解决方法和原因如下当我在vue页面使用scss  使用到scss时候就会报错  运行scss的依赖都安装好了  原因其实很简单sass-loader版本有问题换成7.0.0版本就好  在webpack.json中重新改一下版本，然后重新np...

 regidit打开注册表 找到HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftInetStp把MajorVersion的值改为9安装RewriteModule安装完成之后，再把MajorVersion的值改回10重启一下iis ...

错误提醒：-Dmaven.multiModuleProjectDirectorysystemproperyisnotset. Check$M2_HOMEenvironmentvariableandmvnscriptmatch. 修改步骤：可以设一个环境变量M2_HOME指向你的maven安装目录M2...

tcpdump程序tcpdump一边从网络读入分组一边显示关于这些分组的大量信息。它还能够只显示与所指定的准则匹配的那些分组。netstat程序netstat服务于多个目的:（1）展示网络端点的状态。（2）展示某个主机上各个接口所属的多播组。（3）使用-s选项显示各个协议的统计信息。（4）使用-r选项显示路由表或使用-...

下面两个函数都可用来复制一个现有的文件描述符：#include<unistd.h>intdup(intfiledes);intdup2(intfiledes,intfiledes2);两函数的返回值：若成功则返回新的文件描述符，若出错则返回-1由dup返回的新文件描述符一定是当前可用文件描述符中的最小数值。...

//compose：对Observabl进行变换，加工处理Observable.just(1,2,3,4,5).compose(newObservableTransformer<T,T>(){@OverridepublicObservableSource<T>apply(Observable&l...

1.我的Android.mk文件如下：LOCAL_PATH:=$(callmy-dir)include$(CLEAR_VARS)LOCAL_MODULE:=test#构建生成的so动态库的名称LOCAL_SRC_FILES:=test.c#这个文件里使用到cpufeaturesLOCAL_CFLAGS:=-DHAVE_...

1.概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2.常见的join方法...

表述类目的变量通常，通常没有次序概念，且取值范围有限。例如性别行业信用卡类型。有些模型可以直接读类别变量（例如决策树）。有些模型不能识别类别变量（例如回归模型，神经网络，有距离的度量模型（svn，knn））。当类别变量无法放入模型的时候，需要做编码处理即以数值的形式替代原有的值：onehot编码dummy浓度编码WOE...

SpringBoot配置定时任务可以直接使用自带的Scheduled，这相当于一个轻量级的Quartz，它可以让我们直接使用注解来完成定时任务的配置。使用Scheduled设置任务调度时间有以下几种方式，可根据实际情况选取一种即可：//通过fixedRate属性，来设置上一次调度开始后再次调度的延时，fixedRate...

Producer...

1--Tcpdump简介本文跟踪Tcpdump最新版本，不定期更新选项解析和使用方法，截至目前（2014.01.28），Tcpdump的最新版本是：tcpdump4.5.1和libpcap1.5.3。root@motadou:/home/motadou/apps/tcpdump/sbin#tcpdump-htcpdum...

reduce(binary_function) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。具体过程，RDD有12345678910个元素， 1+2=3&nb...

概括：combine和partition都是函数。中间的步骤应该仅仅有shuffle！1.combinecombine分为map端和reduce端，作用是把同一个key的键值对合并在一起，能够自己定义的。combine函数把一个map函数产生的<key,value>对（多个key,value）合并成一个新的...

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是...