1.连通分量是什么? 首先需要了解什么是连通图.无向连通图.极大连通子图等概念,这些概念都来自数据结构-图,这里简单介绍一下. 下图是连通图和非连通图,都是无向的,这里不扩展有向图: 连通分量(connected component):无向图中的极大连通子图(maximal connected subgraph)称为原图的连通分量. 极大连通子图: 1.连通图只有一个极大连通子图,就是它本身.(是唯一的) 2.非连通图有多个极大连通子图.(非连通图的极大连通子图叫做连通分量,每个分量都是一个连通

更正:之前发的有两个错误. 1.K均值聚类算法 百度解释:k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心.聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类.每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算.这个过程将不断重复直到满足某个终止条件.终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

深入理解Apache Flink核心技术 2016年02月18日 17:04:03 阅读数:1936 标签: Apache-Flink数据流程序员JVM   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861 作者:李呈祥 作者简介:Intel BigData Team软件工程师,主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化,Apache Hive Committer,Apach

前言 Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. 文章转载自:深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,

检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点

目录 简单入门 Flink安装部署 Standalone模式 Yarn模式 Kubernetes部署 Flink运行架构 运行时四大组件 任务提交流程 任务调度原理 Flink流处理API 执行环境Environment 数据源Source 转换算子Transform 支持的数据类型 实现UDF - 更细粒度的控制流 Sink Flink Window API 窗口分类 窗口分配器(Window assigner) 窗口函数(Window function) Flink时间语义与Watermar

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_408540af0100b17n.html http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_211739.HTM 最近看了一些文献,发现其中一些文献标题写着是用增量式PID控制,但是看表达式似乎仍是位置式PID控制.不知是他弄错了,还是我的理解错了,下面根据我的理解比较一下位置式PID与增量式PID控制. 首先看表达式,这里采用离散形式. 位置式PID控制: 增量式PID控制: 从表达式我们可以得出以下

题目链接:BZOJ - 1336 题目分析 最小圆覆盖有一个算法叫做随机增量法,看起来复杂度像是 O(n^3) ,但是可以证明其实平均是 O(n) 的,至于为什么我不知道= = 为什么是随机呢?因为算法进行前要将所有的点 random_shuffle 一次.为什么要这样做呢?因为这样就可以防止出题人用最坏情况卡掉增量算法. 这和随机化快排使用随机是一个道理. 算法步骤: random_shuffle n 个点 将圆设定为以 P[1] 为圆心,以 0 为半径 for i : 1 to n { if

前言 facebook的react-native给我们带来了用js写出原生应用的同时,也使得使用RN编写的代码的在线升级变得可能,终于可以不通过应用市场来进行升级,极大的提升了app修bug和赋予新功能的能力.----使用h5的方式也可以做到,但是rn的用户体验可要远远超过h5啊. 一般使用RN编写的app的线上使用方式,是将react-native bundle命令打出bundle文件和assets文件夹,直接内置到app中,app在viewcontroller或者activity中直接加载a

目录 1.Java虚拟机内存模型 1.1 程序计数器 1.2 Java虚拟机栈 局部变量 1.3 本地方法栈 1.4 Java堆 1.5 方法区(永久区.元空间) 附图 2.JVM内存分配参数 2.1 设置最大堆内存 2.2 设置最小堆内存 2.3 设置新生代 2.4 设置持久代 2.5 设置线程栈 2.6 堆的内存分配 2.7 堆分配参数总结 3.垃圾收集基础 3.1 垃圾收集的作用 3.2 垃圾回收算法与思想 3.2.1 引用计数法(Reference Counting) 3.2.2 标记-

[原文]https://www.toutiao.com/i6593931841462338062/ 垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述 我们常说的垃圾回收算法可以分为两部分:对象的查找算法与真正的回收方法.不同回收器的实现细节各有不同,但总的来说基本所有的回收器都会关注如下两个方面:找出所有的存活对象以及清理掉所有的其它对象--也就是那些被认为是废弃或无用的对象.Java 虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现并没有任何规定,因此不同的厂商.不同版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别

垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述 我们常说的垃圾回收算法可以分为两部分:对象的查找算法与真正的回收方法.不同回收器的实现细节各有不同,但总的来说基本所有的回收器都会关注如下两个方面:找出所有的存活对象以及清理掉所有的其它对象——也就是那些被认为是废弃或无用的对象.Java 虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现并没有任何规定,因此不同的厂商.不同版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别,并且一般都会提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个年代所使用的收集器.其中最主流的四个垃

引言 本文主要讲述JVM中几种常见的垃圾回收算法和相关的垃圾回收器,以及常见的和GC相关的性能调优参数. GC Roots 我们先来了解一下在Java中是如何判断一个对象的生死的,有些语言比如Python是采用引用计数来统计的,但是这种做法可能会遇见循环引用的问题,在Java以及C#等语言中是采用GC Roots来解决这个问题.如果一个对象和GC Roots之间没有链接,那么这个对象也可以被视作是一个可回收的对象. Java中可以被作为GC Roots中的对象有: 虚拟机栈中的引用的对象. 方法

不多说,直接上干货! 首先,大家要搞清楚,java里的内存是怎么分配的.详细见 牛客网Java刷题知识点之内存的划分(寄存器.本地方法区.方法区.栈内存和堆内存) 哪些内存需要回收 其实,一般是对堆内存而言的. 垃圾回收算法过程 在Java语言中,GC(Garbage Collection)是一个非常重要的概念.它主要是回收程序中不再使用的内存. 对对象而言,如果没有任何变量去引用它,那么该对象将不可能被程序访问,因此可以认为它是垃圾信息,可被回收.只要有一个以上的变量引用该对象,该对象就不会被

1. GC 简单介绍 GC(Garbage Collection) 是垃圾收集的简写,GC机制是java中一个比較重要的概念.java的内存管理提供了内存的分配和释放.内存处理是程序编写人员非常easy出错的地方.忘记或错误的内存回收非常easy导致系统的不稳定,甚至瘫痪. java的GC机制能够非常好的检測对象是否超过作用域而能够达到回收的要求,从而实现自己主动回收垃圾对象的释放内存的目的. 事实上早在非常久曾经(1960)就已经有了GC的概念,仅仅是java借用这个优秀的思想,在java内存

总体介绍 1.   使用线性扫描算法画一条线,线性离散点 2.   利用区域填充算法画多边形区域,区域离散的点 开发环境VS2012+OpenGL 开发平台 Intel core i5,Intel HD Graphics Family 设计思路 一.直线扫描算法 1.数值微分法(DDA) 已知过端点P0 (x0, y0), P1(x1, y1)的直线段L:y = kx + b,easy得知直线斜率为:k = (y1-y0)/(x1-x0).(如果x1≠x0). 我们如果|k|≤1,这样x每添加1

流式计算分为无状态和有状态两种情况.无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条.比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据.但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算.因为这三条记录是分别发送过来的. Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是F

Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,其流水线运行系统既可以执行批处理程序也可以执行流处理程序.目前,Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一.在 Flink Forward Asia 2019 上,阿里巴巴资深技术专家,实时计算负责人王峰 (莫问)总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进,阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向. GitHub 地址: https://github.com/ap

一.状态编程 Flink 内置的很多算子,数据源 source,数据存储 sink 都是有状态的,流中的数据都是 buffer records,会保存一定的元素或者元数据.例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据,ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等. 1,算子状态(operator state) 算子状态的作用范围限定为算子任务.这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态,状态对于同一任务而言是共享的.Flink为算子状态提