Spark是一个漫衍式的内存盘算框架，其特色是能处置大规模数据，盘算速率快。
Spark络续了Hadoop的MapReduce盘算模子，相比之下Spark的盘算进程相持在内存中，削减了硬盘读写，能够将多个操作举行并吞后盘算，于是提升了盘算速率。
同时Spark也提供了更丰厚的盘算API。
MapReduce是Hadoop以及Spark的盘算模子，其特色是Map以及Reduce进程高度可并行化；
进程间耦合度低，单个进程的失败后能够重新盘算，而不会导致部份失败；
最弥留的是数据处置中的盘算逻辑能够很好的转换为Map以及Reduce操作。
对于一个数据集来说，Map对于每一条数据做相同的转换操作，Reduce能够按前提
Spark络续了Hadoop的MapReduce盘算模子，相比之下Spark的盘算进程相持在内存中，削减了硬盘读写，能够将多个操作举行并吞后盘算，于是提升了盘算速率。
同时Spark也提供了更丰厚的盘算API。
MapReduce是Hadoop以及Spark的盘算模子，其特色是Map以及Reduce进程高度可并行化；
进程间耦合度低，单个进程的失败后能够重新盘算，而不会导致部份失败；
最弥留的是数据处置中的盘算逻辑能够很好的转换为Map以及Reduce操作。
对于一个数据集来说，Map对于每一条数据做相同的转换操作，Reduce能够按前提
2023/4/28 13:58:18
252KB
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传单舆图凋谢数据API搜罗多个API数据奉送的传单舆图Socrata以及EsriArcGISOnline。
查验。
假如您方案大宗盘问Socrata，建议您注册一个API令牌。
在查验更多详尽信息。
从Socrata提取数据的示例假如您已经初始化map并建树了图层控件，请使用自定义标志图标从Socrata中的GeoJSON端点加载数据并将其削减到舆图中。
$.getJSON("https://data.medicare.gov/resource/xubh-q36u.geojson?state=ND",function(data){varhospitals=L.geoJSON(data,{pointToLayer:function(feature,latlng){returnL.marker
查验。
假如您方案大宗盘问Socrata，建议您注册一个API令牌。
在查验更多详尽信息。
从Socrata提取数据的示例假如您已经初始化map并建树了图层控件，请使用自定义标志图标从Socrata中的GeoJSON端点加载数据并将其削减到舆图中。
$.getJSON("https://data.medicare.gov/resource/xubh-q36u.geojson?state=ND",function(data){varhospitals=L.geoJSON(data,{pointToLayer:function(feature,latlng){returnL.marker
2023/4/25 13:01:29
369KB
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OpenCore5.0+RedisCache搭建缓存处置模块，部份工程，请留意我宣告的相关资料，该名目首要由Net5.0,Nhibernate5.4,Log4net2,Redis,Bootstrap5等最新本领框架组成。
首要模块搜罗OpenCore.API，OpenCore.Redis,OpenCore.DB，OpenCore.Repository,OpenCore.Entity,OpenCore.Foramework,OpenCore.Map,OpenCore.Web八大工程组成。
首要模块搜罗OpenCore.API，OpenCore.Redis,OpenCore.DB，OpenCore.Repository,OpenCore.Entity,OpenCore.Foramework,OpenCore.Map,OpenCore.Web八大工程组成。
2023/3/23 23:07:06
9.47MB
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该包是个代码包，里面是引见通过cpp实现的一个简单的注册回调框架，这个框架是基于成员函数指针+map实现的；
用于优化程序结构（比如：可以取代繁长的switch----case）。
用于优化程序结构（比如：可以取代繁长的switch----case）。
2023/2/22 22:13:36
16KB
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1.提供了几个A*算法的参考博文；
2.采用Matlab实现A*算法；
3.本程序有plot_map函数，每次寻找都会动态绘制close节点和open节点，直观展现寻路过程
2.采用Matlab实现A*算法；
3.本程序有plot_map函数，每次寻找都会动态绘制close节点和open节点，直观展现寻路过程
2023/2/13 10:03:27
6KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB