的主要代价，因为比起内存操作，磁盘存取速度很慢 代码在 CPU 中执行也需要时间，但只要 CPU 的运算次数不算太多，CPU 时间相比于 I/O 耗时就可...

操作系统 1 堆，栈有什么区别？ 从数据结构的角度来看： ...栈的使用与回收都是系统进行的，而在C语言中使用malloc在堆中申请空间，需要手动使用free释放，在C++中使用new在自由存储区申请空间，dele

现在拿出来和大家一起分享。 第一章 1. Linux是多用户、多任务操作系统。 2. 程序是计算机完成一项任务的指令集合。 3. 数据是由程序使用或生成的不同类型的信息。 4. 软件分为三大类：   （1） 系统软件 （2...

文章目录 第1章 Spark 整体概述 1.1 整体概念 1.2 RDD 抽象 1.3 计算抽象 1.4 集群模式 1.5 RPC 网络通信抽象 1.6 启动 Standalone 集群 1.7 核心组件 1.8 核心组件交互流程 1.9 Block 管理...

与其他高级语言（如C和C++)不太一样，在Java中我们基本上不会显式地调用分配内存的函数，我们甚至不用关心到底哪些程序指令需要分配内存、哪些不需要分配内存。...程序是怎么使用内存的，使用了多少内存。但是

大数据技术之_19_Spark学习_06_Spark 源码解析 + Spark 通信架构、脚本解析、standalone 模式启动、提交流程 + Spark Shuffle 过程 + Spark 内存管理与分配 + Spark 部署模式

感谢AlfredCheung的翻译，受益匪浅。 [编辑的话: Ulrich Drepper最近问我们，是不是有兴趣发表一篇他写的内存方面的长文。我们不用看太多就已经知道，LWN的读者们会喜欢这篇文章的。内存的使用

MySQL Join 背景介绍：t1，t2 表结构一致（字段 id，a，b —> PRIMARY KEY (id), KEY a (a) Index Nested-Loop Join ...straight_join 让 MySQL 使用固定的连接方式执行查询（即这里 t1 会驱动...

关于Berkeley DB数据库的总体设计与实现的文章

JVM停顿 JVM（Java虚拟机）在运行过程中会产生很多停顿，常见的有GC、JIT、取消偏向锁...针对GC调优是一个很伽利略的问题，需要通过大量的测试来帮助应用程序调整GC参数，比如可以通过调整堆大小，GC的时机，...

1.HDFS写文件流程 1.客户端向NameNode发送写文件请求。 2.NameNode检查是否已存在文件，检查客户端是否有写权限。若通过检查，在名称空间中创建一个新的文件。 3.文件系统返回一个输出流对象（DFSOutputStream）,...

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写； 2.项目名称力求简洁、明确，每个项目限报一名负责人； 3.请逐项认真填写； 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛，每个团队成员不能少于 3人（包括项目负责人在内）； 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

安豆是一个想学Android应用开发的小白，于是它找到自己的邻居－程序员大牛－熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境，实现应用的功能，美化应用界面，让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用－计算器。 学习的过程中，两个伙伴有问有答，学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白，变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识，初步形成安卓开发的概念，掌握安卓开发最最基础的知识。

课程采用FFMpeg作视频解码，采用OpenGL实现视频的渲染，从RGB数据的绘制，到直接渲染YUV数据，实现三路YUV数据单纹理的输入，提升系统性能，接着采用PBO方式优化内存到显存的传输，实现DMA传输，解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中，极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据，从固定管线到可编程管线一次实现，采用PBO实现DMA数据传输处理，以及简单的视频特效的实现。