base.zip
当前话题为您枚举了最新的 base.zip。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。
安装Oracle 19c必备资源base.zip
安装Oracle 19c所需的基础资源文件base.zip是必不可少的。
Oracle
0
2024-08-25
基于 CentOS 7 的 PGO-base
基于 CentOS 7 构建的 PGO-base 容器镜像
PostgreSQL
4
2024-04-30
便捷的 Base64 编解码工具
这款 Base64 编解码工具操作简便,支持中文、UTF-8 和 Unicode 编码方式。Base64 是网络上最常用的 8Bit 字节代码传输编码方式之一,其原理是将每三个 8Bit 的字节转换为四个 6Bit 的字节(38 = 46 = 24),再将每个 6Bit 的字节添两位高位 0,组成四个 8Bit 的字节。因此,转换后的字符串理论上比原来长 1/3。
MySQL
3
2024-05-23
Boosting Demo Exploring Adaboost with Various Base Learners in MATLAB
该演示清晰地展示了Adaboost算法期间发生的情况。它显示了决策边界、示例权重、训练误差和基础学习器权重在训练期间如何变化。包括一系列基础学习算法:线性回归、朴素贝叶斯、决策树桩、CART(需要统计工具箱)、神经网络(需要netlab)和SVM(需要libsvm)。还有3个数据集生成器(2-高斯、圆形和旋转棋盘)。有帮助添加自定义基础学习器算法或数据集生成器的文档。该演示允许选择基础学习器和数据集。根据Adaboost算法,可以一次添加一个基础学习器。在任意数量的基础学习器之后,决策边界和边距显示在图上。还可以查看两个图表:错误率(显示Adaboost如何在添加更多基础学习器时影响训练和泛化错误)和边际分布(显示当前集成的边际累积分布)。基础学习者出现在窗口左侧的列表中。其中包括一个禁用/启用每个学习器的复选框,以及一个调整其权重的滚动条。
Matlab
0
2024-11-04
Sql Server中文Base64编码解码脚本
这是一个非常实用的Base64编码和解码脚本,专为Sql Server环境设计,支持UTF-8编码,能够轻松处理中文内容的加密和解密需求。
SQLServer
0
2024-08-03
MATLAB开发ByteEncodingUtilities-Base64和Gzip编码解码工具
该MATLAB实用程序提供了对Base64字符串和Gzip字节流的编码与解码功能。用户可以轻松处理编码和解码任务,确保数据传输和存储的高效性与安全性。
Matlab
0
2024-11-06
深入解析sun.misc.BASE64Decoder源码与常见问题
在 jre 库中的 rt.jar 下,sun.misc.BASE64Decoder 的源码是很多 Android 开发者常遇到的问题。尽管导入了 rt.jar 包,仍可能出现 java.lang.NoClassDefFoundError: sun.misc.BASE64Encoder 的错误。解决该问题的一种方法是下载相关资源。
MySQL
0
2024-11-01
抑制.zip
Matlab创建的独立工具,用于消除DOS黑屏现象,有效改善用户体验。该工具能够在不影响程序运行的情况下,优化用户界面显示效果。
Matlab
0
2024-08-13
stormdemo.zip
《Storm技术探索与实战》在当今大数据处理领域,Apache Storm以其实时计算的强大能力而备受瞩目。本资料“stormdemo.zip”提供了一个关于Storm的实战示例,名为“stormdemo”,帮助用户深入理解并掌握Storm的核心概念和操作流程。Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它允许开发者连续处理数据流,实现数据的实时分析。Storm的设计目标是简单、可扩展且高容错,因此,它成为了实时处理领域的首选工具之一。在“stormdemo”这个示例中,我们可以看到如何设置和运行一个基础的Storm拓扑。了解Storm的基本组件至关重要。Storm中的核心组件包括:Topology(拓扑)、Spout(喷口)和Bolt(螺栓)。Topology是Storm应用的逻辑结构,由Spouts和Bolts组成,它们通过流(Stream)相互连接。Spout负责产生数据流,通常从消息队列或者日志文件中读取数据;而Bolt则用于数据处理,如过滤、聚合、转换等操作。在“stormdemo”中,我们可能会发现一个简单的Topology配置,它可能包含一个或多个Spout实例,用于模拟或读取数据源,以及一个或多个Bolt实例进行数据处理。通过阅读代码,我们可以学习如何定义这些组件,以及如何使用Storm API将它们连接起来。接着,提交和管理Storm拓扑是另一个关键环节。在“stormdemo”中,会有一个提交脚本或命令行工具,用于将本地开发的Topology部署到Storm集群上。这通常涉及到设置环境变量,指定Nimbus服务器地址,以及拓扑的相关配置。理解这一过程有助于我们在实际环境中顺利运行Storm应用。在实际应用中,Storm的高可用性和容错性是其优势之一。每个任务都有可能在多个节点上运行副本,当某个节点失败时,其他节点能够接管其任务,确保数据流的连续性。在“stormdemo”中,我们可以通过配置来观察和理解这一特性。监控和调试也是Storm使用过程中不可或缺的部分。Storm提供了丰富的监控工具和API,例如Web UI和JMX接口,可以查看拓扑状态、节点性能、错误日志等信息。在“stormdemo”中,我们应学会如何利用这些工具进行问题排查和性能优化。总结来说,“stormdemo”是一个学习和实践Apache Storm的绝佳起点。
Storm
1
2024-07-12
hadoopbin.zip
eclipse使用hadoop插件时,在windows环境中需要的辅助文件。
Hadoop
2
2024-07-12