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精品国漫荟萃之 3D 动画篇

传说江湖中有一条漫画鄙视链:日漫粉鄙视美漫粉,美漫粉鄙视国漫粉,国漫粉鄙视其他所有粉... 国漫比不上日漫美漫这是事实,整个产业真正发展起来才没几年而且整个产业非常浮躁,很少有业内人能真正静下心来制作一部优秀的国漫,所以质量普遍不如日漫也得承认,但是,国漫产业也在慢慢好转,近些年也不断有优秀的作品涌现,非常值得关注,我虽然也经常看日漫,但也追国漫中的精品,也算有些心得,在这里给大家推荐几部当前国漫中的优秀作品,有兴趣的可以去看一看,希望国漫崛起不仅仅是一句口号而已。 3D 动画 秦时明月 故事概要 易水河畔,墨家巨子、燕国太子丹为阻止秦灭六国的步伐,遣使天下第一刺客荆轲前往咸阳刺杀秦王嬴政。荆轲刺秦,一是为了阻挡秦灭六国,二是因为他的恋人—天下第一美人丽姬被嬴政虏去为妃,彼时,丽姬已身怀六甲,腹中胎儿便是荆轲之子荆天明。剑圣盖聂,天下第一剑客

数据库内部排序算法之两阶段多路归并排序算法实现

摘要: 两阶段归并排序算法是数据库查询的一个基础技术,在数据库应用中,常常采用“两阶段多路归并排序算法”来解决对海量数据的排序问题(这里的海量数据是指数据大小远远超过了数据库可用的主存的大小,无法将所有数据一次性的载入主存进行排序)。 前言 基于斯坦福大学的《数据库系统实现》,实现两阶段多路归并排序算法,通过merge-sort算法的实现,理解外存算法所基于的I/O模型与内存算法基于的RAM模型的区别;理解不同的磁盘访问优化方法是如何提高数据访问性能的。 首先生成一个具有10,000,000个记录的文本文件,其中每个记录由100个字节组成。实验只考虑记录的一个属性A,假定A为整数类型。记录在block上封装时,采用non-spanned方式,即块上小于一个记录的空间不使用。Block的大小可在自己的操作系统上查看,xp一般为4096 bytes。在内存分配50M字节的空间用于外部merge-sort。要求设计和实现程序完成下列功能: 生成文本文件,其中属性A的值随机产生。 对文本文件中的记录,按照属性A进行排序,其中在第二阶段的排序中每个子列表使用一

64 位 Ubuntu14.04 下安装 Hadoop2.6 单机配置和伪分布配置

环境 系统: Ubuntu 14.04 64bit Hadoop版本: Hadoop 2.6.0 (stable) JDK版本: oracle jdk7 操作 在Ubuntu下创建hadoop用户组和用户 创建hadoop用户组 创建hadoop用户 3. 给hadoop用户添加权限,打开/etc/sudoers文件 在root ALL=(ALL:ALL) ALL下添加hadoop ALL=(ALL:ALL) ALL. 安装SSH server、配置SSH无密码登陆 ssh 是一个很著名的安全外壳协议 Secure Shell Protocol。 rsync 是文件同步命令行工具

Hadoop WordCount 程序之 Python 实现

摘要: 尽管Hadoop框架是用java写的,但是Hadoop程序不限于java,可以用python、C++、ruby等。本例子中直接用python写一个MapReduce实例,而不是用Jython把python代码转化成jar文件。 例子的目的是统计输入文件的单词的词频。 输入:文本文件 输出:文本(每行包括单词和单词的词频,两者之间用'\t'隔开) Python MapReduce 代码 使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API,通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。 我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据,并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。 Map阶段:mapper.py 在这里,我们假设把文件保存到hadoop-0.20.2/test/code/mapper.py

网络爬虫详解与 Python 实现

网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个或联网内容的镜像备份。这篇博客主要对爬虫以及抓取系统进行一个简单的概述。

Ubuntu 下通过 PPA 仓库安装 JDK

摘要: 在Ubuntu14.04下通过PPA仓库安装JDK,这样就无需自己配置环境变量,完全自动配置好,比较方便,而且还可以保持JDK的版本是最新的. 在我们继续了解如何安装Java之前,让我们快速地了解JRE、OpenJDK和Oracle JDK之间的不同之处。 JRE(Java Runtime Environment),它是你运行一个基于Java语言应用程序的所正常需要的环境。如果你不是一个程序员的话,这些足够你的需要。 JDK代表Java开发工具包,如果你想做一些有关Java的开发(阅读程序),这正是你所需要的。 OpenJDK是Java开发工具包的开源实现,Oracle JDK是Java开发工具包的官方Oracle版本。尽管OpenJDK已经足够满足大多数的案例,但是许多程序比如Android Studio建议使用Oracle JDK,以避免UI/性能问题。 检查Java是否已经安装在Ubuntu上 打开终端,输入以下命令: 如果有看到类似以下的输出,则表明你的电脑上已经安装好了JDK,否

MapReduce 实现自定义二次排序

摘要: MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map、reduce端的日志来验证所描述的处理流程的正确性。 概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序

用 Dijkstra 算法求解无向图的最短路径

Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表的方式,这里均采用永久和临时标号的方式。注意该算法要求图中不存在负权边。

Kmeans 算法解析及基于 MapReduce 的并行化实现

Kmeans算法,最为经典的基于划分的聚类方法 Kmeans算法: k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心; (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类; (3)利用均值等方法更新该类的中心值; (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。 该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。

Hadoop 下基于 MapReduce 实现 PageRank 算法

摘要: PageRank,网页排名,又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名,是一种由[1] 根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术。 PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票,Google根据投票来源(甚至来源的来源,即链接到A页面的页面)和投票目标的等级来决定新的等级。简单的说,一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。 PageRank的核心公式是: PR(A)=(1-d)+d(PR(B)/C+PR(C)/C......PR(Z)/C) PR(A)是指网页A的PR数值 PR(i)是链接向A页面的i页面的PR值 C是网页i往其他页面输出的链接的数量 d是一个常数,谷歌设置为0.

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大名潘建锋,道上的朋友给面子的,一般唤我一声潘少,不给面子的,那我也没办法,爱叫啥叫啥吧! 性别男 、 性向女 、 90 后 、 程序猿 。

Python 深坑之迭代器和生成器

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 迭代器概述: 迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。 迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple、list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值)。但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式。 另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件,或是斐波那契数列等等。 迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口,只要定义了__iter__()方法对象,就可以使用迭代器访问。 迭代器有两个基本的方法 next方法:返回迭代器的下一

Java 之 Hashtable 和 Hashmap

hashtable和hashmap是java里面常见的容器类,是Java.uitl包下面的类,那么Hashtable和Hashmap是怎么实现hash键值对配对的呢,我们看看jdk里面的源码,分析下Hashtable的构造方法,put(K, V)加入方法和get(Object)方法就大概明白了。 一、Hashtable的构造方法:Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor)

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