public static class CplexStatus implements Serializable { static final long serialVersionUID = -7367834674783924158L; int _status; String _name; public static final CplexStatus Unknown = new CplexStatus(0, "Unknown"); static final int Unknown_St…

根据输入数字,计算大于一个数的最小素数. 话不多说,直接贴码. package com.fuxuemingzhu.countprime.main; import java.util.Scanner; /** * <p> * Title: Main * </p> * <p> * Description:计算大于某个输入数的最小素数 * </p> * * @author fuxuemingzhu * * @email fuxuemingzhu@163.com *…

计算任意三角形,正方形,正五边形,圆形的周长和面积. 利用类的继承实现. 将计算结果进行输出. 不多说,贴码. Contants.java 常量存储类 <pre name="code" class="java">package com.fuxuemingzhu.graphs.contants; /** * <p> * Title: Contants * </p> * <p> * Description:常量类,存放程序…

计算球,圆柱,圆锥的表面积和体积. 利用接口实现. 上代码. Contants.java 常量存储类 package com.fuxuemingzhu.solidgraphics.contants; /** * <p> * Title: Contants * </p> * <p> * Description:常量类,存放程序里用到的常量值 * </p> * * @author fuxuemingzhu * * @email fuxuemingzhu@163.…

我们以mProducerFactory.newNetworkFetchProducer()为例,因为这些创建新的producer的方式类似,区别在于是否有包装的处理器,即如果当前处理器中没有正在处理的数据或者等待处理的数据,便交给包装的处理器来处理 在查看NetworkFetchProducer的源码之前,先来看看producer的接口 Producer的源码 这个接口的功能其实看看类和方法的注释就知道了,就是用于产生结果的,这个使用与网络数据的获取,磁盘缓存,内存缓存,解码,编码和图片的变性处…

Unity UGUI图文混排源码(一):http://blog.csdn.net/qq992817263/article/details/51112304 Unity UGUI图文混排源码(二):http://blog.csdn.net/qq992817263/article/details/51112311 我从一开始想到的图文混排的概念都是通过文字间的空隙去粘贴一张图片,这样确定图片前面文字的最后一个位置变成了最主要的参数,接下来就给出两种解决方案 首先,先发UGUI源码的一个链接,很多东西…

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一篇<方向赋值>,为找到的关键点即SIFT特征点赋了值,包含位置.尺度和方向的信息.接下来的步骤是关键点描述,即用用一组向量将这个关键点描述出来,这个描述子不但包括关键点,也包括关键点周围对其有贡献的像素点.用来作为目标匹配的依据(所以描述子应该有较高的独特性,以保证匹配率),也可使关键点具有更多的不变特性,如光照变化.3D视点变化等. SIFT…

本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示 基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码 一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例如:手机类别中最热门的三种手机.电视类别中最热门的三种电视等. 1.案例运行代码 : import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveCont…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 ShuffleMapTask的计算结果保存在哪,随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢,这个过程一直让我困惑不已. 用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程 每一个task负责处理一个特定的data partition task在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data partition 利用partitioner函数,task将处理结果存入到不同的partition,这些数据存放在当前ta…

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.…