原理

当前话题为您枚举了最新的原理。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

回归分析原理
回归分析探讨变量之间的关系,将因变量表示为自变量的函数。理想化模型(如抛物线公式)在一定条件下适用。然而,现实中存在不确定性(如干扰因素),导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为,当实验次数足够多时,平均结果具有确定性,即使单次结果是随机的。
Postgresql简单原理
Postgresql简单原理 Postgresql是一种强大的开源关系型数据库管理系统,它具有以下特点: 可靠性:Postgresql具有极高的可靠性,即使在高并发环境下也能稳定运行。 扩展性:Postgresql支持水平扩展,可以轻松地将数据库扩展到多个服务器。 灵活性:Postgresql支持多种数据类型和索引类型,可以适应各种业务需求。 社区支持:Postgresql拥有庞大的社区,可以提供丰富的技术支持和学习资源。
分组查询原理
分组查询原理 本幻灯片学习资料介绍了分组查询的基本原理。 数据示例: | 学号 | 姓名 | 地址 | 所属年级 | 人数 ||---|---|---|---|---|| 001 | 王明全 | 湖南长沙 | 1 | || 002 | 张菲 | 湖北宜昌 | 1 | || 003 | 于寄谦 | 甘肃天水 | 1 | || 004 | 刘国正 | 山东荷泽 | 1 | || 005 | 周接轮 | 台湾新竹 | 2 | || 006 | 巩小妹 | 香港龙湾 | 2 | || 007 | 巩大妹 | 香港龙湾 | 2 | || 008 | 张明敏 | 北京顺义 | 3 | || 009 | 矛十八 | 四川棉阳 | 3 | || 010 | 张林光 | 陕西临潼 | 3 | | 分组查询原理: 分组查询通过将具有相同属性的数据分组,并对每个组进行聚合运算来总结数据。常用的聚合运算包括求和、求平均值、求最大值和求最小值等。 在数据示例中,我们可以根据“所属年级”对数据进行分组,并分别对每个年级的人数进行求和。这样,我们可以得到以下结果: | 所属年级 | 人数 ||---|---|| 1 | 4 || 2 | 2 || 3 | 3 | 应用: 分组查询广泛应用于数据分析、数据挖掘和报表生成等领域。它可以帮助我们从数据中提取有意义的信息,并深入了解数据的分布和趋势。
Hive实现原理
Hive分布式实现原理。Hive是大数据平台上构建数据仓储的核心工具。
数据挖掘原理
数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍,英文版,适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录,方便读者查阅相关内容。
MapReduce 原理剖析
MapReduce 运行机制解析 示例: 假设输入数据包含两行文本: Hello World Bye World Hello Hadoop Goodbye Hadoop Map 阶段: Map 任务会逐行处理输入数据,生成键值对。 例如: Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World> Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop> Reduce 阶段: Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并,统计每个单词出现的次数。 最终输出结果为: < Bye> < Goodbye> < Hadoop> < Hello> < World>
Spark 内存管理原理
该文档深入剖析了 Spark 内存管理的设计,助您深入理解其运作机制。
Flume 简介与原理
Flume 概述 Flume 是一个分布式、可靠、高可用的日志收集、聚合和传输系统。 Flume 特征 数据流模式:数据从源头(Source)流向通道(Channel),最后到达汇(Sink)。 可靠性:保证数据可靠传输,即使在系统故障或网络中断的情况下。 可扩展性:支持水平扩展,可根据需要添加组件来处理更大的数据量。 灵活性:支持多种数据源和汇,可轻松与现有系统集成。 Flume 组件 Source:收集数据的组件。 Channel:存储和缓冲数据的组件。 Sink:将数据传输到最终目标的组件。 Flume 配置 Flume 配置使用配置文件进行配置,指定数据流、组件和处理选项。 Flume 启动 通过在命令行中运行 flume-ng agent --conf conf/flume.conf 命令启动 Flume 代理。
Oracle RAC架构原理
Oracle RAC架构原理 RAC架构的核心在于多个实例共享同一个数据库,每个实例拥有独立的PGA,但共享同一个SGA。 SGA(System Global Area) 的变化 RAC实例的SGA与单实例SGA最大的区别在于新增了GRD(Global Resource Directory)部分。GRD负责记录数据块在各个实例SGA中的分布、版本和状态,确保数据一致性。由于数据块可以在任何实例的SGA中拥有拷贝,因此需要GRD来协调和管理这些拷贝。GRD没有明确的配置参数,每个SGA中只包含部分GRD信息。 SGA主要组成部分: Database Buffer Cache:存储从数据文件读取的数据块 Redo Log Buffer:存储所有修改操作的日志信息 Shared Pool:包含数据字典缓存、库缓存、JAVA池等 Large Pool:用于备份恢复、IO Slaves等操作 其他重要组件: LGWR(Log Writer):负责将Redo Log Buffer中的日志信息写入Redo Log文件 DBWR(Database Writer):负责将Database Buffer Cache中的脏数据块写入数据文件 LMON、LMSn、LMD、LCK、GSD:RAC特有的后台进程,负责实例监控、资源协调、死锁检测等 RAC架构原理: RAC通过高速互联网络将多个实例连接起来,每个实例都能访问共享数据库,所有实例的修改操作都会记录在Redo Log文件中,并通过GRD协调数据块在各个实例中的分布和状态,从而保证数据一致性和高可用性。
线段树构造原理
线段树是一种二叉树,每个节点对应一个区间[a,b]。 叶子节点代表单位区间,根节点代表整体区间。 非叶节点[a,b]的左子区间为[a,(a+b)/2],右子区间为[(a+b)/2+1,b]。